Les réseaux écologiques visent à maintenir la biodiversité et les processus écologiques en protégeant les habitats et les liens entre eux. En considérant le rôle fonctionnel du paysage, ce concept permet d'intégrer la viabilité écologique et les activités humaines pour favoriser une gestion durable du territoire. Bien que les réseaux écologiques partagent le même objectif général, plusieurs approches peuvent être utilisées pour délimiter leurs composantes. Le choix d'approche est une source majeure d'incertitude et a des implications sur la configuration spatiale, la valeur écologique et la facilité d'implantation des réseaux obtenus. Dans le cadre de ce mémoire, différentes approches de conception de réseaux écologiques ont été appliquées sur le territoire du bassin versant de la rivière Saint-François (8 700 km[indice supérieur 2]) au Québec.Les approches utilisées sont basées sur des stratégies de modélisation monospécifiques, multispécifiques ou paysagères.Les réseaux écologiques ont ensuite été évalués quantitativement à l'aide d'indicateurs écologiques, économiques et sociaux afin de caractériser l'impact des différentes approches de conception sur la performance relative des réseaux.Les résultats obtenus montrent que le choix d'approche a une influence directe sur la configuration spatiale et la performance des réseaux. Ces résultats sont également mis en relation avec les objectifs poursuivis par l'implantation de réseaux écologiques, l'échelle spatiale et l'utilisation du territoire. Le cadre d'évaluation développé s'avère un outil prometteur pour permettre d'atténuer l'incertitude associée au choix d'approche et faciliter l'intégration des priorités des acteurs locaux et des objectifs de gestion territoriale dans la conception des réseaux écologiques.

Les interactions entre micro-organismes sous-tendent de nombreux services écosystémiques, y compris la régulation des maladies des plantes cultivées. Un acteur de cette régulation est le pathobiome, défini comme le sous-ensemble des micro-organismes associés à une plante hôte en interaction avec un agent pathogène. L'un des défis actuels consiste à reconstruire les pathobiomes à partir de données de metabarcoding, pour identifier des agents potentiels de biocontrôle et pour surveiller en temps réel leurs réponses aux changements environnementaux. Plusieurs verrous méthodologiques doivent cependant être levés pour atteindre ces objectifs. Tout d’abord, il n’existe pas de consensus concernant l’approche bioinformatique la plus fiable pour déterminer l’identité et l’abondance des micro-organismes présents dans les échantillons végétaux. De plus, les réseaux microbiens construits avec les méthodes actuellement disponibles sont des réseaux d’associations statistiques entre des comptages de séquences, non directement superposables aux réseaux d’interactions (ex : compétition, parasitisme) entre micro-organismes. L’objectif de la thèse était donc de déterminer les approches bioinformatiques et statistiques les plus pertinentes pour reconstruire des réseaux d’interactions microbiennes à partir de données de metabarcoding. Le modèle d’étude était la vigne (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) et l’oïdium de la vigne, Erysiphe necator. Nous avons tout d’abord déterminé l’approche bioinformatique la plus adaptée pour identifier la communauté fongique associée à ce pathogène, en comparant la capacité de 360 pipelines à retrouver la composition d’une communauté artificielle de 189 souches fongiques. DADA2 est apparu comme l’outil le plus performant. Nous avons ensuite évalué l’influence de la pratique culturale (viticulture conventionnelle vs. biologique) sur les communautés fongiques des feuilles et évalué le niveau de réplicabilité des réseaux microbiens construits avec une méthode d’inférence classique, SparCC. La réplicabilité était très faible, jetant ainsi un doute sur l’utilité de ces réseaux pour le biocontrôle et la biosurveillance. Nous avons donc utilisé une nouvelle approche statistique, le modèle PLN, qui permet de prendre en compte la variabilité environnementale, pour explorer finement le pathobiome d’Erysiphe necator. Les interactions microbiennes prédites par le modèle sont en cours de comparaison avec des expériences de confrontations de levures en co-cultures. Une approche alternative, HMSC, a également été testée sur un autre modèle biologique