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Thèse Inria

14/04/2015

Les huîtres : les futurs lanceurs d'alerte à la pollution

Hafiz Ahmed - © Inria

Originaire de Dacca, la capitale du Bangladesh, Hafiz Ahmed étudie en France depuis son master. Il est à présent doctorant au sein de l’équipe-projet Non-A, Non-Asymptotic estimation for online systems (commune avec Centrale Lille, le CNRS et l'Université Lille1*), du centre Inria Lille - Nord Europe. Ses travaux consistent à développer des modèles pour l’étude du comportement d’huîtres dans des écosystèmes marins du Bassin d’Arcachon afin de repérer d’éventuelles perturbations de leurs cycles biologiques, qui pourraient être autant de signes d’une pollution de l’eau.

Hafiz Ahmed, où en êtes-vous de votre thèse ?

J’en suis à ma seconde année au sein de l’équipe Non-A chez Inria à Lille. Je donne également des cours en tant que doctorant assistant à l’université Lille 1. Le sujet de ma thèse porte sur la modélisation et estimation des rythmes circadiens et circatidaux pour les huîtres, je la prépare sous la direction de Denis Efimov et Rosane Ushirobira de Non-A et aussi Damien Tran du CNRS à Bordeaux. L’une des applications consisterait à se servir des perturbations de ces rythmes pour mettre en évidence des pollutions "silencieuses" de l’eau, c’est-à-dire celles qui ne nous sautent pas aux yeux et qui peuvent passer inaperçues.

Le fait d’étudier des organismes qui vivent sous l’eau pose de nombreuses contraintes. L’équipe Non-A s’occupe justement de développer des modèles mathématiques pour des données qui ne sont pas directement mesurables. Je travaille également avec des collègues de l’équipe EA (écotoxicologie aquatique) de l’UMR CNRS EPOC (Environnements et paléoenvironnements océaniques et continentaux), à Bordeaux. Les chercheurs d’EA, sous la direction de Jean-Charles Massabuau (CNRS), étudient les écosystèmes aquatiques en présence de contaminants ainsi que les rythmes biologiques de la faune aquatique. Ils ont développé un dispositif de mesure innovant, basé sur la valvométrie haute-fréquence.

Quelle est la principale difficulté de vos travaux ?

Il existe aujourd’hui de nombreux sites de surveillance des huîtres et autres bivalves 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et cela représente énormément de données. Nous travaillons sur des groupes de seize huîtres creuses, Crassostrea gigasqui est l’espèce la plus cultivée du monde. Un de ces groupes est installé sous la jetée d’Eyrac dans le Bassin d'Arcachon. Ce site fonctionne depuis 2006. Nous collectons 54 000 points de données chaque jour pour chacune d’entre elles. Cela fait 864 000 points quotidiens et environ 15 gigabits de données par an, il y a donc une très grande quantité d’informations à traiter.

Quels types de données collectez-vous à partir des huîtres ?

Nous étudions l’ouverture et la fermeture de leurs coquilles. Ce mouvement contrôle en grande partie leur prise de nourriture et est fortement influencé par les marées et les positions relatives du soleil et de la lune. Pour mesurer ce phénomène, on place une minuscule bobine sur chaque moitié de leur coquille. Pour chaque huître, une des bobines envoie un signal sinusoïdal à l’autre toutes les 1,6 seconde. La force de ce signal est inversement proportionnelle à la distance entre les deux bobines, ce qui permet d’enregistrer tous les mouvements de la coquille.

Parc à huîtres - (CC) jacme31

Selon la marée, ces huîtres reposent entre trois et sept mètres sous l’eau, la transmission des données jusqu’à la base de recherche d’EPOC n’est donc pas facile puisque les informations partent d’un ordinateur qui doit fonctionner dans l’eau de mer pendant des mois. Ces données sont transférées par système GPRS, pour General packet radio service , une norme de seconde génération utilisée pour les téléphones mobiles avant l’explosion de la 3G et de la 4G. En plus de ce rythme des bivalves, nous recensons les positions du soleil et de la lune et divers facteurs environnementaux.

