Biodiversité

Depuis plusieurs décennies, la détermination des facteurs responsables du succès des invasions biologiques a été largement étudiée par la communauté scientifique à l’échelle mondiale (e.g., Pyšek et al.,2020 ; Bernery et al., 2023). Parmi ces facteurs, les traits d’histoire de vie (i.e., une caractéristique du cycle de vie d’une espèce qui a une incidence sur sa survie et sa reproduction) des espèces sont reconnus comme un facteur important de succès : par exemple, dans certaines conditions, une espèce caractérisée par son régime alimentaire carnivore aura plus de chance d’envahir avec succès un nouvel écosystème qu’une espèce végétarienne. Explorer et déterminer quels sont ces traits d’histoire de vie et en quoi ils sont différents de ceux des espèces qui ne sont pas envahissantes est une démarche importante pour tenter de prévenir de nouvelles invasions (Pyšek et al.,2020).

Entre 6 et 10 % des animaux et des plantes pourraient disparaître d'ici à 2050, selon une étude. Cette estimation s’appuie sur de nouveaux outils de modélisation forgés par deux scientifiques européen et australien, afin de mieux prendre en compte les « co-extinctions », fruits de la disparition « en cascade » d’espèces interdépendantes.

Scientists are using artificial intelligence to fight biodiversity loss by analysing vast amounts of data, monitoring ecosystems and spotting trends over time.

The IUCN Red List of Threatened Species is essential for practical and theoretical efforts to protect biodiversity. However, species classified as “Data Deficient” (DD) regularly mislead practitioners due to their uncertain extinction risk. Here we present machine learning-derived probabilities of being threatened by extinction for 7699 DD species, comprising 17% of the entire IUCN spatial datasets. Our predictions suggest that DD species as a group may in fact be more threatened than data-sufficient species. We found that 85% of DD amphibians are likely to be threatened by extinction, as well as more than half of DD species in many other taxonomic groups, such as mammals and reptiles.