Le troglodyte est un oiseau chanteur forestier qui défend son territoire par des chants discrets. Les mâles voisins ayant des territoires adjacents forment des réseaux de communication acoustique. La mise en place, la dynamique et l’évolution dans le temps de ces réseaux en conditions naturelles sont peu connus.Par des enregistrements ciblés et continus, un suivi sur plusieurs années, des analyses acoustiques et des expériences de propagation et de diffusions passives et interactives, nous avons montré que i) les chants suivent des règles de construction syntaxique complexes et présentent des microdialectes, ii) les mâles voisins ont de nombreux chants en commun, discriminent les chant du groupe vs des chants inconnus, iii) les mâles portent une signature acoustique individuelle complexe et utilisent différentes stratégies d’interaction acoustique entre eux, iv) les groupes de voisins sont des communautés pérennes perpétuant des traditions vocales. / The Winter wren is a forest songbird singing discrete songs for territorial defense and mate attraction. Neighbouring males defending adjacent territories form acoustic communication networks. Little is known about such networks concerning their onset, dynamics and evolution in time, under natural conditions.By means of focal and continuous recordings, a survey over several years, acoustic analyses as well as propagation and playback experiments, we showed that: i) songs follow complex syntactical rules and form microdialects, ii) neighbouring males share many songs and discriminate between songs from neighbours and strangers, iii) males have complex individual acoustic signatures and use differential singing strategies in interaction with each other, iv) groups of neighbours are perennial communities maintaining vocal traditions.

De nombreux espèces utilisent des signaux multicomposants/multimodales. Au cours de cette thèse, nous avons étudié les signaux acoustiques et visuels produits dans le cadre du choix du partenaire chez le Manchot royal. Concernant les composantes acoustiques, nous avons identifié des arrangements syllabiques spécifiques à chacun des sexes. La fréquence fondamentale et l'énergie des cris des manchots royaux, ainsi que certaines caractéristiques colorimétriques signalent des informations sur la classe d'âge de l'émetteur. Nous avons montré que l'appareil vocal des manchots royaux permet les individus de produire deux bandes de fréquences harmoniques puisqu'ils présentent un syrinx trachéo-bronchique et donc deux sources sonores. En résumé, ce travail de thèse a contribué à une meilleure compréhension des signaux utilisés dans le cadre du choix du partenaire chez une espèce monomorphique qui présente un comportement reproducteur très coûteux. / Communication signals used in sexual selection can be costly to produce and even reduce the emitter’s fitness. Many species use multicomponent signals communication systems in different signal modalities. Here, we study visual and acoustic signals produced in the context of mate choice on a sexually monomorphically ornamented seabird, the king penguin. We identified a sex-specific syllable pattern in the vocalisations of 1-year-old fledglings, juveniles and adult birds. We found that fundamental frequency and energy components of calls and beak spot and ear patch ornament parameters signal information about the age-class of the emitter. Investigating the vocal apparatus of adult king penguins, we showed that king penguins can produce “two voices” since they have a tracheobronchial syrinx, i.e. two sound sources. This thesis contributed to our understanding of signals used in mate choice in a sexually monomorphically ornamented species that exhibits a very costly breeding behaviour.

