Comment comparer des essais menés sur des centaines de parcelles, à des années d’intervalle, avec des capteurs différents et des équipes multiples ? Comment retrouver, comprendre et réutiliser des données produites parfois depuis dix ou quinze ans ? À l’heure où la recherche produit toujours plus de données, leur organisation devient un enjeu scientifique majeur.
OpenSILEX - Système d’Information pour L’Expérimentation
À l’UMR MISTEA (département MathNum) du centre INRAE Occitanie-Montpellier, les équipes ont développé OpenSILEX, un système d’information open source conçu pour structurer et valoriser les données expérimentales. Son objectif : rendre les données plus compréhensibles, partageables et réutilisables. Des données nombreuses… mais difficiles à exploiter
En agronomie, les données proviennent de sources très variées : mesures de croissance de plantes, images issues de drones, relevés météorologiques, analyses de sol, observations sur des insectes ravageurs, données issues de capteurs dans les serres ou les vignobles, suivis de fermentation et de dépollution (bio-procédés). Ces informations sont souvent enregistrées dans des formats différents, avec des niveaux de précision variables.
Résultat : comparer ou réanalyser ces données peut devenir complexe et chronophage. Pourtant, ces jeux de données sont précieux pour répondre à des questions majeures : quelles variétés résistent mieux à la sécheresse ? Comment évolue la fertilité des sols dans le temps ? Quel est l’impact d’un changement de pratiques agricoles sur la biodiversité ?
Structurer les connaissances pour mieux les partager
Pour répondre à ces défis, OpenSILEX repose sur un principe clé : structurer les données grâce à des ontologies. Concrètement, une ontologie est une formalisation des connaissances qui permet de décrire un domaine et les liaisons entre les éléments de ce domaine. L’ontologie va ainsi permettre de définir précisément ce que l’on mesure et l’articulation entre les différents phénomènes mis en œuvre.
Par exemple, dans un essai agronomique sur le blé, l’ontologie permet de préciser sans ambiguïté ce qu’est une parcelle, une variété, un stade de développement, un capteur ou un protocole expérimental. Elle formalise aussi les relations : telle mesure de hauteur correspond à telle plante, observée à telle date, dans telle condition climatique.
Des ontologies standards (temps, capteurs, rôles des personnes, protocoles) peuvent être combinées à des ontologies spécifiques à l’agronomie et à la biologie. Ce réseau permet de rendre les données interopérables, c’est-à-dire compréhensibles d’un projet à l’autre, voire d’un laboratoire à l’autre.
Vers des données “FAIR”
OpenSILEX s’inscrit dans le cadre du principe FAIR : rendre les données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables. Cela signifie, par exemple, qu’un chercheur travaillant sur la résistance à la sécheresse du maïs pourra retrouver plus facilement des données produites dans d’autres expérimentations et les exploiter pour de nouvelles analyses.
La plateforme ne se limite pas au stockage : elle peut effectuer des déductions logiques automatiques et s’articule avec des outils statistiques courants comme R ou Python. Elle facilite également la publication et la diffusion des données.
Des applications concrètes en agronomie
OpenSILEX est déjà utilisé dans plusieurs domaines. Sa variante PHIS est déployée sur des plateformes de phénotypage dans l’infrastructure nationale Phenome-Emphasis, où l’on analyse par exemple la croissance de milliers de plantes pour identifier des caractères d’intérêt (tolérance à la chaleur, efficacité d’utilisation de l’eau, résistance aux maladies).
Il est aussi mobilisé en viticulture et en œnologie dans le cadre du projet Vitis Explorer, pour structurer des données sur les cépages, les pratiques culturales ou la qualité des raisins. Dans le domaine de l’environnement, le projet Envibis illustre également son potentiel.
En organisant les données de manière rigoureuse et partagée, OpenSILEX contribue à une recherche plus transparente et plus efficace. À terme, cette meilleure circulation de l’information scientifique peut accélérer l’innovation agronomique et aider à relever des défis majeurs : adaptation au changement climatique, transition agroécologique, préservation des ressources naturelles.
Poster "OpenSILEX software suite - Combining knowledge graphs and NoSQL databases to build scientific communities information systems"
CORDIALL Conference - 13-17 April, 2026 - Montpellier, France
