Academic literature on the topic 'Écologie – Réseaux d'interactions – Environnement'

Le concept de réseau d'interactions est central en Écologie et différents modèles et méthodes ont été utilisés. Ce travail de thèse met en relation deux approches développées par des courants séparés : l'étude des matrices de communauté et les analyses entrée-sortie. Il confronte leurs hypothèses aux propriétés fondamentales des écosystèmes estuariens. Il précise explicitement les liens entre les différentes matrices, ainsi que la signification des mixed trophic impacts. Les matrices de la storage et de la throughflowanalyses sont reliées à des jacobiennes de modèles à compartiments dont les flux sont contrôlés par les compartiments donneurs ou receveurs. Contrairement à ce qui est le plus souvent présenté dans la littérature, l'analyse des mixed trophic impacts est ici interprétée en terme de présence-absence du compartiment considéré. Avec les données disponibles sur les réseaux trophiques de cinq estuaires européens, des matrices qualitatives et quantitatives sont construites afin de réaliser des analyses de sensibilité. Ces premières explorations montrent des niveaux d'incertitudes très élevés, et ceci même pour le signe des prédictions. Par ailleurs, ce travail de thèse approfondit les possibilités d'étude de dynamiques transitoires à partir de la matrice de communauté. Il souligne des éléments importants qu'il est nécessaire de prendre en compte lorsque ces approches sont choisies
Networks are a key concept in ecology and a number of models and methods have been used. This PhD dissertation links two approaches, the community matrix and input-output analyses, which have been developed by separate streams of theory. It compares their assumptions with important features of estuarine systems. It explicitly analyses the links between the matrices and the significance of the mixed trophic impacts analysis. Matrices of storage and throughflow analyses are linked to Jacobian matrices of donor or recipient controlled compartment models. Unlike most of what can be seen in the litterature, here the mixed trophic impacts are interpreted as the effects of a compartment being present or absent. Using available data in the case of five European estuaries, qualitative and quantitative matrices are built in the aim of performing sensitivity analyses. First explorations reveal high levels of uncertainties, even in the sign of the predictions. Furthermore, this work examines in more details the possibilities to explore transient dynamics from the community matrix. This PhD dissertation emphasises important features which are necessary to consider when choosing such approaches

Le concept de réseau d'interactions est central en Écologie et différents modèles et méthodes ont été utilisés. Ce travail de thèse met en relation deux approches développées par des courants séparés : l'étude des matrices de communauté et les analyses entrée-sortie. Il confronte leurs hypothèses aux propriétés fondamentales des écosystèmes estuariens. Il précise explicitement les liens entre les différentes matrices, ainsi que la signification des mixed trophic impacts. Les matrices de la storage et de la throughflowanalyses sont reliées à des jacobiennes de modèles à compartiments dont les flux sont contrôlés par les compartiments donneurs ou receveurs. Contrairement à ce qui est le plus souvent présenté dans la littérature, l'analyse des mixed trophic impacts est ici interprétée en terme de présence-absence du compartiment considéré. Avec les données disponibles sur les réseaux trophiques de cinq estuaires européens, des matrices qualitatives et quantitatives sont construites afin de réaliser des analyses de sensibilité. Ces premières explorations montrent des niveaux d'incertitudes très élevés, et ceci même pour le signe des prédictions. Par ailleurs, ce travail de thèse approfondit les possibilités d'étude de dynamiques transitoires à partir de la matrice de communauté. Il souligne des éléments importants qu'il est nécessaire de prendre en compte lorsque ces approches sont choisies
Networks are a key concept in ecology and a number of models and methods have been used. This PhD dissertation links two approaches, the community matrix and input-output analyses, which have been developed by separate streams of theory. It compares their assumptions with important features of estuarine systems. It explicitly analyses the links between the matrices and the significance of the mixed trophic impacts analysis. Matrices of storage and throughflow analyses are linked to Jacobian matrices of donor or recipient controlled compartment models. Unlike most of what can be seen in the litterature, here the mixed trophic impacts are interpreted as the effects of a compartment being present or absent. Using available data in the case of five European estuaries, qualitative and quantitative matrices are built in the aim of performing sensitivity analyses. First explorations reveal high levels of uncertainties, even in the sign of the predictions. Furthermore, this work examines in more details the possibilities to explore transient dynamics from the community matrix. This PhD dissertation emphasises important features which are necessary to consider when choosing such approaches

