À l’origine, ce sont des difficultés en biologie évolutive qui ont motivé cette thèse. Après des
décennies à tenter de trouver une théorie basée sur la sélection capable de prédire la diversité
génomique, les théoriciens n’ont pas trouvé d’alternatives pratiques à la théorie neutre. Après
avoir étudié la relation entre la spéciation et la diversité (Annexes A, B, C), j’ai conclu que
l’approche traditionnelle pour construire des théories serait difficile à appliquer au problème
de la biodiversité. Prenons par exemple le problème de la diversité génomique, la difficulté
n’est pas que l’on ignore les mécanismes impliqués, mais qu’on ne réussit pas à construire
de théories capable d’intégrer ces mécanismes. Les techniques en intelligence artificielle, à
l’inverse, réussissent souvent à construire des modèles prédictifs efficaces justement là où les
théories traditionnelles échouent. Malheureusement, les modèles bâtis par les intelligences arti-
ficielles ne sont pas clairs. Un réseau de neurones peut avoir jusqu’à un milliard de paramètres.
L’objectif principal de ma thèse est d’étudier des algorithmes capable de réviser les théories
écologiques. L’intégration d’idées venant de différentes branches de l’écologie est une tâche
difficile. Le premier défi de ma thèse est de trouver sous quelle représentation formelle les
théories écologiques doivent être encodées. Contrairement aux mathématiques, nos théories
sont rarement exactes. Il y a à la fois de l’incertitude dans les données que l’on collecte, et un
flou dans nos théories (on ne s’attend pas à que la théorie de niche fonctionne 100% du temps).
Contrairement à la physique, où un petit nombre de forces dominent la théorie, l’écologie a un
très grand nombre de théories. Le deuxième défi est de trouver comment ces théories peuvent
être révisées automatiquement. Ici, le but est d’avoir la clarté des théories traditionnelles et la
capacité des algorithmes en intelligence artificielle de trouver de puissants modèles prédictifs
à partir de données. Les tests sont faits sur des données d’interactions d’espèces
