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Vers une théorie de l’entropie maximale des réseaux trophiques
Francis Banville, Dominique Gravel et Timothée Poisot
Pour mieux comprendre le fonctionnement des écosystèmes, nous devons approfondir nos connaissances sur les réseaux d’interactions entre espèces. Cependant, la difficulté d’observer les interactions prédateurs-proies et plantes-herbivores en milieu naturel complique l’étude des propriétés et déterminants des réseaux trophiques. Les modèles prédictifs peuvent pallier le manque de données, mais bien interpréter les caractéristiques des réseaux prédits demande une bonne compréhension de leur incertitude. De plus, les réseaux peuvent être reconstruits sur la base de différents mécanismes écologiques, de telle sorte qu’il peut être difficile de savoir lesquels sont les plus importants. Nous avons développé la théorie de l’entropie maximale des réseaux trophiques pour mieux saisir les propriétés et déterminants des réseaux trophiques sous un angle probabiliste. En reconnaissant que la structure des réseaux est écologiquement contrainte, cette théorie prédit, de manière cohérente et non biaisée, différentes distributions de probabilité caractérisant la structure des réseaux trophiques. Ne reposant sur aucun mécanisme écologique explicite, elle prédit ces distributions à l’aide du principe d’entropie maximale et d’un ensemble limité de variables d’état, dont le choix permet de formuler différentes versions de la théorie. Après avoir discuté des sources d’incertitude des interactions à différentes échelles spatiales, je montrerai qu’une version de la théorie basée sur le nombre de proies et de prédateurs des espèces prédit bien la structure des réseaux trophiques à l’échelle locale. Globalement, cette théorie facilite la prédiction des réseaux trophiques en réduisant le nombre d’informations requises, tout en guidant nos efforts d’identification des mécanismes importants à partir des erreurs de prédiction.