et certaines prédictions ont été confrontées avec succès aux données de la littérature. Les réseaux microbiens, sous réserve d’amélioration des méthodes de reconstruction, pourraient donc être utilisés pour capturer les signaux des interactions biotiques dans le pathobiome. / Interactions between microorganisms underpin many ecosystem services, including the regulation of crop diseases. An actor in this regulation is the pathobiome, defined as the subset of microorganisms associated with a host plant in interaction with a pathogen. One of the current challenges is to reconstruct pathobiomes from metabarcoding data, in order to identify potential biocontrol agents and to monitor in real time their responses to environmental changes. However, several methodological hurdles must be overcomed to achieve these objectives. First, there is no consensus on the most reliable bioinformatics approach to determine the identity and abundance of microorganisms present in plant samples. In addition, microbial networks built with currently available methods are networks of statistical associations between sequence counts, not directly related to networks of interactions (e. g. competition, parasitism) between microorganisms. The objective of the thesis was therefore to determine the most relevant bioinformatics and statistical approaches to reconstruct microbial interaction networks from metabarcoding data. The study system was grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) and the fungal agent of grapevine powdery mildew Erysiphe necator. First, we determined the most appropriate bioinformatics approach to identify the fungal community associated with this pathogen, by comparing the ability of 360 pipelines to recover the composition of an artificial community of 189 fungal strains. DADA2 has emerged as the most powerful tool. We then evaluated the influence of the cropping system (conventional vs. organic viticulture) on foliar fungal communities and assessed the level of replicability of microbial networks built with a standard inference method, SparCC. Replicability was very low, casting doubt on the usefulness of these networks for biocontrol and biomonitoring We therefore used a new statistical approach, the PLN model, which allows us to take into account environmental variability, to finely explore the pathobiome of Erysiphe necator. The microbial interactions predicted by the model are being compared with experiments confronting yeasts in co-cultures. An alternative approach, HMSC, was also tested on another biological model and some predictions were successfully compared with the data in the literature. Microbial networks, provided improved reconstruction methods, could therefore be used to capture signals of biotic interactions in the pathobiome.

Le développement d'infrastructures linéaires de transport conduit, à toutes les échelles, à une artificialisation du territoire et au morcellement du milieu naturel. La fragmentation du paysage est un processus spatial qui s'accompagne d'une diminution progressive de la connectivité entre les différents éléments nécessaires au bon déroulement des processus écologiques. Ainsi, le maintien d'un bon niveau de connectivité entre les habitats naturels, s'il est compatible avec les activités humaines, est devenu un enjeu majeur pour la préservation de la biodiversité. En mobilisant des méthodes empruntées à la théorie des graphes et à l'écologie du paysage, la thèse cherche à démontrer l'intérêt de la modélisation des réseaux écologiques par les graphes paysagers, dans l'analyse des impacts des infrastructures à l'échelle régionale. Cette démarche, fondée sur la modélisation, a permis de démontrer l'influence du réseau écologique du chevreuil dans la localisation des collisions entre les individus de cette espèce et les véhicules empruntant le réseau de la DIR est en Franche-Comté. Le travail a également permis de proposer un cadre méthodologique pour localiser l'impact potentiel de la branche est de la LGV Rhin-Rhône sur la distribution d'une espèce, et estimer la distance de perturbation de cette infrastructure. Enfin, deux démarches sont proposées pour évaluer quantitativement et hiérarchiser des aménagements afin d'éviter ou d'atténuer ces impacts. Les résultats montrent la pertinence de l'intégration des réseaux écologiques dans les études d'impacts des infrastructures de transport.

