
L’écologie s’intéresse aux relations que les espèces vivantes entretiennent entre elles et avec leur milieu. L’analyse et la compréhension de ces interactions passe fréquemment par une modélisation statistique impliquant des variables latentes (c’est-à-dire non observées) visant à décrire les structures et les processus qui sous-tendent ces interactions.
L’objectif de ce cours est de présenter certains de ces modèles comme les modèles de distributions (jointes) d’espèces ou les modèles de réseaux écologiques. Les modèles les plus simples sont des modèles linéaires généralisés, éventuellement mixtes. Les modèles plus complexes posent des problèmes d’inférence spécifiques qui peuvent être surmontées grâce à des généralisations de l’algorithme EM reposant sur des approximations variationnelles. Un des objectifs principaux de ce cours est la bonne compréhension de tels modèles et la définition d’un algorithme permettant d’en inférer les paramètres.
Nous utiliserons également la représentation de ces modèles selon le formalisme des modèles graphiques qui permettent de représenter la structure de dépendance entre les différentes variables (observées ou latentes) et de d’anticiper la complexité de l’algorithme d’inférence. Cette représentation est par ailleurs pertinente pour traiter le problème de l’inférence de réseaux écologiques, dans lequel il s’agit notamment de distinguer entre interactions directes ou indirectes entre les espèces.
Certains des modèles présentés seront mis en oeuvre lors de séances de travaux dirigés sur machine. Ce cours vise notamment à apprendre à définir un modèle pertinent pour répondre à une question écologique, concevoir un algorithme permettant d’en estimer les paramètres et implémenter cet algorithme.
Notions fondamentales de probabilités et statistique, connaissance du langage R.
Les enseignements auront lieu les lundis matin de 9h00 à 12h00
Les cours et les séances de TD se tiendront
Le planning est également disponible ici.
Des notes de cours sont disponibles ici, un projet de livre sur l’inférence des modèles à variables latentes est disponible ici, et les supports d’une série de cours doctoraux sur certains des modèles présentés en cours sont disponibles ici.
Cours 1 : Rappel sur les modèles linéaires
généralisés
Vitesse de courses d’herbivores et
de carnivores, Présence/absence de flétan en
mer de Barents, Nombre
de partenaires chez une espèce de crabe
Cours 2 : Modèles à variables latentes
Présence et abondance de la morue
en mer de Barents, Evolution de la masse des
mammifères carnivores, Abondance de la plie en mer de
Barens (avec surdispersion)
Cours 3 : Modèles de Markov caché
Déplacement d’un élan, Déplacement d’un zèbre
Cours 4 : Modèles gaussiens multivariés
ACP pour des traits
morphologiques, ACP
phylogénétique pour des traits morphologiques ;
Modèles pour l’écologie des communautés
Modèle de distribution jointe
d’espèces, Modèle de réseau
d’interactions,
Cours 5 : Modèles de réseaux d’interactions
Modèle à blocs
stochastiques (SBM) entre espèces d’arbres, Modèle à blocs latents
(LBM) entre espèces d’arbres et de champignons ;
Modèles de distribution jointe d’espèces
Modèle Poisson log-normal (PLN) pour
des espèces de poisson