La rencontre CiSStats‑RESSTE 2026 a porté sur la manière de récolter, structurer et harmoniser des données opportunistes et participatives, en discutant leurs biais et leurs limites. Elle a ensuite exploré la modélisation de ces données imparfaites dans des cadres multi‑échelles et spatio‑temporels, mobilisant modèles d’occupation, processus ponctuels, apprentissage profond, approches intégrées et approches multi‑espèces. Les intervenants ont également abordé l’intégration de mécanismes écologiques comme les dynamiques de populations ou le mouvement, en soulignant les défis d’identifiabilité et les hypothèses fortes qui sous‑tendent l’inférence à partir de données hétérogènes.
PROGRAMME
Session 1. Jeux de données et sciences participatives : biais et harmonisation
Grégoire Loïs - Données opportunistes : définition(s) et hypothèses sous-jacentes à leur valorisation
Colin Fontaine - Les jeux de données de sciences participatives de Vigie-Nature
Marjorie Bison - Semi-structured citizen observations add to our knowledge of phenological changes
Juliette Baron - VOLDEMER – Apport des données de ”seawatching” issues d’une plateforme naturaliste participative pour le suivi de l’avifaune côtière en Manche–Atlantique
Nicolas Saby - La BDAT un outil national de surveillance de la qualité des sols agricoles basé sur des données à caractère opportuniste
Marion Pillet - Une base de données pour les gouverner toutes : construire une base unifiée et reproductible pour faciliter la modélisation des densités de cétacés en Atlantique.
Session 2. Modéliser les données imparfaites
Camille Mottier - Modèles de processus ponctuels de Poisson et de Cox log-gaussien pour l’estimation de la distribution spatiale de la population de ragondins en Occitanie
Raphaël Benerradi - Vers des tendances temporelles d’occupation des espèces à partir de données opportunistes massives en combinant modèles d’occupancy et algorithmes d’apprentissage profond
Lisa Mijares - Modèles d’occupation et données du GBIF : une étude de cas sur le bourdon des arbres
Thomas Opitz - Extreme-value modeling of migratory bird arrival dates using Citizen Science data
Nicolas Fermon - Integrating causal methods into spatio-temporal Species Distribution Models (SDM)
Julien Papaïx - Modéliser les collisions avec des données opportunistes et semi-protocolées
Annaëlle Bénard - When observer effort does not match expectations in opportunistic data
Session 3. Modèles multi-espèces, multi-sources et multi-échelles
Pablo Ubilla Pavez - Data Integration for Deep Species Distribution Models
Baba Issa Camara - Integrated Multi-Scale Modeling of Round Goby Invasion Impacts on Fish Communities in the Moselle River
Simon Lacombe - Range expansion and reconnection of historical populations in the Eurasian otter (Lutra lutra) in France: Insights from heterogeneous data and integrated species distribution modelling
André Luís Luza - Bias correction in integrated multispecies distribution models
Session 4. Dynamiques écologiques, mouvement et processus d’invasion
Christophe Botella - Identifiabilité d’un modèle de dynamique spatiale d’invasion selon le type de données [support non communiqué]
Marie-Pierre Étienne - Integrating Non-Invasive Genetic Sampling and Movement Data to Infer Species Distribution
Adélie Erard - Modeling Fine-Scale Abundance Dynamics: A Dual Frequentist and Bayesian Approach Applied to Common Birds
Apolline Louvet - Assessing the extinction risk of the spontaneous flora in urban tree bases using yearly floristic inventories
PRÉSENTATIONS