Dans le cadre de la transition énergétique, le gouvernement Français prévoit la constructionde huit parcs éoliens en mer (offshore) le long des côtes Manche-Atlantique parmi lesquels le futurparc éolien au large de Courseulles-sur-mer. A ce jour, il n’existe pas d’étude globale et intégrée deseffets de la construction et de l’exploitation de ces parcs sur l’écosystème. L’innovation principale decette thèse a donc été de poser les bases d’une approche écosystémique des Energies MarinesRenouvelables (EMR) à travers l’exemple du futur parc éolien de Courseulles-sur-mer. Pour ce faire,une combinaison d’outils de modélisation a été utilisée afin de : 1) caractériser le fonctionnement etla structure de l’écosystème du site d’implantation du parc ; 2) tester des scénarios d’évolutionpossible du fonctionnement trophique du système. Ainsi, un modèle de réseau trophique et troisscénarios ont été construits afin d’analyser les conséquences de l’effet récif et réserve générées par leparc sur l’écosystème. Les indices de l’analyse des réseaux écologiques ainsi que d’autres indices telsque le niveau trophique moyen ont été analysés afin de caractériser le fonctionnement du système.Toutefois, conscient que cet écosystème est menacé par de multiples pressions, il estnécessaire de comprendre comment ces activités humaines vont interagir entre elles et quelles sontleurs conséquences sur l’écosystème dans un contexte de changements globaux. Ainsi, une visionglobale des impacts cumulés a également été développée grâce à un autre type de modélisation appelé'modélisation qualitative’ ou en ‘digraphe orienté’. Les résultats ont mis en évidence des changementsdans la structure et le fonctionnement de l’écosystème après la mise en place du parc éolien. Lesrésultats de ces modèles pourraient être utilisés dans la définition de mesures de suivi aprèsl’installation du parc et dans l’évaluation de la nécessité de mettre en place des mesures decompensation. Enfin, les modèles qualitatifs pourraient également servir d’outils de communicationavec le public et ainsi permettre une meilleure appropriation des projets EMR. / As part of the energy transition, the French government is planning the construction of eightOffshore Wind Farms (OWF) along the English Channel and Atlantic coasts including the Courseulles-sur-mer OWF. Until now, there is no holistic study on the OWF construction and operation effects onan ecosystem taken as a whole. This thesis is the first study to lay the foundations for an ecosystemapproach of Marine Renewable Energy (MRE) through the Courseulles-sur-mer OWF example. For thata combination of innovative modelling tools was applied to 1) characterise the ecosystem structureand functioning before the OWF construction; 2) simulate the impacts of this future OWF on theecosystem structure and functioning. A food-web model and three scenarios were constructed toinvestigate the “reef” and “reserve” effects induced by the OWF on the ecosystem. Ecological NetworkAnalysis indices, other ecosystem attributes and Mean Trophic Level were derived to investigate theecosystem health and state.However, being aware that this ecosystem is threatened by multiple perturbations, there is aneed to understand how human activities interact to influence ecosystem functioning in a long termclimate change context. Thus, a holistic view of cumulated impacts on the Courseulles-sur-mer’ecosystem through the use of an oriented signed digraph was also developed. Results highlighted acombination of significant changes in the food-web structure and ecosystem functioning. These resultscan play a vital role in both decision making by improving long term planning for the marineenvironment but also as tool for communication with the public and so contribute to a betteracceptability of MRE project.