Les communautés d'êtres vivants peuvent elles êtres considérées comme des organismes complexes, ou au contraire comme de simples groupes d'espèces, individuelles ? Cette question est à l'origine de nombreux débats en écologie, ces deux visions impliquant notamment des prédictions très différentes dans les patrons spatiaux et temporels de communautés. Lorsque l'environnement change graduellement dans l'espace ou dans le temps, la vision individualiste implique des changements graduels dans la composition des communautés, tandis que la vision du "super-organisme" prédit des changements davantage abrupts. L'objectif principal de cette thèse est de comprendre et déterminer sous quelles conditions ces différents types de réponse des communautés aux changements de l'environnement peuvent advenir. Dans une première partie, nous étudions le rôle que la compétition inter-spécifique peut jouer dans l'émergence de différents patrons spatiaux de communautés. Nous étudions notamment les conditions théoriques sous lesquelles la compétition peut faire apparaître des patrons graduels ou discontinus dans la composition des espèces. Dans une deuxième partie, nous étudions l'influence des interactions entre les espèces et leur environnement sur les patrons spatiaux de communautés. Nous montrons notamment comment des phénomènes de construction de niche peuvent mener à l'émergence de changements brutaux dans la composition des communautés, mais également dans les conditions de l'environnement. Enfin, dans une dernière partie, nous illustrons le rôle que peut jouer la biodiversité dans la protection des écosystèmes face à des effondrements écologiques, et notamment le rôle que peut jouer la biomasse dans cette protection
The question whether communities should be viewed as superorganisms or loose collections of individual species has been the subject of a long-standing debate in ecology. Each view implies different spatial and temporal community patterns. When environment gradually changes in space or in time, the organismic view predicts that species turnover is discontinuous, while the individualistic view predicts gradual changes in species composition. The main objective of this thesis is to understand the theoretical conditions under which these various types of community response can occur. First, I study the role of interspecific competition can play in the emergence of various spatial community patterns. I investigate the theoretical conditions in competition under which smooth or discrete spatial patterns can emerge. Then, I study how interactions between species and their environment can lead to various community patterns in space. I notably show how ecological niche construction can lead to the emergence of abrupt changes in species composition and in the environment, and the role biodiversity plays therein. Finally, I focus on the role biodiversity can play against ecosystem collapse. In this section, I illustrate how diversity loss, through its effects on total biomass, can lead to ecosystem collapse

Les systèmes écologiques sont complexes car composés d'une multitude d'éléments en interaction. Ces interactions, entre espèces par exemple, forment des réseaux qui présentent des propriétés structurelles déterminantes pour la réponse du système écologique entier aux perturbations.Pour mieux identifier cette réponse, il est donc important de cartographier les interactions présentes dans les communautés écologiques et de comprendre leurs variations dans le temps et l'espace.Dans ce travail, nous avons utilisé les communautés de plantes comme systèmes écologiques modèles afin (i) d'identifier à partir de patrons spatiaux certains motifs présents dans les réseaux d'interaction écologiques (les boucles de rétroaction) et (ii) de cartographier les réseaux d'interactions (tels que mesurés par les associations spatiales entre plantes)le long de gradients de stress. Pour ce faire, nous avons utilisé deux jeux de données documentant des communautés de plantes de clairières subalpines (Etats-Unis) et méditerranéennes (La Crau, France). Nos résultats montrent que les boucles de rétroaction peuvent être inferées à partir des patrons spatiaux présents dans les communautés de plantes, permettant ainsi d'identifier des communautés pouvant répondre de manière abrupte aux perturbations. Les interactions entre plantes (déduites de leurs associations spatiales) dépendent fortement du stress appliqué à la communauté, et présentent une résilience faible aux évènements de perturbation.Ce travail montre que les interactions entre plantes peuvent être cartographiées in situ à partir des associations spatiales. Il ouvre la voie vers une meilleure compréhension et capacité d'anticipation de la réponse des communautés écologiques face aux perturbations
Ecological systems are not simple but composed of many different elements(species, for example) interacting with each other. These networks ofinteractions exhibit structural properties that determine ecological systems’ability to absorb and recover from perturbations. Mappinginteractions along with their changes in time and space is therefore key tounderstand and predict empirical communities' response to global changes.In this thesis, we used plant communities as model systems (i) to explore howspatial patterns may help identify feedbacks loops which make communities morefragile to upcoming changes and (ii) to map species interactions in empiricalcommunities and describe how they change along stress gradients and recover fromperturbations. To do so, we used two datasets documenting plant communities insubalpine meadows (USA) and Mediterranean grasslands (France).Our results show that feedback loops can be inferred to some extent from thespatial patterns of plant communities and hence help identify communities thatmay respond more abruptly to perturbations. Going to a more detailed level ofdescription, plant-plant interactions (as measured through spatial associations)were shown to respond strongly and consistently to stress but exhibited a weakresilience to disturbances.This work shows that plant-plant interactions -- which are linked to the response of the community to perturbations -- can be uncovered using spatial patterns. It paves the way towards a better understanding and a better anticipation capacity of how ecological communities might reorganize when subject to disturbances

