Contexte :
La théorie de la biogéographie insulaire (MacArthur & Wilson, 1963) constitue un cadre fondateur en écologie des communautés (Warren et al., 2015). Elle explique la richesse spécifique d’une communauté par un équilibre dynamique entre immigration et extinction locale. Comme toute théorie, elle repose sur des hypothèses simplificatrices, notamment : les espèces sont supposées indépendantes les unes des autres, et les taux de colonisation et d’extinction constants dans le temps.
Des développements récents ont assoupli l’hypothèse de neutralité en tenant compte de différences entre espèces (Dornelas et al., 2014; Junk et al., 2025). D’autres ont intégré des interactions trophiques, en proposant que la colonisation et la persistance d’une espèce prédatrice dépende de celles de ses proies (Gravel et al., 2011). En revanche, les conséquences d’autres interactions écologiques (mutualisme, compétition, parasitisme…) restent largement inexplorées en biogéographie insulaire.
L’objectif de ce stage est de développer un modèle mécaniste et stochastique intégrant différents types d’interactions écologiques dans la théorie de la biogéographie insulaire afin de mieux comprendre les dynamiques spatio-temporelles de biodiversité empiriquement observées.
Objectif 1 : Développement du modèle :
Le stage s’appuiera sur une extension récente de la théorie de la biogéographie insulaire (Junk et al., 2025), dans laquelle sera intégré un réseau d’interactions entre espèces.
Le modèle prendra en compte :
• des interactions mutualistes, où la colonisation et/ou la persistance d’une espèce dépend de la présence de partenaires ;
• des interactions antagonistes (parasitisme, prédation), où certaines espèces dépendent de leurs hôtes ou de leurs proies.
Ces interactions modifieront les probabilités de colonisation et d’extinction, générant des dynamiques émergentes à l’échelle des communautés.
Le développement du modèle sera réalisé sous R à partir du code déjà disponible issu de Junk et al. (2025), en s’appuyant sur un cadre mathématique explicite lorsque cela sera nécessaire.
Objectif 2 : Exploration du comportement du modèle par simulations :
Le modèle sera étudié par simulations numériques sous différents scénarios de réseaux d’interactions (mutualistes, antagonistes ou mixtes). Les analyses porteront notamment sur :
• les patrons de diversité (α, β et γ) ;
• la structure des réseaux locaux (connectance, nestedness, modularité) ;
• les degrés de spécialisations des espèces entre îles et continent.
Les simulations stochastiques seront réalisées sous R, à partir du code du modèle développé dans la première partie du stage.
Objectif 3 : Extensions possibles :
Selon l’avancement du stage et les intérêts de l’étudiant.e, plusieurs développements pourront être envisagés :
• intégration de variations temporelles des taux de colonisation et d’extinction afin de représenter les effets des changements environnementaux ;
• développement d’une méthode d’inférence statistique pour estimer les paramètres du modèle à partir de données empiriques, en mobilisant si nécessaire des approches récentes d’inférence fondées sur l’intelligence artificielle (Overcast et al., 2019; Junk et al., 2025).
Ce projet permettra à l’étudiant.e de développer des compétences en modélisation écologique, simulations numériques et analyse de réseaux, avec des perspectives d’application à des données empiriques afin de mieux caractériser les dynamiques spatio-temporelles de la biodiversité.
Encadrant.e.s : Benoît Perez-Lamarque et Robin Aguilée (CRBE).
Collaborations avec les laboratoires partenaires (LECA, CESCO, iEES…) dans le cadre du PEPR Dynabiod et l’équipe d’Hélène Morlon (IBENS).
Lieu du stage : Centre de Recherche sur la Biodiversité et l’Environnement (CRBE), 118 route de Narbonne, 31 000, Toulouse.
Durée : stage de M2 (6 mois)
Possibilité de poursuivre en thèse : Oui
Compétences attendues :
– Expérience avec R et/ou Python.
– Connaissances théoriques en écologie des communautés.
– Compétences en modélisation et bioinformatique.
Modalités de candidature :
Envoyer CV et lettre de motivation à benoit.perez-lamarque@utoulouse.fr et robin.aguilee@utoulouse.fr . La date limite de candidature est fixée au 1er octobre 2026.
Un entretien sera organisé ensuite avec les candidats short-listés. Au cours de cet entretien vous nous présenterez vos motivations et vos compétences concernant le sujet de recherche.
Nous vous proposons de discuter aussi de l’article Junk et al. (2025) qui sera au cœur du sujet de stage. Nous attendons une discussion sur la compréhension de l’article et sur son articulation avec le projet de stage.
Références :
Dornelas M, Gotelli NJ, McGill B, Shimadzu H, Moyes F, Sievers C, Magurran AE. 2014. Assemblage time series reveal biodiversity change but not systematic loss. Science 344: 296–299.
Gravel D, Massol F, Canard E, Mouillot D, Mouquet N. 2011. Trophic theory of island biogeography. Ecology Letters 14: 1010–1016.
Junk I, Hans J, Perez-Lamarque B, Stothut M, Weber S, Gold E, Schubert C, Schumacher A, Schmitt N, Melcher A, et al. 2025. Archived natural DNA samplers reveal four decades of biodiversity change across the tree of life. Nature Ecology and Evolution: 1–12.
Lima-Mendez G, Faust K, Henry N, Decelle J, Colin S, Carcillo F, Chaffron S, Ignacio-Espinosa JC, Roux S, Vincent F, et al. 2015. Determinants of community structure in the global plankton interactome. Science 348.
MacArthur RH, Wilson EO. 1963. An equilibrium theory of insular zoogeography. Evolution 17: 373.
Overcast I, Emerson BC, Hickerson MJ. 2019. An integrated model of population genetics and community ecology. Journal of Biogeography 46: 816–829.
Warren BH, Simberloff D, Ricklefs RE, Aguilée R, Condamine FL, Gravel D, Morlon H, Mouquet N, Rosindell J, Casquet J, et al. 2015. Islands as model systems in ecology and evolution: Prospects fifty years after MacArthur-Wilson. Ecology Letters 18: 200–217.
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