Cette étude propose d’analyser l’influence de l’architecture du palmier à huile sur sa capacité à intercepter la lumière, en se basant sur des reconstructions 3D de palmiers et en établissant un bilan radiatif sur ses structures végétales reconstruites in silico. Le premier objectif de l’étude était de caractériser et modéliser la variabilité génétique de l’architecture du palmier à huile et de son interception lumineuse. Dans un deuxième objectif l’amélioration potentielle de l’interception de la lumière et de l’assimilation carbonée a été évaluée en modifiant les traits morphologiques et géométriques des feuilles et des idéotypes architecturaux de palmiers à huile ont été proposés.Des relations allométriques ont été utilisées pour modéliser les traits architecturaux en fonction de gradients ontogénétique et de topologie des feuilles dans la couronne. La méthode permet de reconstruire des palmiers à huile virtuels à différents âges au cours du développement. De plus, l’approche allométrique a été couplée à des modèles à effets mixtes pour intégrer au travers de paramètres la variabilité entre et au sein des cinq progénies. Le modèle permet ainsi de simuler les spécificités architecturales des cinq progenies en incluant les variabilités entre individus observés. Le modèle architectural, paramétré pour les différentes progénies, a ensuite été implémenté dans AMAPstudio pour générer des maquettes 3D de palmiers et ainsi estimer leur interception lumineuse, de l’individu à la parcelle entière.Les résultats de ces analyses ont révélé des différences significatives entre et au sein des progenies, dans la géométrie des feuilles (longueur du pétiole, densité de folioles sur le rachis, et courbure du rachis) et dans la morphologie des folioles (gradients de longueurs et largeurs le long du rachis). La comparaison virtuelle des différentes progénies ont aussi montré des efficacités distinctes de l’interception lumineuse.Des analyses de sensibilité ont ensuite été réalisées pour identifier les traits architecturaux influençant l’interception lumineuse et l’assimilation potentielle à différents âges de la plante. Les paramètres les plus sensibles au cours du développement furent ceux reliés à la surface totale foliaire (longueur des rachis, nombre de folioles, morphologie des folioles), mais les attributs géométriques plus fins de la feuille ont montré un effet croissant avec la fermeture de la canopée. Sur un couvert adulte, l’optimum en assimilation carbonée est atteint pour des indices de surfaces foliaires (LAI) entre 3,2 et 5,5 m2.m−2, avec des feuilles érigées, de courts pétioles et rachis et un nombre important de folioles sur le rachis. Quatre idéotypes architecturaux pour l’assimilation carbonée ont été proposés et présentent des combinaisons spécifiques de traits géométriques, limitant l’ombrage mutuel des plantes et optimisant la distribution de la lumière dans la couronne.En conclusion, le modèle 3D de palmiers à huile, dans sa conception et son application, a permis de détecter les traits architecturaux génétiquement déterminés et influençant l’interception lumineuse. Ainsi, le nombre limité de traits dégagés par l’analyse de sensibilité ainsi que les combinaisons de traits révélées au travers des idéotypes pourraient être pris en compte dans de futurs programmes de sélection. En perspective, des travaux dédiés à intégrer dans ce modèle d’autres processus physiologiques, tels que la régulation de la conductance stomatique et le partitionnement du carbone dans la plante, sont à envisager. Ce nouvel FSPM pourrait alors être utilisé pour tester différents scénarii, comme par exemple dans un contexte de changement climatique avec de faibles radiations et des périodes de sécheresse fréquentes. De même, ce modèle pourrait être utilisé pour étudier différentes configurations de plantation et des systèmes de cultures intercalaires, et ainsi proposer de nouveaux idéotypes multicritères / In this study we proposed to investigate the influence of oil palm architecture on the capacity of the plant to intercept light, by using 3D reconstructions and model-assisted evaluation of radiation-use efficiency. The first objective of this study was to analyse and model oil palm architecture and light interception taking into account genetic variability. A second objective was to explore the potential improvements in light capture and carbon assimilation by manipulating oil palm leaf traits and propose architectural ideotypes.Allometric relationships were applied to model these traits according to ontogenetic gradients and leaf position within the crown. The methodology allowed reconstructing virtual oil palms at different stages over plant development. Additionally, the allometric-based approach was coupled to mixed-effect models in order to integrate inter and intra progeny variability through progeny-specific parameters. The model thus allowed simulating the specificity of plant architecture for a given progeny while including observed inter-individual variability. The architectural model, parameterized for the different progenies, was then implemented in AMAPstudio to generate 3D mock-ups and estimate light interception efficiency, from individual to stand scales.Significant differences in leaf geometry (petiole length, density of leaflets and rachis curvature) and leaflets morphology (gradients of leaflets length and width) were detected between and within progenies, and were accurately simulated by the modelling approach. Besides, light interception estimated from the validated 3D mock-ups showed significant variations among the five progenies.Sensitivity analyses were then performed on a subset of architectural parameters to identify the architectural traits impacting on light interception efficiency and potential carbon assimilation over plant development. The most sensitive parameters over plant development were those related to leaf area (rachis length, number of leaflets, leaflets morphology), but fine attribute related to leaf geometry showed increasing influence when canopy got closed. In adult stand, optimized carbon assimilation was estimated on plants presenting a leaf area index (LAI) between 3.2 and 5.5 m2.m−2, with erected leaves, short rachis and petiole and high number of leaflet on rachis. Four architectural ideotypes for carbon assimilation were proposed based on specific combinations of organs geometry, limiting mutual shading and optimizing light distribution within plant crown.In conclusion, this study highlighted how a functional-structural plant model (FSPM) can be used to virtually explore plant biology. In our case of study, the 3D model of oil palm, in its conception and its application, permitted to detect the architectural traits genetically determined and influencing light interception. The limited number of traits revealed in the sensitivity analysis and the combination of traits proposed through ideotypes could guide further breeding programs. Forthcoming work will be dedicated to integrate in the modeling approach other physiological processes such as stomatal conductance and carbon partitioning. The improved FSPM could then be used to test different scenarios, for instance in climate change context with low radiations or frequent drought events. Similarly, the model could be used to investigate different planting patterns and intercropping systems, and proposed new multi-criteria ideotypes of oil palm.

