Modélisation de la dynamique du contrôle biologique des pucerons des céréales par les auxiliaires de culture

Le contrôle biologique par conservation (CBC) vise à favoriser, puis laisser opérer naturellement les relations de prédation et de parasitisme qui limitent la prolifération et l'activité des ravageurs. Les pucerons sont parmi les principaux ravageurs et vecteurs de virus des plantes cultivés. Le développement d'outils de prédiction des dynamiques de population des pucerons, sous influence des auxiliaires, permettrait de prendre en compte ces régulations biologiques dans les stratégies de traitement phytosanitaire. Pouvoir prédire les interactions au sein de ces réseaux trophiques offrirait ainsi des opportunités pour réduire l'utilisation d'insecticides. Cependant peu de travaux expérimentaux se sont intéressés à la dynamique temporelle des insectes ravageurs et à leur régulation biologique. De même, il existe également peu de modèles prédictifs des régulations biologiques et la plupart des travaux sont centrés sur l'effet de facteurs isolés. Cette thèse, structurée en trois grandes étapes, vise à comprendre les principaux déterminants de la dynamique du service de régulation des pucerons pour tenter de développer un modèle de prédiction de ces régulations. Dans un premier temps, j'ai réalisé une revue de littérature des travaux expérimentaux et de modélisation portant sur la dynamique des pucerons et de leurs interactions avec les auxiliaires. Ma revue de littérature montre i) que la présence de puceron favorise l'abondance d'ennemis naturels, ii) les effets du paysage ne sont que très peu représentés dans les modèles et il n'y a pas de consensus quant à leurs effets sur les dynamiques des pucerons et/ou des ennemis naturels, et iii) les communautés de chercheurs conduisant les expérimentations et les travaux de modélisation sont distinctes. Dans un deuxième temps, j'ai réalisé des enquêtes auprès de conseillers agricoles afin de déterminer leurs attentes quant aux modèles de prédiction des régulations des pucerons. J'ai alors rédigé un cahier des charges d'un modèle prédictif qui répondrait à ces attentes et j'ai sélectionné un modèle existant présentant un bon potentiel pour le développement de ce modèle. Le modèle sélectionné, développé par Curtsdotter et al. (2019), simule la dynamique d'une population de pucerons soumise à l'action de la température et de la prédation au sein d'une parcelle agricole. Les interactions de prédation au sein du réseau trophique sont basées sur l'hypothèse allométrique c.-à-d. les rapports de biomasses prédateur-proie. Dans un troisième temps, j'ai mobilisé une base de données comportant 54 parcelles dans 6 régions de France (CASDAR ARENA) pour évaluer le potentiel prédictif du modèle. Pour cela, j'ai développé une nouvelle méthode de calibration visant à améliorer sa généricité et robustesse. J'ai également testé les effets de l'introduction de la représentation de trois nouveaux processus dans le modèle : le parasitisme, la capacité de chargement maximale du milieu, et l'effet des températures extrêmes. L'utilisation de la nouvelle méthode de calibration montre que l'augmentation de la généricité conduit à une baisse du pouvoir prédictif du modèle. Par ailleurs, l'ajout de trois fonctions a légèrement réduit les performances du modèle. Dans la discussion, je développe les forces et faiblesses d'autres alternatives de modèles et outils de simulation des dynamiques de populations. Je présente les méthodes clefs pour mieux définir les interactions au sein de réseaux trophiques. Considérant le compromis entre réalisme et généricité des modèles, je pointe le potentiel d'une approche par archétypes de chaîne trophique et je propose de nouvelles pistes d'amélioration des modèles. Enfin, je discute également des limites de l'hypothèse ainsi que du potentiel des modèles d'apprentissage automatique comme solution à court termes dans la prédiction des dynamiques d'abondances d'arthropodes dans les parcelles agricoles.