Proposition de thèse
Contrat doctoral / Bourse Ministérielle
TITRE DU PROJET
Indicateur paysager prédictif multi-échelle des communautés d’invertébrés auxiliaires pour
accompagner les changements transformateurs des territoires agricoles
Acronyme : DYNAMAUX
1) Renseignements administratifs
Directeur de thèse HDR
Nom : CARO
Prénom : Gaël
Section CNU : 68
Grade : Maître de conférences HDR
HDR : 2023. Discipline : Agroécologie
Courriel : gael.caro@univ-lorraine.fr
Unité d’appartenance : UMR 1121 LAE (Laboratoire Agronomie et Environnement), Université de Lorraine /
INRAE
Co-directrice de thèse :
Nom : MICHEL
Prénom : Nadia
Section CNU : 68
Grade : Maître de conférences
HDR : non. Discipline : Agroécologie, Écologie du paysage
Courriel : nadia.michel@univ-lorraine.fr
Unité d’appartenance : UMR 1121 LAE, Université de Lorraine / INRAE
2) Descriptif du projet de thèse
Unité de recherche : UMR 1121 Laboratoire Agronomie et Environnement
Localisation : 2 avenue de la forêt de Haye, 54500 Vandoeuvre-lès-Nancy
Directeur de thèse : Gaël Caro ; Co-directrice : Nadia Michel
Contact scientifique : gael.caro@univ-lorraine.fr et nadia.michel@univ-lorraine.fr
Contexte et état de l’art
Les macro-invertébrés auxiliaires (carabes, araignées, staphylins, chilopodes, abeilles) fournissent des
services écosystémiques essentiels, notamment de biorégulation et de pollinisation, dont dépend la durabilité
des systèmes agricoles. Leur déclin, largement documenté, appelle des changements profonds dans la
gestion des territoires agricoles. Pourtant, les acteurs du territoire (agriculteurs, conseillers, gestionnaires)
ne disposent d’aucun outil opérationnel pour anticiper l’impact des modifications paysagères ou des pratiques
culturales sur ces communautés à l’échelle de la parcelle et du paysage environnant.
Soto-Navarro et al. (2021, Nature Sustainability) ont proposé le Multidimensional Biodiversity Index (MBI),
un indicateur multivarié articulant différentes dimensions écologiques (comme les compositions taxonomique
et fonctionnelle) pour évaluer la santé de la biodiversité. Ce cadre n’a jamais été décliné sur des données de
terrain à l’échelle du paysage agricole. Par ailleurs, les indicateurs paysagers existants (ex. Fragstats, indices
de complexité) restent descriptifs et mono-factoriels, sans capacité prédictive. Les études reliant paysages
agricoles et macro-invertébrés auxiliaires sont nombreuses mais généralement mono-taxons et mono-sites,
empêchant toute généralisation et hiérarchisation des pressions. Enfin, les outils académiques développés
sans co-construction avec les acteurs de terrain restent peu appropriés et sans effet transformateur.
Objectifs et démarche scientifique
Le projet de thèse a pour ambition de développer un scoring paysager prédictif de l’état de santé de la
biodiversité auxiliaire, fondé sur le cadre MBI et calibré sur 5 groupes taxonomiques (carabes, araignées,
staphylins, chilopodes, abeilles) à partir de 15 ans de suivis français multi-sites. L’indicateur sera d’abord
calibré et validé à l’échelle nationale par validation croisée spatiale, puis déployé sur le PNR Lorraine comme
territoire pilote de transfert opérationnel.
Le parti-pris est d’intégrer dans une approche multi-échelle des variables rarement combinées, relevant à la
fois de la composition et de la structure du paysage, des caractéristiques socio-économiques des
exploitations, du microclimat local, et de l’intensité des pratiques agricoles. L’ensemble de ces variables sera
caractérisé dans un rayon spécifique autour de chaque site, correspondant à l’échelle fonctionnelle des
déplacements des macro-invertébrés ciblés. Toutes les données mobilisées sont publiques ou issues de
méthodes déjà opérationnelles.
La démarche s’articule en trois phases. La première (mois 1-12) sera consacrée à une synthèse
bibliographique sur les indicateurs paysagers de biodiversité et à l’harmonisation des jeux de données
nationaux existants (standardisation taxonomique, caractérisation rétrospective des paysages par SIG et
télédétection). Le code de calcul du MBI, développé par les co-directeurs dans le cadre du projet MOTIVER
(FRB-CESAB, 2024-2027), sera opérationnel dès l’entrée en thèse. La deuxième phase (mois 13-24) portera
sur la calibration du scoring par modélisation mixte, afin d’identifier les déterminants les plus impactants sur
la valeur du MBI, puis de hiérarchiser leurs contributions relatives via partition de variance. L’analyse des
interactions entre facteurs permettra de détecter d’éventuels seuils critiques (par analyse de non-linéarités
et de ruptures dans les réponses) au-delà desquels les communautés auxiliaires se dégradent ou se
restaurent. La robustesse de l’indicateur sera testée par validation croisée spatiale entre régions. La
troisième phase (mois 25-36) sera dédiée à la construction de scénarios prédictifs (par ex. conversion
biologique, implantation de haies, diversification des rotations, modification des dispositifs MAEc) et au
déploiement de l’outil sur le territoire du PNR Lorraine comme territoire pilote. Un prototype opérationnel
sous R sera finalisé et les agents du PNR formés à son utilisation. Un rapport de transfert sera préparé à
destination de l’ONB.
Livrables attendus
Synthèse bibliographique publiable, article méthodologique, data paper ouvrant les données multi-sites,
article appliqué, prototype R opérationnel et guide utilisateur, rapport de transfert ONB. La thèse se situe à
l’interface entre écologie des communautés, écologie du paysage et agroécologie.
Calendrier prévisionnel
M1-M6 : Synthèse bibliographique, harmonisation des données, caractérisation paysagère
M6-M12 : Intégration données nationales, prise en main code MBI, soumission review
M13-M18 : Modélisation mixte, partition de variance, identification seuils critiques
M18-M24 : Validation croisée, soumission article méthodologique et data paper
M25-M30 : Scénarios prédictifs, cartographie vulnérabilités, ateliers serious games PNR
M30-M36 : Finalisation prototype R, formation agents PNR, rapport ONB, rédaction manuscrit
Connaissances et compétences requises
Agroécologie, écologie du paysage, statistiques et modélisation (R), SIG (QGis), connaissances en écologie
des communautés appréciées
Domaine de compétence
Écologie, Environnement, Agronomie
Mots clés : agroécologie, macro-invertébrés auxiliaires, indicateurs paysagers, scoring prédictif, modélisation
multi-échelle
Profil recherché et candidature
Profil recherché
– Niveau M2, master en écologie/agroécologie, ou diplôme ingénieur en sciences de la vie
– Compétences solides et goût pour les analyses statistiques (R) et la modélisation
– Connaissances en écologie du paysage et maîtrise des outils SIG
– Des connaissances écologiques sur les groupes taxonomiques étudiés seraient appréciées
– Capacités rédactionnelles, bonne maîtrise de la langue anglaise
– Qualité du dossier académique
– Capacité d’initiative, curiosité, autonomie et capacité à travailler en équipe
Pour candidater
Envoyer un CV détaillé, les relevés de notes détaillés de M1 (S7, S8) et de M2 (S9) et une lettre de
motivation à Gaël Caro (gael.caro@univ-lorraine.fr) et Nadia Michel (nadia.michel@univ-lorraine.fr).
Date limite de candidature : 10 mai 2026
Auditions : première semaine de juin 2026 (après présélection des dossiers)
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