𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐞𝐧 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐨𝐬𝐚𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐏𝐫𝐢𝐧𝐜𝐢𝐩𝐚𝐥𝐞𝐬 (𝐀𝐂𝐏) : 𝐮𝐧 𝐨𝐮𝐭𝐢𝐥 𝐢𝐧𝐝𝐢𝐬𝐩𝐞𝐧𝐬𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐥’𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐜𝐫𝐨𝐢𝐬𝐬𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐩𝐥𝐚𝐧𝐭𝐞𝐬

Le biplot de l’Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode visuelle puissante pour analyser des données multivariées dans les études de croissance végétale.

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𝐐𝐮𝐞𝐥 𝐞𝐬𝐭 𝐥’𝐢𝐧𝐭𝐞́𝐫𝐞̂𝐭 ? Il permet de visualiser les relations entre les paramètres de croissance (hauteur, surface foliaire, poids, etc.) et les traitements appliqués (types de sol, niveaux d’irrigation, apports nutritifs). Il révèle quelles variables influencent le plus la croissance, comment elles sont corrélées entre elles et quels traitements sont les plus performants.

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𝐄𝐱𝐞𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐩𝐫𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 : Des plants soumis à 3 traitements (T1, T2, T3) présentent des performances différentes selon 5 critères de croissance. Grâce au biplot ACP, on identifie que T2 favorise nettement la croissance, tandis que T3 est moins performant.

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𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐥𝐢𝐫𝐞 𝐮𝐧 𝐛𝐢𝐩𝐥𝐨𝐭 𝐀𝐂𝐏 ? • Les points représentent les traitements ou les échantillons (plantes). • Les flèches indiquent les variables de croissance. • L’angle entre les flèches indique la corrélation entre variables : → Petit angle = forte corrélation positive → Flèches opposées = corrélation négative • Plus la flèche est longue, plus la variable est influente dans la variabilité observée.

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𝐃𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐫𝐞𝐪𝐮𝐢𝐬𝐞𝐬 • Données numériques standardisées (même échelle) • Analyse via prcomp() dans R ou PCA() avec scikit-learn en Python

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𝐀𝐩𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 : • Sélection de génotypes performants • Études phénotypiques multivariées • Comparaison de régimes d’irrigation ou nutritionnels • Optimisation de traitements agricoles

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