Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique).

Ces travaux visent à comprendre de quelle manière l’appropriation peut amener au développement d’une compétence distribuée entre l’homme et la technologie. Nous nous sommes penché sur un terrain d’étude particulier, celui de la viticulture de précision, terme désignant l’ensemble des technologies permettant de caractériser l’hétérogénéité spatiale et temporelle des parcelles et de moduler les pratiques viticoles en fonction des besoins de la vigne. Nous avons réalisé une revue de littérature ainsi que des entretiens semi-directifs pour aboutir à une analyse qualitative intra-cas et inter-cas de sept cas différents.Ce travail s’appuie sur cinq propositions de recherche : 1) La compétence est un processus dynamique jugé socialement et mis en œuvre durant l'activité d'un sujet qui combine ses ressources internes avec des ressources externes issues d'un contexte dans le but d'atteindre une finalité, de réaliser une tâche.2) La compétence est composée des ressources internes et externes, mais aussi d’une structure (pattern) permettant de les coordonner. 3) La technologie, par le biais de la notion d'instrument composé d'un artefact et de schème, peut apporter des ressources et une structure nécessaires à la mise en œuvre de la compétence. 4) Grâce à l'appropriation. Elle se réalise de deux manières, l'instrumentalisation fait évoluer les ressources physiques de l'instrument. L'instrumentation permet le développement d'une structure distribuée, qui va coordonner les ressources internes et les ressources de l’environnement avec les ressources apportées par l'instrument. 5) L'appropriation souligne l'aspect d'une compétence à la fois distribuée socialement, dans le temps, et entre l'homme et la technologie. Cette compétence peut être déclinée au niveau individuel, collectif ou organisationnel. / The aim of this work is to understand how appropriation of technology can develop a competence distributed between human and technology. We examine a particular field of study, that is precision viticulture technology. These technologies allow to characterize spatial and temporal heterogeneity of plots and to modulate wine-making practices according to vine’s needs. We have made a state of the art and some semi-structured interviews to lead to an individual and cross cases analysis of seven cases.This work rely on five research proposals: 1) Competence is a dynamic process which depend of a social judgment, carried out during activity by a subject who combine his internal resources with external and contextualized resources in order to reach an aim, realize a task.2) Competence is composed by internal and external resources of a subject and by pattern which allow to coordinate them. 3) Technology, by the way of the concept of instrument, composed by artifact and scheme can provide resources and pattern needed to competence’s implementation. 4) This can be possible thanks to appropriation, by two ways. Instrumentalization changes resources of instrument and instrumentation allows development of distributed structure which coordinates resources. 5) This highlight the socially and temporal distribution of competence and the distribution between human and technology. This distribution is possible at individual level, collective level and organizational level.

Le suivi et la connaissance de la phénologie de la vigne sur plusieurs saisons sont des informations essentielles qui permettent de caractériser les régions viticoles, d’étudier le changement climatique et de planifier des pratiques agricoles telles que l'irrigation, la fertilisation, l'application de pesticides et la vendange à l'échelle parcellaire. La plupart des études menées sur de la phénologie de la vigne, considèrent la parcelle comme une unité de gestion homogène, sans tenir compte de la variabilité spatiale qui existe à cette échelle. Sur la base de travaux précédents qui mettent en évidence une forte variabilité intra-parcellaire en viticulture, ce travail de thèse vise à caractériser la variabilité spatiale de la phénologie de la vigne et les principaux facteurs qui la déterminent à l’échelle d’une parcelle viticole. Il vise aussi à en proposer un modèle de prédiction spatiale qui considère la variabilité de la phénologie de la vigne à cette échelle. Pour répondre à ces objectifs, quatre parcelles expérimentales situées dans la Vallée du Maule (Talca, Chili) ont été utilisées. Celles-ci correspondent aux principaux cépages rouges (Cabernet Sauvignon et Carménère) et blancs (Chardonnay et Sauvignon Blanc) cultivés au Chili. Ce travail a été réalisé tout au long 6 années de 2009 et 2015, au cours desquelles entre de deux et quatre séries des mesures ont été effectuées selon la parcelle viticole. Pour chaque parcelle, une grille régulière de 12 sites d'échantillonnage par hectare a été définie, sur chaque site, des mesures de la phénologie de la vigne, de la maturité des baies (accumulation des sucres), de l’état hydrique de la plante, de l’expression végétative, du rendement, des variables climatiques (température et hygrométrie), des propriétés physique du sol, entre autres, ont été réalisées. Les principaux résultats ont montré l'existence d’une variabilité