Une approche transdisciplinaire impliquant l'intelligence artificielle, la génomique et la modélisation écologique pour améliorer la résilience des hêtraies dans le contexte du changement climatique – FAGRESCUE

Le dépérissement des forêts européennes dû au changement climatique est déjà observé dans de nombreux massifs. Le hêtre est particulièrement sensible à la chaleur et à la sécheresse et la résilience de cette espèce majeure dans les prochaines décennies conditionne le sort de nombreux écosystèmes forestiers du continent. Les traits phénologiques, tels que la date de débourrement des bourgeons et la sénescence des feuilles, et les traits associés à la résistance au stress hydrique sont considérés comme des éléments clés de l'adaptation des arbres au réchauffement. FAGRESCUE est un projet transdisciplinaire visant à quantifier et caractériser la diversité phénologique et génétique sous-jacente dans les vieilles hêtraies afin de constituer des pools génétiques qui pourraient être exploités pour de futurs programmes d’enrichissement des hêtraies. Pour atteindre cet objectif, nous allons 1) développer une méthode basée sur l'utilisation de drones et des programmes d'apprentissage automatique pour les analyses d'images afin de produire un phénotypage rapide et fiable des hêtraies ; 2) phénotyper deux vieilles forêts pour les traits phénologiques et traits de résistance au stress hydrique et identifier les facteurs génétiques impliqués dans ces traits par GWAS et 3) Utiliser des modèles de fonctionnement du hêtre et de génétique des populations pour prédire le devenir des phénotypes et des génotypes ainsi identifiés pour les 50 à 100 prochaines années selon deux scénarios d’évolution du climat. FAGRESCUE rassemble sept équipes expertes en technologie d'imagerie, en apprentissage automatique, en génomique et en modélisation écologique. Cinq sont des laboratoires publics du CNRS, de l'INRAe, de l'ONERA, de l'Université de Perpignan, de l'ENSAT et de l'INP Purpan. Le partenaire privé BIONOMEEX est une société spécialisée dans la programmation basée sur le Machine-Learning. Bionomeex sera en charge du développement d'un nouveau logiciel de phénotypage aérien.