Interactions entre la mégafaune marine et les pêcheries artisanales dans le sud-ouest de l'océan Indien : Revue et défis de gestion

1. Introduction & Contexte

Cette revue traite des interactions critiques entre les pêcheries artisanales (SSF) et la mégafaune marine vulnérable — spécifiquement les mammifères marins, les tortues marines et les chondrichtyens (requins, raies, chimères) — dans le sud-ouest de l'océan Indien (SWIO). Les pêcheries artisanales sont vitales pour la sécurité alimentaire et les moyens de subsistance des communautés côtières des régions en développement. Cependant, leurs opérations entraînent souvent des prises accessoires significatives et des impacts directs sur les populations de mégafaune, caractérisées par des histoires de vie de type K (croissance lente, maturité tardive, faible fécondité), ce qui les rend exceptionnellement vulnérables aux déclins de population, même à de faibles niveaux de mortalité anthropique.

Cet article synthétise les connaissances existantes, met en lumière de graves déficiences en matière de données et de suivi, et plaide pour des stratégies de gestion urgentes, collaboratives et fondées sur des preuves afin d'assurer la durabilité à la fois des pêcheries et des écosystèmes marins dont elles dépendent.

2. Périmètre de la revue & Méthodologie

La revue englobe la littérature évaluée par les pairs, la littérature grise (par exemple, rapports d'ONG, documents gouvernementaux) et les connaissances d'experts de plusieurs nations du SWIO, notamment le Kenya, la Tanzanie (y compris Zanzibar), le Mozambique, l'Afrique du Sud et Madagascar. La méthodologie a impliqué une compilation systématique des données sur :

• Les prises accessoires et les captures directes signalées de mégafaune.
• Les métriques de l'effort de pêche et les caractéristiques de la flotte.
• Les mesures de gestion existantes et leur efficacité documentée.
• Les études socio-économiques sur la dépendance des pêcheurs aux ressources.

Un résultat clé est la nature fragmentée et souvent anecdotique des données, ce qui empêche des évaluations régionales robustes.

3. Principaux résultats : État des interactions

4. Défis fondamentaux pour la recherche & la gestion

5. Solutions proposées & Recommandations stratégiques

La revue conclut par un appel à l'action centré sur :

1. Amélioration de la collecte des données : Mettre en œuvre un suivi standardisé et scientifique des captures, de l'effort et des prises accessoires dans toute la région, en utilisant potentiellement la surveillance électronique et des applications d'auto-déclaration pour les pêcheurs.
2. Cogestion & Implication des parties prenantes : Développer des systèmes de gestion participative qui intègrent les connaissances des pêcheurs et assurent leur adhésion.
3. Renforcement des capacités régionales : Consolider les institutions scientifiques et de gestion locales par la formation et l'allocation de ressources.
4. Élaboration de politiques fondées sur des preuves : Utiliser les données collectées pour concevoir des mesures spatialement explicites comme les fermetures spatio-temporelles (TACs) ou les modifications d'engins qui réduisent les prises accessoires tout en minimisant l'impact sur les moyens de subsistance des pêcheurs.

6. Analyse critique & Perspective d'expert

Idée centrale : Cette revue expose un échec systémique fondamental dans le SWIO : la gestion d'un système socio-écologique complexe est tentée avec une infrastructure de données et des modèles de gouvernance pré-industriels. L'article diagnostique correctement le problème — un déficit probant sévère — mais la solution proposée repose sur un niveau de coopération régionale et de capacité institutionnelle qui n'existe actuellement pas à l'échelle requise.

Enchaînement logique : L'argumentation est logiquement solide : données médiocres → compréhension médiocre → gestion inefficace → résultats non durables. L'article retrace efficacement cette chaîne causale, utilisant la vulnérabilité des espèces de type K comme amplificateur biologique du problème.