spatiale de la phénologie de la vigne importante à l’échelle intra-parcellaire. Cette variabilité a été observée autant pour tous les stades phénologiques clés (débourrement, floraison et véraison) et pour l’accumulation des sucres dans les baies. Elle est structurée spatialement et stable au cours du temps. Son importance est similaire à la variabilité observée à des échelles spatiales régionale. Au niveau intra parcellaire, la topographie (différence d'altitude) a été identifiée comme le principal facteur d’influence sur la variabilité spatiale de la phénologie et de l’accumulation des sucres dans les baies. Dans le cas où la variabilité de la topographie de la parcelle viticole est faible, les caractéristiques du sol sont le second facteur expliquant la variabilité spatiale de la phénologie, tandis que les variables de la plante (expression végétative et rendement) expliquent la variabilité observée dans l'accumulation de sucre. La stabilité temporelle de la variabilité spatiale des stades phénologiques et de l'accumulation des sucres dans les baies, a permis de proposer un modèle spatial empirique qui permet d’estimer la valeur ces variables à l’échelle d’une parcelle viticole. L’originalité de l’approche proposée est d’utiliser une mesure ponctuelle de la phénologie ou de la teneur en sucres des baies, effectuée dans la parcelle viticole (site de référence) et une combinaison de coefficients site-spécifiques estimés à partir des données historiques. Ce modèle spatial permet d’obtenir des estimations de meilleure qualité en comparaison avec des méthodes classiques d’échantillonnage. Il permet d’obtenir des cartes pour les stades phénologiques clés et pour l’accumulation des sucres. Cette méthode pourrait être utilisée comme un outil pratique pour la planification de la gestion modulée des opérations au niveau intra-parcellaire, où la connaissance de la phénologie est essentielle pour la prise de décisions. / The knowledge and monitoring of grapevine phenology over several seasons are important requirements for the characterization of vine regions, climate change studies and planning of various production activities such as irrigation, fertilization, phytosanitary applications and harvesting at the vine field scale. However, the main studies developed on grapevine phenology consider the vine field as a homogeneous unit of management and do not take into account the spatial variability observed at this spatial scale. Based on previous studies highlighting a significant variability at the within field level in viticulture, this doctoral research aims to characterize the spatial variability of grapevine phenology at the vine field scale, relating the main factors that determine this variability and proposing a spatial prediction model that considers the variability of phenology. In order to answer the above objectives, experiments were carried out in four vine fields located in the Maule Valley (Talca, Chile), considering the main red (Cabernet Sauvignon and Carménère) and white (Chardonnay and Sauvignon Blanc) cultivars planted in Chile. This experiment was carried out over 6 years between years 2009 and 2015. Within each vine field, a regular grid with 12 sampling sites per hectare was defined. Measurements of grapevine phenology, berry maturity (sugar accumulation), plant water status, vegetative expression, yield, climatic variables (temperature and relative humidity), soil physical properties, among others, were performed on each site. The main results showed the existence of a significant spatial variability of the phenological development at the within-field scale, observed for both key phenological stages (budburst, flowering and veraison) and sugar accumulation in berries. This spatial variability was spatially organized and stable over seasons, being comparable even with the observed variability at important spatial scales such as regional or vine valley. At the within-field scale, topography (elevation difference) was identified as the main integrative factor affecting the spatial variability of both grapevine phenology and maturity. If there is no variability in the topography, the soil characteristics become the second factor of the spatial variability of grapevine phenology, while plant variables (vegetative expression and yield) explained the observed variability in sugar accumulation at this scale. The temporal stability observed for the spatial variability of the phenological stages and sugar accumulation of berries allowed an empirical spatial model to be proposed. The model characterizes the spatial variability of these variables at the vine field scale. The originality of the approach is to use a single measurement of the grapevine phenology or sugar accumulation in the berries performed in the field (reference site) and a combination of site-specific coefficients estimated through historical data. The spatial model presented the best results when compared with classical sampling methods, allowing maps of key phenological stages and sugar accumulation to be obtained. This methodology could be used as a practical tool for the planning site-specific management operation at the vine field scale where phenology is essential for decision-making.

Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). / With the expansion of farm operations, the principle of homogeneity of crop yields (cereals, fruits …) becomes less and less relevant. This observation of spatial variabilities implies economic and environmental consequences with the development of new arrangements of agricultural works such as “site-specific management”. Treatments such as fertilizers, nutrients and pesticides must be used differently by applying them at the right time, right place and right rate. This new way to think the agriculture is called precision agriculture (PA) and gathers four technological fields: (i) remote sensing, (ii) navigation and guidance, (iii) data management and (iv) variable-rate technologies. Precision viticulture (PV) is an application of PA which was initiated in the late 90’s and is characterized by issues specific to viticulture. Work carried out during this thesis is a direct application of remote sensing (or proximal sensing) applied to PV. It focuses on a new method of remote sensing of grapes quantity (mass or volume) directly on vine plants. Estimating the quantity of grapes several weeks before harvesting offers many advantages with qualitative and economic impacts such as: (i) improving the yield / quality ratio with an early removal of a part of the harvest, (ii) optimizing human resources and equipment during the grape harvest, and (iii) be fairly compensated by insurances in case of severe weather conditions that damaged the vine plants. The method proposed here relies on microwave imagery (24 GHz and higher) generated by a FM-CW radar. It implies the set-up of ground-based remote reading system for a plant-byplant intra-parcel analysis and particularly: (i) evaluating the measurement accuracy, precision and limits of the system, (ii) developing specific algorithms in order to analyze three-dimensional volume data, (iii) building statistical estimators for retrieving the volume of grapes and finally (iv) analyzing data acquired during field measurements. Because of the seasonality of the grape harvest, measurements are firstly performed on canonic targets, variable loads and passive sensors in laboratory. To enlighten the flexibility of the radar interrogation technique, the same system is also used as part of the regional project PRESTIGE to remotely count the number of apples on trees in orchards. This work has been funding by the company Ovalie-Innovation and the ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique).

En Viticulture de Précision, l’imagerie multi-spectrale est principalement utilisée pour des dispositifs de télédétection. Ce manuscrit s’intéresse à son utilisation en proxidétection, pour la caractérisation du feuillage. Il présente un dispositif expérimental terrestre mobile composé d’un GPS, d’une caméra multi-spectrale acquérant des images visible et proche infrarouge, et d’un Greenseeker RT-100 mesurant l’indice Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Ce système observe le feuillage de la vigne dans le plan de palissage, en lumière naturelle. La parcelle étudiée comporte trois cépages (Pinot Noir, Chardonnay et Meunier) plantés en carré latin. En 2013, six jeux de données ont été acquis à différents stades phénologiques.Pour accéder aux propriétés spectrales de la végétation, il est nécessaire de calibrer les images en réflectance. Cela requiert l’utilisation d’une mire de MacBeth comme référence radiométrique. Lorsque la mire est cachée par les feuilles, les paramètres de calibration sont estimés par une interpolation linéaire en fonction des images les plus proches sur lesquelles la mire est visible. La cohérence de la méthode d’estimation employée est vérifiée par une validation croisée (LOOCV).La comparaison du NDVI fournie par le Greenseeker avec celui déterminé via les images corrigées permet de valider les données générées par le dispositif. La polyvalence du système est évaluée via les images où plusieurs indices de végétation sont déterminés. Ils permettant des suivis de croissance de la végétation originaux offrant des potentialités de phénotypage ou une caractérisation de l’état sanitaire de la végétation illustrant la polyvalence et le gain en précision de cette technique. / Mutispectral imaging systems are widely used in remote sensing for Precision Viticulture. In this work, this technique was applied in the proximal sensing context to characterize vine foliage. A mobile terrestrial experimental system is presented, composed of a GPS receiver, a multi-spectral camera acquiring visible and near infrared images, and a Greenseeker RT-100 which measures the Normalized Difference Vegetative Index (NDVI). This optical system observes vine foliage in the trellis plan, in natural sunlight. The experimental field is planted with Chardonnay, Pinot Noir and Meunier cultivars in a latin squared pattern. In 2013, six datasets were acquired at various phenological stages.Spectral properties of the vegetation are accessible on images when they are calibrated in reflectance. This step requires the use of a MacBeth colorchart as a radiometric reference. When the chart is hidden by leaves, the calibration parameters are estimated by simple linear interpolation using the results from resembling images, which have a visible chart. The performance of this method is verified with a cross-validation technique (LOOCV).To validate the data provided by the experimental system, the NDVI given by the Greenseeker was compared to those computed from the calibrated images. The assessment of the versatility of the system is done with the images where several indices were determined. It allows an innovative follow-up of the vegetative growth, and offering phenotyping applications. Moreover, the characterization of the sanitary state of the foliage prove that this technique is versatile and accurate.