Malgré l'importance des interactions plante-plante dans le fonctionnement des écosystèmes naturels et des agro-écosystèmes, les études sur les interactions plante-plante ont encore deux lacunes importantes à combler, à savoir (i) la génétique associée à la variation naturelle des interactions plante-plante et (ii) l'importance relative des interactions positives au sein des espèces végétales. Après avoir rédigé deux revues faisant un état de l'art sur chacune de ces lacunes, j'ai décidé de m’intéresser à l’étude des bases génétiques adaptatives des interactions plante-plante positives chez Arabidopsis thaliana à deux échelles géographiques. Pour cela, j’ai adopté une approche interdisciplinaire entre génétique quantitative, écologie et génétique d’association pangénomique. Dans un premier temps, sur la base d'une expérience réalisée sur un terrain expérimental conçue pour étudier la variation naturelle des interactions génotype-génotype entre 52 populations naturelles de la région Midi-Pyrénées, j'ai identifié deux stratégies contrastées d'interactions positives, à savoir la coopération entre apparentés (kin cooperation) et la surproduction (overyielding). La variation naturelle des interactions positives entre ces populations était principalement associée à des facteurs écologiques biotiques variant à une fine échelle spatiale, tels que la présence de bactéries commensales ou l'indice de Shannon des communautés végétales dans les habitats natifs. Par ailleurs, les QTL associés à la variation des interactions positives sont significativement enrichis en signatures génomiques d'adaptation locale. Dans un deuxième temps, à partir d’une expérience en serre basée sur 195 accessions collectées dans une population locale française située dans une communauté végétale très diversifiée et compétitive, nous avons révélé l'existence de certaines combinaisons génotypiques où chaque accession bénéficie réciproquement de la présence de l'autre accession, résultant en une stratégie de ‘super overyielding’. De manière intéressante, nous avons trouvé que les accessions coopératives étaient génétiquement très différenciées au niveau des QTL associés à cette stratégie, ce qui soutient l'hypothèse des ‘gènes de compatibilité’ comme étant à la base de cette stratégie de ‘super overyielding’. Finalement, aux deux échelles géographiques, nous avons identifié que la variation naturelle des interactions positives étaient associées à une prédominance de fonctions génétiques liées au métabolisme, ce qui pourrait s'expliquer par leurs rôles potentiels dans (i) le recrutement de microbiotes similaires par deux plantes ayant le même génotype pour expliquer la coopération entre apparentés, et (ii) l’alimentation croisée complémentaire de métabolites pour expliquer la surproduction. La prochaine étape est sans aucun doute le clonage des gènes candidats pour identifier les associations causales, ce qui pourrait permettre de commencer à avoir un aperçu du paysage génétique et moléculaire associé aux interactions positives chez A. thaliana
Despite the importance of plant-plant interactions in the functioning of both natural ecosystems and agro-ecosystems, studies on plant-plant interactions still have two major gaps to be addressed, that is (i) the genetics of natural variation of plant-plant interactions and (ii) the relative importance of positive interactions within plant species. After writing two reviews on the state-of- the-art related to these gaps, I decided to understand the adaptive genetic bases of intraspecific positive plant-plant interactions in Arabidopsis thaliana at two geographical scales. To do so, I adopted an interdisciplinary approach between quantitative genetics, ecology and genome-wide association mapping. Firstly, based on a field experiment designed to study natural variation of genotype-by-genotype interactions among 52 whole-genome sequenced natural populations from the Midi-Pyrénées region, I identified two different strategies of positive interactions, i.e. kin cooperation and overyielding. Natural variation of positive interactions among these populations were mainly associated with biotic ecological factors varying at a fine spatial scale, such as presence of commensal bacteria or Shannon index of plant communities in the native habitats. Importantly, QTLs associated with variation of positive interactions were significantly enriched in genomic signatures of local adaptation. Secondly, based on a greenhouse experiment using 195 whole-genome sequenced accessions collected in a local French population located in a highly diverse and competitive environment, we revealed the existence of certain genotypic combinations that were benefitting reciprocally to each other’s presence, resulting in a ‘super overyielding’ strategy. Importantly, genetic dissimilarity at the QTLs associated with this strategy was detected for such pairs, supporting the ‘compatibility genes’ hypothesis as underlying this ‘super overyielding’ strategy. Finally, at both geographical scales, we detected a predominance of metabolism related gene functions underlying natural variation of positive interactions, which might be explained by their putative roles in (i) recruitment of similar microbiota by kin to explain kin cooperation, and (ii) potential complementary metabolite cross-feeding to explain overyielding. The next step is undoubtedly cloning of the candidate genes to identify causal associations, thereby allowing to start getting a glimpse on the genetic and molecular landscape associated with positive interactions in A. thaliana