Les activités humaines font peser sur l’écosystème marin de multiples pressions délétères. Pollution chimique, changement climatique, risque d’acidification, débris de plastique et déchets radioactifs ont des impacts sans précèdent. Une pollution de plus en plus reconnu comme majeur est la pollution sonore. La prospection sismique, le battage de pieux et le trafic maritime génèrent des niveaux sonores qui peuvent être extrêmement forts, modifiant fondamentalement le paysage acoustique sous-marin. On sait que de nombreux mammifères marins et poissons entendent le bruit généré par ces activités et que cela altère leur physiologie et leur éthologie. Par contre, chez les invertébrés marins très peu d’études avaient évalué leur capacité à entendre et l’impact de cette pollution sur eux reste à déterminer. Nous avons abordé le problème par une étude de la capacité de perception du son chez l'huître creuse Magallana gigas en utilisant une approche comportementale et physiologique. Nous avons montré que M. gigas entend dans la gamme de fréquences entre 10 et 1000 Hz. Cette analyse nous a permis de caractériser les sources de sons qui contribuent à leur environnement auditif. Au laboratoire, dans un milieu contaminé (i) au cadmium, un métal que nous avons considéré à la fois comme une substance toxique et un marqueur indirect de l'activité ventilatoire, et (ii), par des bruits de cargo, nous montrons un effet répresseur du bruit caractérisé par une diminution de l'activité valvaire, de l'activité ventilatoire et du taux de croissance. Nous rapportons également une diminution de la bioaccumulation du Cd dans les branchies et une modulation de l'expression de certains gènes. Nous avons enfin étudié sur un enregistrement de 2 ans dans le port commercial de Santander, le comportement (incluant les pontes et la croissance) de 3 groupes d’huitres exposés à une forte pollution sonore et à une « qualité de l’eau » considérée dans la littérature comme bonne à très bonne pour une masse d’eau fortement modifiée. Nous avons retrouvé dans notre analyse différents effets que nous avions provoqués ou prédits à partir du travail de laboratoire où nous avions manipulé le bruit seul. Nous concluons que la pollution sonore au sein du port doit diminuer le fitness des huîtres en modifiant leur activité valvaire, la hiérarchie de leurs rythmes biologiques et la croissance. Nos résultats suggèrent que la pollution sonore peut avoir des conséquences importantes sur les invertébrés et présente un risque fort en termes de productivité de l'écosystème. / Human activities introduce multiple harmful pressures on the marine ecosystem. Chemical pollution, climate change, acidification risk, plastic debris and radioactive wastes have significant effects on marine wildlife. Noise pollution is now recognized as a major source of pollution at sea. Seismic exploration, pile driving and marine traffic, among other activities, generate noise at high sound pressure levels altering the underwater acoustic landscape. Many marine mammals and fish hear the noise generated by these activities which have the potential to alter their physiology and ethology. However, very few studies among marine invertebrates had assessed their ability to hear and the impact of noise pollution on them has yet to be determined. We approached the problem by studying sound perception ability in the pacific oyster Magallana gigas using behavioural and physiological techniques. We have shown that M. gigas is sensitive to sound in the frequency range from 10 to 1000 Hz. This characterization allowed us to define sound sources that contribute to their sound landscape. In the laboratory, in an environment contaminated with (i) cadmium, a metal that we considered to be both a toxic agent and an indirect marker of ventilatory activity, and (ii) cargo ship noise, we showed a depressant or repressant effect of noise characterized by a decrease in valve activity, ventilatory activity and growth rate. We also report a decrease in Cd bioaccumulation and some modulation of gene expression. Finally, we studied a 2-year behavioural record performed in the commercial port of Santander (including spawning events and growth) on 3 groups of oysters exposed to high noise pressure levels. In the port of Santander, the "water quality" is otherwise considered by the literature as good to very good for a heavily modified water body. We found in these records different changes that we previously induced and/or produced in the laboratory. We conclude that the noise pollution load occurring within a commercial port must reduce the fitness of oysters by modifying their valve activity, the hierarchy of their biological rhythms and their growth rate. Our results strongly suggest that noise pollution can have significant consequences on invertebrates and presents a high risk in terms of ecosystem productivity.

