De nombreux animaux doivent se déplacer dans leur environnement pour trouver des ressources pour vivre et se reproduire.

Les scientifiques ont étudié des exemples particuliers de cela pendant de nombreuses années, mais il n'y a pas beaucoup de cadres unificateurs pour comprendre les principes généraux d'organisation du mouvement animal.

Cela est particulièrement vrai pour les collectifs d'animaux comme les colonies de fourmis, dont les itinéraires individuels à la recherche de nourriture peuvent ressembler plutôt à une « marche aléatoire ».

Maintenant, une équipe interdisciplinaire de scientifiques de l'Université de Bristol a développé un modèle plus fondamental de mouvement collectif qui génère des prédictions sur la façon dont les individus dans des groupes soudés devraient se déplacer, en considérant comment leur comportement de mouvement devrait être optimisé pour le succès au niveau de la colonie à trouver de la nourriture.

Leurs recherches sont publiées aujourd'hui dans le Journal de la Royal Society Interface .

L'un des auteurs, Dr. Edmund Hunt du département de mathématiques de l'ingénierie de l'Université de Bristol, a déclaré:"Nous avons reconnu que le défi qu'une colonie de fourmis doit résoudre est le même que le défi d'un joueur essayant de maximiser sa richesse à long terme.

"Le mathématicien John Kelly a produit un résultat en 1956 montrant que la façon de le faire est de parier sur des jeux proportionnellement à la probabilité de gagner, donc pariez plus d'argent sur des résultats plus probables.

"Les fourmis, alors, devraient affecter leurs butineuses (leur « richesse ») aux zones d'alimentation en fonction de la probabilité qu'elles y trouvent de la nourriture. »

Si c'est effectivement la meilleure stratégie, l'évolution aurait dû produire des comportements de mouvement qui font que les fourmis passent préférentiellement du temps dans des zones à forte probabilité de gain.

Il en résulte des modèles mathématiques du mouvement qui peuvent être tirés directement des techniques statistiques développées à l'origine en physique, pour échantillonner à partir de distributions de probabilité complexes (des « environnements » complexes).

Le nouveau cadre pour le mouvement des animaux génère des prédictions théoriques sur la façon dont des collectifs d'organismes hautement liés devraient se déplacer, qui à l'avenir peuvent être examinés expérimentalement dans un large éventail de systèmes biologiques.