Jules Malavieille

Modélisation de pêcheries multi-espèces spatialisées pour simuler différents scénarios de gestion et évaluer l’impact des aires marines protégées.

Développement d’un modèle dynamique permettant d’analyser l’effet de la répartition de l’effort de pêche sur les captures, la biomasse et la durabilité du système.

Résultat : identification de conditions permettant d’améliorer les captures tout en préservant l’équilibre écologique, et mise en évidence des compromis entre exploitation et conservation.

Exemple : déterminer dans quelles configurations une aire marine protégée permet d’augmenter les captures globales tout en maintenant les populations.

Détection précoce de changements de régime dans des systèmes dynamiques afin d’anticiper des transitions critiques (instabilités, basculements).

Développement d’une méthode combinant modélisation dynamique et clustering statistique pour analyser des séries temporelles et identifier des signaux annonciateurs de rupture.

Résultat : mise en évidence de signaux faibles permettant d’anticiper des changements brusques de comportement du système et de réduire les risques associés.

Exemple : identifier un risque d’effondrement d’une population exploitée suffisamment tôt pour adapter les stratégies de gestion.

Modélisation d’un système éco-épidémiologique (interaction hôte–pathogène–prédateur) afin d’analyser la propagation d’une infection dans un système biologique.

Développement d’un modèle dynamique couplant croissance, infection et prédation, avec analyse des équilibres et de leur stabilité pour comprendre les mécanismes de régulation du système.

Résultat : mise en évidence d’un effet de régulation de l’infection par la prédation (healthy herd effect), ainsi que des seuils critiques au-delà desquels le système devient instable ou s’effondre.

Exemple : identifier dans quelles conditions une pression de prédation permet de limiter une infection sans provoquer l’effondrement de la population.