Analyse des mesures en continu de la température interne chez le porc recherché de prédicteurs des réponses des animaux face à un stress thermique

UNIVERSITẫ NATIONALE DU VIETNAM, HANOăI
INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL

Emmanuel GNOFAM

Analyse des mesures en continu de la température interne chez le porc : recherche
de prédicteurs des réponses des animaux face à un stress thermique
Phân tích các phép đo liên tục nhiệt độ bên trong của lợn : tìm kiếm các mơ hình
dự đốn phản ứng của động vật đối với ứng suất nhiệt

MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES DU MASTER INFORMATIQUE
Sous la direction de :
M. David RENAUDEAU

HANOI – 2020


Emmanuel GNOFAM

Analyse des mesures en continu de la température interne chez le porc : recherche
de prédicteurs des réponses des animaux face à un stress thermique
Phân tích các phép đo liên tục nhiệt độ bên trong của lợn : tìm kiếm các mơ hình
dự đốn phản ứng của động vật đối với ứng suất nhiệt

MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES DU MASTER INFORMATIQUE
Sous la direction de :
M. David RENAUDEAU

HANOI – 2020

Attestation sur l’honneur

J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les
résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs. La source des
informations citées dans ce mémoire a bien été précisée.

Signature de l’étudiant

Emmanuel GNOFAM


Dédicaces
♥ A mes très chers parents
Autant de phrases et d’expressions aussi éloquentes soient-elles ne sauraient exprimer ma gratitude et ma reconnaissance. Vous avez toujours été présents à mes côtés pour me soutenir,m’encourager, me conseiller et m’orienter au bon chemin. Que DIEU le tout puissant vous
préserve, vous accorde santé, bonheur, quiétude de l’esprit et vous protège de tout mal.
♥ A mes très chères familles
Vous n’avez jamais cessé de me réconforter, de m’aider et de me diriger.
♥ A tous mes professeurs
C’est une grande fierté pour moi d’être votre étudiant. En témoignage de mon respect et de ma
grande affection.
♥ A mon encadrant de stage
Je voudrais vous adresser ma gratitude, mes sincères reconnaissances pour tout ce que vous aviez
fait pour moi durant mon stage.Votre patience, votre disponibilité et surtout la confiance que
vous avez porté à mon égard m’a beaucoup aidé dans l’avancement de mes travaux. En trois
mots, je dirai : vous m’aviez formé.
♥ A tous mes amis
J’ai l’honneur d’avoir des amis si gentils, fidèles, sincères et qui n’ont jamais hésité de partager
avec moi mes soucis, mon malheur et mon bonheur.
♥ Je dédie ce travail.

i


Remerciements
Il m’a été très difficile de rédiger cette partie par souci d’oublier les personnes qui m’ont été très
chères. Je tiens à exprimer dans un premier temps mes profondes gratitudes à Dieu qui m’a donné
la santé, la force et le courage de pouvoir réaliser ce document. Aussi, mes remerciements vont à :

• Nos parents M. GNOFAM N. Bilighan et Mlle ALI BOUAI Afoua pour leurs conseils, leur
soutien moral, financier et spirituel ;
• Monsieur Ngơ Tu Lap, Docteur et Directeur de l’Institut Francophone International (IFI),
pour sa foi en ce centre et les efforts qu’il y déploie ;
• Monsieur Ho Tưong Vinh, Enseignant chercheur et Directeur Adjoint et Responsable des
Etudes du Master Systèmes Intélligents et Multimédia IFI, pour sa foi en ce centre et
efforts qu’il y déploie ;
• Monsieur Nguyen Hong Quang, Enseignant chercheur et Responsable du Etudes du Master
Réseaux et Systèmes communicants d’IFI, pour sa foi en ce centre et efforts qu’il y déploie ;
• Madame Florence Gondret, Directrice de l’INRA Saint Gilles pour sa foi en cet Institut et
efforts qu’il y déploie ;
• Monsieur David RENAUDEAU, Docteur et Responsable d’équipe "Alimentation et Nutrition" pour les efforts qu’il y déploie ;
• Tout le personnel Enseignant, Administratif et Technique de l’IFI pour leur disponibilité
et soutien durant notre période de formation ;
• Tous nos camarades de l’Institut Francophone International. Je réalise chaque jour que
c’est une chance de partager ma vie avec des gens aussi formidables, qui m’ont tous aidés,
parfois même de manière inconsciente, à franchir les différentes étapes jusqu’à aujourd’hui.

