Cohen Jean

Le programme Spipoll (Suivi photographique des insectes pollinisateurs), porté par le Muséum
d’Histoire naturelle et L’Office pour les insectes et leur environnement (OPIE) permet la collecte
d’interactions plantes-pollinisateurs à travers le territoire de France hexagonale par des participants
volontaires, et cela depuis 2010. Depuis cette date, plus de 80 000 collections d’insectes floricoles
ont été réalisées en suivant un protocole standardisé. Cette base de données sans égal permet
d’envisager de mettre à jours les déterminants des variations spatio-temporelles des communautés
de pollinisateurs.
L’analyse d’une telle base de données nécessite cependant de prendre en compte divers biais
inhérents aux programmes de suivi de biodiversité participatifs. L’un de ces biais provient de la
multiplicité des observateurs ayant d’une part des comportements propres et d’autre part faisant
preuve d’apprentissage au cours de leur participation. La prise en compte de ces biais dans
l’analyse des données collectées est nécessaire pour mettre en lumière les déterminants
écologiques des variations spatio-temporelles des communautés de pollinisateurs. A cette fin, le
développement de méthodes d’apprentissage statistique apparaît comme pertinent. Des travaux en
cours montrent en effet que si les observateurs gagnent en compétences au cours de leurs
participations, ce biais peut être pris en compte par des modèles statistiques basés sur le principe
de « fairness ». Il s’agira d’étendre ces développements méthodologiques pour prendre en compte
d’autres biais possibles tels que le type de matériel photographique.
Une fois ces biais pris en compte, il s’agira de relier les variations spatio-temporelles des
communautés de pollinisateurs aux facteurs influençant leur présence, notamment la composition et
la configuration du paysage, ainsi que les conditions météorologiques. A ces facteurs seront ajoutés
des pressions telles que l’utilisation de produits phytopharmaceutiques et des actions de
conservation telles que la présence de réserves ou d’agriculture biologique. Les analyses
développées viseront à dépasser les simples corrélations pour se rapprocher de relations de
causalité en utilisant et développant des méthodes d’attribution. Elles conduiront à des prédictions
sur la présence ou non de certains taxons et/ou à des cartes de répartition de certaines espèces,
avec une éventuelle prise en compte d’une évolution temporelle