Cette thèse s’intéresse aux liens entre réseaux d’interactions en écologie, espace et temps. On assiste à un changement croissant de représentation d’un communauté d’espèces, d’un ensemble d’espèces à un ensemble d’espèces et leurs interactions : un réseau d’interactions. On s’attachera alors à élaborer les prémisses d’une théorie spatiale des réseaux, en développant des méthodes, des modèles et en les appliquant sur des données écologiques. La thèse s’articule autour de quatre chapitres. Dans un premier chapitre, on se penchera sur le problème de comparaison de réseau en différents points du temps et de l’espace. Nous étendrons les mesures de diversité, jusque-là développées pour des abondances uniquement, aux réseaux avec abondances des espèces et des interactions. Nous nous attacherons à définir des indices à plusieurs niveaux d’agrégation des noeuds dans le réseau et montrerons l’intérêt de la méthode sur des données de réseaux trophiques. Dans un deuxième chapitre, nous nous intéresserons au développement d’une théorie des méta-communautés qui modélise explicitement l’espace comme un réseau spatial et la communauté comme un réseau d’interaction. Nous définirons la notion de capacité de persistance de la méta-communauté. Dans un troisième chapitre, nous nous intéresserons aux problèmes d’inférence d’interactions sur des données de sol d’ADN environnemental le long d’un gradient d’altitude dans les Alpes. Nous montrerons que la méthode proposée permet d’estimer l’influence des variables environnementales et de reconstruire un réseau d'interaction cohérent vis-à-vis de la littérature. Dans un quatrième chapitre, nous nous intéresserons à la combinaison d’abondances provenant de différents marqueurs d’ADN environemental et montrerons l’efficacité de la méthode proposée pour obtenir des meilleurs données d’abondances sur des données de plantes
This thesis focuses on the links between interaction networks, space and time. There is a paradigm shift in community ecology concerning the representation of a species community : from a collection of species towards species and their interactions, represented by an interaction network. We aim to build the bricks for a spatial network theory, by developing new methods, new models and applying it on ecological data. This manuscript contains four chapters. In a first chapter, we extend the diversity indices, built on Hill numbers, to network diversity indices. We define diversity indices across species aggregation levelsand show the interest of this method on a trophic network data set. In a second chapter, we develop a spatially explicit meta-community theory, with various kind of interactions. The theory contains a stochastic and a deterministic meta-community model. We then define the notion of meta-community persistence capacity. In a third chapter, we focus on network reconstruction from environmental DNA data along an environmental gradient.We show that the proposed method allows to evaluate the influence of environmental variables on community and infer a network in agreement with the literature on soil interactions. Finally, in a fourth chapter, we develop a method to combine environmental DNA data coming from different primers and show the efficiency of the method to better estimate plant abundances

Le chêne-liège (Quercus suber) est une essence forestière d’une grande importance écologique et socio-économique pour les habitants de Méditerranée. Cependant, au cours des dernières décennies, ces subéraies et particulièrement les subéraies marocaines ont été soumises à de fortes contraintes climatiques, environnementales et humaines entrainant une accélération des processus de dégradation. La conservation de ces écosystèmes est fortement dépendante de notre capacité à prédire les changements induits par ces différentes pressions ainsi que du développement d’approches durables pour leur réhabilitation. Dans ce contexte, l’identification d’indicateurs biologiques de l’état de santé des subéraies et l'intensification des processus de facilitation entre plantes (arbres/arbustes) apparaissent comme des stratégies écologiques prometteuses. Le succès de ces approches est cependant assujetti à notre compréhension des interactions entre les communautés végétales et les champignons du sol, notamment les champignons mycorhiziens, éléments clés du fonctionnement des écosystèmes forestiers. Ce travail a visé le décryptage des réseaux fongiques, notamment mycorhiziens associés au chêne-liège et la végétation du sous-bois dans trois subéraies marocaines (Maâmora, Benslimane, Chefchaoun) caractérisées par différents niveaux de dégradation. La diversité fongique associée aux racines du chêne-liège et à plusieurs plantes arbustives représentatives des subéraies (Cistus salviifolius, Cistus monpeliensis et Lavandula stoechas) a été étudiée en combinant les méthodes traditionnelles basées sur l’aspect morphologique des mycorhizes et les nouvelles technologies de séquençage haut-débit par identification moléculaire des