Comme une scène du film Alien, les insectes parasitoïdes injectent leurs œufs dans des hôtes sans méfiance, leur progéniture grandit et mange de l'intérieur, finit par éclater en laissant la mort, vaisseaux hôtes vides. Ces petits prédateurs, beaucoup d'entre eux des guêpes, peut avoir des impacts écologiques et économiques majeurs. Par exemple, guêpes du genre Melittobie attaque les bourdons pollinisateurs. Les larves de guêpes parasitoïdes se nourrissent des pupes des abeilles nicheuses, et leur reproduction rapide peut détruire des colonies entières avec à peine une trace du carnage précédent.

Comprendre comment les parasitoïdes et les hôtes interagissent, et comment leurs interactions changent avec l'influence humaine, est d'une importance cruciale pour la compréhension des écosystèmes. De nouvelles recherches menées par une équipe internationale de chercheurs révèlent que des modèles mathématiques peuvent prédire des changements complexes de comportement des insectes à l'aide d'une simple description des préférences des insectes. La recherche, publié dans la revue Communication Nature le 6 octobre a pu prédire les taux de parasitisme après la déforestation sans avoir besoin de données de terrain étendues.

« La collecte des données de terrain est nécessaire mais coûteuse, C'est donc formidable de montrer que nous pouvons utiliser des modèles mathématiques pour aider à concentrer les efforts et rendre la collecte de données plus efficace, " Philippe Staniczenko, Doctorat., auteur principal et chercheur au Centre national de synthèse socio-environnementale (SESYNC). « Face à toutes les relations compliquées entre les espèces, et entre les espèces et l'environnement, c'est incroyable que nous puissions identifier des modèles simples qui, bien que pas parfait, décrire comment les humains pourraient affecter le parasitisme de la même manière à différents endroits du monde. »

Staniczenko a cherché à voir si des changements enregistrés dans un type particulier d'interaction parasitaire, entre les parasitoïdes et leurs hôtes, similitudes partagées entre les ensembles de données de différents pays, et, donc, pourrait être prévisible. Staniczenko et ses collègues ont analysé les données sur les abeilles, les guêpes et leurs parasitoïdes collectés à l'aide de nids pièges. L'ancien conseiller de Staniczenko, Félix Reed-Tsochas, Doctorat., au CABDyN Complexity Centre de la Saïd Business School de l'Université d'Oxford, Owen Lewis, Doctorat., professeur d'écologie à l'Université d'Oxford, Jason Tylianakis, Doctorat., professeur d'écologie à l'Université de Canterbury en Nouvelle-Zélande, Matthias Albrecht, Doctorat., chercheur à l'Institut des sciences du développement durable en Suisse, Valérie Coudrain, Doctorat., chercheur à l'Institut Méditerranéen de la Biodiversité et de l'Ecologie Marine et Terrestre en France, et Alexandra-Maria Klein, professeur d'écologie à l'Université de Fribourg en Allemagne.

Ils ont basé leurs résultats sur des données d'interaction hôte-parasitoïde collectées en Équateur, Indonésie, et la Suisse, sur des sites de terrain situés dans un large éventail d'écosystèmes, y compris la forêt tropicale et l'agroforesterie, prairies et plaines tempérées, ainsi que les habitats modifiés par l'homme, comme les pâturages et les rizières. Parce que les parasitoïdes peuvent attaquer plusieurs hôtes, les données d'interaction peuvent être combinées pour créer des réseaux qui décrivent, dans un objet mathématique, les taux relatifs de parasitisme parmi plusieurs espèces sur un site de terrain. Compte tenu de ces données, les chercheurs ont d'abord conçu un moyen d'extraire les préférences de parasitoïdes pour chaque hôte à partir de réseaux écologiques.

"Beaucoup d'informations sur le comportement et les réponses des espèces à l'environnement sont contenues dans les réseaux écologiques, mais la question est de savoir comment rendre cette information utile pour la prédiction, " dit Staniczenko. " Finalement, nous avons réalisé que la réponse était les préférences d'interaction, qui quantifient combien plus ou moins de parasitoïdes attaquent leurs hôtes par rapport à une attente de base qu'ils attaquent chaque fois qu'un parasitoïde rencontre au hasard l'un de ses hôtes possibles."

Le co-auteur Lewis a ajouté :« Il serait très difficile et long d'étudier le comportement alimentaire de toutes ces espèces sur le terrain, en particulier dans les écosystèmes à haute diversité comme les forêts tropicales humides. Heureusement, il s'avère que l'utilisation des préférences d'interaction peut nous permettre de sauter cette étape. »

Staniczenko continua, « Nous avons constaté que lorsque les préférences d'interaction changeaient, ils l'ont fait de la même manière dans chaque pays. Cela signifiait que nous pouvions concevoir des modèles qui capturaient les changements systématiques dans les préférences d'interaction pour faire des prédictions à de nouveaux emplacements, sans avoir besoin de collecter beaucoup de nouvelles données d'interaction."

« L'ajout de données de préférence aux réseaux d'interaction est un grand pas en avant car cela permet d'affiner la carte d'interaction à partir d'une simple liste de qui mange qui à des mesures qui fournissent réellement des informations sur l'intensité relative de ces interactions. Les données de préférence sont clairement un excellent une aubaine pour la prédiction et une cible importante à inclure dans les études futures, " a commenté Bill Fagan, Professeur et titulaire de la chaire de biologie à l'Université du Maryland, qui n'a pas participé au projet.

Staniczenko et ses collègues se sont concentrés sur la déforestation, mais leur nouvelle approche mathématique sera précieuse pour comprendre les conséquences de nombreux types de changements environnementaux d'origine humaine. « Les interactions entre les espèces sont les engrenages qui font fonctionner le moteur des écosystèmes pour nous fournir les ressources nécessaires à notre survie. Les modifications de l'environnement causées par les activités humaines ont perturbé ces interactions, et il était auparavant difficile de prévoir les changements avant qu'il ne soit trop tard, " a déclaré le co-auteur Tyliankis.

« On est loin de prédire les conséquences de toute activité humaine, " a conclu Staniczenko, "mais au moins maintenant nous savons que c'est possible."