Soutenance de thèse de Solange Haas

Le 7 mai 2025, Solange Haas soutiendra sa thèse de doctorat intitulée : "Rôles des incertitudes dans la construction des prédictions anticipatives en écologie", rédigée sous la direction de Philippe Huneman (IHPST).

Vous trouverez ci-dessous le résumé de la thèse, la composition du jury, ainsi que les modalités d’accès à la soutenance.

Résumé de thèse :

Cette thèse s’intéresse à la nature des prédictions en écologie, formulées pour informer une prise de décision au sujet de la biodiversité. La distinction entre d’une part les prédictions corroboratives construites pour (in- )valider une hypothèse scientifique et d’autre part les prédictions anticipatives construites pour informer une décision (Maris et al., 2018; Mouquet et al., 2015), sert de fil conducteur à notre questionnement. Quel rôle jouent les incertitudes dans le cas des prédictions anticipatives et quelles sont les sources de ces incertitudes? L’argument se déroule en trois étapes principales : la complexité des objets de l’écologie et de la biologie de la conservation ; l’étape de modélisation et son rôle dans le nécessaire compromis entre incertitudes ; l’exigence de la précision quantitative dans les prédictions anticipatives notamment ambitionnées par le mouvement d’écologie prédictive (Peters, 1980).
Premièrement, les différences d’objectifs entre l’écologie et la biologie de la conservation (fondée comme discipline proche de l’action publique (Soulé, 1985 ; Wilson, 1985)), nous permettent d’analyser les complexités propres à chacune de ces disciplines. Pour cela, nous nous appuyons sur la distinction entre complexité en soi et complication proposée par Allen et al. (2017). Deuxièmement, l’étape de modélisation, comme moment clefs des compromis entre incertitudes est analysée de plus près. Pour cela, les travaux de Varenne (2010, 2022) permettent de révéler le rôle du modèle comme intermédiaire entre la théorie et l’objet sensible, et d’expliquer en ces termes le compromis entre incertitudes théorisé par Levins (1966). Troisièmement enfin, nous montrons que le concept d’« ignorance » (Girel, 2017) dépendant (au contraire de l’incertitude) d’une norme d’action, a un avantage épistémologique pour décrire le processus de modélisation des sciences proches de la décision. Nous analysons ensuite la nature des prédictions pour la décision, et l’exigence de leur précision quantitative. L’écologie prédictive est un mouvement qui ambitionne une refonte méthodologique de l’écologie pour favoriser une puissance prédictive plus importante (Elliott-Graves, 2019 ; Houlahan et al., 2017). Nous montrons que les caractéristiques traditionnellement attribuées aux prédictions en philosophie des sciences (et reprises par l’écologie prédictive) comme l’exigence de nouveauté et de risque (Popper, 1962), s’adressent de fait aux prédictions corroboratives qui doivent pouvoir être ré- futées par l’expérience, et non aux prédictions anticipatives. Nous défendons l’intérêt des prédictions anticipatives imprécises permettant d’inclure des facteurs non quantifiables telles qu’en particulier les valeurs éthiques impliquées dans les décisions, à la manière de certains socio-écosystèmes (Couvet et al., 2008 ; Couvet et al., 2011). 

Composition du jury : 

M. Philippe Huneman, directeur de recherche, IHPST, directeur de thèse
M. Philippe Jarne, directeur de recherche, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive, co-directeur de thèse
M. Denis Couvet, directeur de recherche, Muséum national d’histoire naturelle, rapporteur
M. Yasha Rohwer, professeur associé, Oregon Tech, Etats-Unis, rapporteur
Mme Virginie Maris, directrice de recherche, CEFE, examinatrice
M. Franck Varenne, professeur des université, Université de Rouen, examinateur