Une grande diversité d’animaux produit des sons pour communiquer, s'orienter, ou lors de la réalisation d'actes comportementaux comme la prise de nourriture. Ces sons ne se répartissent pas aléatoirement dans l'espace et le temps suggérant l'existence de règles d'assemblage sonore qui structurent les populations et communautés acoustiques. Les environnements d'eau douce, et en particulier les mares, sont considérés comme les réservoirs d'une importante diversité biologique, et donc potentiellement abritant un nombre significatif d'espèces produisant des sons. Cependant la diversité acoustique de ces milieux naturels n'a jamais été explorée.L'objectif principal de cette thèse est d'explorer pour la première fois la diversité acoustique présente dans les milieux d'eau douce en climat tempéré en étudiant les structures des populations et communautés acoustiques et en explorant les processus pouvant déterminer ces structures.Une revue bibliographique sur la production sonore par les organismes d'eau douce ainsi que des enregistrements d'espèces cibles effectués en laboratoire révèlent qu'une diversité acoustique particulière existe dans les environnements d'eau douce en milieux tempérés. Pour comprendre comment cette diversité est structurée, les communautés acoustiques de trois mares situées dans des environnements différents ont été enregistrées et suivies au cours du temps. Cette étude révèle que les trois mares sont caractérisées par des communautés acoustiques riches et distinctes ayant des dynamiques spatio-temporelles spécifiques. Les facteurs potentiels structurant les communautés acoustiques d’eau douce ont été recherchés en testant si la composition de communautés acoustiques dans six bras morts de la plaine d'inondation du Rhône était liée à des variables environnementales. Nos résultats montrent que les communautés acoustiques des bras morts sont significativement liées à une variable environnementale : le degré de connectivité entre les bras morts et le lit principal de la rivière. Ce résultat suggère un rôle clé de cette variable dans les règles d'assemblage des communautés. Enfin, pour comprendre les processus possibles liant la production de sons et l'environnement naturel, une population de l'insecte aquatique Micronecta scholtzi a été suivie par des enregistrements acoustiques dans une mare méditerranéenne. Le niveau d'activité acoustique de M. scholtzi a été estimé de façon continue à l'aide d'un réseau de 12 capteurs sonores synchronisés. L'activité acoustique était caractérisée par un rythme circadien, dont les propriétés étaient perturbées par la diffusion expérimentale d'un bruit d'origine anthropique. Cette expérience révèle que les effets de la pollution sonore peuvent être observés à l'échelle d'une population d'insectes aquatiques.Ce travail montre ainsi l'existence d'une diversité acoustique dans les milieux d'eau douce et identifie des relations entre production acoustique et facteurs environnementaux. Ce travail ouvre également des perspectives intéressantes d'utilisation de l'acoustique pour aborder des problématiques d'écologie fondamentale et appliquée en milieu d'eau douce. / An important diversity of animal species produces sounds during communication, orientation, movement, or prey-predator acts. These sounds are not distributed randomly in space and time and are therefore thought to follow assembly rules forming either acoustic populations or acoustic communities. Freshwater environments and ponds in particular, are considered as primary resources for biological diversity and as such host a potentially significant number of soniferous species. However the acoustic diversity of these natural environments remains totally unexplored.The main aim of this PhD was to explore for the first time the acoustic diversity found in temperate freshwater by studying the patterns and structural processes of a selection of acoustic populations and communities recorded in several types of freshwater environments. A review of the literature on sound production by freshwater organisms along with laboratory recordings of target species revealed that a valuable acoustic diversity can be found in temperate freshwater environments. To understand how the acoustic diversity is structured, the acoustic communities of three temperate ponds were acoustically monitored. This study revealed that the three ponds were characterized by rich and distinct acoustic communities with specific spatio-temporal dynamics. To further understand the potential factors structuring freshwater acoustic communities, environmental variables were assessed along with the composition of acoustic communities found in six secondary channels of the Rhône riverine floodplain. Two environmental variables were investigated: the water temperature and the level of lateral connectivity of the secondary channels to the main river. Acoustic communities in the Rhône riverine floodplain were clearly structured by lateral connectivity suggesting a role of this key variable as an assembly rule. Finally to understand the possible processes linking animal acoustics and the natural environment, a population of aquatic insect, Micronecta scholtzi, was acoustically monitored in a Mediterranean pond. The level of M. scholtzi acoustic activity was assessed continuously using a network of twelve synchronised acoustic sensors. The acoustic activity of \textit{M. scholtzi} showed a regular daily pattern that was modified in amplitude and phase by the playback of an anthropogenic noise. This experiment revealed that the effects of noise pollution may emerge at an aquatic insect population level. This PhD unraveled the existence of a significant amount of unexplored acoustic diversity in freshwater environments and identified links between acoustics and the environment. This research opens interesting perspectives in the use of acoustic to tackle fundamental and applied ecological questions in freshwater environments.

