Dans les années soixante-dix, le chercheur australien Robert May développe un modèle prédisant que les écosystèmes complexes ne devraient exister du fait de leur trop grande sensibilité aux perturbations. Dans deux études publiées récemment dans Nature Communications, une équipe internationale regroupant des scientifiques de l’Unité Evolution, Ecologie et Paléontologie (EEP, CNRS/Université des sciences et technologies de Lille) et du Centre pour la biodiversité marine, l'exploitation et la conservation (MARBEC, CNRS/Université de Montpellier/IRD/IFREMER) analyse le modèle de May sous un jour nouveau. En proposant une extension spatiale de ce modèle théorique puis en vérifiant ses prédictions à l’aide d’un important jeu de données empiriques, ces travaux devraient aider à mieux appréhender plusieurs problèmes pratiques de l'écologie.

Réseau trophique marin de la péninsule du Yucatan (Mexique) Illustration d'un écosystème complexe. Chaque cercle représente une espèce. La couleur des cercles illustre la position de l'espèce dans la chaine alimentaire, des producteurs primaires (en vert) aux prédateurs apicaux (en rouge). Chaque ligne représente une interaction trophique entre deux espèces. Un écosystème complexe, composé d'un grand nombre d'espèces interconnectées, est théoriquement moins stable qu'un écosystème moins diversifié. (Crédit: Claire Jacquet)

Les travaux de Robert May ont joué un rôle fondamental dans le développement de l’écologie théorique. L’étude qu’il publie en 1972 dans la revue Nature jette pour sa part un véritable pavé dans la mare. A l’aide d’un modèle mathématique, le chercheur y démontre en effet que des écosystèmes aussi élaborés que la grande barrière de corail ou la forêt tropicale ne peuvent perdurer. Du fait de leur trop grande complexité, ceux-ci seraient en effet trop exposés aux perturbations pour être suffisamment résilients. Quarante ans plus tard, les chercheurs en écologie théorique tentent toujours de prendre en défaut le modèle de Robert May, sans grand succès. En abordant la question sous deux angles originaux, une équipe constituée de chercheurs français, québécois et américains ouvre sans doute la voie à des avancées majeures en la matière.

Dans un premier article, les scientifiques ont développé une extension spatiale du modèle de May afin de mieux rendre compte des nombreuses connexions qui s’établissent entre divers écosystèmes. Il en va par exemple ainsi des nutriments qui circulent d’un océan à l’autre jusqu’à influencer la distribution des stocks de poissons ou des grandes migrations d'oiseaux qui connectent les continents entre eux. « Notre modèle démontre qu'un niveau de dispersion intermédiaire entre des milieux naturels distincts tend à stabiliser l'ensemble du système dès lors que celui-ci est envisagé à une échelle beaucoup plus vaste, ce qui rend alors possible l'existence d'écosystèmes riches et complexes », explique François Massol, chercheur au sein de l’Unité Evolution, Ecologie et Paléontologie de Lille et coauteur de ces travaux.

La seconde étude a quant à elle consisté à compiler et analyser les données issues de 116 réseaux trophiques terrestres, marins et d’eau douce afin de vérifier les funestes prédictions du modèle de May concernant les écosystèmes complexes. Pour chacun de ces réseaux qui peuvent être assimilés à autant d’écosystèmes différents, les chercheurs ont fait varier de manière aléatoire les interactions de type prédation susceptibles de relier les espèces entre elles. Leurs investigations tendent à montrer que l'existence d'un grand nombre d'interactions faibles et la structure très organisée des réseaux écologiques sont les fondements de la stabilité des écosystèmes. « Au-delà de leur portée fondamentale évidente, les résultats de ces deux études devraient contribuer à mieux comprendre plusieurs problèmes pratiques de l'écologie comme la relative fragilité des milieux insulaires face aux invasions biologiques ou aux changements climatiques », conclut François Massol.

Stability and complexity in model meta-ecosystems, par Dominique Gravel, François Massol et Mathew A. Leibold, publié dans Nature Communications le 24 août 2016 DOI: 10.1038/ncomms12457 https://www.nature.com/articles/ncomms12457

No complexity-stability relationship in empirical ecosystems, par Claire Jacquet, Charlotte Moritz, Lyne Morissette, Pierre Legagneux, François Massol, Philippe Archambault et Dominique Gravel, publié dans Nature Communications le 24 août 2016 DOI: 10.1038/ncomms12573 https://www.nature.com/articles/ncomms12573

Les analogies et les différences entre l'évolution biologique et culturelle ont été explorées par des biologistes, historiens, ingénieurs et linguistes de l'évolution. La langue et la technologie sont deux domaines bien connus du changement culturel. Tous deux partagent certains traits communs relatifs à l'évolution des espèces, mais les changements technologiques sont très difficiles à étudier. Un défi majeur dans notre cheminement vers une théorie scientifique de l'évolution technologique est de savoir comment définir correctement les arbres ou clades évolutifs et comment pondérer le rôle joué par le transfert horizontal de l'information. Nous étudions ici l'évolution historique à grande échelle des langages de programmation, qui ont profondément marqué les progrès sociaux et technologiques au cours des cinquante dernières années. Nous analysons leurs liens historiques à l'aide de la théorie des réseaux et des réseaux phylogénétiques reconstitués. En utilisant à la fois l'analyse des données et la modélisation en réseau, il est démontré que leur évolution est très inégale, marquée par des événements d'innovation où de nouveaux langages sont créés à partir de combinaisons améliorées de différentes composantes structurelles appartenant aux langues précédentes. Ces événements de rayonnement se produisent en rafales et sont liés à de nouvelles niches technologiques et sociales. La méthode peut être extrapolée à d'autres systèmes et capture de manière cohérente les principales classes de langages et les échanges de conception horizontaux généralisés, révélant un parcours évolutif ponctué.

Large-scale evolution of PLs. We display the time series of (a) the total number of languages (N, filled circles) and of influences (L, open circles), respectively. Note the abrupt increase in L that takes place around 1980. In (b), the number of incoming interactions against N is displayed, where PLs have been sorted chronologically. Phylogenetic and influence maps in PLs are shown in (c–f) for the two largest groups defining the imperative and functional lineages (see text). Within each of these lineages, we can reconstruct a phylogenetic subtree with the vertical axis indicating release time. For example, the influence backbone among the family of imperative languages (1953–2012) is shown in © which gives all the horizontal transfers among them (d). The same diagrams are shown in (e,f) for the family of functional languages (1954–2011). The zoomed diagram in (g) highlights the language Go (2009) and the global spread of its ancestors (dark links). (Online version in colour.)

Punctuated equilibrium in the large-scale evolution of programming languages† Sergi Valverde and Ricard V. Solé Published:06 June 2015https:doi.org/10.1098/rsif.2015.0249 https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsif.2015.0249