La modélisation en écologie est aujourd'hui une pratique scientifique de premier plan. Portée par l'avancement technologique, les modèles utilisés en sciences de l'environnement présentent une complexité grandissante. La complexification des modèles est une nécessité pour une variété d'études, mais elle peut être une source d'incompréhension, voire d'erreurs. Savoir gérer son implémentation apparaît donc nécessaire. Fort de ce constat, deux approches complémentaires se sont distinguées et furent étudiées dans ce travail de thèse. D'une part, il est possible de gérer la complexité a priori, en contraignant directement les hypothèses de construction et le formalisme du modèle par l'utilisation d'un cadre théorique. Une illustration de l'utilisation d'un schéma théorique, la théorie des Budgets Dynamiques d'Énergie, présente comment une description précise de l'effet des ultraviolets fut adjointe à un modèle de l'endosymbiose corallienne. Cette étude met en lumière leur possible rôle dans le blanchiment des coraux scléractiniaires. La gestion de la complexité pouvant aussi s'opérer a posteriori, c'est à dire une fois l'étape de construction passée. Ainsi, une méthodologie d'analyse statistique des sorties de modèles ayant pour but de permettre leur simplification fut établie. À titre d'exemple, cette méthode a été appliquée sur un modèle à micro-échelle de l'écosystème mésopélagique. Ne plus avoir la possibilité d'entreprendre une approche analytique de son modèle n'est donc pas une fatalité pour qui veut maitriser son outil, car une multitude d'approches permettent d'obtenir des informations toutes aussi intéressantes. / Ecological modelling is nowadays a leading topic. the models used in environmental science turn to be more and more complex. Driven by technological advancement, the models used in environmental sciences are increasingly complex. The complexity of models is a need for a variety of studies, but it can also be a source of misunderstanding, or even errors. How to manage its implementation is therefore necessary. With this in mind, two complementary approaches have been studied in this thesis. On the one hand, it is possible to manage the complexity textit a priori, by directly constraining the construction assumptions and formalism of the model using a theo- retical framework. An illustration of the use of a theoretical framework, the theory of Dynamic Energy Budgets, shows how an accurate description of the effect of ultraviolet was added to a model of scleractinian corals. This study enlightened their possible role in coral bleaching events. Managing complexity can also be carried out textit a posteriori, ie once the construc- tion phase is done. Thus, a simplification methodology using a statistical analysis of the model outputs was established . As an example, this method was applied on a micro- scale model of the mesopelagic ecosystem. Eventually, not being able of pursuing an analytical approach of the model is not inevitable for those who want to still mastering their model, it exists a multitude of tool who brings equally interesting informations.

Depuis le début des années 1960, la croissance de l'albacore fait l'objet d'une attention particulière tant dans le domaine de la recherche que pour la gestion des pêcheries. Dans l'océan Indien, la gestion du stock d'albacores, sous la juridiction le Commission Thonière de l'Océan Indien (CTOI), souffre de nombreuses incertitudes associées à la courbe de croissance actuellement considérée. En particulier, des lacunes subsistent dans notre connaissance des processus biologiques et écologiques élémentaires régulant la croissance. Leur connaissance est pourtant fondamentale pour comprendre la productivité des stocks et leur capacité de résistance à la pression de pêche et aux changements océanographiques en cours. À travers la modélisation, cette étude se propose d'améliorer les connaissances actuelles sur la croissance de la population d'albacore de l'océan Indien et de renforcer ainsi les avis scientifiques sur l'état du stock. Alors que la plupart des études sur la croissance de l'albacore s'appuient sur une seule source de données, nous avons mis en œuvre un modèle hiérarchique Bayésien qui exploite diverses sources d'informations sur la croissance, i.e. des estimations d'âge obtenues par otolithométrie, des analyses de progressions modales et les taux de croissance individuels issus du marquage-recapture, et intègre explicitement des connaissances d'experts et les incertitudes associées à chaque source de données ainsi qu'au processus de modélisation. En particulier, le modèle de croissance a été couplé un à modèle d'erreurs dans les estimations d'âge par otolithométrie apportant une amélioration significative des estimations d'âge et des paramètres de croissance en résultant et permettant une meilleure évaluation de la fiabilité des estimations. Les courbes de croissances obtenues constituent une avancée majeure dans la représentation du patron de croissance actuellement utilisé dans les évaluations de stock d'albacore. Elles démontrent que l'albacore présente une croissance en phases, caractérisée par une forte accélération en fin de phase juvénile. Cependant, elles n'apportent aucune information sur les mécanismes biologiques et écologiques à l'origine de ces phases de croissance. Afin de mieux comprendre les facteurs impliqués dans l'accélération de la croissance, nous avons mis en œuvre un modèle bio-énergétique s'appuyant sur les principes de la théorie des bilans dynamiques d'énergie (DEB). Deux hypothèses apparaissant comme les plus pertinentes ont été testées : (i) une faible disponibilité alimentaire liée à une forte compétition inter et intra-spécifique chez les jeunes albacores formant des bancs et (ii) un