La baleine bleue Antarctique, Balaenoptera musculus intermedia, est en danger critique d’extinction depuis la chasse baleinière intensive du 20e siècle. L’état de ses populations et leur écologie restent encore mal connus. En raison de l’inefficacité des observations visuelles, la surveillance par acoustique passive est privilégiée pour étudier cette espèce vocalement très active. Cette thèse porte sur l’analyse de 7 ans de surveillance acoustique passive dans l’océan Indien austral, région d’habitat et de migration particulièrement importante pour la baleine bleue Antarctique. Déployé depuis 2010 sur une aire de près de 9 000 000 km2, le réseau d’hydrophones OHASISBIO fournit une base de données acoustiques multi-site et pluri-annuelle. L’application d’un algorithme de détection automatique des vocalisations de baleines bleues Antarctique, préalablement testé et validé, a permis d’établir les patrons géographiques et saisonniers de présence de l’espèce au sein du réseau. L’analyse systématique de ces vocalisations a également permis de caractériser des variations intra- et inter-annuelles de leur fréquence, affectée par une décroissance long-terme et des modulations saisonnières. L’analyse préliminaire de signatures vocales d’autres espèces présentes dans le réseau - rorquals communs et trois populations de baleines bleues pygmées – a révélé des variations de fréquence similaires de leur vocalisation et permis d’esquisser leurs patrons géographiques et saisonniers. Enfin, deux vocalisations, jusqu’alors non décrites, aux caractéristiques semblables à celles de baleines bleues, ont été identifiées et caractérisées. / The Antarctic blue whale, Balaenoptera musculus intermedia, is currently critically endangered since the commercial whaling in the 20th century. The population recovery of this species, as well as its ecology, are still poorly known. Due to the ineffectiveness of visual observations, passive acoustics is a preferred method to monitor this highly vocal species. This dissertation presents an analysis of 7 years of passive acoustic monitoring in the southern Indian Ocean, known as a particularly important area of habitat and migration for the Antarctic blue whale. Deployed since 2010 over an area of about 9,000,000 km2, the OHASISBIO hydrophone network provides a multi-site and multi-year acoustic database. An algorithm for the automated detection of Antarctic blue whale calls, first tested and validated, has been applied to characterize the seasonal and geographic patterns of the species presence in the study area. The systematic analysis of these vocalizations also allowed to characterize intra- and inter-annual variations of their frequency, with a long-term decline and seasonal variations. A preliminary analysis of other vocal signatures recorded by the network, from 3 populations of pygmy blue whales and fin whales, highlighted similar variations of their frequencies and outlined their geographic and seasonal patterns of presence in the area. Finally, two previously undescribed vocalizations, with characteristics close to that of blue whale calls, were identified and characterized.