Nous pouvons trouver des propriétés structurelles similaires dans presque tous les réseaux trophiques (ensemble d’interactions de prédation). L'existence de ces invariants suggère qu’il serait possible, pour chaque réseau trophique, de déterminer des paramètres généraux qui décrivent sa structure. Il serait également possible de faire le cheminement inverse, soit à partir de paramètres généraux, d’obtenir une structure de réseau qui respecte ces invariants. C’est ainsi que fonctionnent les modèles génératifs, qui prédisent une structure à partir de paramètres généraux. Cependant, les modèles génératifs peuvent générer des structures de réseau qui diffèrent des données empiriques, parce qu'ils intègrent différentes hypothèses sur les mécanismes qui façonnent les réseaux trophiques, et donc sur les paramètres généraux qui doivent être utilisés. Dans ce mémoire, j’étudie l'effet de la pondération de la stabilité à l'aide du paramètre sigma (écart-type maximum des forces d’interactions qu’il ne faut pas dépasser si l’on veut que le réseau d’espèces reste stable) sur la distribution des propriétés de réseau obtenues par différents modèles génératifs. En effet, en donnant une plus grande importance aux réseaux dont la structure est a priori stable (potentiellement plus proche de celles retrouvées dans la nature) on pourrait corriger les prédictions des modèles en rapprochant leurs résultats des données empiriques. Le principe de correction fait ici référence à l’utilisation des probabilités par les modèles génératifs : la correction est la modification de ces probabilités en faveur des réseaux stables afin qu’ils soient sur-représentés dans les données générées. Notre hypothèse est donc que la pondération de la stabilité pourrait améliorer les prédictions des modèles génératifs. Les modèles génératifs étudiés ici sont les modèles de cascade, de niche et de hiérarchie emboîtée. Notre principale conclusion est que, de manière contre-intuitive, la pondération de la stabilité n’améliore pas la différence entre les structures de réseaux empiriques et celles des réseaux générés par les mo-dèles. Nos résultats montrent que pour les réseaux étudiés, la plus grande différence entre les réseaux trophiques modélisés par les modèles génératifs et les réseaux empiriques est la nature du modèle et non la correction par la pondération de la stabilité. Cela suggère que ces modèles prédisent la structure à partir d’un nombre de paramètres insuffisants, où de paramètres ne représentant qu’une fraction de la structure du réseau. Le modèle de niche présente la prédiction la plus proche des données empiriques, mais seulement pour les réseaux comptant jusqu'à 20 espèces. Cette étude souligne donc le long chemin qu'il nous reste à parcourir avant de pouvoir représenter les réseaux trophiques de façon réaliste à partir de modèles génératifs simples. / We can find similar structural properties in almost every food web. The existence of these invariants suggests that it could be possible for each food web to determine general parameters. The reverse case also works, i.e. from general parameters, to obtain a network structure. This is how generative models work, they predict a structure from general parameters. However, the network structures obtained from generative models differ from empirical data, because they incorporate different assumptions about the mechanisms that shape food webs and thus the gen-eral parameters used. In this study, I’ll investigate the effect of weighting stability using the sigma parameter (maximum standard deviation of interaction forces that should not be exceeded if the species network is to remain stable). I’m studying its effect on the distribution of network prop-erties obtained by different generative models. Indeed, by giving greater importance to networks whose structure is stable, one could correct the predictions of the models by bringing their results closer to the empirical data. The correction is the modification of these probabilities in favor of stable networks so that they are more easily chosen by the model. Our hypothesis is therefore that weighting stability could improve the predictions of the cascade, niche and nested hierarchy models. Our main conclusion is that stability weighting does not improve the difference between empirical and model-generated network structures. Our results show that for the networks stud-ied, the biggest difference between food webs modeled by generative models and empirical net-works is the nature of the model and not the correction by stability weighting. This suggests that these models predict structure from an insufficient number of parameters or from parameters that represent only a fraction of the network structure. The niche model shows the closest pre-diction to the empirical data, but only for networks with up to 20 species. This study highlights the long way to go before we can realistically represent food webs using generative models.

