Les grands carnivores recolonisent l’Europe grâce à une augmentation des forêts et des populations d'ongulés sauvages ainsi que des mesures de conservation. Or, les carnivores entrent en interactions avec les activités humaines telles que l’élevage. Quantifier leur distribution peut aider à situer les impacts sur ces activités. Ces espèces sont très mobiles, difficiles à observer et vivent à de faibles densités. La modélisation de leur distribution présente plusieurs défis en raison 1) de leur détectabilité imparfaite, 2) de leur distribution dynamique dans le temps et 3) du suivi à grande échelle basé sur la collecte de données opportunistes sans mesure formelle de l'effort d'échantillonnage. Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur deux espèces de grands carnivores, le loup et le lynx boréal, pour développer les méthodologies liées à la modélisation de la distribution d’espèces. Nous avons exploré l’application des modèles d’occupancy dans le contexte du suivi des grands carnivores en Europe. Ces modèles établissent le lien entre la présence d’une espèce et l’environnement dans le but d’établir la proportion d'une zone d'étude que l’espèce occupe, tout en prenant en compte une détectabilité imparfaite.Plus précisément, nous avons d'abord évalué la dynamique de la distribution des loups en France de 1994 à 2016, tout en prenant en compte leur détection imparfaite. Nous avons montré l'importance de prendre en compte l’effort d'échantillonnage variant dans le temps et dans l'espace à l’aide de de modèles d’occupancy dynamique.Deuxièmement, comme des faux positifs peuvent être présents lors de la surveillance d'espèces rares, nous avons développé un modèle dynamique d’occupancy qui tenait compte simultanément des faux négatifs et des faux positifs pour analyser conjointement des données qui contenaient à la fois des détections certaines et des détections incertaines. L'analyse des données sur le lynx boréal dans les pays alpins a suggéré que l'incorporation de détections incertaines produisait des estimations des paramètres écologiques plus précises.Troisièmement, nous avons développé un modèle qui prenait en compte l'hétérogénéité de la détection tout en traitant les faux positifs. En appliquant notre nouvelle approche au loup en France, nous avons démontré que l'hétérogénéité de la détection du loup était principalement due à un effort d'échantillonnage hétérogène dans l'espace.Quatrièmement, pour traiter des sources de données multiples, nous avons développé un modèle de processus ponctuel de Poisson qui permettait l'inclusion de différentes sources de données lors de la construction des SDMs. Nous avons montré comment la combinaison des données sur la distribution permettait d’optimiser un suivi en répondant à la question de savoir quelle(s) source(s) d'information apporterait l’essentiel de l’information lors du suivi du lynx en Norvège.Cinquièmement, pour comprendre les mécanismes sous-jacents de la colonisation des loups en France, nous avons développé un cadre statistique pour estimer l'occupation spatio-temporelle et la dynamique des effectifs en utilisant le cadre de diffusion écologique. Nous avons montré le potentiel de notre approche pour prédire la distribution future potentielle du loup à court terme, un élément qui pourrait contribuer à cibler des zones de gestion ou se concentrer sur des zones de conflit potentiel.Dans l'ensemble, nos travaux montrent que les données opportunistes peuvent être analysées à l'aide de modèles de distribution d’espèces qui prennent en compte les contraintes liées au type de suivi utilisé pour produire les données. Nos approches peuvent être utilisées par les gestionnaires pour optimiser la surveillance des grands carnivores, cibler des zones de présence potentielles et contribuer à proposer des mesures destinées à atténuer les conflits. / Large carnivores are recovering in Europe, due to an increasing forest cover, ungulate population and conservation measures. Tthis return poses challenges as carnivores can interact with livestock farming. Assessing their distributions can help to predict and mitigate conflicts with human activities. Because large carnivores are highly mobile, elusive and live at very low density, modeling their distributions presents several challenges due to 1) their imperfect detectability, 2) their dynamic ranges over time and 3) their monitoring at large scales consisting of opportunistic data without a formal measure of the sampling effort. In this thesis, we focused on two carnivore species, wolves (Canis lupus) and Eurasian lynx (Lynx lynx), to develop the methodological aspects related to the modelling of species distributions. We considered the application of occupancy models in the context of monitoring large carnivores in Europe. These models allow the establishment of a link between the species’ presence and environmental covariates while accounting for imperfect detectability, in order to establish the proportion of a study area occupied by the species.We first assessed wolf range dynamics in France from 1994 to 2016, while accounting for species imperfect detection and showed the importance of accounting for time- and space-varying sampling effort using dynamic site-occupancy models.Second, acknowledging that false positives may occur when monitoring rare species, we showcased a dynamic occupancy