communautés fongiques.Les résultats obtenus représentent la plus vaste enquête de la diversité fongique du sol, notamment mycorhizienne, au sein des subéraies marocaines. Différents niveaux de structuration des communautés de champignons du sol ont été révélés, fonction de l’habitat, du type de plantes et de l'état de dégradation. Une large gamme d’indicateurs fongiques de l’état de dégradation de la subéraie, en lien avec la plantes hôte, ont pu être mise en évidence au sein des différents habitats, soulignant l’importance de plusieurs champignons ectomycorhiziens (notamment Cenococcum, Russula, Terfezia et Tomentella) mais aussi des champignons mycorhiziens éricoïdes (Cladophialophora, Oidiodendron) et à arbuscules (Rhizophagus, Redeckera, Racocetra, Paraglomus). Ce travail a permis d’établir une base de données majeure sur l’écologie des champignons du sol dans les subéraies marocaines, et de proposer un nouvel éclairage sur leur potentiel pour le suivi de l’état de santé des subéraies, ainsi que pour la mise en place de programmes de conservation adaptés tenant compte aussi des champignons associés. L’application des approches proposées à une plus large diversité d’écosystèmes forestiers devrait constituer un atout important pour la meilleure compréhension du fonctionnement biologique des écosystèmes forestiers et leur sauvegarde face à l’aggravation des pressions humaines et climatiques au niveau mondial
The Cork oak (Quercus suber) forests play an important role in terms of ecological services and socio-economic development for the Mediterranean populations. However, the cork oak forests, notably in the Southern Mediterranean basin are highly threatened by increasing human and climate pressures, which accelerates desertication. The conservation of this ecosytem is strongly dependent of our ability to predict the environmental changes induced by these pressures as well as to develop sustainable approach for their restoration. In this context, the identification of biological indicators of cork oak health and the intensification of plant-plant facilitation processes appears as promisising ecological strategies. Their success is however subjected to our understanding of plant-fungal interactions, notably with fungal mycorrhiza, key factors of forest ecosystem functionning. The current work aimed at deciphering plant-fungal networks, notably mycorrhizal networks with cork oak and its understory shrub vegetation in three Moroccan cork oak habitats (Maâmora, Benslimane, Chefchaoun) characterized by different degradation levels. The root-fungal diversity associated to cork oak and major components of its understory shrub vegetation (Cistus salviifolius, Cistus monpeliensis et Lavandula stoechas) has been analysed by combining traditional methods based on morphological identification, and new generation high- throughput DNA sequencing methods to characterize communities at the molecular level.The study represents the most extensive survey of soil fungal diversity, notably mycorrhizal diversity, in Moroccan cork oak ecosystems. Different fungal community structures were revealed, depending on habitat, plant host type, and degradation forest status. A wide range of fungal indicators of plant type × forest status has been identified, highlighting the importance of several ectomycorrhizal fungi (notably Cenococcum, Russula, Terfezia and Tomentella) as well as ericoid mycorrhizal fungi (Cladophialophora, Oidiodendron) and arbuscular mycorrhizal fungi (Rhizophagus, Redeckera, Racocetra, and Paraglomus). The current work provides an extensive database on the ecology of soil fungi related to the Moroccan cork oak forest, offers new insights into the potential of soil fungi for monitoring the health of the cork oak forest, and for the developement of efficient conservation programs of this ecosystem by taking into account the soil fungal communties associated. The use of proposed appoaches to a larger diversity of forest ecosystems are promising to better understand the biological fonctionning of forest ecosystem and their conservation in response to the worsening of worldwide human and climate pressures

Le contrôle des ravageurs est l'un des principaux services éco-systémiques rendus par la biodiversité à l'agriculture. Les communautés d'insectes auxiliaires, hébergées par les espaces agricoles présentent des niveaux de diversité, spécifique et fonctionnelle, élevés et leurs biologie et traits de vie sont bien décrits et étudiés. Ces communautés constituent donc un excellent modèle pour aborder des questions d'intérêt à la fois fondamental et appliqué sur les mécanismes à l'origine de la biodiversité et sur l'impact de la biodiversité sur l'approvisionnement en services éco-systémiques. Dans cette thèse, nous développons une combinaison originale d'approches classiques et d'approches moléculaires de pointe pour élucider les relations trophiques au sein de la communauté de coléoptères carabiques en milieu agricole. Les coléoptères carabiques peuvent contribuer de façon significative au service de contrôle biologique mais les mécanismes généraux conditionnant cette contribution restent encore difficiles à évaluer par manque d'approche systémique pour l'analyse de leurs réseaux d'interactions.L'étude sans a priori du régime alimentaire de la communauté de carabes dans un paysage agricole typique révèle un partitionnement de la ressource entre groupes d'espèces. L'étude expérimentale des interactions entre espèces avec un régime alimentaire similaire montre une différentiation des activités spatio-temporelles à fine échelle. D'un point de vue fondamental, ces résultats semblent démontrer la prépondérance des processus déterministes (partage de niche) par rapport aux processus neutres (stochasticité environnementale) pour expliquer la coexistence des espèces. D'un point de vue appliqué, l'importance de la ressource dans la structuration des communautés de carabes fournit un levier d'action potentiel pour l'élaboration de stratégies de gestion afin d’optimiser leur fonction de régulateurs naturels
