Le phénotypage haut-débit consiste à mesurer les caractéristiques des plantes à différentes échelles de temps et d'organisation. Le projet PHENOME-EMPHASIS [1], associant l’INRA, Arvalis et Terres-Inovia a pour ambition de développer des infrastructures de phénotypage haut-débit au niveau national. Un effort particulier a été porté ces dernières années sur le développement de systèmes d’acquisitions de données (en particulier drone et phénomobile) permettant d’embarquer différents types de capteurs (caméras haute résolution RGB, multispectrales et infra-rouge thermique, LIDARs). L’ensemble de ces capteurs génère un volume important d’images, qu’il convient de traiter, stocker et archiver. Des modules de traitement prototypes sont créés au sein de l’UMT CAPTE [2] responsable du développement des méthodes et outils de phénotypage haut-débit au champ. Ils ont été industrialisés et intégrés dans la plateforme de traitement des données 4P (Plant Phenotyping Processing Platform). Certains modules embarquent des logiciels propriétaires (Matlab, Photoscan), d’autres nécessitent des bibliothèques logicielles spécifiques et peuvent s’exécuter sur des environnements hétérogènes (Windows, Linux). La portabilité est donc un élément crucial qui est assurée par l’encapsulation des modules dans des containers Docker. Ces modules peuvent être enchaînés dans des workflows que les utilisateurs créent selon leur besoin, à l’aide d’outils interactifs disponibles depuis une interface web développée en Java. Une architecture de calcul distribué a été mise en place afin d’exécuter ces workflows : elle s’appuie sur le moteur de traitements Cromwell [3] qui se charge d’exécuter les différents modules de manière séquentielle ou parallélisée. Cromwell se charge de l'enchaînement des modules mais ne permet pas de distribuer les traitements sur plusieurs machines. L’outil Docker Swarm permet de distribuer l’exécution des conteneurs Docker sur plusieurs machines regroupées dans un cluster. Ce mode se base sur un ou plusieurs managers qui vont centraliser les demandes et les distribuer sur différents nœuds (machines sur lesquelles sont installées le service Docker). Concernant la persistance des données, les données brutes et les sorties des traitements sont stockées sur une architecture distribuée basée sur la technologie iRODS [4]. La plateforme 4P est connectée au système d’information PHIS (Phenotyping Hybrid Information System) [5]. Ce système d’information a pour objectif de stocker et d’organiser les données produites dans le cadre du projet PHENOME-EMPHASIS en appliquant les principes FAIR  (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable). Cette connexion est faite dynamiquement grâce à l’utilisation de services web. La plateforme 4P est intégrée pleinement à l’infrastructure France Grilles [6]. C’est une infrastructure distribuée pour le calcul et le stockage de données scientifiques fournissant différents services aux utilisateurs notamment :- le service cloud FG-CLOUD qui permet de déployer des machines virtuelles à la demande ;- le service FG-IRODS qui fournit un stockage hautement disponible et personnalisable ;- le service FG-DIRAC qui permet de faire du calcul sur grille.Pour le déploiement de la plateforme 4P nous nous sommes appuyés sur le service FG-CLOUD pour la partie applicative et sur le service FG-IRODS pour la partie stockage persistant des données. Le poster détaillera les fonctionnalités offertes par la plateforme 4P, les technologies utilisées, l’infrastructure technique en particulier l’intégration avec PHIS et France Grilles.Références :[1] https://www.phenome-emphasis.fr[2] https://www6.paca.inra.fr/emmah/Programme-scientifique-et-Equipes/Equipe-CAPTE[3] https://github.com/broadinstitute/cromwell[4] https://irods.org[5] http://www.phis.inra.fr[6] http://www.france-grilles.fr