model that simultaneously accounts for false negatives and positives to jointly analyze data that include both unambiguous detections and ambiguous detections. The analysis of data on the Eurasian lynx in Alpine countries suggested that incorporating ambiguous detections produced more precise estimates of the ecological parameters.Third, we developed a model accounting for heterogeneity in detection while dealing with false positives. Applying our new approach to a case study with grey wolves in France, we demonstrated that heterogeneity in wolf detection was due to a heterogeneous sampling effort across space.Fourth, to deal with multiple data sources, we developed a Poisson point process approach which allows the inclusion of different data sources when building SDMs. By doing so, we also answered the question about which source(s) of information would provide most of the information when monitoring the lynx in Norway.Fifth and finally, to understand the underlying mechanisms of the colonization of wolves in France, we developed a statistical framework for estimating spatiotemporal occupancy and abundance dynamics using the ecological diffusion framework. We demonstrated the potential of our approach to predict the potential future distribution of wolves in the short term, an element that could contribute to target management areas or focus on areas of potential conflict.Overall our work shows that opportunistic data can be analyzed with species distribution models that control for issues linked to the type of monitoring used to produce the data. Our approaches have the potential for being used by decision-makers to optimize the monitoring of large carnivores and to target sites where carnivores are likely to occur and mitigate conflicts.

Face à l’érosion globale de la biodiversité des écosystèmes aquatiques continentaux, l’identification des mesures de gestion les plus urgentes à mettre en place est cruciale. En s’appuyant sur une approche innovante et multi-facettes de la diversité, les priorités de conservation pour les assemblages de poissons de rivière ont pu être déterminées à l’échelle de la France. La durabilité de ces priorités de conservation face aux principales composantes des changements globaux a ensuite été évaluée afin d’identifier les zones qui protégeront efficacement la biodiversité actuelle dans le futur. La méthodologie développée a finalement été appliquée au réseau hydrographique du département du Pas-de-Calais dans le but d’identifier précisément les priorités locales de conservation et de restauration. Ces outils pourront par la suite être utilisés comme support d’aide à la décision et adaptés selon les besoins des gestionnaires des milieux aquatiques. / The global loss of biodiversity affects freshwater ecosystems, making it crucial to identify the priority management actions in order to protect freshwater biodiversity in an effective and sustainable way. Based on an innovative multi-faceted framework of diversity, the spatial priorities for the conservation of stream fish assemblages have been identified at the scale of France. Their robustness to several drivers of global changes has then been assessed to identify the areas that are likely to efficiently protect the present-day biodiversity in the future. The methodological framework proposed herein has finally been applied to the river network of the Pas-de-Calais department located in northern France to accurately identify the local conservation and restoration priorities. These management tools can be used to support the establishment of management actions in accordance with the needs of the local environmental decision-makers.

L’écologie du Desman des Pyrénées (Galemys pyrenaicus), mammifère semi-aquatique endémique de la péninsule ibérique et des Pyrénées, demeure encore très peu connue. Les objectifs de cette thèse, dans le cadre d’un Plan National d’Actions, ont été d’identifier les variables environnementales agissant sur la répartition de l’espèce à différentes échelles spatiales, en considérant sa détectabilité imparfaite (i.e. fausses absences et fausses présences). Une probabilité de détection élevée, mais spatialement hétérogène à l’échelle des Pyrénées françaises, a été mise en évidence. La distribution du Desman des Pyrénées s’est également révélée spatialement structurée et majoritairement influencée par des facteurs propres aux milieux aquatiques, mais en forte régression depuis les années 80. Ces résultats ont permis de proposer des mesures de conservation pour cette espèce menacée. / The ecology of the Pyrenean desman (Galemys pyrenaicus), a small semi-aquatic mammal endemic to the Iberian Peninsula and the Pyrenees, remains still largely unknown. The aim of this PhD thesis conducted within the framework of a National Action Plan was to identify the environmental variables influencing the Desman distribution at various spatial scales, by accounting for its imperfect detection (i.e. false absences and false presences). A high, but spatially heterogeneous at the French Pyrenees extent, probability of detection was highlighted. The distribution of the Pyrenean Desman was also emphasized to be spatially structured and mainly influenced by aquatic factors, but severely contracting for the last 25 years. These results enabled to suggest conservation measures for this endangered species.