Le domaine de l’écologie des réseaux est encore limité dans sa capacité à faire des inférences mondiales à grande échelle. Ce défi est principalement dû à la difficulté d’échantillonnage des interactions sur le terrain, entraînant de nombreuses « lacunes » en ce qui concerne la couverture mondiale des données. Cette thèse adopte une approche « centrée sur les méthodes » de l’écologie des réseaux et se concentre sur l’idée de développer des outils pour aider à combler les lacunes en matière de données en présentant la prédiction comme une alternative accessible à l’échantillonnage sur le terrain et introduit deux « outils » différents qui sont prêts à poser des questions à l’échelle mondiale. Le chapitre 1 présente les outils que nous pouvons utiliser pour faire des prédictions de réseaux et est motivé par l’idée selon laquelle avoir la capacité de prédire les interactions entre les espèces grâce à l’utilisation d’outils de modélisation est impératif pour une compréhension plus globale des réseaux écologiques. Ce chapitre comprend une preuve de concept (dans laquelle nous montrons comment un simple modèle de réseau neuronal est capable de faire des prédictions précises sur les interactions entre espèces), une évaluation des défis et des opportunités associés à l’amélioration des prédictions d’interaction et une feuille de route conceptuelle concernant l’utilisation de modèles prédictifs pour les réseaux écologiques. Les chapitres 2 et 3 sont étroitement liés et se concentrent sur l’utilisation de l’intégration de graphiques pour la prédiction de réseau. Essentiellement, l’intégration de graphes nous permet de transformer un graphe (réseau) en un ensemble de vecteurs, qui capturent une propriété écologique du réseau et nous fournissent une abstraction simple mais puissante d’un réseau d’interaction et servent de moyen de maximiser les informations disponibles. dispo- nibles à partir des réseaux d’interactions d’espèces. Parce que l’intégration de graphes nous permet de « décoder » les informations au sein d’un réseau, elle est conçue comme un outil de prédiction de réseau, en particulier lorsqu’elle est utilisée dans un cadre d’apprentissage par transfert. Elle s’appuie sur l’idée que nous pouvons utiliser les connaissances acquises en résolvant un problème connu. et l’utiliser pour résoudre un problème étroitement lié. Ici, nous avons utilisé le métaweb européen (connu) pour prédire un métaweb pour les espèces canadiennes en fonction de leur parenté phylogénétique. Ce qui rend ce travail particulière- ment passionnant est que malgré le faible nombre d’espèces partagées entre ces deux régions, nous sommes capables de récupérer la plupart (91%) des interactions. Le chapitre 4 approfondit la réflexion sur la complexité des réseaux et les différentes ma- nières que nous pourrions choisir de définir la complexité. Plus spécifiquement, nous remet- tons en question les mesures structurelles plus traditionnelles de la complexité en présentant l’entropie SVD comme une mesure alternative de la complexité. Adopter une approche phy- sique pour définir la complexité nous permet de réfléchir aux informations contenues dans un réseau plutôt qu’à leurs propriétés émergentes. Il est intéressant de noter que l’entropie SVD révèle que les réseaux bipartites sont très complexes et ne sont pas nécessairement conformes à l’idée selon laquelle la complexité engendre la stabilité. Enfin, je présente le package Julia SpatialBoundaries.jl. Ce package permet à l’utili- sateur d’implémenter l’algorithme de wombling spatial pour des données disposées de manière uniforme ou aléatoire dans l’espace. Étant donné que l’algorithme de wombling spatial se concentre à la fois sur le gradient et sur la direction du changement pour un paysage donné, il peut être utilisé à la fois pour détecter les limites au sens traditionnel du terme ainsi que pour examiner de manière plus nuancée la direction des changements. Cette approche pourrait être un moyen bénéfique de réfléchir aux questions liées à la détection des limites des réseaux et à leur relation avec les limites environnementales. / The field of network ecology is still limited in its ability to make large-scale, global inferences. This challenge is primarily driven by the difficulty of sampling interactions in the field, leading to many ‘gaps’ with regards to global coverage of data. This thesis takes a ’methods-centric’ approach to network ecology and focuses on the idea of developing tools to help with filling in the the data gaps by presenting prediction as an accessible alternative to sampling in the field and introduces two different ’tools’ that are primed for asking questions at global scales. Chapter 1 maps out tools we can use to make network predictions and is driven by the idea that having the ability to predict interactions between species through the use of modelling tools is imperative for a more global understanding of ecological networks. This