changement dans le régime alimentaire des adultes s'accompagnant de la consommation de proies plus énergétiques. Il apparait que ces deux hypothèses sont susceptibles d'expliquer, au moins partiellement, l'accélération de la croissance. / Since the early 1960s, the growth of yellowfin has been enjoyed a particular attention both in the research field and for fisheries management. In the Indian Ocean, the management of yellowfin stock, under the jurisdiction of the Indian Ocean Tuna Commission (IOTC), suffers from much uncertainty associated with the growth curve currently considered. In particular, there remain gaps in our knowledge of basic biological and ecological processes regulating growth. Their knowledge is however vital for understanding the stocks productivity and their resilience abilities to fishing pressure and oceanographic changes underway.Through modelling, this study aims to improve current knowledge on the growth of yellowfin population of the Indian Ocean and thus strengthen the scientific advice on the stock status. Whilst most studies on yellowfin growth only rely on one data source, we implemented a hierarchical Bayesian model that exploits various information sources on growth, i.e. direct age estimates obtained through otolith readings, analyzes of modal progressions and individual growth rates derived from mark-recapture experiments, and takes explicitely into account the expert knowledge and the errors associated with each dataset and the growth modelling process. In particular, the growth model was coupled with an ageing error model from repeated otolith readings which significantly improves the age estimates as well as the resulting growth estimates and allows a better assessment of the estimates reliability. The growth curves obtained constitute a major improvement of the growth pattern currently used in the yellowfin stock assessment. They demonstrates that yellowfin exhibits a two-stanzas growth, characterized by a sharp acceleration at the end of juvenile stage. However, they do not provide information on the biological and ecological mechanisms that lie behind the growth acceleration.For a better understanding of factors involved in the acceleration of growth, we implemented a bioenergetic model relying on the principles of Dynamic Energy Budget theory (DEB). Two major assumptions were investigated : (i) a low food availability during juvenile stage in relation with high intra and inter-specific competition and (ii) changes in food diet characterized by the consumption of more energetic prey in older yellowfin. It appears that these two assumption may partially explain the growth acceleration.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés aux appendiculaires, et plus particulièrement à l'espèce Oikopleura dioica, qui appartiennent au groupe du mésozooplancton. Toutes leurs particularités découlent principalement de leurs caractéristiques anatomiques et physiologiques : ils sécrètent une extra-structure, appelée logette, dans laquelle ils vivent dont ils contrôlent le contenu qualitatif et quantitatif en nourriture. Nous avons développé un modèle détaillant les processus liés à l'acquisition d'énergie chez Oikopleura dioica, à savoir la filtration, l'ingestion et l'assimilation. Le modèle proposé reproduit plusieurs données de la littérature, et notamment l'accumulation de nourriture dans la logette, tout en proposant une formulation originale de l'ingestion et de l'assimilation. Les résultats suggèrent qu'à de faibles valeurs de concentration alimentaire la taille des pelotes fécales n'ait pas la même proportionnalité par rapport à la taille de l'organisme qu'à des valeurs de concentration plus importantes. Egalement, il apparaît que la logette constitue une structure pouvant retarder d'une heure et demie le début de la perception d'une période de rupture alimentaire du milieu par l'organisme. En utilisant la théorie des budgets dynamiques d'énergie (DEB), nous avons élaboré un modèle standard ne représentant pas explicitement les logettes ni leurs effets sur les processus d'acquisition de l'énergie. Nous avons ensuite, sur la base de ce premier modèle sans logette, décliné une seconde version du modèle représentant explicitement les logettes ainsi que leurs effets sur les processus d'acquisition de l'énergie. / In this thesis, we studied the appendicularian, specifically the species Oikopleura dioica, which are members of the mesozooplankton group. Their particular features are due to their anatomical and physiological characteristics: they secrete an extra-corporal structure, called house, where they live and use as food reservoir. As such, they control its qualitative and quantitative content. We developed a model detailing the processes of filtration, ingestion and assimilation. We formulated an original mathematical representation of the physiology of this organism which integrates the current knowledge about the above-mentioned processes. The simulations results were used to investigate the mechanisms involved in the production of fecal pellets. The results suggest that the proportionality between fecal pellet size and organism size is not the same for low and high values of environmental food concentration. Moreover the house could delay of about one and half hours the organism perception of the beginning of an alimentary interruption.Using the Dynamic Energy Budget (DEB) theory, we developed a standard model which does not take into account the house production nor its impacts on energy acquisition processes. We then proposed a second version of the model which explicitly represents the houses and their effects on energy acquisition process. The results about sizes simulations are significantly different between the two model versions.