Forces & Faiblesses : Sa principale force est son ampleur régionale et son évaluation lucide de la pauvreté des données. Une faiblesse significative, cependant, est son traitement relativement léger des voies de mise en œuvre et des barrières de l'économie politique. Il plaide pour une « bonne gouvernance » et la collaboration mais offre peu de stratégies concrètes pour surmonter les intérêts enracinés, les pénuries de financement et l'inertie politique qui caractérisent la gestion des pêches dans de nombreuses régions en développement. Comparé aux sauts technologiques dans d'autres domaines (par exemple, l'utilisation de réseaux antagonistes génératifs (GAN) comme CycleGAN pour l'identification et le suivi des espèces basés sur l'image, comme discuté dans Zhu et al., 2017), les solutions proposées ici semblent incrémentielles.

Perspectives actionnables : Pour les praticiens et les bailleurs de fonds, la priorité immédiate devrait être d'investir dans des chaînes de données légères, assistées par la technologie. Au lieu d'attendre un suivi parfait dirigé par le gouvernement, le soutien devrait aller à des projets pilotes utilisant :
1. Des drones et l'imagerie satellitaire (inspirés par les applications d'organisations comme Global Fishing Watch) pour cartographier l'effort de manière indépendante.
2. La reconnaissance d'image assistée par IA sur smartphones pour que les pêcheurs enregistrent les prises accessoires, réduisant la dépendance à l'expertise taxonomique.
3. Des systèmes de blockchain ou de registres sécurisés pour la documentation des captures afin d'améliorer la traçabilité et de lutter contre la pêche INN, un problème connexe. L'objectif doit être de générer des données « suffisamment bonnes » rapidement pour éclairer les décisions de niveau de crise, tout en construisant le cadre institutionnel à plus long terme que l'article envisage.

7. Cadre technique & Approche analytique

Pour passer d'une évaluation anecdotique à une évaluation quantitative, un cadre analytique standardisé est nécessaire. Une composante centrale est la modélisation de la vulnérabilité des populations. Cela utilise souvent un cadre de Prélèvement Biologique Potentiel (PBR), adapté aux prises accessoires. Le PBR estime le nombre maximum d'animaux pouvant être retirés d'une population sans causer de déclin :

$\text{PBR} = N_{min} \times \frac{1}{2} R_{max} \times F_r$

Où :
$N_{min}$ = Estimation minimale de la population
$R_{max}$ = Taux de croissance théorique maximum
$F_r$ = Facteur de récupération (typiquement 0.1-1.0)

Cependant, dans le contexte du SWIO, $N_{min}$ est généralement inconnu. Par conséquent, un cadre de priorisation basé sur le risque relatif est plus pratique. Cela peut utiliser une approche semi-quantitative d'Évaluation du Risque Écologique (ERA) :

$\text{Score de Risque}_{espèce, pêcherie} = \text{Exposition} \times \text{Conséquence}$

L'Exposition est une fonction du chevauchement spatio-temporel et de la susceptibilité de l'engin. La Conséquence est une fonction de la productivité biologique de l'espèce (inversement liée à la sélection K) et de l'état actuel de la population.

Exemple de cas du cadre d'analyse

Scénario : Évaluation du risque de prise accessoire pour le dugong (Dugong dugon) dans les pêcheries au filet maillant au large du nord du Mozambique.
Étape 1 - Compilation des données : Rassembler des données fragmentées : (a) Entretiens avec des pêcheurs suggérant des captures occasionnelles. (b) Cartes historiques d'observation provenant de relevés aériens (WCS, 2010). (c) Couches SIG des zones de pêche au filet maillant signalées.
Étape 2 - Indice d'Exposition : Calculer le chevauchement spatial entre l'habitat du dugong (herbiers marins) et l'effort de pêche au filet maillant. Utiliser un simple système de notation : 3 (Chevauchement Élevé), 2 (Moyen), 1 (Faible), 0 (Aucun). Supposer un score = 2.
Étape 3 - Indice de Conséquence : Les dugongs ont un $R_{max}$ très faible (~5% par an). Le statut UICN est Vulnérable. Attribuer un score de conséquence élevé : 3.
Étape 4 - Score de Risque : $\text{Score de Risque} = 2 \times 3 = 6$ (sur une échelle de 0-9). Cela signale une Priorité Élevée pour la recherche et l'atténuation (par exemple, tester des répulsifs acoustiques ou modifier les profils de filets).
Ce cadre permet aux gestionnaires de trier les actions malgré des données imparfaites.

