1. Introduction & Aperçu

Cet article de perspective, Analyse coûts-bénéfices de la modélisation écosystémique pour soutenir la gestion des pêches, aborde une tension fondamentale dans la science et la gestion des pêches : l'arbitrage entre simplicité et complexité des modèles. Depuis plus d'un siècle, des modèles simples, stationnaires et mono-espèces dominent la gestion tactique des pêches en raison de leur facilité d'utilisation et de calibrage. Cependant, à une époque de changement climatique rapide et de pressions écosystémiques croissantes, l'adéquation de ces modèles simples est remise en question. Les auteurs proposent que l'analyse coûts-bénéfices (ACB) est le cadre critique, mais sous-utilisé, nécessaire pour évaluer objectivement la valeur d'investir dans des modèles écosystémiques plus complexes. L'article met en lumière une lacune importante dans la littérature : alors que les bénéfices de la complexité sont parfois discutés, les coûts réels de développement, de maintenance et d'exécution de ces modèles sont rarement rapportés ou analysés.

2. Le Dilemme de la Complexité des Modèles dans les Pêches

Le choix de la complexité des modèles n'est pas seulement académique ; il a des implications directes sur les résultats de gestion, l'allocation des ressources et la durabilité écologique.

2.1 L'Argument en Faveur de la Simplicité

Les modèles simples (par exemple, les modèles de production excédentaire, les évaluations de stocks structurées par âge) offrent plusieurs avantages : ils sont relativement peu coûteux à développer, plus faciles à calibrer avec des données limitées, et leurs résultats sont souvent plus transparents et communicables aux parties prenantes et aux décideurs. Leur parcimonie peut être une vertu, évitant les écueils du sur-ajustement et fournissant des conseils de gestion robustes, même s'ils sont généraux.

2.2 La Poussée vers la Complexité

Les modèles écosystémiques (par exemple, Ecopath avec Ecosim, Atlantis, cadres d'Évaluation de Stratégies de Gestion) intègrent des interactions multi-espèces, des facteurs environnementaux et des comportements humains. Leur avantage principal est la capacité potentielle à prévoir et éviter des conséquences inattendues et perverses—comme des cascades trophiques ou des chocs économiques—que les modèles simples manquent. Ceci est particulièrement crucial dans le contexte du changement climatique, où les hypothèses de stationnarité historique ne tiennent plus. Cependant, ils sont gourmands en données, coûteux en calcul et difficiles à interpréter, nécessitant un temps d'expertise significatif pour leur développement et leur validation.

3. Cadre d'Analyse Coûts-Bénéfices

L'article préconise une ACB formelle pour guider le choix des modèles. Cela implique de dépasser les débats qualitatifs pour des comparaisons quantitatives.

3.1 Quantification des Coûts de Modélisation

Les coûts sont multidimensionnels et souvent cachés :

  • Coûts de Développement : Personnel (scientifiques, programmeurs), licences logicielles, acquisition initiale de données.
  • Coûts Opérationnels : Ressources informatiques (temps de calcul haute performance), collecte continue de données, maintenance courante.
  • Coûts de Calibrage & Validation : Temps d'expert consacré à l'ajustement des modèles et à l'évaluation de leurs performances par rapport aux données historiques ou aux objectifs de gestion.
  • Coûts d'Opportunité : Ressources détournées d'autres activités de gestion.

3.2 Évaluation des Bénéfices de la Modélisation

Les bénéfices sont généralement mesurés comme des améliorations des résultats de gestion :

  • Bénéfices Biologiques : Augmentation de la biomasse du stock, réduction du risque de surpêche ou d'effondrement, amélioration de la santé de l'écosystème.
  • Bénéfices Économiques : Rendements et profits de la pêche plus élevés et plus stables, réduction de la volatilité économique.
  • Bénéfices Sociaux : Sécurité alimentaire renforcée, communautés côtières plus résilientes.
  • Bénéfices pour la Prise de Décision : Robustesse accrue des stratégies de gestion face à l'incertitude (par exemple, via l'Évaluation de Stratégies de Gestion).
Le bénéfice ($B$) d'un modèle plus complexe par rapport à un modèle plus simple peut être conceptualisé comme la valeur espérée de l'information améliorée, souvent calculée comme la différence de la valeur actuelle nette (VAN) des résultats de la pêche sous une gestion éclairée par chaque modèle.