Biological control is one of the main ecosystem services provided by biodiversity in agroecosystems. Communities of beneficial insects, hosted by agricultural areas exhibit high levels of species and functional diversity, and their biology and life history traits are well described today. These communities are therefore an excellent model for addressing issues of fundamental and applied interest about mechanisms at the origin of biodiversity and its impacts on the supply of ecosystem services. In this thesis, we develop an original combination of advanced molecular approaches and more traditional methods in order to elucidate trophic interaction network within the community of carabid beetles in agricultural areas. The carabid beetles can significantly contribute to the service of biological control, but their contribution and beneficial conditions are difficult to assess because of their opportunistic and plastic feeding behavior. A without a priori investigation of carabid diet at community level in a typical agricultural landscape reveals a resource partitioning between groups of species. Additional experimental studies in laboratory conditions indicate that interspecific competition could be the mechanism generating this partitioning. From a fundamental point of view, these results suggest a preponderance of deterministic processes (niche partitioning) compared to neutral processes (environmental stochasticity) to explain the coexistence of species. From an applied point of view, the importance of the resource in structuring carabid communities provides a potential lever of action for the development of efficient management strategies optimizing carabid function as crop auxiliaries

Un réseau écologique désigne l'ensemble des interactions entre les espèces vivantes d'un écosystème donné. En connaître la structure est un défi important dans le domaine de l'écologie. Cela peut se faire par des méthodes d'inférence, c'est à dire le fait d'utiliser des données d'observation écologique (l'abondance des espèce, leur présence/absence...) afin de reconstruire par des méthodes mathématiques les interactions en captant leur influence sur ces observations. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le cadre où les données écologiques dont on dispose sont des données de présence/absence d'espèces mesurées à différents pas de temps. Le but est de développer une méthode exploitant la dynamique de ces données pour apprendre les interactions entre les espèces. La difficulté réside dans le fait que des données binaires sont peu informatives. Des connaissances expertes sur le système étudié pourront aider à l'apprentissage. Un cadre naturel pour apprendre une structure de réseau à partir de données binaires et dynamiques est celui des réseaux bayésiens dynamiques : les données de présence/absence temporelles sont modélisées comme des réalisations d'une série de variables aléatoires dynamiques dont les dépendances sont indiquées par un graphe orienté. Dans le cas où l'on n'a que peu de données, grâce à de la connaissance experte supplémentaire, il est possible de simplifier ce modèle.Cette thèse décrit un modèle particulier de réseau bayésien dynamique dit " étiqueté ". Ce modèle utilise un graphe dans lequel il existe un petit nombre de types d'interactions différentes, représentées par un petit nombre d'étiquettes attribuées à chaque arc. Ce modèle permet de décrire plusieurs phénomènes renseignant d'une information ou d'une perturbation pouvant se propager par contact (rumeur, maladie, feu de forêt...). Les probabilités de chaque variable sont calculées par une fonction dépendante du nombre d'interactions de chaque étiquette que cette variable subit. Ce modèle permet de décrire toutes les probabilités conditionnelles à l'aide d'un petit nombre de paramètres, indépendant de la structure du réseau. Ce cadre est utilisable pour modéliser la dynamique dans un réseau écologique : l'information diffusée est la présence ou l'absence d'une espèce, dépendant des interactions entre les espèces du réseau.Nous décrivons ensuite une méthode permettant d'apprendre la structure d'un réseau bayésien dynamique étiqueté à l'aide d'observations de présence/absence d'espèces au cours du temps. Cet algorithme dit d' "estimation-restauration" alterne deux phases : une phase d'estimation de paramètres à structure fixée et une phase d'apprentissage de structure à paramètres fixés. Cette deuxième phase peut être complexe, et est résolue comme un problème de programmation linéaire en nombres entiers. Cela permet, en plus de l'utilisation d'outils efficaces pour la résolution de tels problèmes, d'ajouter de la connaissance experte sous forme de contraintes.Ce procédé a été appliqué à un cas d'étude en particulier : l'observation d'espèces d'arthropodes piégés dans des champs expérimentaux au Royaume-Uni. Afin de constater les différences entre les cultures des parcelles, des réseaux différents ont été appris. Enfin, nous comparons ces réseaux à ceux obtenus par d'autres méthodes d'inférence de réseaux qui avaient été appliquées sur ces mêmes données