ii


iii

Résumé
Le stage est une période de concrétisation des acquis et des connaissances requises pendant des
années de formation. Il reste un facteur essentiel qui contribue à l’amélioration et au développement de la personnalité du stagiaire. Aussi, lui permet-il de devenir un praticien après avoir été
un théoricien. Dans ce sens, j’ai effectué mon stage de mémoire pour l’obtention du diplôme de
master recherche en systèmes intelligents et multimédia au sein de INRA (Institut National de la
Recherche Agronomique ). Le présent document est le fruit d’une expérience de 6 mois au sein de
l’INRA dont la thématique porte sur : l’analyse des mesures en continu de la température interne
chez le porc : recherche de prédicteurs des réponses des animaux face à un stress thermique.
Après une brève étude sur l’analyse mathématique des rythmes nycthéméraux de la température
corporelle du porc, j’ai choisi l’équation mathématique à utiliser pour construire le modèle. Pour
cela, j’ai utilisé un modèle mixte contenant la régression non linéaire et les modèles cosinor à
une, deux , trois et quatre composantes . Après l’ajustement du modèle mixte sur un animal,
j’ai retenu le meilleur modèle (cosinor à 4 composantes + nls) pour le reste des animaux. Pour la
validation du modèle, j’ai utilisé le RSS "Residual Sum Square" comme méthode de validation .
Pour terminer, j’ai regardé sur les paramètres du modèle, l’impact du facteur sexe et l’influence
de ces paramètres sur la réponse de l’animal par la technique de l’analyse de la sensitivité.

iv


Abstract
The internship is a period of realization of the acquired knowledge and skills required during years
of training. It remains an essential factor that contributes to the improvement and development
of the trainee’s personality. It therefore allows him to become a practitioner after having been
a theorist. In this sense, I completed my thesis internship for the master’s degree in research in
intelligent systems and multimedia at INRA (Institut National de la Recherche Agronomique).
This document is the result of a 6 months experience at INRA whose theme is : Analysis
of continuous measurements of internal temperature in pigs : search for predictors of animal

responses to heat stress. After a brief study on the mathematical analysis of the nycthemeral
rhythms of pig body temperature, I choose the mathematical equation which i use to construct
the model. To do this, I used a mixed model containing non-linear regression and cosine models
with one, two, three and four components on a single animal. After adjusting the mixed model
to an animal, I choose the best model for the rest of the animals. For the validation of the
model, I used the validation method : the RSS "Residual Sum Square". Finally, I looked on the
parameters of the model, the impact of the gender factor and the influence of these parameters
on the animal’s response using the sensitivity analysis technique.

v


vi


Table des matières
1

I

Introduction générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.1

Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.3

Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.4

Plan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

Présentation de l’IFI et de l’INRA

2

1

Introduction

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2

Présentation du cadre d’étude : IFI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.1

Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2

Conditions d’accès et mode de recrutement . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.3

Organigramme de l’IFI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.4

Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.4.1

Parcours systèmes intelligents et multimédia . . . . . . . . . . .

5

2.4.2

Parcours systèmes et réseaux communicants . . . . . . . . . . .

5

2.4.3

Master en Banque, Finance et Fintech . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.4.4

Master en Information - Communication, Spécialité Communi-

3

4

cation digitale et éditoriale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

Présentation du cadre de stage : INRA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

3.1

Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

3.2

Organisation de PEGASE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

3.3

Syslait – Les systèmes laitiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

3.4

Sysporc – Le porc dans les systèmes d’élevage . . . . . . . . . . . . . . . .

7

3.5

Lactation – Physiologie de la lactation

. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

3.6

Adaptation – Physiologie de l’adaptation, nutrition et santé . . . . . . . .

8

3.7

Croissance – Physiologie de la croissance et qualité des produit . . . . . .

