Pierre Casadebaig

I am a research scientist at the French National Institute for Agriculture, Food, and Environment (INRAE), in Toulouse, France, specializing in understanding how crop species interact with their biophysical environment. My research, initially focusing on homogeneous crop stands, has evolved to explore the complexities of diverse crop systems. I started by working with plant breeders and extension services. I measured, analyzed, and modeled how various sunflower cultivars respond and adapt to their cropping environment by using concepts and tools from plant ecophysiology. I relied on computational experiments to identify combinations of plant characteristics and management options that improved crop performance and stability in given production situations. Such systems approach have the advantage to apply both to the management of actual genetic material (cultivar choice) and to the breeding of new material through genome-wide association studies. The need for more sustainable and probably diverse cropping systems presents unique challenges, particularly in scaling dynamical models. To address this, I am exploring how community ecology principles and data science methodologies can help to understand less controlled and more species-varied cropping systems.

Je suis chercheur à l'Institut national de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement (INRAE), à Toulouse, en France, et je me spécialise dans la compréhension des interactions entre les espèces cultivées et leur environnement biophysique. Mes recherches, initialement axées sur des peuplements homogènes, ont évoluées pour considérer des peuplements plus diversifiés mobilisés dans un système de culture. J'ai commencé par travailler en lien avec les secteurs de l'amélioration variétale et du developpement agricole. J'ai mesuré, analysé et modélisé la manière dont divers cultivars de tournesol réagissent et s'adaptent à leur environnement de culture en utilisant des concepts et des outils issus de l'écophysiologie végétale. Je me suis appuyé sur des expériences numériques pour identifier les combinaisons de caractéristiques végétales et d'options de gestion qui améliorent les performances et la stabilité des cultures dans des situations de production données. Cette approche systémique a l'avantage de s'appliquer à la fois à la gestion du matériel génétique actuel (choix des cultivars) et à la sélection de nouveau matériel par le biais d'études d'association à l'échelle du génome. La nécessité de mettre en place des systèmes de culture plus durables et probablement plus diversifiés présente des défis uniques, notamment en ce qui concerne la mise à l'échelle des modèles dynamiques. Pour y répondre, j'étudie comment les principes de l'écologie des communautés et les méthodologies de la science des données peuvent aider à comprendre des systèmes de culture moins contrôlés et plus variés en termes d'espèces.