Résumé
Les écosystèmes sont des objets encore mal compris et impossible à prédire. L’une des raisons de cette situation inconfortable, pour nous qui en dépendons, tient dans le fait que les écosystèmes ne sont ni tout à fait inertes, ni tout à fait vivants, mais bien une sorte de troisième état incompris. Une façon de s’attaquer au problème consiste à développer des modèles « intégrés » capables d’articuler entre elles les composantes physicochimiques et biologiques de l’écosystème. Souvent par le passé, de telles tentatives de modélisation intégrées se sont concentrées sur les bilans de matières ou d’énergie de l’écosystème (e.g. approche thermodynamique, (Odum, 1968)), ou sur les réseaux d’interaction des communautés d’espèces (approche biomathématique (Thébault et al., 2006), voire évolutive), mais rarement les deux simultanément. J’exposerai une autre piste de modélisation intégrée de l’écosystème, s’inspirant de l’approche DS² (pour Système Dynamique avec une Structure Dynamique, (Godin, 2000)), et des grammaires sur graphes. En plus d’offrir une formalisation appropriée à la modélisation d’écosystèmes, ces approches permettent de rendre compte de leurs nombreux changements (non stationnaires). Nous savons, en effet, que l’écosystème a de bonnes chances d’être hors-équilibre, et soumis à une certaine « évolution » (certainement très différente de celle de ses populations). De tels modèles ont déjà donné des résultats encourageants sur des paysages (Gaucherel et al., 2012) et je l’illustrerai sur des écosystèmes idéaux tels que des colonies d’insectes sociaux