Les réseaux neuronaux profonds sont des outils prometteurs pour l'évaluation de la biodiversité aviaire, en particulier pour la détection des chants et la classification acoustique des espèces. Toutefois, on connaît mal l’étendue de leur capacité de généralisation face à la variation intraspécifique présente dans les chants d’oiseaux, ce qui pourrait mener à des biais. Notre étude porte sur l'évaluation des performances de BirdNET, un réseau neuronal profond, pour le traitement d’un corpus d'enregistrements audio caractérisés par une variation intraspécifique significative, en utilisant l’exemple du chant du bruant des prés (Passerculus sandwichensis). Dans la population de l'île de Kent, au Nouveau-Brunswick, les individus sont suivis et enregistrés grâce à leurs bagues de couleur et la présence de microdialectes est solidement documentée. Nous avons recueilli et annoté 69 606 chants provenant de 52 individus et analysé ces données à l'aide d’une version récente de BirdNET. Nos résultats révèlent que BirdNET démontre une précision globale suffisante, prédisant correctement 81,9 % des chants, ce qui dépasse les résultats rapportés par ses développeurs. Toutefois, nous avons observé une variation considérable dans les scores de confiance et les taux de prédiction exactes entre les individus, ce qui suggère des biais potentiels. Cependant, nos recherches n'ont pas mis en évidence de variation entre les résultats des différents microdialectes, ce qui souligne la relative robustesse de l'algorithme. Nous avançons que la variation observée entre les individus est due au fait que certains d’entre eux chantent systématiquement plus près des microphones, résultant en des chants plus clairs donc plus faciles à identifier. Pour mieux comprendre le processus de prise de décision de BirdNET, nous avons tenté de produire des cartes d'activation de classe, qui constituent un outil précieux pour identifier les éléments d’un chant qui déterminent une prédiction. Cependant, il ne nous a pas été possible d’obtenir des cartes d’activation de classe d’après la version actuellement disponible du code de BirdNET sans avoir recours à des connaissances avancées en informatique. L'accès à des outils explicatifs adaptés aux innovations récentes dans les architectures de réseaux neuronaux 4 profonds serait crucial pour mieux interpréter les résultats et renforcer la confiance des utilisateurs. Nos résultats soulignent la nécessité de poursuivre les recherches sur la capacité de généralisation des réseaux neuronaux profonds pour la bioacoustique en utilisant des ensembles de données monospécifiques portant sur de plus longues périodes ou des aires de répartition géographique plus vastes. En outre, l'extension de cette étude à des espèces ayant des répertoires plus importants ou des différences plus subtiles entre le chant des individus pourrait nous informer davantage sur les limites et le potentiel des algorithmes d'apprentissage profond pour la détection et la classification acoustiques des espèces. En conclusion, notre étude démontre les performances prometteuses de BirdNET pour le traitement d'un large corpus de chants de bruants des prés, et confirme son potentiel en tant qu'outil précieux pour l'évaluation de la biodiversité aviaire. Les biais dus aux techniques d’enregistrement et la variation dans les taux de succès observés entre les individus méritent d'être étudiés plus en détail. / Machine learning, particularly deep neural networks, has gained prominence as a valuable tool in ecological studies and wildlife conservation planning. In the field of avian biodiversity assessment, deep neural networks have shown remarkable promise, particularly in acoustic species detection and classification. Despite their success, a critical knowledge gap exists concerning the generalization ability of these algorithms across intraspecific variation in bird song. This raises concerns about potential biases and misinterpretation of results. This study focuses on evaluating the performance of BirdNET, a deep neural network, in processing audio recordings characterized by significant intraspecific variation in the Savannah Sparrow (Passerculus sandwichensis) song. Savannah Sparrows are an ideal candidate for this investigation, given their well-studied population on Kent Island, New Brunswick, Canada. Each male sings a unique, unchanging song throughout its life, and the population exhibits well-documented geographical microdialects. We collected a large corpus of Savannah Sparrow songs using autonomous and focal recorders on Kent Island, yielding a total of 69,606 manually annotated songs from 52 different sparrows. We analyzed the audio data using BirdNET-Analyzer. The resulting confidence scores were used to assess the algorithm's