8

3.8

GG – Génétique et génomique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

3.9

Alinut – Alimentation et nutrition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

Conclusion

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

II Etat de l’art

8
9

1

Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2

Procédures d’analyses des rythmes nycthéméraux . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

vii


2.1

Inspection visuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.2

Détection de la rythmicité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.3

Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

3

Modèles Mathématiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

4

Choix et évaluation du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

5

Conclusion

15

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

III Données, Matériels et Méthodes

16

1

Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2

Données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

3

Chargement des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

3.1

Définition du répertoire de travail . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

3.2

Chargement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

Prétraitement des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

4.1

Transformation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

4.1.1

Supression de certaines lignes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

Analyse descriptive univariée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

5.1

Indicateurs statistiques pour variables quantitatives . . . . . . . . . . . .

19

5.1.1

Représentation graphique de la varaible temperature . . . . . . .

20

Compléments pour les variables quantitatives discrètes . . . . . . . . . . .

20

5.2.1

Représentation graphiques pour variable Sexe . . . . . . . . . . .

21

Graphiques des moyennes de température . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

5.3.1

Période de lactation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

5.3.2

Période de Post sevrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

5.3.3

Période d’engraissement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

5.3.4

Cycle de vie du porc 3343 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

Étapes de réalisation de projet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

6.1

24

4

5

5.2
5.3

6
7

Choix du nombre de composantes pour le modèle cosinor . . . . . . . . .

Conclusion

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

IV Résultats

26
27

1

Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2

Interprétation des résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2.1

Ajustement du modèle sur l’animal "3343" durant son cycle de vie . . . .

29

2.2

Ajustement d’un modèle non linéaire unique à plusieurs sujets . . . . . .

30

2.2.1

Phase de lactation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

2.2.2

Phase de post sevrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

2.2.3

Phase d’engraissement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

3

Moyenne des paramètres pour tous les animaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

4

Validation du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

5

Évolution du mésor en fonction des animaux et du sexe . . . . . . . . . . . . . .

39

viii


6

Impact des facteurs sur les paramètres du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

6.1

Impact du sexe sur les paramètres du modèle . . . . . . . . . . . . . . . .

40

6.1.1

Impact du sexe sur le mésor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

6.1.2

Impact du sexe sur l’Amplitude1 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

6.1.3

Impact du sexe sur la phase1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

6.1.4

Impact du sexe sur la période1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

7

Analyses de sensibilité séquentielles à une seule variable . . . . . . . . . . . . . .

42

8

Conclusion

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43

9

Conclusion générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44

ix


Table des figures
I.1

IFI, vue de satellite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

I.2

Organigramme IFI [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

I.3

UMR PEGASE, vue de satellite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

I.4

Organisation générale de INRA [9] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

II.1 Les 4 paramètres fondamentaux d’un rythme biologique [3] . . . . . . . . . . . .

11

III.1 Site d’implantation sur l’animal de la capsule [13]

. . . . . . . . . . . . . . . . .

17

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

III.3 Moyenne de température des animaux pendant la lactation . . . . . . . . . . . .

22

III.4 Moyenne de température par heure et par animal pendant le post sevrage . . . .

22

III.5 Moyenne de température par heure et par animal(porc) pendant l’engraissement

23

III.6 Moyenne de température pour l’animal 3343 du 27/10/2016 au 21/03/2017 . . .

24

III.7 la réponse de l’animal 3343 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

III.8 Variabilité interindividuelle des animaux en engraissement

26

III.2 Distribution de la température des animaux

. . . . . . . . . . . .

IV.1 Ajustement du modèle sur l’animal 3343 pendant toute sa vie

. . . . . . . . . .

30

IV.2 modèle général de la réponse de tous les animaux pendant l’engraissement . . . .

31

IV.3 Prédiction de tous les animaux avec facet_wrap pendant la lactation . . . . . . .

32

IV.4 Récapitulatif des moyennes de paramètres estimés pendant la lactation

. . . . .

33

IV.5 Prédiction de tous les animaux pendant le post-sevrage . . . . . . . . . . . . . .

34

IV.6 Récapitulatif des moyennes de paramètres estimés pendant le post-sevrage . . . .

35

IV.7 Prédiction de tous les animaux pendant l’engraissement . . . . . . . . . . . . . .

36

IV.8 Récapitulatif des paramètres moyens estimés pendant l’engraissement . . . . . .

37

IV.9 Moyenne des paramètres pour tous les animaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

IV.10Évaluation du modèle pour chaque animal

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

IV.11Évolution du mésor pour chaque animal selon sexe et en fonction de l’âge . . . .

