Rapport de stage








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UNIVERSITE BLAISE PASCAL

UFR SCIENCES EXACTES ET NATURELLES

ISIMA

D.E.S.S. Systèmes d’Information et Aides à la Décision

Complexe Scientifique des Cézeaux

63177 AUBIERE CEDEX





RAPPORT DE STAGE

Présenté par

Mickaël BOURION

Sujet : Génération de population agricole à partir de données agrégées et d’un panel représentatif de fermes.

Lieu du stage : Cemagref, groupement de Clermont-Ferrand
Unité de Recherche LISC (Laboratoire d'Ingénierie pour les Systèmes Complexes)
24, Avenue des Landais – BP 50085
63172 Aubière Cedex.


Effectué du 2 Avril au 30 Septembre 2002 (6 mois)


Remerciements :
Je tiens à remercier Thierry Faure, mon maître de stage, pour m’avoir accordé sa confiance dans ce projet un peu abrupt pour un néophyte en informatique.

Merci également à mes camarades stagiaires qui par leur appui en langage JAVA, m’ont fait progresser bien plus vite que n’importe quel livre.

Enfin, merci à toute l’équipe du LISC, pour son accueil, sa disponibilité et sa bonne humeur permanente.

Mots clés : statistiques, données agrégées, échantillonnage, optimisation.

Résumé :
Ce stage a consisté en l’étude des méthodes de reconstruction d’une population agricole à partir de deux sources de données : des échantillons et des données agrégées au niveau d’une ou plusieurs sous régions. Notre rapport décrit d’abord l’analyse statistique de la population agricole du Honduras, effectuée principalement avec le logiciel Scilab. Il détaille ensuite la conception d’une application visant à créer une telle population à partir de ces deux sources de données.
Abstract :
During this internship, we have studied methods of agricultural population re-creation from samples and aggregated data at the level of several districts. First we have made a statistical analysis of the Honduras’s agricultural population, with the Scilab software mainly. Then, we have designed a program which creates a population from these two sources of data.


TABLE DES MATIERES

Introduction 4

I. Présentation de l’entreprise 6

II. Présentation de l’étude 11

III. Descriptif des outils acquis 14

1.Logiciels et langages 14

1.1Scilab 2.6 14

1.2Microsoft EXCEL 14

1.3Le langage JAVA 14

1.4Jcreator 15

1.5Jbuilder 5 15

1.6ArgoUML 15

1.7WinEdit 2000 15

1.8Xanadu 15

1.9Java analysis studio 16

2.Les méthodes de reconstruction de population 16

2.1 Méthodes de formulation du problème pour la résolution quadratique 17

2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18

2.3 Algorithmes de type génétique 19

IV. L’étude 24

V. Conclusion 39

Références bibliographiques 41

ANNEXES 42



Introduction



Ce rapport présente les travaux que nous avons effectué au sein du LISC (Laboratoire d'Ingénierie pour les Systèmes Complexes), unité de recherche du CEMAGREF de Clermont-Ferrand, dans le cadre de notre stage de DESS qui s’est déroulé de début Avril à fin Septembre 2002.
Le CIAT (Centre International de l’Agriculture Tropicale) a développé des partenariats avec des organismes publics de recherche français, dont le CEMAGREF. L’un de ces projets concerne l’étude de la diffusion de l’innovation agricole.

Cette étude nécessite la manipulation de données de recensement à l’échelle individuelle (surface de l’exploitation, types et quantités de production, informations sur les agriculteurs…).

Mais pour des raisons de confidentialité, on ne dispose généralement pas de telles données au niveau individuel mais plutôt de données agrégées à l’échelle de la commune ou du département et de quelques échantillons de données individuelles.
Le LISC, au cours de précédents travaux (projet européen IMAGES), a commencé à développer des méthodes permettant de générer une population d’exploitations statistiquement valide à partir d’échantillons et de données agrégées.
Notre stage a consisté à développer en JAVA un outil générique mettant en œuvre de telles méthodes afin d’automatiser et de faciliter les opérations statistiques que nous venons de voir.
Afin de pouvoir manipuler à la fois les données individuelles et les données de recensement agrégées nous disposions de la base de données complète du paysage agricole du Honduras. Avant de concevoir l’application en tant que telle, nous avons donc créé des données agrégées de cette population et testé différents outils statistiques afin d’ébaucher au mieux la structure de données et les fonctions du programme, ainsi que les paramètres les plus représentatifs pour la recréation de population.

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