Afin de prévoir les rendements ou réduire la consommation d’intrants nous pouvons, en exploitant les données expérimentales, créer des modèles mathématiques afin de simuler la croissance des cultures en fonction des caractéristiques de l’environnement. Dans cette optique, cette thèse s’intéresse particulièrement aux modèles dits ”mécanistes”.Des premières tentatives, dans les années 70, à nos jours, il y a eu pléthore de nouveaux modèles créés, à différentes échelles, afin d’étudier certains phénomènes dans les cultures ou au sein des plantes. On peut par exemple citer : CERES, STICS, APSIM, LNAS pour les modèles dits de culture ou LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT, pour les modèles dits structure-fonction.Ces modèles nécessitent d’être créés et évalués en conduisant une analyse rigoureuse possédant de nombreuses étapes et dont chacune est composée de plusieurs algorithmes complexes. Cette étude devrait s’inscrire dans une démarche dite de bonnes pratiques de modélisation, ”Good Modelling Practices”. On peut citer comme fonctionnalités : l’analyse de sensibilité, l’estimation paramétrique, l’analyse d’incertitude, l’assimilation de données, la sélection de modèles, le contrôle optimal ... En fonction de la configuration du cas, chacune de ces fonctionnalités peut faire appel à un grand nombre d’algorithmes avec chacun des caractéristiques propres. On retrouve dans l’état de l’art des plateformes qui s’occupent souvent d’une fonctionnalité mais très rarement qui s’attaquent à l’ensemble de la chaîne de travail.Cette thèse propose une formalisation des modèles dynamiques stochastiques (cadre adapté à la modélisation des plantes), de méthodes et algorithmes statistiques dédiés à leur étude et de l’interfaçage entre les modèles et les algorithmes dans cette chaîne de travail. Nous en déduisons la conception d’un système informatique (ou plateforme logicielle) permettant d’aider les modélisateurs, ou plutôt les équipes de modélisation tant l’activité est complexe et transverse, afin de créer et valider des modèles agronomiques par le truchement d’un langage dédié et d’outils statistiques associés. Le système facilite ainsi l’écriture des modèles, leur analyse de sensibilité, leur identification paramétrique et leur évaluation à partir de données expérimentales, leur optimisation. Notre domaine d’étude est au coeur de ”l’agronomie quantitative”, qui combine à la fois agronomie, modélisation, statistiques et informatique. Nous décrirons les types de modèles mathématiques pris en compte et comment nous les traduisons sur machine afin de permettre des simulations. Puis nous passerons en revue le flux de travail général ainsi que les algorithmes utilisés afin de montrer la conduite générale des études qui sont désormais plus facilement et rapidement faisables. Ce flux sera testé sur plusieurs cas d’étude, en particulier pour les modèles LNAS et STICS. Finalement, nous ouvrirons sur la possibilité d’injecter ces études dans une base de connaissance générale, ou ontologie, avec un langage dédié avant de conclure sur les perspectives du travail développé pour la communauté et notamment celles en termes de plateformes à destination des modélisateurs en général et des utilisateurs des modèles agronomiques en particulier. / In agriculture, in order to predict crop yield or to reduce inputs, mathematical models of plant growth open new perspectives by simulating crop growth in interaction with the environment. In this thesis we will particularly focus on ”mechanistic” models based on the description of ecophysiological and archictectural processes in plants.Since the first attempts, in the seventies, the scientific community has created a large number of models with va- rious objectives : for instance, CERES, STICS, APSIM, LNAS as crop models and LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT as functional-structural models.These models have to be designed and evaluated with a rigourous process in several steps, according to what is usually described as ”good modelling practices”. The methods involved in the different steps are : sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation, model selection, data assimilation, optimal control ... According to the configuration of the study case, various algorithms can be used at each of these steps. The state-of-the-art software systems generally focus on one aspect of the global workflow, but very few focus on the workflow itself and propose the whole chain of mathematical methodologies adapted to the type of models and configurations faced in plant growth modelling : stochastic and nonlinear dynamical models involving a lot of processes and parameters, heterogeneous and irregular system observations.This thesis considers the formalization of stochastic dynamical models, of statistical methods and algorithms dedicated to their study and of the interface between models and algorithms to generate the analysis workflow. We deduce the conception of a software platform which allows modelers (or more exactly modelling teams, since the activity is quite complex) to create and validate crop/plant models by using a single language and dedicated statistical tools. Our system facilitates model design, sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation and evaluation from experimental data and optimization.Our research is at the heart of ”quantitative agronomy” which combines agronomy, modeling, statistics and computer science. We describe and formalize the type of models faced in agronomy and plant sciences and how we simulate them. We detail the good modelling practices workflow and which algorithms are available at all steps. Thanks to this formalization and tools, model studies can be conducted in an easier and more efficient way. It is illustrated on several test cases, particularly for the LNAS and STICS models. Based on this conception and results, we also discuss the possibility to deduce an ontology and a domain-specific language in order to improve the communication between experts. Finally, we conclude about the perspectives in terms of community platforms, first generally for modellers, and second more specifically in quantitative agronomy.