40

IV.12Influence des paramètres sur la réponse de l’animal

43

x

. . . . . . . . . . . . . . . .


Liste des sigles et acronymes
INRA

Institut National de Recherche Agronomique

IFI

Institut Francophone International

VNU

Vietnam National University

M

Mesor

A

Amplitude

φ

Phase

T

Période

RSS

Residual Sum Square

Acrophase

Amplitude maximale observée

Batyphase

Amplitude minimale observée

phi

la phase i, avec i définissant les différentes phases prises par chaque porc.

animal

animal dans le document signifie porc.

xi


1

Introduction générale

1.1

Contexte

L’élevage est l’un des secteurs primordiaux pour la vie et le développement de l’humanité. Il
intervient d’une part dans la lutte pour l’auto-suffisance alimentaire, et constitue aussi une source
de revenu pour la plupart des éleveurs. Dans le souci d’assister les éleveurs dans la gestion de
leurs troupeaux, il m’a été demandé de chercher le meilleur modèle pour modéliser les rythmes
nycthéméraux de la température corporelle du porc et résumer l’intégralité de l’information
dans un tableau. Ensuite voir l’effet du sexe sur les paramètres du modèle et l’influence de ces
paramètres sur la température du porc.

1.2

Problématique

♥ Pourquoi modéliser la réponse de l’animal ?
Nous voulons aider les éleveurs dans la prise de décision en concevant un modèle qui résume
l’intégralité de l’information sur les rythmes nycthéméraux de la température corporelle .

1.3

Objectifs

Les objectifs du stage sont de modéliser la réponse de l’animal, de regarder d’une part sur les
paramètres du modèle, l’impact de certains facteurs (sexe etc.) et d’autre part l’impact des
paramètres (Mesor, Amplitude, Phase, Période) sur la réponse de l’animal.

1.4

Plan

Notre stratégie est :
• de faire un état de l’art des modèles mathématiques disponibles pour modéliser les rythmes
nycthéméraux de la température interne du porc : étudier leurs avantages et inconvénients ;
• de modéliser la réponse d’un animal en utilisant le meilleur modèle retenu ;
• de regarder sur les paramètres du modèle, l’impact de certains facteurs (sexe,etc.) et ensuite
ajuster le modèle à tous les animaux du jeu de données.

1

Chapitre I

Présentation de l’IFI et de l’INRA

2


1

Introduction

Dans ce chapitre, je vais présenter d’une manière générale, mon cadre d’étude (Institut Francophone International) et mon cadre de stage de fin de formation (Institut National de Recherche
Agronomique).

2

Présentation du cadre d’étude : IFI

L’Institut Francophone International (IFI) a été créé en 1993 sur la base du développement
de l’Institut de la Francophonie pour l’Informatique,et de l’intégration du Pơle Universitaire
Fran¸cais à Hanoi, fondé en 2006. Il se situe dans l’enceinte de l’Université Nationale du Vietnam
(Hanoi). Officiellement nommé "Institut Francophone International" à compter du 18 novembre
2014, l’IFI est un organisme international de recherche et de formation de haute qualité, rattaché
à l’Université Nationale du Vietnam, Hanoi. Il a pour mission d’apporter un appui logistique
et technique en informatique aux différentes entreprises, laboratoires de recherche etc. . Il offre
aussi un cadre de formation en informatique. Cette offre de formation est constituée de deux
(02) filières à savoir : le Système Intelligents et Multimédia (SIM) et Réseau et Systèmes Communicants (RSC). Depuis sa création en 2009, l’IFI forme ses étudiants en vue de l’obtention
d’un double diplôme de master recherche . La figure I.1 indique une vue satellite de l’Institut
Francophone International.

Figure I.1 – IFI, vue de satellite

3


2.1

Objectifs

Etant une école de rénommée en informatique, l’IFI a pour principaux objectifs de :

• doter les étudiants de connaissances en Intelligence artificielle, machine learning, deep learning, traitement d’images et de vidéos, vision par ordinateur, modélisation et simulation
des systèmes complexes, fouille de données, etc ;

• former les étudiants aux méthodes et à la pensée de la recherche scientifique, et sont
capables de résoudre indépendamment les problèmes techniques .