An ecological network represents the interactions between living species within an ecosystem. The knowledge of the structure of such a network is an important challenge in the field of ecology.This task can be realized by inference methods : a set of methods that uses ecological observations data (species abundance, presence or absence of species...) in order to learn the interactions mathematically, by the exploitation of the effect of these interactions on the observed data.This thesis describes a case where the ecological data we dispose of are only data of presence/absence of species observed at different moments. The goal is to develop a method that exploits those kind of data in order to learn the interaction between these species. The main difficulty is that binary variables carry little information. Expert knowledge on the system is used to help learning the network's structure.We use the framework of dynamic Bayesian network : temporal presence/absence data are modeled as the realization of a set of dynamic random variables whose dependencies are described by an oriented graph. Such a model can be simplified using expert knowledge.This thesis describes a particular model of "labelled" dynamic Bayesian network. In this model, the graph is defined by a small number of different types of interactions that constitute a set of labels attributed to the edges of the graph.This model can describe several phenomena where an information or a perturbation can be propagated by contact (rumour, disease, forest fire....)This model describes the presence or absence probabilities of each species as a function of the number of interactions of each label this species is subject to. This model allows to describe every presence/absence probability of species using a small number of parameters independent from the network's structure. This is the framework used for the modeling of species dynamics within an ecological network : the information propagated is the presence or the absence of a species, knowing the interaction between the species of the network. Then, we describe the processes we use for learning the structure of a labelled dynamic Bayesian network using time series of binary variables. This 'Estimation-Restoration' algorithm alternates two steps : a phase of parameter estimation knowing the structure, and a phase of structure learning knowing the parameters. This last step can be complex. It is done by solving a integer linear programming problem. This allows to use efficient existing tools for solving those kind of problems. Moreover, we can easily add expert knowledge by the form of linear constraints. This process has been used on a particular case study :the observation of arthropods species trapped in experimental fields in the united kingdom. In order to highlight the differences between the different crops, different networks have been learnt. Finally, we compare the learnt network with others, learnt with different learning methods on the same data

Dans le contexte actuel de crise de la biodiversité et des risques associés de dégradation des services écosystémiques, les réseaux plantes-pollinisateurs sont parmi les réseaux mutualistes les plus étudiés. Sans pollinisateurs, de nombreuses plantes sauvages et cultivées ne pourraient pas se reproduire. Il est important de comprendre les réseaux plantes-pollinisateurs si nous souhaitons empêcher la destruction des interactions de pollinisation et des services écosystémiques connexes. Dans ces réseaux, les espèces doivent être présentes au même endroit et au même moment pour interagir. En France, l'abondance, la richesse des plantes et des pollinisateurs diffèrent le long du gradient latitudinal, qui correspond aux variations naturelles de la biodiversité. Ces variations pourraient potentiellement affecter la structure du réseau. En outre, les réseaux d'interactions sont souvent décrits sur la base de données agrégées dans le temps, mais en réalité les interactions varient dans le temps. Les grands ensembles de données sur les interactions plantes-pollinisateurs, couvrant toute la saison de floraison ou plusieurs années et permettant des comparaisons pertinentes entre les réseaux le long du gradient environnemental, sont rares. En raison de leur complexité et de leur variation interannuelle, la plupart des études sur les réseaux mutualistes se sont concentrées sur la comparaison des mesures classiques des réseaux qui sont toutes influencées par la taille des réseaux (le nombre d'espèces). De plus, la plupart de ces réseaux sont fondés sur des interactions observées sur le terrain, ce qui fait que certains liens ne sont pas observés. Ainsi, ces réseaux représentent un sous-échantillon d'interactions possibles, ce qui nécessite l'élaboration de nouvelles approches méthodologiques pour mieux explorer les processus écologiques qui déterminent les interactions entre les espèces. L'objectif général de cette étude est de comprendre et d'aider à prédire les effets des changements environnementaux sur les communautés de plantes et de pollinisateurs en étudiant les associations plantes-pollinisateurs selon un gradient environnemental. Je fournis et analyse ici une nouvelle base de données constituée de données géolocalisées caractérisant les associations plantes-pollinisateurs au niveau de l'espèce, la variation spatiale de la structure des communautés et l'assemblage des traits, en me concentrant sur six prairies calcaires le long d'un gradient latitudinal en France. J'ai d'abord comparé la variation de la diversité