chapter includes a proof-of-concept (where we show how a simple neural network model is able to make accurate predictions about species interactions), an assessment of the challenges and opportunities associated with improving interaction predictions, and providing a conceptual roadmap concerned with the use of predictive models for ecological networks. Chapters 2 and 3 are closely intertwined and are focused on the use of graph embedding for network prediction. Essentially graph embedding allows us to transform a graph (net- work) into a set of vectors, which capture an ecological property of the network and provides us with a simple, yet powerful abstraction of an interaction network and serves as a way to maximise the available information available from species interaction networks. Because graph embedding allows us to ’decode’ the information within a network it is primed as a tool for network prediction, specifically when used in a transfer learning framework, this builds on the idea that we can take the knowledge gained from solving a known problem and using it to solve a closely related problem. Here we used the (known) European metaweb to predict a metaweb for Canadian species based on their phylogenetic relatedness. What makes this work particularly exciting is that despite the low number of species shared between these two regions we are able to recover most (91%) of interactions. Chapter 4 delves into thinking about the complexity of networks and the different ways we might choose to define complexity. More specifically we challenge the more traditional structural measures of complexity by presenting SVD entropy as an alternative measure of complexity. Taking a physical approach to defining complexity allows us to think about the information contained within a network as opposed to their emerging properties. Interest- ingly, SVD entropy reveals that bipartite networks are highly complex and do not necessarily conform to the idea that complexity begets stability. Finally, I present the Julia package SpatialBoundaries.jl. This package allows the user to implement the spatial wombling algorithm for data arranged uniformly or randomly across space. Because the spatial wombling algorithm focuses on both the gradient as well as the direction of change for the given landscape it can be used both for detecting boundaries in the traditional sense as well as a more nuanced look at at the direction of changes. This approach could be a beneficial way with which to think about questions which relate to boundary detection for networks and how these relate to environmental boundaries.

L’accélération du processus d’urbanisation, constatée à l’échelle mondiale depuis les dernières décennies, conduit à une artificialisation progressive des milieux naturels. La construction d’infrastructures de transport ou de nouveaux bâtiments fragmente les paysages de manière irréversible et cause une réduction des habitats écologiques et de leur connectivité. Le maintien de la fonctionnalité des réseaux écologiques, s’intègre désormais dans les politiques d’aménagement du territoire ou d’urbanisme soucieuses de la préservation de la biodiversité.En se focalisant plus particulièrement sur les évolutions urbaines à l’horizon 2030 dans l’Aire Urbaine de Besançon (développement résidentiel et variations de trafic routier), cette thèse cherche à évaluer l’impact potentiel des formes d’urbanisation sur la connectivité des réseaux écologiques des espèces animales. Ce travail de recherche privilégie l’approche par la modélisation en s’inscrivant à la fois dans le champ de la géographie théorique et quantitative et de l’écologie du paysage.L’application de cette démarche se fait en trois étapes : (1) simuler le développement résidentiel et ses évolutions de trafic associées à l’horizon 2030, à l’aide de cinq scénarios prospectifs présentant des formes urbaines différenciées ; (2) modéliser les réseaux écologiques de plusieurs espèces animales avec des graphes paysagers construits à partir de cartes d’occupation du sol et de données écologiques ; et (3) évaluer les impacts potentiels de chaque scénario sur les réseaux écologiques à partir de ces graphes à l’aide de métriques de connectivité, par mesure de la perte de connectivité imputable à chaque scénario de développement résidentiel.Les résultats obtenus montrent que les formes de villes denses et compactes, contrairement aux villes étalées, sont celles qui favorisent le mieux le maintien des connectivités écologiques pour la plupart des groupes d’espèces analysés. Des analyses plus approfondies mettent en avant la contribution importante des variations de trafic aux impacts écologiques de chaque scénario.D’après les analyses de sensibilité effectuées, le modèle utilisé est robuste, ce qui montre l’intérêt de la modélisation dans le processus d’aide à la décision pour la protection environnementale et la planification urbaine afin de penser la ville de demain