2.2

Conditions d’accès et mode de recrutement

• Conditions d’accès :
Licence (BAC +3) en informatique ou dans une spécialité proche (Mathématiques, Physiques).
Langue fran¸caise : au moins de DELF B2 (selon le Cadre européen commun de référence pour
les langues) ou équivalent (TCF 400. . . ), sauf les candidats provenant de pays ó le fran¸cais est
la langue principale ou officielle, et pour ce qui ont déjà un diplôme universitaire de la langue
Franácaise.
ã Mode de recrutement : ộvaluation du dossier et entretien de recrutement.

2.3

Organigramme de l’IFI

L’Institut Francophone International est constitué d’une direction et des divisions. La direction
est composée d’une Direction , d’un conseil scientifique, des services, des laboratoires et presse
et des centres comme l’indique plus clairement l’organigramme I.2 ci-dessous.

Figure I.2 – Organigramme IFI [4]

4


2.4

Formation

L’IFI offre, pour sa formation, (04) filières au choix : les systèmes intelligents et multimédia,
systèmes et réseaux communicants, master en banque finance et fintech , master en information
- communication, spécialité communication digitale et éditoriale.
2.4.1

Parcours systèmes intelligents et multimédia

Le master informatique : option systèmes intelligents et multimédia combine des connaissances
issues de différents domaines d’études en Informatique (modélisation et simulation, intelligence
artificielle, fouille de données, interaction homme-machine, génie logiciel, etc.). Le programme
vise à concevoir et à construire des systèmes intelligents d’aide à la décision basés sur l’exploitation des informations multimédia. Le programme s’oriente vers l’amélioration du potentiel
scientifique, intellectuel et de la vision des étudiants en réponse aux innovations croissantes dans
le domaine de la science et de la technologie, en particulier dans la révolution industrielle 4.0.[8]

2.4.2

Parcours systèmes et réseaux communicants

Le master informatique : option réseaux systèmes communicants combine des connaissances issues de différents domaines d’études (réseaux avancés stockage, cloud et virtualisation, sécurité
des réseaux, réseaux ad-hoc avances, réseaux sans fil et mobile, administration des systèmes et
des réseaux, etc.). Le programme vise à concevoir et à construire des plateformes de communication durable qui assurent un service transparent et permanent. Le programme s’oriente vers
l’amélioration du potentiel scientifique, intellectuel et de la vision des étudiants en réponse aux
innovations constantes dans le domaine de la science et de la technologie, en particulier dans la
révolution industrielle 4.0. [7]
2.4.3

Master en Banque, Finance et Fintech

Ce parcours a pour objectifs de fournir aux étudiants des connaissances approfondies et les plus
récentes dans le secteur bancaire et financier à l’ère d’industrie 4.0. Le programme Fintech en
partenariat entre IFI et EM Normandie est le premier mis en œuvre au Vietnam et le deuxième
en Asie. Il y a la participation des enseignants et experts internationaux ayant de grandes
expériences de formation et de conseil provenant des centres mondiaux en marché financier et
en Fintech.[5]
2.4.4

Master en Information - Communication, Spécialité Communication digitale
et éditoriale

Le programme de formation cotutelle de master information et communication, spécialité communication digitale et éditoriale de l’Université de Toulon et l’Institut Francophone International
(Université Nationale du Vietnam à Hanoi) financé par l’Agence Universitaire de la Francophonie (AUF) a pour objectif de former des spécialistes en communication en se fondant sur des
techniques informatiques. Ce programme crée des occasions d’ :
5

- aider les diplơmés en fran¸cais et en Sciences humaines et sociales souhaitant travailler dans le
domaine de communication à ajouter des connaissances de communication digitale et éditoriale
ainsi que des techniques informatiques utilisées dans ce domaine ;
- aider les diplômés en Sciences et en Sciences technologiques à ajouter des connaissances de
communication ;
- aider les diplômés en Journalisme-Éditation, les correspondants et les éditeurs à moderniser
leur procédure professionnelle.[6]

3

Présentation du cadre de stage : INRA

L’UMR 1348 Physiologie, Environnement et Génétique pour l’Animal et les Systèmes d’Élevage
(PEGASE) existe depuis le 1er janvier 2012. L’UMR 1348 dépend des deux départements de
recherche INRA Physiologie Animale et Systèmes d’Élevage (PHASE) et Génétique Animale
(GA), ainsi que du département d’enseignement et de recherche Agrocampus Ouest Productions
Animales, Agroalimentaire, Nutrition (P3AN). L’image 3 ci-dessous indique une vue satellite de
l’UMR PEGASE.