Quels outils utilisez-vous pour traiter ces données ?

Nous nous servons de deux modèles de régression très populaires, NARX et ARMAX, qui sont par exemple utilisés par la bourse pour estimer l’évolution du cours d’une action. ARMAX, pour modèle autorégressif et moyenne mobile avec des données exogènes, permet de prédire les futures valeurs d’une série grâce aux valeurs précédentes et à divers facteurs extérieurs ayant une relation linéaire.

NARX, pour modèle autorégressif non-linéaire exogène, est utilisé quant à lui lorsque les relations ne sont pas linéaires, c’est-à-dire qu’elles ne prennent pas la forme d’une droite mais d’une parabole, d’une hyperbole, d’une sinusoïde… Les données exogènes que nous utilisons dans les deux cas sont la position du soleil, de la lune, l’état des marées ou les précipitations, ce qui nous permet d’établir des prédictions sur les cycles des huîtres en fonction de leur environnement.

Des premiers travaux ont été présentés lors de la conférence European Control 2014, nous y avons montré qu’un modèle NARX pouvait bien être utilisé pour estimer les rythmes physiologiques normaux d’huîtres immergées. Une autre présentation de notre équipe a déjà été acceptée pour la conférence 2015, nous y dévoilerons un algorithme qui permet de détecter automatiquement les périodes de ponte des huîtres.

À quoi sert l’étude de ces cycles ?

Nous savons qu’en laboratoire l’exposition à des polluants provoque des contractions rapides et anormales des coquilles d’huîtres. Nous essayons donc d’établir ce qu’est le comportement normal de ces bivalves in situ , afin de mieux repérer quand les huîtres sont perturbées. On ne peut pas affirmer que tous les comportements inhabituels des mollusques sont liés à la pollution, mais cela peut donner de très bons indices indirects et servir de signal d’alarme.

Il n’y a que des analyses chimiques de l’eau ou de la chair des mollusques qui peuvent confirmer ou non la présence de polluants connus. Hélas cela coûte cher et il n’est pas possible de mettre en place de telles analyses en continu. Le système sur lequel je travaille et qui a été mis en place par EPOC,  fonctionne 24 heures sur 24 avec un coût bien moins élevé et il devrait permettre de savoir exactement quand il y a vraiment besoin d’analyses et qu’il faut aller échantillonner. Il existe déjà des systèmes de surveillance indirecte par satellite, mais ils sont bien plus coûteux et ne se basent que sur l’observation de l’eau en surface, et non sur des habitants du milieu eux-mêmes, comme les huîtres.

La méthode a l’avantage d’être utilisable partout dans le monde, en permanence et à moindre coût. On travaille actuellement au développement d’un prototype commercial, mais il n’est pas encore possible de dire quand il sera prêt. Il devrait intéresser tous ceux qui surveillent les niveaux de pollution et les ostréiculteurs bien sur.

* au sein de l'UMR 9189 CNRS-Centrale Lille-Université Lille1, CRIStAL.

Lexique

Modèle autorégressif : modèle dans lequel les valeurs à venir d’une série sont expliquées par ses valeurs déjà passées plutôt que par d'autres variables.

Rythme circadien : Rythme de 24h des fonctions organiques, généré par une horloge moléculaire et synchronisé par l’alternance jour / nuit.

Rythme circatidal : Rythme de 12.4h des fonctions organiques synchronisé sur l’alternance des marées.

Valvométrie haute-fréquence : instrument d’analyse de l’activité des mollusques, fonctionnant grâce à une minuscule bobine placée sur chaque moitié de coquille. (plus de détails sur Molluscan-eye).

Mots-clés : Traitement de données Big data Biologie Détection de la pollution Ecologie Thèse

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