Séance Séminaire

Séminaire des Doctorant·e·s

Comparaison bayésienne des effets moyens et des structures latentes entre groupes témoin et traité: application à des essais agronomiques

Afin d’évaluer de nouvelles pratiques agricoles, notamment des alternatives aux pesticides, des essais agronomiques en conditions de terrain génèrent des jeux de données multivariés intégrant des variables environnementales, physiologiques et agronomiques. Ces données sont généralement caractérisées par une forte corrélation entre variables, une hétérogénéité entre essais et un nombre d’observations limité au regard du nombre de variables. Les approches classiquement utilisées pour comparer groupes témoin et traité reposent principalement sur des analyses univariées ou des comparaisons directes, qui ne mettent pas nécessairement en évidence des différences significatives, malgré l’hypothèse d’un effet sous-jacent. En effet, dans ce contexte, les effets d’un traitement ne se traduisent pas toujours par des différences marquées sur les variables prises isolément, mais peuvent correspondre à des modifications plus diffuses de la structure latente des données. Afin de comparer deux groupes dans un cadre multivarié corrélé, en distinguant déplacements moyens et modifications structurelles, nous proposons une approche bayésienne à facteurs latents. La méthodologie s'articule en deux temps: un premier modèle est d’abord ajusté au groupe témoin afin d’estimer une représentation latente de référence, un second modèle est ensuite ajusté au groupe traité en utilisant les distributions a posteriori issues du premier modèle pour informer les a priori. Cette paramétrisation permet de décomposer les effets du traitement en deux composantes: (i) des déplacements moyens et (ii) des modifications de la structure latente. Après validation sur données simulées, la méthode a été appliquée à des essais agronomiques réels et a permis de mettre en évidence l’impact des biosolutions à la fois sur le niveau moyen des variables et sur les structures latentes sous-jacentes.