Figure I.3 – UMR PEGASE, vue de satellite

3.1

Objectifs

L’objectif de l’UMR PEGASE est de comprendre et de prédire la manière dont les animaux et
les systèmes de production animale peuvent s’adapter à un contexte en mutation pour améliorer
la durabilité et la compétitivité de l’élevage. Le potentiel génétique, la physiologie, l’efficacité
alimentaire et les capacités d’adaptation des animaux sont étudiés sur cinq espèces (porcs,

bovins, caprins, poulets et canards).[10]

6


3.2

Organisation de PEGASE

Les recherches de l’UMR PEGASE sont soutenues par l’équipe gestion d’unité, informatique et
documentation pour les équipes (Guide), dirigée par Florence Gondret (RH, missions, secrétariat,
informatique, documentation scientifique...). La figure I.4 ci-dessous représente l’organisation de
l’UMR PEGASE.

Figure I.4 – Organisation générale de INRA [9]

Ci-dessous, une petite description des sept (7) différentes équipes qu’on retrouve à l’INRA de
saint Gilles.

3.3

Syslait – Les systèmes laitiers

L’équipe « Syslait » concentre ses recherches sur les problématiques actuelles de l’élevage laitier
(compétitivité, autonomie, environnement ...), et étudie de nouvelles approches stratégiques
visant à améliorer l’efficience d’utilisation des ressources, du fonctionnement du troupeau, et
des systèmes de production.

3.4

Sysporc – Le porc dans les systèmes d’élevage

L’équipe « Sysporc » travaille au développement de systèmes et d’outils contribuant à l’émergence de pratiques innovantes et durables, en tenant en compte des contraintes de l’élevage
porcin (compétitivité, impact environnemental, limitation des ressources, bien-être animal ...)

3.5

Lactation – Physiologie de la lactation

L’équipe « Lactation » s’attache à produire de nouvelles connaissances sur les mécanismes
biologiques de production du lait, pour proposer de nouvelles stratégies d’élevage intégrant les
différentes dimensions de la durabilité.

7


3.6

Adaptation – Physiologie de l’adaptation, nutrition et santé

L’équipe « Physiologie de l’adaptation, nutrition et santé animales » étudie la réponse adaptative
de l’animal dans différentes conditions d’élevage du porc afin de proposer les pratiques les plus
adaptées, non seulement en terme de production, mais aussi en terme de santé et de bien-être.

3.7

Croissance – Physiologie de la croissance et qualité des produit

L’équipe « Physiologie de la croissance et qualités des produits» étudie la croissance des animaux
d’élevage et plus particulièrement la plasticité des tissus musculaires et adipeux , non seulement

pour proposer de nouvelles stratégies d’élevage visant à améliorer l’efficience de la croissance,
mais aussi pour améliorer ou garantir la qualité des produits carnés.

3.8

GG – Génétique et génomique

L’équipe « Génétique et Génomique » examine certains caractères génétiques (constitution,
mobilisation des réserves énergétiques) des volailles comme le poulet et le canard, dans le but
de répondre aux limitations croissantes des ressources alimentaires réservées à l’élevage.

3.9

Alinut – Alimentation et nutrition

L’équipe « Alimentation et Nutrition » vise à apporter de nouvelles connaissances sur la nutrition
des animaux d’élevage (porcs, ruminants, veaux et volailles) pour proposer de nouvelles solutions
alimentaires, et ainsi contribuer non seulement à une réduction des coˆ
uts de production, mais
aussi à l’amélioration de la qualité des produits, dans un contexte où les exigences sociétales
sont de plus en plus prégnantes.

4

Conclusion

L’Institut Francophone International (IFI) est une institution de l’Université Nationale du Vietnam ayant pour mission de former les étudiants en master international. C’est aussi un cadre de
formation disposant de quatres filières : systèmes intelligents et multimédia, systèmes et réseaux
communicants, banque finance et fintech, communication digitale et éditoriale. Il accueille aussi
des stagiaires en fin de formation. De même, INRA est un laboratoire de recherche Fran¸cais qui

offre des stages de recherche à tout étudiant désirant travailler dans ledit domaine. Pour ma
part, j’ai fait mon stage de fin de formation dans l’équipe Alinut (Alimentation et nutrition).

