Modèles statistiques avancés pour les réseaux écologiques – EcoNet

Nous avons identifié quatre axes principaux de recherche sur les réseaux écologiques :

- Réseaux dans l'espace et le temps (WP1) La distribution des espèces dans le temps et dans l'espace étant façonnée par leurs interactions, la comparaison des réseaux écologiques sera envisagée selon des gradients environnementaux et de multiples relevés temporels. Les approches traditionnelles reposent sur une décomposition de la diversité globale en diversité intra-communautaire et inter-communautaire, ignorant les interactions biotiques et les réseaux d'interaction entre espèces. Nous fournissons un cadre statistique générique qui intègre les réseaux enregistrés à différents moments et/ou lieux dans le même modèle, permettant leur comparaison dans le but de déchiffrer les effets environnementaux responsables des différences entre eux.

- Interactions multiples (WP2) Les systèmes naturels présentent généralement de multiples facettes de complexité et les espèces interagissent entre elles de plusieurs manières simultanément. Parallèlement au WP1, l'analyse de réseaux incluant conjointement plusieurs types d'interactions (c'est-à-dire plusieurs couches) est envisagée. Un cadre statistique générique pour les réseaux multicouches (à la fois multiplex et multipartites) est proposé pour comprendre les propriétés structurelles des réseaux écologiques multi-interactions, ainsi que les conséquences fonctionnelles de ces structures.

- Effets d'échantillonnage (WP3) L'échantillonnage des réseaux écologiques demande beaucoup de travail et de nombreux ensembles de données ne révèlent qu'un sous-ensemble des interactions existantes. De toute évidence, le processus d'échantillonnage peut induire d'énormes biais dans les analyses statistiques des réseaux. Nous développons des outils statistiques pour traiter les effets d'échantillonnage dans ces analyses.

- Prédiction (WP4) Les réseaux d'interactions écologiques sont souvent associés à des attributs au niveau de l'espèce (par exemple des traits) ou à des facteurs spécifiques au site (par exemple le type d'habitat). Ces attributs peuvent aider à effectuer des prédictions de limites afin de mieux comprendre, d'imputer des limites manquantes ou de détecter des limites fausses dans les réseaux disponibles. Nous envisageons des modèles combinant des effets de covariables avec une structure latente pour évaluer la qualité de ces prédictions, évaluer la fraction de variabilité inexpliquée. Ces modèles nous permettront également de simuler l'évolution des réseaux dans divers scénarios de changements globaux.

Le consortium a obtenu des résultats dans l'ensemble des work packages du projet, qui se sont concrétisés par des publications scientifiques dans les meilleures revues internationales de la discipline, des thèses et de la production logicielle (voir anr.hal.science/search/index/ ). Le consortium a également produit une formation de cinq jours, intitulée “Analyse de réseaux d’interactions en écologie“ dont l’objectif est de former de jeunes chercheur·e·s à l’analyse de données de réseaux écologiques. Le contenu a été produit par les membres du consortium et la formation a été dispensée durant 2 années consécutives (2024, 2025), par ses membres, avec l'appui logistique du Cesab – Centre de synthèse et d’analyse sur la biodiversité – de la Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité (FRB). Des membres du projet ont également produit une action de diffusion vers le grand public, avec cette vidéo en français ( www.youtube.com/watch ) et en anglais ( www.youtube.com/watch ).

Les interactions des membres du consortium autour de problématiques dans la continuité du projet EcoNet continuent, mais à un rythme moins soutenu dû à l'arrêt des financements.

Le projet vise à développer des méthodes statistiques pour analyser différents types de réseaux écologiques : trophiques, mutualistes, de compétition ou antagonistes et systèmes hôtes-parasites. Nous créons un consortium unique alliant des chercheurs en statistique appliquée avec une longue expérience de la modélisation du vivant et des écologues à l'avant-garde de leur science, pour s'attaquer aux défis de la modélisation statistique avancée des réseaux écologiques. Notre proposition inclut : 1) l'intégration des dimensions temporelles et spatiales dans la modélisation des réseaux écologiques et le développement d'outils de comparaison de réseaux le long de gradients environnementaux ; 2) l'intégration des interactions multiples, en utilisant les informations de covariables disponibles (traits, distributions, phylogénies,...) ; 3) la prise en compte des effets de l'échantillonnage dans nos analyses et 4) la prédiction de réponses de l'écosystème à des changements environnementaux.