Nous avons le plaisir de vous annoncer deux soutenances de thèse prochainement à Toulouse (Campus Paul Sabatier), toutes les deux sur le thème du déplacement des insectes (voir titres et résumés ci-dessous).
It is my greatest pleasure to invite you all to my PhD defence on Monday, November 3rd at 1:30 pm in the IBCG conference room.
My thesis is called « Modelling bee foraging movements and their consequences on pollination ». The defence will be held in English and evaluated by the following jury:
Pr. Justin TRAVIS – Reviewer – University of Aberdeen
Pr. Natalie HEMPEL DE IBARRA – Reviewer – University of Exeter
Pr. Annie OUIN – Examiner – INP Agro Toulouse
Dr. Pierre-Olivier CHEPTOU – Examiner – CEFE
Dr. Vincent FOURCASSIE – Examiner – CRCA
Dr. Mathieu LIHOREAU – Supervisor – CRCA
Dr. Louise RIOTTE-LAMBERT – Co-supervisor and inviter member – CEFE
Résumé:
Les pollinisateurs sont essentiels à la reproduction des plantes. Bien que ces espèces présentent un large spectre de capacités comportementales et cognitives, leurs déplacements sont souvent très simplifiés dans les modèles de pollinisation actuels. Ma thèse de doctorat visait à développer un modèle cognitif individu-centré des déplacements de fourragement des abeilles et à l’utiliser pour tester l’influence de leur cognition sur leur patrons de déplacements et sur la dispersion du pollen des plantes. À l’aide de ce modèle, nous montrons que l’interaction entre les capacités cognitives des abeilles et des facteurs environnementaux tels que la distribution spatio-temporelle des ressources peuvent produire une grande diversité de répétitivité des déplacements, allant de déplacements quasi-aléatoires à la répétition d’une seule route de butinage (« trapline »). Grâce à des expériences préliminaires sur les bourdons (Bombus terrestris), nous montrons que les abeilles peuvent adapter leurs déplacements à un renouvellement temporellement prévisible du nectar, comme le prédit notre modèle. Notre modèle prédit également que l’apprentissage par renforcement pourrait augmenter l’efficacité de la recherche alimentaire des abeilles, tout en améliorant la qualité de la pollinisation des plantes visitées. Enfin, nous prédisons que la cognition des pollinisateurs pourrait influencer les noyaux de dispersion du pollen des plantes d’une manière qui contredit les hypothèses des modèles de pollinisation traditionnels. Notre approche de modélisation base ses prédictions sur les processus sous-jacents à la pollinisation, plutôt que sur des relations phénoménologiques et corrélatives. Cela nous permet non seulement de mieux comprendre les mécanismes en jeu, mais pourrait également conduire, dans le cadre de travaux futurs, à des prédictions plus fiables dans de nouveaux contextes environnementaux. Ce modèle constitue donc un outil unique et adaptable pour explorer le lien entre comportement animal et fonctionnement des écosystèmes dans un monde en plein changement global.
You are all invited to join us for the reception that will follow (likely in the 4R4 cafeteria!).
Kind regards,
Juliane
I am pleased to invite you to my PhD defense, which will take place on Thursday, October 30th at 2:00 PM, in the Nicole Le Douarin conference room (building 4R4).
My doctoral work, entitled “Locomotion of Lasius niger ants on complex three-dimensional surfaces”, was supervised by Dr. Christian Jost (CAB team, CBI) and Dr. Simon Eibner (RAPSODEE team, IMT Mines Albi).
The defense will be held in French and will be evaluated by the following committee members:
Dr. Claire DETRAIN – Reviewer – Université Libre de Bruxelles
Dr. Stéphane DOUADY – Reviewer – Université Paris Cité
Dr. Vincent CALCAGNO – Reviewer – Institut Sophia Agrobiotech
Dr. Audrey DUSSUTOUR – Examiner – CNRS Toulouse
Dr. Olivier FARGES – Examiner – Université de Lorraine
Dr. Christian JOST – Examiner – Université de Toulouse
Dr. Simon EIBNER – Examiner – IMT Mines Albi
A reception will follow the defense in the 4R4 cafeteria.
I would be delighted to see you there!
Résumé:
L’éthologie s’intéresse depuis longtemps aux mécanismes comportementaux du déplacement chez les insectes sociaux, particulièrement dans un contexte d’exploration. Chez la fourmi Lasius niger, il est bien établi que l’exploration individuelle ne repose
pas sur le suivi de pistes de phéromones, mais sur d’autres stratégies comportementales. Ce contexte en fait un modèle pertinent pour étudier la modulation de son déplacement sur des surfaces complexes, indépendamment des interactions sociales. Ainsi, on s’interroge : quel est le rôle de la géométrie locale (notamment celui de la pente et de la courbure) dans la modulation des trajectoires ?
Dans cette thèse, le déplacement des fourmis est étudié à travers une marche aléatoire de Boltzmann. Ce cadre d’étude définit les trajectoires comme étant une succession de lignes droites (des libres parcours) parcourues à une certaine vitesse et séparées
les unes des autres par des événements de réorientation (des angles). Nous avons cherché à estimer comment les distributions des trois variables de la marche aléatoire : la longueur de libre parcours, la vitesse et les angles de réorientation, varient selon la
géométrie locale.
Nos premiers résultats sur surfaces planes révèlent que, contrairement aux analyses classiques qui postulent une marche purement diffusive avec des variables isotropes, les trajectoires de L. niger présentent un biais directionnel qui oriente les trajectoires
vers le point de départ (Chapitre III). Ces résultats ont pu être revalidés sur plusieurs jeux expérimentaux, y compris sous lumière rouge récemment pour explorer le rôle d’indices visuels dans ce comportement qualifié de recherche.
À partir de ces observations, nous avons développé des modèles d’abord en 1D, puis en 2D de Marcheurs de Boltzmann (Chapitre IV) intégrant ce biais vers le point de départ, et validé nos résultats à l’aide de simulations Monte Carlo. Ce cadre théorique, ancré dans une description mésoscopique encore peu exploitée en biologie, offre des perspectives prometteuses pour l’étude de processus auto-organisés, notamment par l’utilisation d’algorithmes numériques efficaces (Null-Collision Algorithms) pour
estimer les grandeurs biologiques telles que la densité d’individus à un point donné.
Enfin, nos résultats préliminaires sur des arènes présentant diverses inclinaisons et courbures ont confirmé que les distributions des variables de la marche aléatoire dépendent fortement de la géométrie locale (Chapitres V et VI). L’ensemble de ce
travail, à l’interface entre expérimentation, modélisation et simulation, propose ainsi une meilleure compréhension des comportements de recherche des fourmis sur des surfaces complexes et ouvre la voie à des applications plus larges sur la modélisation à l’échelle mésoscopique.
Best regards,
Perrine Bonavita