Le tournesol est une espèce nectarifère de premier ordre en France, particulièrement visitée par les insectes pollinisateurs et notamment par l’abeille domestique. L’étude des interactions entre le tournesol et les pollinisateurs via la quantité et la qualité du nectar présente trois enjeux majeurs :  

• Maximiser la production grainière du tournesol en favorisant la pollinisation entomophile, notamment en production de semences hybrides où la dépendance aux insectes vecteurs de pollen est forte.
• Maximiser la production de nectar par le tournesol pour permettre une meilleure valorisation par la filière apicole.
• Valoriser les services écosystémiques fournis par la plante vis-à-vis de la biodiversité. 

Le projet réunit des équipes expertes en écologie microbienne, en génétique végétale, en agronomie et sur les insectes pollinisateurs des cultures pour :  

• Décrire l'interaction tripartite entre le tournesol, les microbes et les insectes pollinisateurs.  
• Utiliser la diversité génétique présente dans le tournesol cultivé pour étudier la variabilité de la teneur en sucres et en métabolites secondaires du nectar.  
• Caractériser la diversité des communautés microbiennes dans les différents nectars, corréler ces données à la fréquentation des pollinisateurs en développant un logiciel de détection et de comptage des pollinisateurs du tournesol.  
• Tester l'attractivité du nectar synthétique et manipuler les communautés microbiennes in situ pour confirmer comment la qualité des sucres et le microbiome dans le nectar peuvent déterminer les visites des pollinisateurs. 

• Déterminer dans quelle mesure le génotype de la plante influence la structure et la composition du microbiome du nectar et la quantité de nectar produite
• Identifier les polymorphismes moléculaires qui contrôlent ces paramètres afin de faciliter la sélection de variétés de tournesol favorables aux pollinisateurs
• Automatiser le comptage des pollinisateurs par la création d’un outil basé sur la reconnaissance d’images 

Accélérer l’innovation et l’adaptation des systèmes de productions agricoles est nécessaire dans un contexte de mutations accélérées par le changement climatique et la montée des enjeux environnementaux. C’est particulièrement vrai pour le développement des biosolutions (biocontrôle et biostimulants) dont l’efficacité sur le terrain est parfois partielle et variable selon leurs conditions d’utilisation.

Pour définir leur domaine d’utilisation, il est important de décrire finement les conditions de mises en œuvre des produits (sol, climat, itinéraires techniques…) et de mettre en commun des données issues de situations de production variées. Afin de répondre à cet enjeu, les partenaires du projet mettent en commun leur expertise en matière de formalisation et de déploiement de bonnes pratiques de gestion des données, des métadonnées et de leurs descripteurs. 

Le projet STAR est au croisement de trois filières : la vigne, les grandes cultures oléoprotéagineuses et le maraîchage.

Il a pour objectif de lever les freins à un partage et une mutualisation des données expérimentales (collectées par des expérimentateurs selon des protocoles définis sur des dispositifs contrôlés) et techniques (c’est-à-dire les données décrivant les itinéraires techniques mis en œuvre sur l’exploitation). Pour cela, les techniques du Web-sémantique seront mobilisées afin de proposer des standards visant à uniformiser et rendre interopérables les différentes sources de données permettant de décrire de façon exhaustive les contextes de réalisation et les résultats des expérimentations. 

• Proposer des modèles de données adaptables associés à des vocabulaires contrôlés pour obtenir des données interopérables (thésaurus de variables…)
• Co-construire avec les expérimentateurs des outils simples et pratiques à mettre en œuvre pour explorer, enrichir, valider et produire des jeux de données complets et standardisés
• Mener des actions de diffusion, sensibilisation, de formation et d’accompagnement des acteurs 

*Les signes s’entendent espaces compris (dans révision-statistiques) 

• Bonnes pratiques et modèles partagés avec les communautés scientifiques et techniques
• Codes informatiques d’analyse et de validation de jeux de données (fonctions, packages…)
• Formations et outils d’accompagnement (tutoriels, aides en ligne…)
• Communications scientifiques et techniques en open-data : data-paper, articles scientifiques (Computer and Electronics in Agriculture, Revue Ouverte d’Intelligence
• Artificielle), actes de colloques (Plate-Forme Intelligence Artificielle PFIA)
• Séminaire envisagé en fin de projet 

Les légumineuses sont essentielles à la durabilité de l’agriculture et des systèmes alimentaires, en tant que source de protéines et d’autres nutriments pour les humains et les animaux, et en raison de leur capacité à fixer l’azote atmosphérique.

Leur culture en Europe est limitée par une faible rentabilité due à des rendements faibles ou instables, des contraintes agronomiques et la présence des ravageurs, ainsi que des qualités inadaptées à leur utilisation. L’ambition de BELIS est de mettre en place les conditions pour permettre un travail de sélection de légumineuses en Europe plus efficace et assurer une diffusion continue de variétés améliorées, afin de répondre aux besoins des agriculteurs, des consommateurs et des industriels de la transformation. 

Développer des outils et méthodes pour des programmes de sélection rentables et fournir des preuves de concept, avec et pour les obtenteurs : phénotypage, outils de sélection génomique, méthodes de sélection innovantes.  

• Faciliter l'environnement économique et réglementaire : enregistrement des variétés, évaluation et recommandations variétales, étude de nouveaux modèles commerciaux basés sur les tendances du marché et l’évolution du climat et intégrant différents modèles de financement et acteurs de la chaîne de valeur.
• Mettre en œuvre un transfert des résultats du projet efficace, ambitieux et durable à travers un réseau d'obtenteurs et d'acteurs de la recherche scientifique, des services de vulgarisation et des industries des semences, de l'alimentation humaine et animale, ainsi que par un portefeuille de formations. 

• Développement de technologies et protocoles pour la caractérisation de la diversité génétique et la sélection des variétés
• Une efficacité accrue du processus d'enregistrement des variétés
• Une meilleure adaptation de l'évaluation et des recommandations variétales aux contextes de culture.
• De nouveaux modèles commerciaux de sélection : mécanismes de financement, implication de tous les acteurs de la chaîne de valeur.  
• Une mise en réseau, consultation, formation et diffusion des connaissances, engagement auprès de multiples parties prenantes.