taxonomique dans l'espace (inter et intra-région) et dans le temps (tout au long de la saison). Ensuite, j'ai utilisé une nouvelle approche méthodologique pour comparer des réseaux de tailles différentes et pour étudier les conséquences des gradients environnementaux sur la probabilité d'interaction plante-pollinisateur. Pour comprendre à quel point notre vision des réseaux échantillonnés selon des méthodes classiques est déformée, j'ai construit des réseaux d'interaction plus complets en utilisant le pollen trouvé sur les insectes. Enfin, j'ai étudié le mécanisme de variation géographique des odeurs florales et les différences entre les populations liées à la variation de la communauté des pollinisateurs. En raison de la complexité et variabilité des interactions plantes-pollinisateurs, notre étude a souligné l'importance de tenir compte de toute la saison de floraison et de la période de vol des insectes, en utilisant des identifications au niveau de l'espèce, afin de démêler le rôle écologique des espèces et les variations du réseau. L'utilisation d'une nouvelle approche méthodologique nous a permis de faire des comparaisons de réseaux le long du gradient environnemental et de diversité en évitant des problèmes de circularité. La grande quantité de données fournies dans cette thèse a permis d'effectuer des comparaisons à différents niveaux, du réseau dans son ensemble aux variations entre populations d’une même espèce
In the current context of biodiversity crisis and the associated risks of ecosystem service failure, plant-pollinator networks are among the most studied mutualistic networks. Without pollinators, many plants could not reproduce and set seed, and 70% of agricultural production directly depends on them. However, pollinating insects constitute some of the terrestrial taxa most affected by global changes. As such, understanding plant-pollinator networks is of particular relevance if we are to prevent catastrophic disruption of pollination interactions and associated ecosystem services. In plant-pollinator networks, species need to be present in the same site and at the same moment for interactions to occur. In France, plant and pollinator abundance, richness and presence differ along the latitudinal gradient, which correspond to natural variations in biodiversity, and these variations could potentially affect network structure. Moreover, interaction networks are often reported based on temporally aggregated data, but in truth pollination interactions are not static and vary in time, since different plant and pollinator species display different phenologies. Large datasets on plant-pollinator interactions which comprise the entire flowering season or multiple years and allow relevant comparisons among networks along environmental gradient are rare. Due to their complexity and variation among years, most studies of mutualistic networks have focused on predicting and comparing classic network metrics which are all influenced by network size, i.e. the number of plant and insect species. Furthermore, most of these networks are based on interactions observed in the field, and thus some existing links between species remain unobserved. As such, visit-based networks represent a subsample of possible interactions, which call for the development of new methodological approaches to better explore the ecological processes determining species interactions. The general aim of this study is to understand and help predict the effects of environmental changes on plant and pollinator communities by studying plant-pollinator associations along an environmental gradient. Here, I provide and analyse a new database made of geo-localized data characterizing plant-pollinator associations at the species level, spatial variation in community structure and trait assemblage, focusing on six different calcareous grasslands along a latitudinal gradient in France. I first compared the taxonomical diversity variation in space (between and within region) and time (along the season). Then, I used a new methodological approach to compare networks of different size and to study the consequences of environmental gradients on plant-pollinator interaction probability. To understand how much distorted is our vision of plant-pollinator networks sampled following classic methods, I built more complete interaction networks using the pollen found on insects. Finally, I studied the mechanism behind geographical variation of floral scents and among-populations differences linked to the variation in the pollinator community. Because of the complexity and variation of plant-pollinator interactions, our study highlighted the importance to consider the entire flowering season and insects flying period, using species-level identifications, to disentangle the ecological species' role and the network variations. The use of new methodological approach allowed us to make networks comparison along the environmental and diversity gradient avoiding data circularity. The high amount of data provided in this thesis permitted to make comparisons at different level, from the entire network to species-specific variation among-populations

Nous nous intéressons aux interactions entre espèces. Les données d'interactions sont représentées par un réseau dont la structure est étudiée pour comprendre l'organisation de l'écosystème. Pour ce faire, nous présentons les modèles à blocs stochastiques qui sont des modèles de mélange adaptés aux réseaux et qui permettent d'obtenir une classification des espèces sur la base de leurs patrons d'interactions.