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Chapitre II

Etat de l’art

9


1

Introduction

Ce chapitre est consacré à l’étude mathématique des rythmes nycthéméraux de la température
corporelle du porc. En effet, nous devrons comprendre premièrement les équations mathématiques et ensuite les implémenter en fonction de la solution que nous voulons obtenir. Pour cela,
nous allons en premier lieu aborder les procédures d’analyse des rythmes nycthéméraux de la
température corporelle, ensuite l’étude des modèles mathématiques existants dans la bibliographie, puis des techniques d’évaluation de notre modèle.

2

Procédures d’analyses des rythmes nycthéméraux

Ci-dessous les étapes d’analyses et de modélisation en workflow.
1- Etapes d’analyses :
-Chargement des données ;
-Inspection visuelle ;

-Prétraitement des données ;
-Analyse descriptive univariée ;
-Détection de la rythmicité ;
-Estimation des paramètres.
2. Etapes de modélisation :
- Application du modèle de régression non linéaire sur l’ensemble des animaux ;
- Application des modèles à une, deux, trois quatre composantes sur un animal ;
- Choix du modèle à 4 composantes ;
- Modèle retenu : Modèle mixte (Régression non linéaire et cosinor à 4 composantes) ;
- Evaluation du modèle : RSS

2.1

Inspection visuelle

La première étape dans une analyse des données temporelles consiste à faire une inspection
visuelle des données (time plot). En effet, celle-ci guide la sélection des méthodes d’analyses
numériques.

2.2

Détection de la rythmicité

La détection de la rythmicité est une étape très importante dans le choix de méthode à utiliser
pour la modélisation.

2.3

Estimation des paramètres

Plusieurs procédures d’analyse de données calculent les paramètres rythmiques en même temps
qu’elles évaluent l’existence de la rythmicité, mais les deux tâches peuvent être considérées séparément à des fins didactiques. Quatre principaux paramètres sont souvent utilisés pour modé-

10


liser les rythmes nycthéméraux de la température corporelle. La figure II.1 ci-dessous illustre les
paramètres fondamentaux d’un rythme.

Figure II.1 – Les 4 paramètres fondamentaux d’un rythme biologique [3]

• Le mésor (M) : il correspond à la moyenne des valeurs de température obtenues par unité
de temps pour la période considérée ;
• L’amplitude (A) : elle correspond à la moitié de la variabilité totale, donc de la différence
entre le pic et le creux de la variable étudiée ;
• La phase ou (acrophase) φ : elle correspond à la localisation du sommet de la variation
dans l’échelle du temps pour la période considérée ;
• La période T : elle correspond à l’intervalle de temps mesuré entre deux épisodes ou
accidents qui vont se reproduire, identique à eux-mêmes ;

3

Modèles Mathématiques

Il existe dans la bibliographie toute une liste de méthodes mathématiques pour la modélisation
des rythmes nycthéméraux de la température corporelle du porc. Je cite pour cela :
• Cosinor and cosine fit :
Ce modèle est basé sur le raisonnement suivant : étant donné que les rythmes circadiens peuvent
être considérés comme des rythmes lisses avec ajout de bruit, un modèle constitué de courbes
en cosinus avec des périodes connues (24 heures seules ou avec des termes harmoniques ajoutés)

peut être ajusté par la méthode des moindres carrés aux données comme une estimation de la
configuration du rythme régulier. L’analyse du Cosinor permet de mesurer quatre paramốtres
de londe sinusoădale calculộe : M, A, Phase (φ), T, qui sont les propriétés d’un rythme pour
une période donnée. L’équation mathématique du modèle cosinor s’écrit sous forme :
(II.1)

y(t) = M + A ∗ cos(2 ∗ π ∗ t/T + φ) + e(t)

où e(t) indique l’erreur en fonction du temps. Le modèle cosinor dispose de quelques avantages
qui sont entre et autres : il est bien adapté pour les données non équidistantes , il est bien adapté
11