Stratégies adaptatives et dynamique spatio-temporelle des populations de prédateurs marins face aux changements rapides de leur environnement

Evaluer la capacité qu’ont les populations à s’adapter aux changements climatiques globaux actuels demeure l’un des défis les plus importants auxquels la science est confrontée. Pour y répondre, le projet 137 se base sur quatre modèles animaux et espèces marines prédatrices apparentées : le Manchot royal Aptenodytes patagonicus, le Manchot empereur Aptenodytes forsteri, le Manchot Adélie Pygoscelis adeliae, et l’Océanite de Wilson Oceanites oceanicus. Nous nous appuyons sur ces modèles pour comprendre l’impact des changements environnementaux, qu’ils soient d’origine naturelle ou anthropique, sur les écosystèmes de l’océan Austral. Le but du projet 137 est ainsi d’explorer dans leurs moindres détails les processus d’ordre fonctionnel ou évolutif qui déterminent le devenir de ces quatre espèces bioindicatrices de l’océan Austral, et ce afin de mieux comprendre leurs tendances démographiques, et éventuellement leur évolution. Nous nous basons pour cela sur plusieurs programmes de suivi à long terme (par exemple au travers de nos Observatoires du Vivant qui, depuis 1998, produisent de façon électronique et automatisée des séries de données uniques au monde, en s’affranchissant du biais négatif introduit par les bagues alaires posées jusqu’alors sur les manchots), que nous associons à des études ciblées ad hoc, sur terre et en mer. A travers cette double approche, nous sommes en mesure de mieux comprendre la trajectoire démographique de ces quatre espèces à la lumière de deux forces complémentaires qui, combinées, déterminent la façon dont les populations répondent à la variabilité de leur environnement : la plasticité phénotypique d’une part, et, de l’autre, les processus micro-évolutifs. Notre approche scientifique se positionne par ailleurs au croisement de deux niveaux d’analyse : l’échelle individuelle et une échelle globale basée sur le big data. Cette approche nous permet de mobiliser des outils numériques et computationnels de pointe (modèles de circulation couplés atmosphère-océan, intelligence artificielle, ou génomique des populations), et de les mettre en oeuvre pour mieux comprendre les données collectées en temps réel et à l’échelle de l’individu par nos Observatoires automatisés. Dans un second temps, cette approche nous permet aussi d’aborder des traits complexes tels que la fitness ou la plasticité phénotypique, en tenant compte de prédicteurs à toutes les échelles (depuis les changements climatiques globaux, jusqu’à l’expérience reproductrice individuelle, l’âge ou la morphologie d’un oiseau donné), et d’en proposer une représentation intégrative incluant ce niveau intermédiaire qu’est la colonie, point d’articulation de l’individu et de l’espèce chez les oiseaux marins. De la sorte, nous développons de nouveaux modèles capables de prédire la façon dont les populations devraient répondre aux changements dans leurs écosystèmes (à partir de modèles à base d’agent et de modèles de sélection démographique, déterminés par les projections climatiques du GIEC 2021). Nous proposons aussi des indicateurs scalaires simples pour représenter l’état des écosystèmes austraux à un instant donné (sur la base des anomalies phénologiques, ou sur l’accélération moyenne du vieillissement physiologique dans un échantillon représentatif) : ces indicateurs seront des outils précieux pour la conservation et la gestion des écosystèmes. Enfin, dans la continuité du précédent quadriennal, nous poursuivons le développement d’outils de pointe pour réduire le dérangement des espèces étudiées, et par conséquent les biais scientifiques. Parmi ces outils, nous nous concentrons tout particulièrement sur les systèmes de détection RFID, les systèmes de pesée automatique, le suivi par imagerie, les systèmes embarqués sur véhicules miniaturisés, et les bio-enregistreurs. Ces outils, en retour, permettront l’accès à des questions jusque-là insolubles, et ouvriront certainement de nouvelles avenues à la recherche.