# Informations générales
Etablissement : Université de Poitiers.
Ecole doctorale : Rosalind Franklin Énergie – Environnement – Biosanté (ED n°649).
Equipe : Ecologie Evolution Symbiose (EES).
Unité de recherche : Ecologie et Biologie des Interactions (UMR CNRS 7267 EBI).
Encadrement de la thèse : Nicolas DEGUINES (MCF) et Nicolas BECH (MCF HDR).
Dates prévues : du 1er décembre 2025 au 31 décembre 2028.
Date limite de candidature : 3 octobre 2025.
# Mots-clés
Agrosystèmes, Biologie de la Conservation, Communautés, Ecologie quantitative, Paysage,
Produits phytopharmaceutiques, Pollinisateurs, Pratiques agricoles, Sciences participatives.
# Projet de thèse
L’intensification de l’agriculture menace la biodiversité [1–3]. En parallèle d’une simplification des paysages agricoles et des cultures, l’usage des pesticides a augmenté en quantité et diversité. Si les effets antagonistes des pesticides sur certaines espèces ont été démontrés en conditions contrôlées, les études manquent sur les effets in natura des pesticides – rencontrés à des doses sublétales et en cocktail [4,5]. La thèse comblera ce
manque en s’intéressant aux communautés d’insectes pollinisateurs et autres floricoles, organismes aux traits écologiques contrastés participant notamment à la pollinisation des cultures et au contrôle des ravageurs.
En croisant des données environnementales (pesticides, occupation du sol, pratiques agricoles, climat) avec les données du programme de science participative Spipoll (Suivi photographique des insectes pollinisateurs) [6], la thèse développera une approche systémique et multifactorielle pour estimer les réponses aux pesticides des pollinisateurs, tout en dissociant les effets des pesticides des autres facteurs environnementaux. Le recul des
programmes Spipoll (>10 ans) permettra d’ajouter une dimension temporelle à l’analyse des effets des pesticides.
Les travaux de la thèse – conduits à l’échelle de la France métropolitaine – seront organisés en trois volets :
1) détermination des rôles des traits fonctionnels des pollinisateurs dans leurs réponses aux pesticides,
2) comparaison des communautés de pollinisateurs soumises à des cocktails contrastés d’utilisation de produits phytopharmaceutiques,
3) rôle des pesticides dans les dynamiques temporelles des populations de pollinisateurs.
Un fort intérêt du projet sera de comparer des taxons contrastés en termes de besoins écologiques, de traits fonctionnels et de rôles au sein des écosystèmes. Les trois volets de la thèse seront complémentaires et formeront un ensemble qui avancera les connaissances fondamentales et appliquées en écologie et en écotoxicologie, avec des applications en biologie de la conservation et en agroécologie.
# Objectifs de valorisation
o Publication de plusieurs articles scientifiques dans des revues internationales
o Présentation de résultats en congrès (national et/ou international)
o Participation aux Rencontres des observateurs des programmes Spipoll afin
d’échanger avec les participants des résultats obtenus grâce à leurs données.
o Participer à la diffusion des résultats envers la société au sens large et les agriculteurs
en particulier.
# Encadrement
Basé.e au laboratoire EBI au sein de l’équipe EES, l’étudiant.e sera encadré.e par Nicolas DEGUINES (Maître de conférences, EBI, Université de Poitiers) et Nicolas BECH (Maître de conférences HDR, EBI, Université de Poitiers). Des réunions régulières seront prévues, à un rythme à définir en fonction de l’étudiant.e et à adapter selon les besoins. Un comité de suivi de la thèse multidisciplinaire sera mis en place, constitué de trois (enseignant.e.s)-chercheur.e.s extérieurs au projet, dont au moins deux hors Université de Poitiers. Un comité de pilotage du projet dans son ensemble sera également mis en place et bénéficiera au bon déroulement de la thèse. Le projet se fera en collaboration avec des membres du laboratoire CESCO (Muséum national d’Histoire naturelle – CNRS – Sorbonne Université ; UMR 7204 CNRS) où est hébergé la base de données Spipoll.