4. Données Empiriques de Coûts & Exemple Hypothétique

Pour ancrer la discussion, les auteurs présentent des données de coûts préliminaires provenant d'organisations australiennes.

Plages de Coûts Rapportées

Évaluations Mono-Espèces : ~50k - 200k AUD

Modèles Écosystémiques : ~200k - 2M+ AUD

Les coûts varient de deux ordres de grandeur.

4.1 Variations de Coûts Rapportées

Les données révèlent que les coûts des modèles écosystémiques sont généralement d'un ordre de grandeur supérieur à ceux des évaluations mono-espèces et augmentent avec la complexité du modèle (par exemple, résolution spatiale, nombre d'espèces/groupes fonctionnels, inclusion de facteurs climatiques). Cela fournit une base de référence cruciale, bien qu'incomplète, pour les analyses futures.

4.2 Un Exemple Détaillé

L'article construit une ACB hypothétique pour une pêcherie envisageant de passer d'un modèle mono-espèce à un modèle écosystémique de complexité intermédiaire.

  • Coût : Estimé à 500k AUD sur 5 ans.
  • Bénéfice : On suppose que le modèle complexe réduit la probabilité d'un effondrement coûteux du stock de 5%. Si un effondrement coûterait 20M AUD en pertes de revenus et de rétablissement, le bénéfice espéré est de 5% * 20M AUD = 1M AUD.
  • Bénéfice Net : 1M AUD - 500k AUD = 500k AUD. Le Ratio Bénéfice-Coût (RBC) est de 2:1, suggérant que l'investissement est rentable.
Cet exemple simplifié souligne la logique de l'ACB et la nécessité de meilleures données sur les coûts et les bénéfices probabilistes d'une modélisation améliorée.

5. Détails Techniques & Formulation Mathématique

Le cœur d'une ACB pour le choix de modèle peut être formulé mathématiquement. Le bénéfice net ($BN$) du choix d'un modèle plus complexe ($M_c$) par rapport à une référence plus simple ($M_s$) est :

$$BN = B(M_c) - B(M_s) - [C(M_c) - C(M_s)]$$

Où :

  • $B(M)$ est le bénéfice total actualisé (par exemple, la VAN des captures de pêche) obtenu sous une gestion éclairée par le modèle $M$.
  • $C(M)$ est le coût total actualisé de développement, de maintenance et d'exploitation du modèle $M$.
La règle de décision est simple : adopter $M_c$ si $BN > 0$, ou de manière équivalente, si le Ratio Bénéfice-Coût (RBC) $\frac{B(M_c) - B(M_s)}{C(M_c) - C(M_s)} > 1$.

Une approche plus nuancée intègre le risque et l'incertitude, courants dans les pêches. Le bénéfice net espéré peut être calculé en intégrant sur des distributions de probabilité des paramètres clés (par exemple, recrutement futur, prix du marché, scénario climatique) :

$$E[BN] = \int_{\Theta} \big( B(M_c | \theta) - B(M_s | \theta) - \Delta C \big) p(\theta) d\theta$$

Où $\theta$ représente un vecteur de paramètres incertains et $p(\theta)$ est leur distribution de probabilité conjointe. Cela s'aligne sur les principes de l'Évaluation de Stratégies de Gestion (ESG), où les modèles sont testés sur une gamme de modèles opérationnels représentant les états "réels" du système.

6. Cadre d'Analyse : Un Exemple de Cas Sans Code

Scénario : Un conseil de gestion des pêches doit décider s'il finance le développement d'un modèle Ecopath avec Ecosim (EwE) pour une pêcherie de poissons de fond multi-espèces actuellement gérée par des évaluations mono-espèces.

Application du Cadre :