de manière durable. / The global increase of urbanization during the past decades have induced a progressive artificialization of natural environments. The building of transport infrastructures and new housings causes a landscape fragmentation in an irreversible way and a strong decrease of the connectivity of ecological habitats. Maintaining the functionality of ecological networks is becoming a major goal of sustainable urban planning policies. With a special focus on urban evolutions in the horizon 2030 in the urban area of Besançon in eastern France (residential development and road traffic evolutions), this thesis aims to assess the potential impact of urban forms on landscape connectivity of animal species’ ecological networks. This research work promotes a modelling approach both on the field of theoretical and quantitative geography and landscape ecology.This approach follows three main steps: (1) simulating residential development and its associated road traffic changes using five prospective scenarios of differentiated urban forms; (2) modelling landscape graphs of various animal species using land-cover maps and ecological data; (3) assessing the potential impacts of each scenario on ecological networks from these graphs using connectivity metrics, with measures of the connectivity decrease attributable to each residential development scenario. Contrary to sprawled cities, the results show that compact and dense urban forms best promote the maintenance of ecological connectivity for the majority of species groups. Further analysis highlights the great contribution of road traffic evolutions regarding the ecological impacts of each scenario.According to some sensitivity analysis, the model used is quite robust. It demonstrates the interest of modelling in the decision-making process for environmental conservation and urban planning to think out the city of tomorrow in a sustainable way.

Le paysage constitue à la fois un cadre de vie pour les populations humaines et un support du cycle de vie des espèces animales. Les modifications du paysage induites par les dynamiques d’occupation du sol se répercutent sur ces deux dimensions, l’une esthétique et l’autre écologique. Ces logiques étant généralement étudiées dans des champs disciplinaires différents, peu de recherches ont porté sur la manière dont elles s’articulent selon les modifications des structures paysagères.Ce travail cherche donc à modéliser de manière rétrospective la coévolution spatiale des fonctions esthétique et écologique du paysage à partir de métriques spatiales basées sur des données d’occupation du sol. Il se focalise sur les changements intervenus dans les franges urbaines de deux agglomérations françaises (Besançon et Paris) durant les 30 dernières années.La démarche adoptée a d’abord visé à modéliser, à partir des données d’occupation du sol, (1)les préférences paysagères d’un ensemble d’individus et (2) la connectivité écologique pour un ensemble d’espèces animales. En mobilisant de manière complémentaire des analyses statistiques multivariées et des analyses spatiales, le cœur du travail a ensuite consisté à étudier comment ces deux fonctions ont évolué de manière convergente ou divergente au cours du temps. Les résultats donnent de nouveaux éléments de compréhension des relations entre esthétique et écologie du paysage et amènent à s’interroger sur l’intérêt de la modélisation spatiale pour une gestion du paysage conciliant la préservation du cadre de vie des habitants et la conservation de la biodiversité. / Landscape is both a backdrop to the lives of human populations and a medium for the life cycle of animal species. Landscape changes induced by land-use and land-cover dynamics affect both these dimensions, the one aesthetic, and the other ecological. Because these rationales areusually studied within different disciplines, little research has been done into how the two clashor combine as and when landscape structures change. This work seeks therefore to model the spatial co-evolution of the aesthetic and ecological functions of landscape retrospectively usingspatial metrics based on land-cover data. It focuses on changes in the urban fringes of two French cities (Paris and Besançon) over the last 30 years. The approach attempts first to use land-cover data to model (1) the landscape preferences of a set of individuals and (2) the ecological connectivity of a set of animal species. Drawing on both multivariate statistical analysis and spatial analysis, the core of this work consists in investigating how the two functions have evolved in convergent or divergent ways over time. The results provide fresh insight into the relationship between landscape aesthetics and landscape ecology and raise questions about the value of spatial modelling for a landscape management approach that endeavours to reconcile the preservation of residents’ living environments and the conservationof biodiversity.