# Profil recherché
Mener à bien ces travaux de thèse reposera sur l’analyse de grandes bases de données déjà disponibles à l’aide d’outils statistiques relativement avancés : modèles mixtes généralisés [7] (potentiellement bayésiens [8]) ou méthodes d’apprentissage automatique ou profond (machine learning, deep learning) aux forts potentiels en écologie [9]. La récolte et le traitement de données spatiales, à mettre en relation avec les données de biodiversité, sera également nécessaire et des compétences en SIG sont recherchées (avec R, QGIS, ou autres).
Outre un intérêt pour les organismes étudiés et des connaissances solides en écologie du paysage / fonctionnelle / des communautés et/ou en écotoxicologie, l’étudiant.e devra apprécier (et maîtriser) la manipulation et l’analyse de données écologiques complexes (aucune campagne de terrain n’est nécessaire à la réalisation de la thèse).
# Compétences souhaitées
o Maîtrise de manipulation de grandes bases de données avec le logiciel R
o Utilisation d’outils statistiques avancés (p.ex. mixtes, bayésiens) ; intérêt éventuel
pour les méthodes émergentes (machine learning, deep learning)
o Maîtrise de l’anglais : lecture de la littérature scientifique, rédaction.
o Goût pour la recherche et la diffusion des connaissances (orale, écrite).
o Aptitude à travailler en autonomie et en équipe.
# Pour candidater – jusqu’au 3 octobre 2025 à 23h59 :
Envoyez votre dossier de candidature par email à nicolas.deguines[at]univ-poitiers.fr et nicolas.bech[at]univ-poitiers.fr avec pour sujet d’email ‘Candidature thèse MULTI3’.
Votre candidature doit contenir :
□ CV □ Lettre de motivation □ Contact d’une ou plusieurs références
□ Relevés de notes de Master □ Dernier rapport de stage
L’audition des candidat.e.s sélectionné.e.s se fera rapidement (présentiel ou visio) après la fin de la période limite pour candidater. Pour toute demande de précisions, contactez Nicolas DEGUINES par email.
# Bibliographie
1. Donald PF, Sanderson FJ, Burfield IJ, van Bommel FPJ. Further evidence of continent-wide impacts of
agricultural intensification on European farmland birds, 1990-2000. Agriculture, Ecosystems and
Environment. 2006;116: 189–196. doi:10.1016/j.agee.2006.02.007
2. Deguines N, Jono C, Baude M, Henry M, Julliard R, Fontaine C. Large-scale trade-off between agricultural
intensification and crop pollination services. Frontiers in Ecology and the Environment. 2014;12: 212–217.
doi:10.1890/130054
3. Potts SG, Imperatriz-Fonseca V, Ngo HT, Aizen MA, Biesmeijer JC, Breeze TD, et al. Safeguarding
pollinators and their values to human well-being. Nature. 2016;540: 220–229. doi:10.1038/nature20588
4. Silva V, Mol HGJ, Zomer P, Tienstra M, Ritsema CJ, Geissen V. Pesticide residues in European agricultural
soils – A hidden reality unfolded. Science of The Total Environment. 2019;653: 1532–1545.
doi:10.1016/J.SCITOTENV.2018.10.441
5. Pelosi C, Bertrand C, Daniele G, Coeurdassier M, Benoit P, Nélieu S, et al. Residues of currently used
pesticides in soils and earthworms: A silent threat? Agriculture, Ecosystems and Environment. 2021;305:
107167. doi:10.1016/j.agee.2020.107167
6. Deguines N, Julliard R, de Flores M, Fontaine C. The whereabouts of flower visitors: contrasting land-use
preferences revealed by a country-wide survey based on citizen science. PLoS ONE. 2012;7: e45822.
doi:10.1371/journal.pone.0045822
7. Zuur AF, Ieno EN, Walker N, Saveliev AA, Smith GM. Mixed effects models and extensions in ecology with
R. New York, NY: Springer-Verlag; 2009. doi:10.1007/978-0-387-87458-6
8. Bürkner PC. Advanced Bayesian multilevel modeling with the R package brms. R Journal. 2018;10: 395–
411. doi:10.32614/RJ-2018-017
9. Pichler M, Hartig F. Machine learning and deep learning – a review for ecologists. Methods in Ecology and
Evolution. 2023;14: 994–1016. doi:10.1111/2041-210X.14061
Commentaires récents