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Une approche originale au secours de la biodiversité 

Publié le 31/08/2017
Mots-clés : MIA - CLIMAT-3

Intelligence Artificielle et théorie des réseaux au secours de la biodiversité

En collaboration avec des chercheurs du CSIRO et de l’Université du Queensland à Brisbane, une équipe INRA du laboratoire de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse a proposé une approche mathématique originale, basée sur la théorie des réseaux trophiques, la théorie des réseaux bayésiens et l’optimisation combinatoire, pour la conservation de la biodiversité au sein d’un ensemble d’espèces.

La théorie des réseaux trophiques est un guide utile pour la gestion des écosystèmes complexes. Différents indices, basés sur la position des espèces au sein d’un réseau trophique, permettent de prioriser les espèces à conserver (Fig 1). Ces indices peuvent être basés sur le niveau trophique d’une espèce, son nombre de proies ou prédateurs, son rôle dans la connectivité du réseau, sa « centralité »…

Figure 1 billet MIA Régis Sabbadin. © Inra, Régis Sabbadin
Figure 1 billet MIA Régis Sabbadin © Inra, Régis Sabbadin
Fig. 1.Réseau trophique avec différentes priorisations des espèces à conserver, obtenues par différents indices. La taille d’un nœud d’un réseau reflète la priorité de l’espèce correspondante suivant l’indice attaché au réseau.
Ce groupe de chercheurs a démontré empiriquement que la plupart des indices classiquement utilisés pour « prioriser » la conservation des espèces d’un réseau trophique étaient peu efficaces et menaient à des extinctions d’espèces, évitables par une meilleure gestion. Une méthode d’Intelligence Artificielle originale, exploitant les cadres des Réseaux Bayesiens et de l’Optimisation Combinatoire a été proposée pour prioriser les espèces d’un réseau trophique de manière plus efficace, en terme de conservation de la biodiversité. L’efficacité de cette approche a été comparée à celle d’indices classiques, sur un ensemble de réseaux trophiques « synthétiques », de tailles et connectivités variées (Fig 2.).
Figure 2 billet Biodiversité MIA Réfis Sabbadin. © Inra, Régis Sabbadin
Figure 2 billet Biodiversité MIA Réfis Sabbadin © Inra, Régis Sabbadin
Fig. 2.Performances moyennes sur différents réseaux synthétiques, de diverses stratégies de priorisation pour différents budgets, comparées à celles d’une stratégie de conservation aléatoire. La méthode proposée par l’équipe INRA-CSIRO-UQ (en rouge) domine uniformément l’ensemble des indices classiques, sur l’ensemble des réseaux considérés.
 Une des contributions importantes de ce travail est d’avoir démontré que des indices « locaux », basés uniquement sur le niveau trophique d’une espèce et son nombre de proies et de prédateurs, étaient insuffisants pour décider d’une priorisation efficace. Les stratégies de priorisation efficaces sont « globales » et tiennent compte de la forme du réseau dans son ensemble (Fig. 3). Les interactions entre espèces doivent être impérativement considérées « dans leur ensemble » pour préserver la biodiversité d’un écosystème.
Figure 3 billet MIA Biodiversité Régis Sabbadin. © Inra, Régis Sabbadin
Figure 3 billet MIA Biodiversité Régis Sabbadin © Inra, Régis Sabbadin
Fig. 3. Effort moyen de priorisation des espèces de chaque niveau trophique par une stratégie de conservation optimale, pour différents réseaux trophiques. Les profils de conservation diffèrent d’un réseau à l’autre, montrant que considérer la position de chaque espèce au sein d’un réseau trophique, indépendamment des autres espèces, ne suffit pas à définir une stratégie de conservation efficace.

Pour en savoir plus : Using food-web theory to conserve ecosystems. McDonald-Madden, E. ; Sabbadin, R. ; Game, E. T. ; Baxter, P. W. J. ; Chades, I. ; Possingham, H. P. Nature Communications, 2016, 7.