  1. Définir les Alternatives : A) Statu quo (mono-espèce). B) Développer un modèle EwE pour éclairer les limites de capture multi-espèces.
  2. Identifier Coûts & Bénéfices :
    • Coûts (C) : 2 années ETP pour le développement du modèle (@ 150k$/an) = 300k$ ; maintenance annuelle continue (50k$/an).
    • Bénéfices (B) : Quantifiés via simulation. En utilisant des données historiques et des scénarios projetés, estimer que le modèle EwE pourrait augmenter le rendement durable à long terme de 5% en tenant mieux compte des interactions prédateur-proie. Pour une pêcherie de 10M$/an, cela représente 500k$/an de revenus supplémentaires.
  3. Conduire l'Analyse : Sur un horizon de 20 ans avec un taux d'actualisation de 3% :
    • VAN(Coûts) = 300k$ + VA(rente de 50k$) ≈ 300k$ + 743k$ = 1,043M$.
    • VAN(Bénéfices) = VA(rente de 500k$) ≈ 7,43M$.
    • Bénéfice Net = 7,43M$ - 1,043M$ = 6,387M$. RBC ≈ 7,1.
  4. Effectuer une Analyse de Sensibilité : Tester les résultats si l'augmentation du rendement n'est que de 2% (RBC ≈ 2,8) ou si les coûts de développement doublent (RBC ≈ 3,5). L'investissement reste favorable dans des scénarios plausibles.
  5. Recommandation : Procéder au développement du modèle EwE, car les bénéfices espérés surpassent substantiellement les coûts.
Cette approche structurée et quantitative remplace le débat subjectif par une matrice de décision fondée sur des preuves.

7. Applications Futures & Axes de Recherche

L'appel à l'action de l'article ouvre plusieurs voies de recherche critiques :

  • Publication Standardisée des Coûts : Créer des modèles ou des bases de données pour rapporter les coûts de modélisation (personnel, calcul, temps) entre institutions, à l'instar des efforts en génomique ou en physique des hautes énergies.
  • Quantification de la "Valeur de l'Information" (VOI) : Lier rigoureusement la complexité des modèles à l'amélioration des résultats décisionnels dans un contexte de profonde incertitude. Cela implique des techniques de simulation avancées comme la prise de décision robuste (RDM) ou la théorie info-gap.
  • Intégration avec la Gestion Adaptative : Considérer le développement de modèles non pas comme un coût ponctuel, mais comme un investissement itératif dans un cycle de gestion adaptative, où l'apprentissage lui-même est un bénéfice.
  • Applications de l'IA & de l'Apprentissage Automatique : Exploiter des outils comme les émulateurs (modèles substituts) pour réduire le coût computationnel d'exécution des modèles écosystémiques complexes pour l'ACB et l'ESG, rendant ces analyses plus réalisables. Les techniques de domaines comme la modélisation climatique, où des émulateurs sont utilisés pour approximer des modèles du système terrestre coûteux, sont directement applicables.
  • Intégration Politique : Développer des lignes directrices pour les agences de régulation (par exemple, NOAA, FAO) sur le moment où une ACB pour l'investissement en modélisation est requise pour les plans de gestion des pêches.
L'objectif ultime est de favoriser une culture où les investissements en modélisation sont traités avec le même examen financier et la même planification stratégique que les autres dépenses majeures de gestion des ressources.

8. Références

  1. Holden, M.H., et al. (2024). Cost-benefit analysis of ecosystem modelling to support fisheries management. Journal of Fish Biology. https://doi.org/10.1111/jfb.15741
  2. Walters, C. J., & Maguire, J. J. (1996). Lessons for stock assessment from the northern cod collapse. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 6(2), 125–137.
  3. Fulton, E. A. (2010). Approaches to end-to-end ecosystem models. Journal of Marine Systems, 81(1-2), 171–183.
  4. Punt, A. E., et al. (2016). Management strategy evaluation: best practices. Fish and Fisheries, 17(2), 303–334.
  5. Hilborn, R., & Walters, C. J. (1992). Quantitative fisheries stock assessment: choice, dynamics and uncertainty. Chapman and Hall.
  6. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). (2021). Guidelines for Conducting Fisheries Stock Assessments. NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO-XXX.
  7. Food and Agriculture Organization (FAO). (2020). The State of World Fisheries and Aquaculture 2020. FAO.

9. Analyse Originale & Commentaire d'Expert

Idée Maîtresse

Holden et al. ont identifié l'angle mort financier de la science des pêches : nous nous préoccupons de l'incertitude biologique mais sommes analphabètes sur le plan fiscal concernant nos propres outils. La révélation principale de l'article n'est pas que les modèles complexes sont coûteux—tout praticien le sait—mais que ce coût existe dans un vide de données, rendant l'investissement rationnel impossible. C'est comparable à une entreprise technologique développant un produit sans budget. Les auteurs identifient correctement l'ACB comme la lentille corrective nécessaire, déplaçant le débat de "simple vs. complexe" vers "quel niveau de complexité vaut la peine d'être payé, compte tenu du problème de gestion spécifique et de ses enjeux ?"