Résultats expérimentaux & Description du graphique

Graphique conceptuel : Fidélité des données vs. Chronologie de l'action de gestion
Un graphique hypothétique montrerait deux courbes. Courbe A (Paradigme actuel) : Montre une longue période plate de « Collecte de données » avec une faible fidélité (incertitude élevée), suivie d'une « Action de gestion » retardée et souvent inefficace. Courbe B (Paradigme agile proposé) : Montre des itérations rapides. Elle commence par une « Évaluation rapide des risques » (fidélité modérée), conduisant à une « Mesure d'atténuation pilote » (par exemple, une fermeture spatio-temporelle menée par la communauté), qui génère ensuite des « Données de conformité locale & de prises accessoires », alimentant en retour l'affinement de l'évaluation dans une boucle continue. L'idée clé est que l'action ne peut pas attendre des données parfaites ; la gestion doit devenir un processus d'apprentissage.

8. Orientations futures & Perspectives d'application

L'avenir de la gestion durable des pêcheries artisanales dans le SWIO réside dans la convergence de la gouvernance participative, de la technologie appropriée et de la science adaptative.

• Cogestion hyper-locale, assistée par la technologie : L'essor des capteurs à faible coût, de l'AIS satellitaire et des applications mobiles permettra aux communautés de pêche de collecter et de posséder leurs données, formant la base de véritables accords de cogestion. Des projets comme SmartFish dans le Pacifique offrent un modèle.
• IA et apprentissage automatique : Au-delà de l'identification, l'IA peut analyser les modèles dans les données de capture et environnementales pour prédire les points chauds de prises accessoires, permettant une gestion spatiale dynamique (règles de « déplacement »), similaire aux initiatives de la NOAA pour protéger les tortues marines.
• Moyens de subsistance alternatifs & Valorisation : Les futures interventions doivent développer proactivement des alternatives économiques, telles que l'écotourisme communautaire axé sur la mégafaune (requins baleines, dauphins) ou la transformation à valeur ajoutée des captures de poissons durables, réduisant la pression sur les espèces vulnérables.
• Financement mixte et investissement à impact : Les résultats de conservation nécessitent un financement durable. Les modèles qui combinent des subventions philanthropiques avec des investissements à impact pour les entreprises communautaires (par exemple, l'aquaculture durable) seront cruciaux pour le succès à long terme.
• Intégration avec l'adaptation au climat : Les plans de gestion doivent être prospectifs, intégrant la résilience climatique. Protéger la mégafaune, qui joue souvent des rôles clés dans le fonctionnement des écosystèmes, peut être une stratégie centrale pour maintenir des pêcheries productives dans un océan en mutation.

9. Références

1. Temple, A. J., Kiszka, J. J., Stead, S. M., Wambiji, N., Brito, A., Poonian, C. N. S., Amir, O. A., Jiddawi, N., Fennessy, S. T., Pérez-Jorge, S., & Berggren, P. (2018). Marine megafauna interactions with small-scale fisheries in the southwestern Indian Ocean: a review of status and challenges for research and management. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 28, 89–115.
2. Dulvy, N. K., et al. (2014). Extinction risk and conservation of the world's sharks and rays. eLife, 3, e00590.
3. Lewison, R. L., Crowder, L. B., Read, A. J., & Freeman, S. A. (2004). Understanding impacts of fisheries bycatch on marine megafauna. Trends in Ecology & Evolution, 19(11), 598-604.
4. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
5. Global Fishing Watch. (2023). Transparency in Global Fisheries. Retrieved from https://globalfishingwatch.org
6. Heithaus, M. R., Frid, A., Wirsing, A. J., & Worm, B. (2008). Predicting ecological consequences of marine top predator declines. Trends in Ecology & Evolution, 23(4), 202-210.
7. IUCN. (2023). The IUCN Red List of Threatened Species. Version 2023-1. Retrieved from https://www.iucnredlist.org.