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Les nouvelles méthodes de séquençage de l'ADN offrent une grande quantité de marqueurs de la dynamique spatiale des espèces, qui peuvent nous permettre d'améliorer qualitativement nos modèles de réponse de la biodiversité aux changements environnementaux. Les modèles actuels sont basés essentiellement  sur l'établissement de relations statistiques entre occurrences d'espèces et variables environnementales (théorie de la niche). Ils manquent d'information sur les processus spatiaux (théorie neutre) et adaptatifs de la réponse (théorie de la sélection naturelle, principalement).  Les gènes sont des marqueurs de ces déplacements et de ces adaptations. Inférer des modèles sur la dynamique de la biodiversité à partir des données de génétique environnementale représente un nouvel enjeu pour la biologie des populations.

Il n'existe pourtant pas actuellement d'outil ou de théorie statistique intégrant en un seul modèle d'inférence les aspects spatiaux et environnementaux déterminant l'histoire de ces distributions d'espèces (et de gènes) pour relier les données génétiques à des variables mesurables de l’environnement, qu’elles soient géographiques, climatiques, ou socio-écosystémiques.

Les travaux du doctorant visent ainsi à développer, en collaboration, un outil d'inférence de modèles de démogénétique environnementale, et à exploiter plusieurs jeux de données. Le projet comporte trois phases :

I – la finalisation du développement d'un outil d'inférence , ainsi que la valorisation de l'outil sur plusieurs de jeux de données génétique – environnement - connectivité, sur des modèles insecte, plante et pathogènes du LabEx BASC ;

II – la réalisation, à partir des modèles inférés, de scénarios de réponses aux changements environnementaux et l'évaluation de services écosystémiques rendus par certaines pratiques ou aménagements territoriaux.