Afin d’appréhender les différents enjeux qui pèsent sur les filières animales, les modèles de simulation des systèmes d’élevage ont tendance à se complexifier. Plusieurs niveaux d’organisation sont représentés, le plus souvent à différentes échelles spatio-temporelles. Ces modèles fournissent de grandes quantités d’informations de nature hétérogène. Les données générées ne sont généralement pas totalement analysées, d’une part parce que leur volume est difficile à explorer pour l’utilisateur qui souhaite affiner sa compréhension des résultats ; et d’autre part, parce que l’utilisateur ne s’intéresse le plus souvent qu’à une partie des données produites. De plus, ces données sont souvent perdues après leur valorisation partielle, alors qu’elles pourraient être utilisées ultérieurement pour répondre à une autre question. Ce constat suscite un besoin de méthodes permettant le stockage sur le long terme des données de simulation, ainsi que l’exploration et l’interrogation facilitées des données de simulation, permettant en particulier de répondre à des questions multicritères. L’équipe-projet Irisa-Inria Dream travaille sur les méthodes de fouille de données permettant de dégager des patterns intéressants pour la recommandation d’actions. Elle a récemment développé un modèle d’aide à la décision basé sur la technologie entrepôt-Olap permettant le stockage dans un entrepôt de données et l’analyse interactive multidimensionnelle de données de simulation dans le domaine de l’agro-écologie (Bouadi, 2013 ; Bouadi et al. 2012). L’objectif de notre travail est d’adapter cette méthode à l’analyse des simulations du modèle d’exploitation Melodie (Chardon et al. 2012). Ce modèle permet d’évaluer les flux présentant un risque pour l’environnement à l’échelle de l’exploitation agricole, en fonction du type d’élevage (bovin et/ou porcin), du contexte pédoclimatique et de la stratégie de conduite (gestion des troupeaux, des effluents d’élevage, de l’assolement) de l’éleveur. Il permet d’évaluer ex-ante différentes stratégies innovantes de conduite des élevages, à même structure d’exploitation (i.e. même objectif de production, bâtiments, surfaces etc.) et contexte pédoclimatique, mais aussi d’anticiper la possible évolution des systèmes d’élevage actuels, en prenant en compte la variabilité temporelle et spatiale du pédoclimat. Une première étape a été la construction d’un entrepôt de données multidimensionnel stockant les entrées et les sorties des simulations de Melodie. La mise en oeuvre de cet entrepôt de données a nécessité un important travail d’étude de l’existant et de prétraitement de données à partir de sources hétérogènes et diverses pour bien prendre en compte les objectifs d’analyse. Cet entrepôt contient des données de simulation sous changement climatique pour différents systèmes d’alimentation et conditions pédoclimatiques locales. Il permet une exploration facilitée des données stockées suivant ses différentes dimensions (spatiale, temporelle, animale)