Optimiser l’analyse des données écologiques grâce à la statistique bayésienne
Une équipe de chercheurs du Centre d’Écologie Fonctionnelle et Évolutive (CEFE) et leurs collègues internationaux publie un article dans la revue PLOS Computational Biology proposant une série de dix conseils pratiques pour aider les biologistes – et les écologues en particulier – à s’approprier la statistique bayésienne. Celle-ci joue un rôle clé dans la modélisation des populations, la conservation des espèces et l’évaluation des impacts d’origine anthropogénique sur les écosystèmes.
En résumé
La statistique bayésienne offre un cadre d’analyse flexible permettant d'intégrer des connaissances préexistantes et de mieux gérer les données écologiques limitées et incomplètes.
L’approche bayésienne est un atout pour la recherche, favorisant une meilleure gestion de l’incertitude grâce à des analyses robustes et reproductibles.
- Un guide présente 10 conseils pour aider les chercheurs à adopter l’approche bayésienne, en évitant les pièges et en adoptant les bonnes pratiques.
De la conservation des espèces à l'évaluation des impacts environnementaux, les scientifiques font face à des systèmes complexes et à des données souvent limitées, incomplètes ou incertaines. Comment tirer le meilleur parti de ces informations ? La statistique bayésienne permet d’intégrer des connaissances préexistantes et d’actualiser les estimations à mesure que de nouvelles données sont collectées. Pourtant, cette méthode reste sous-utilisée dans les sciences du vivant, en grande partie parce qu’elle semble difficile à appréhender pour les chercheurs surtout formés à la statistique classique, dite "fréquentiste".
Une équipe de scientifiques propose dix conseils pratiques pour aider les chercheurs à se familiariser avec la statistique bayésienne et à les intégrer efficacement dans leurs travaux.
La statistique bayésienne repose sur un raisonnement probabiliste, où l'on met à jour nos connaissances grâce aux nouvelles données disponibles. Cette approche se révèle particulièrement utile en biologie et en écologie car elle permet de prendre en compte des informations préexistantes, issues de la littérature scientifique, d'experts, ou d'études antérieures. Elle décrit des systèmes complexes avec des modèles réalistes qui intègrent plusieurs sources d'incertitude, et permet de mieux gérer des données limitées ou imparfaites, fréquentes dans l’étude des populations animales ou végétales.
Malgré ces avantages, de nombreux chercheurs hésitent à franchir le pas, par crainte d’une courbe d’apprentissage trop abrupte. Pourtant, l’apprentissage de la statistique bayésienne s'avère progressif, les bénéfices surpassant rapidement les efforts investis.
Dans leur article, les scientifiques proposent une approche concrète pour démarrer avec la statistique bayésienne, en insistant sur les bonnes pratiques et les erreurs courantes à éviter.
Parmi ces conseils
- Comprendre les bases du raisonnement bayésien et sa différence avec la statistique classique.
- Choisir avec soin ses “priors” (les connaissances préalables intégrées au modèle).
- Adopter une approche progressive, en commençant par des modèles simples avant d’augmenter la complexité.
- Tester son modèle sur des données simulées pour s’assurer de sa robustesse.
- Vérifier la qualité des estimations avec des outils de diagnostic appropriés.
- Utiliser des logiciels adaptés pour faciliter l’implémentation des modèles bayésiens.
- Favoriser la reproductibilité en documentant les analyses et en partageant le code utilisé.
- S’appuyer sur la communauté bayésienne pour progresser plus rapidement.
Loin de remplacer la statistique classique, l’approche bayésienne constitue un complément essentiel dans la boîte à outils des scientifiques. En écologie, elle est déjà largement utilisée pour estimer l’abondance des espèces, modéliser les dynamiques de populations, ou encore évaluer les effets des changements climatiques et des activités humaines sur les écosystèmes.
Laboratoires CNRS impliqué
Centre d’Écologie Fonctionnelle & Évolutive (CEFE - CNRS / EPHE / IRD / Univ Montpellier)
Référence de la publication
Gimenez, O., Royle, A., Kéry, M., Nater, C.R. (2025). Ten quick tips to get you started with Bayesian statistics. PLOS Computational Biology. Publié le 10 avril 2025.