performance across microdialects and individual birds. Our results revealed that BirdNET exhibited considerable overall accuracy, correctly predicting 81.9% of the songs, which surpassed the results reported by the developers of BirdNET. We observed variations in BirdNET's confidence scores among individual birds, suggesting potential biases in its classifications. However, our investigation indicated no evidence of distinct biases towards specific microdialects, highlighting the algorithm's relative robustness across these groups. We suspect that the variation observed amongst individuals is caused by the fact that some were singing consistently closer to microphones, yielding clearer songs. To gain insights into BirdNET's decision-making process, we sought to employ class activation maps, a valuable tool for identifying essential song elements contributing to species predictions. However, we were unable to produce class activation maps from the current version of BirdNET 6 without advanced computer science skills. Access to informative tools adapted to recent innovations in deep neural network architectures for bioacoustic applications is crucial for understanding and interpreting results better. Such tools would enhance user confidence and favour accountability for conservation decisions based on these predictions. Our findings underscore the need for further research investigating the generalization capacity of deep neural networks in bioacoustics on single-species datasets with more extensive intraspecific variation and broader geographical ranges. Additionally, expanding this investigation to species with larger song repertoires or more subtle inter-individual song differences could provide valuable insights into the limits and potential of deep learning algorithms for acoustic species detection and classification. In conclusion, our study demonstrates BirdNET's promising performance in processing a large corpus of Savannah Sparrow songs, highlighting its potential as a valuable tool for avian biodiversity assessment. Biases and variations in confidence scores observed across individual birds warrant further investigation.

Le nombre croissant de travaux réalisés ces dernières années a montré que la bioacoustique est particulièrement intéressante pour le suivi d’espèces discrètes. L’émergence de dispositifs d’enregistrement autonomes, associée à de nouvelles méthodes d’analyse, ont récemment participé à l’accroissement des études dans ce domaine. Au cours des 30 dernières années, le Loup gris (Canis lupus), mammifère carnivore aux mœurs discrètes connu pour ses hurlements de longue portée, a fait l’objet de nombreuses études acoustiques. Ces dernières visaient notamment à améliorer son suivi, qui s’avère complexe du fait des grandes capacités de déplacement des loups, de l’étendue de leurs territoires et de la diversité des milieux dans lesquels ils vivent. Cependant, la bioacoustique passive a jusqu’alors très peu été exploitée pour le suivi du Loup. C’est dans ce contexte que la présente thèse s’est organisée autour de trois axes de recherche. Les deux premiers axes portent sur l’apport de la bioacoustique passive pour le suivi du Loup gris en milieu naturel. En combinant des analyses acoustiques, statistiques et cartographiques, le premier objectif a été d’élaborer une méthode pour l’échantillonnage spatial de vastes zones d’étude, afin d’y détecter des hurlements de loups à l’aide de réseaux d’enregistreurs autonomes. Ce même dispositif a ensuite permis, dans un second temps, de tester la possibilité de localiser les loups grâce à leurs hurlements. Les expérimentations conduites en milieu de moyenne montagne (Massif des Vosges) et de plaine (Côtes de Meuse), sur deux zones d’étude de 30 km² et avec un réseau de 20 enregistreurs autonomes, ont permis de démontrer l’intérêt de la bioacoustique passive pour le suivi du Loup gris. En effet, près de 70% des émissions sonores (son synthétique aux propriétés similaires à celles de hurlements de loups) ont été détectés par au moins un enregistreur autonome en milieu de moyenne montagne et plus de 80% en milieu de plaine, pour des distances enregistreurs– source sonore atteignant respectivement plus de 2.7 km et plus de 3.5 km. Grâce à un modèle statistique et à un Système d’Information Géographique, la probabilité de détection des hurlements a pu être cartographiée sur les deux zones. En moyenne montagne, elle était forte à très forte (>0.5) sur 5.72 km² de la zone d’étude, contre 21.43 km² en milieu de plaine. Les sites d’émission ont été localisés avec une précision moyenne de 315 ± 617 (SD) m, réduite à 167 ± 308 (SD) m après l’application d’un seuil d’erreur temporelle défini d’après la distribution des données. Le troisième axe de travail