Enchaînement Logique

L'argumentation progresse avec une logique convaincante : (1) La justification historique de la simplicité (facilité, coût) s'érode dans un climat non stationnaire. (2) Par conséquent, la complexité doit être évaluée. (3) L'outil économique standard pour évaluer les investissements est l'ACB. (4) L'ACB nécessite des données sur les coûts et les bénéfices. (5) Les données sur les coûts manquent. (6) Voici quelques données de coûts préliminaires pour lancer la conversation. Cette structure est puissante car elle ne se contente pas de critiquer ; elle fournit la première pièce d'une solution. L'exemple hypothétique, bien que simpliste, est pédagogiquement brillant—il concrétise un cadre abstrait. Cependant, l'enchaînement trébuche légèrement en n'intégrant pas plus fermement la théorie bien établie de la Valeur de l'Information (VOI) de l'analyse décisionnelle, qui est l'ossature formelle pour quantifier le côté bénéfice de leur équation $E[BN] = \int_{\Theta} (B(M_c|\theta) - B(M_s|\theta) - \Delta C) p(\theta) d\theta$.

Points Forts & Faiblesses

Points Forts : La plus grande force de l'article est son cadrage pragmatique. Il s'adresse directement aux gestionnaires et aux organismes de financement aux ressources limitées. En présentant des fourchettes de coûts réels (50k-2M+ AUD), il fait passer la discussion du philosophique au pratique. L'appel à la publication des coûts est opportun et actionnable. Son alignement avec l'accent croissant sur l'Évaluation de Stratégies de Gestion (ESG) est astucieux, car l'ESG exécute intrinsèquement plusieurs modèles, rendant la conscience des coûts critique.

Faiblesses : La faiblesse principale est l'aveu nécessaire mais flagrant de l'article : le côté bénéfice de l'ACB reste une "boîte noire". Quantifier comment une augmentation spécifique de la complexité du modèle se traduit par une amélioration probabiliste de la biomasse du stock ou du profit est le défi monumental. La réduction de 5% de l'effondrement dans leur exemple est illustrative mais arbitraire. Le domaine manque de l'équivalent du "moment ImageNet" qui a catalysé la vision par ordinateur—un benchmark standardisé pour comparer les performances des modèles par rapport à une "vérité" connue (comme des pêcheries simulées dans un modèle opérationnel d'ESG). De plus, l'analyse minimise les coûts institutionnels et culturels—formation, intégration des systèmes existants, confiance des parties prenantes—qui peuvent éclipser les coûts techniques.

Perspectives Actionnables

Pour les agences des pêches et les chercheurs, le mandat est clair :

  1. Institutionnaliser le Suivi des Coûts : Commencer immédiatement à documenter les heures-personnes, les logiciels et les coûts de calcul pour tous les projets de modélisation. Proposer une norme simple de métadonnées pour la publication des coûts des modèles dans les revues.
  2. Piloter des ACB Formelles : Sélectionner une pêcherie à haute valeur et riche en données et mener une ACB complète pour une mise à niveau de modèle proposée, en utilisant le cadre de la Section 6. La traiter comme une étude de cas pour développer des méthodologies.
  3. Investir dans les Outils de Quantification des Bénéfices : Prioriser la recherche qui utilise les tests de simulation (ESG) pour lier rigoureusement les caractéristiques des modèles (par exemple, résolution spatiale, inclusion de prédateurs) aux indicateurs de performance de la gestion. Cela construit la bibliothèque des "coefficients de bénéfice" nécessaires aux futures ACB.
  4. Explorer les Sauts Technologiques : Étudier les émulateurs d'IA, comme on en voit en science du climat (par exemple, utiliser des réseaux de neurones pour approximer des modèles coûteux du système terrestre comme le CESM), pour réduire drastiquement le coût opérationnel ($C(M)$) des modèles complexes, améliorant ainsi leur RBC du jour au lendemain.
En conclusion, cet article est un tournant. Il recadre la complexité des modèles d'une préférence scientifique à une décision d'investissement stratégique. La responsabilité incombe désormais à la communauté de combler les lacunes de données qu'il a exposées. L'avenir de la gestion des pêches fondée sur des preuves dépend non seulement de la construction de meilleurs modèles, mais aussi de savoir ce qu'ils valent vraiment.