porte quant à lui sur l’application d’indices de diversité acoustique pour estimer le nombre d’individus participant à un chorus et ainsi contribuer au suivi de l’effectif des meutes. Les valeurs obtenues pour les six indices (H, Ht, Hf, AR, M et ACI) étaient corrélées avec le nombre de loups hurlant dans les chorus artificiels testés. De bonnes prédictions de l’effectif ont été obtenues sur des chorus réels avec l’un de ces indices (ACI). L’influence de plusieurs biais sur la précision des prédictions de chacun des six indices a ensuite pu être étudiée, montrant que trois d’entre eux y étaient relativement peu sensibles (Hf, AR et ACI). Finalement, les résultats obtenus avec les enregistreurs autonomes montrent le potentiel des méthodes acoustiques passives pour la détection de la présence de loups mais aussi pour les localiser avec une bonne précision, dans des milieux contrastés et à de larges échelles spatiale et temporelle. L’utilisation des indices de diversité acoustique ouvre également de nouvelles perspectives pour l’estimation de l’effectif des meutes. Prometteuses, l’ensemble des méthodes émergeant de ce travail nécessite à présent quelques investigations complémentaires avant d’envisager une application concrète pour le suivi du Loup gris dans son milieu naturel / The growing number of studies carried out in recent years has shown that bioacoustics is particularly interesting for the monitoring of secretive species. The emergence of autonomous recording devices, combined with new methods of analysis, have recently contributed to the increase of studies in this field. Over the last 30 years, many bioacoustic studies have been developed for the Grey wolf (Canis lupus), a secretive large carnivore known for its howls spreading over distances up to several kilometers. These researches notably aimed to improve its monitoring, which is complex because of the strong wolf dispersal capacities over long distances, the large extent of their territories and the various natural contexts in which they live. In this context, this PhD thesis was organized around three research axes. The first two axes focused on the contribution of passive bioacoustics for the Grey wolf monitoring in the field. By combining acoustic, statistical and cartographic analysis, the first objective was to develop a spatial sampling method adapted to large study areas for the detection of wolf howls by using autonomous recorders. Then, the same protocol was used to investigate the possibility to localize wolves thanks to their howls. Field experimentations, conducted in mid-mountain (Massif des Vosges) and lowland (Côtes de Meuse) environments, in two study areas of 30 km² and with an array of 20 autonomous recorders, demonstrated the high potential of passive bioacoustics for the Grey wolf monitoring. Indeed, nearly 70% of broadcasts (synthetic sound with similar acoustic properties to howls) were detected by at least one autonomous recorder in mid-mountain environment and more than 80% in lowland environment, for sound source-recorders distances of up to 2.7 km and 3.5 km respectively. By using statistical model and Geographic Information System, the detection probability of wolf howls was modeled in both study areas. In the mid-mountain environment, this detection probability was high or very high (greater than 0.5) in 5.72 km² of the study area, compared with 21.43 km² in lowland environment. The broadcast sites were localized with an overall mean accuracy of 315 ± 617 (SD) m, reducing until 167 ± 308 (SD) m after setting a temporal error threshold defined from the data distribution. The third axe focused on the application of acoustic diversity indices to estimate the number of howling wolves in choruses and thus to contribute to pack size monitoring. Index values of the six indices (H, Ht, Hf, AR, M, and ACI) were positively correlated with the number of howling wolves in the artificial tested choruses. Interesting size predictions based on real choruses were obtained with one of the indices (ACI). The effects of several biases on the reference values for the acoustic indices were then explored, showing that three of them were relatively insensitive (Hf, AR and, ACI). Finally, results obtained with autonomous recorders confirm the real potential of passive acoustic methods for detecting the presence of wolves but also for localizing individuals with high precision, in contrasting natural environments, at large spatial and temporal scales. The use of acoustic diversity indices also opens new perspectives for estimating pack sizes. All of the promising methods emerging from this thesis require now further investigations before considering a concrete application for monitoring the Grey wolf in its natural environment