# Rapport de stage M2: Analyse géomatique des forçages environnementaux naturels, appui au développement de la stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers

Tiphaine Lodier

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Tiphaine Lodier. Rapport de stage M2: Analyse géomatique des forçages environnementaux naturels, appui au développement de la stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers. Patrinat (OFB-MNHN-CNRS); OFB, Office Français de la Biodiversité. 2024. hal-04532691

HAL Id: hal-04532691

https://hal.science/hal-04532691

Submitted on 4 Apr 2024

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# ANALYSE GÉOMATIQUE DES FORÇAGES ENVIRONNEMENTAUX NATURELS

## APPUI AU DÉVELOPPEMENT DE LA STRATÉGIE DE SURVEILLANCE DCSMM DES POISSONS ET CÉPHALOPODES CÔTIERS

par

Tiphaine Lodier

Rapport de stage pour l'obtention du
Master Gestion et Conservation de la Biodiversité

2022

Université de Bretagne Occidentale
# ANALYSE GÉOMATIQUE DES FORÇAGES ENVIRONNEMENTAUX NATURELS

## APPUI AU DÉVELOPPEMENT DE LA STRATÉGIE DE SURVEILLANCE DCSMM DES POISSONS ET CÉPHALOPODES CÔTIERS

par

Tiphaine Lodier

Rapport de stage pour l'obtention du
Master Gestion et Conservation de la Biodiversité

2022

Université de Bretagne Occidentale

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
ABSTRACT

Within the scope of the Marine Strategy Framework Directive, there is a need to assess the conservation status of the fish and cephalopods component from the Descriptor 1 – Biodiversity. Setting the areas to prioritise implies an increased knowledge of 1- the territory at stake and 2- the environmental factors shaping fish and cephalopods’ communities. A solution is therefore to elaborate a spatially explicit approach, in order to characterise metropolitan France coastal seascapes, aiming at identifying environmental gradients along which set sampling stations.

The methodology hereby developed answers a double goal : produce a classification protocol workable and reproductible, and determine how the clusters resulting from the concurrent analysis of the many environmental variables shaping fish and cephalopods’ communities distribute along the study area, namely the Atlantic, English Channel and North Sea coast.

Modelisations results are then visualised and analysed in terms of classification comparison, and the chosen model is set in parallel to existing sea and coastal delimitations.

Strengths, weaknesses and opportunities of the study are also mentioned, so as to put the methodology in the future sampling strategy context and include the protocol in an adaptative process.
ABSTRACT

Within the scope of the Marine Strategy Framework Directive, there is a need to assess the conservation status of the fish and cephalopods component from the Descriptor 1 – Biodiversity. Setting the areas to prioritise implies an increased knowledge of 1- the territory at stake and 2- the environmental factors shaping fish and cephalopods’ communities. A solution is therefore to elaborate a spatially explicit approach, in order to characterise metropolitan France coastal seascapes, aiming at identifying environmental gradients along which set sampling stations.

The methodology hereby developed answers a double goal : produce a classification protocol workable and reproductible, and determine how the clusters resulting from the concurrent analysis of the many environmental variables shaping fish and cephalopods’ communities distribute along the study area, namely the Atlantic, English Channel and North Sea coast.

Modelisations results are then visualised and analysed in terms of classification comparison, and the chosen model is set in parallel to existing sea and coastal delimitations.

Strengths, weaknesses and opportunities of the study are also mentioned, so as to put the methodology in the future sampling strategy context and include the protocol in an adaptative process.
## RESUME

Dans le cadre de la Directive Cadre Stratégie pour les Milieux Marins (DCSMM), il y a un besoin d'évaluer l'état de conservation de la composante Poissons et Céphalopodes côtiers (PCC) du programme de surveillance du descripteur biodiversité. La priorisation des secteurs à enjeux nécessite une connaissance accrue du territoire et des facteurs structurant les communautés de PCC, par conséquent une solution est de passer par une approche spatialement explicite permettant de caractériser les milieux côtiers de France métropolitaine, dans l'optique d'identifier des gradients environnementaux le long desquels placer des stations d'échantillonnage.

La méthodologie développée ici répond alors à un double objectif : élaborer un protocole de classification des milieux côtiers exploitable et reproductible, et déterminer de quelle manière les classes, issues de l'analyse concomitantes de multiples variables environnementales structurant les communautés de poissons et céphalopodes, se répartissent le long de la zone d'étude, à savoir la façade Atlantique, Manche Mer du Nord.

Les résultats de trois modélisations prenant en compte des facteurs différents sont représentés et analysés, en termes de comparaison de classification, et le modèle validé est mis en parallèle des différentes délimitations maritimes existantes.

Les potentiels, limites et perspectives de l'étude sont également mentionnés, afin de remettre la méthodologie dans son contexte opérationnel et de l'intégrer dans une démarche adaptative.
## RESUME

Dans le cadre de la Directive Cadre Stratégie pour les Milieux Marins (DCSMM), il y a un besoin d'évaluer l'état de conservation de la composante Poissons et Céphalopodes côtiers (PCC) du programme de surveillance du descripteur biodiversité. La priorisation des secteurs à enjeux nécessite une connaissance accrue du territoire et des facteurs structurant les communautés de PCC, par conséquent une solution est de passer par une approche spatialement explicite permettant de caractériser les milieux côtiers de France métropolitaine, dans l'optique d'identifier des gradients environnementaux le long desquels placer des stations d'échantillonnage.

La méthodologie développée ici répond alors à un double objectif : élaborer un protocole de classification des milieux côtiers exploitable et reproductible, et déterminer de quelle manière les classes, issues de l'analyse concomitantes de multiples variables environnementales structurant les communautés de poissons et céphalopodes, se répartissent le long de la zone d'étude, à savoir la façade Atlantique, Manche Mer du Nord.

Les résultats de trois modélisations prenant en compte des facteurs différents sont représentés et analysés, en termes de comparaison de classification, et le modèle validé est mis en parallèle des différentes délimitations maritimes existantes.

Les potentiels, limites et perspectives de l'étude sont également mentionnés, afin de remettre la méthodologie dans son contexte opérationnel et de l'intégrer dans une démarche adaptative.
# Table des matières

<table><tr><td>Introduction générale</td><td>5</td></tr><tr><td>I. Définition de l'espace maritime français</td><td>6</td></tr><tr><td>1. Un territoire vaste et riche</td><td>6</td></tr><tr><td>2. Délimitations juridiques et réalité écologique</td><td>6</td></tr><tr><td>3. définition des milieux côtiers et outils de protection</td><td>7</td></tr><tr><td>II. Politiques publiques internationales et européennes et conservation des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>8</td></tr><tr><td>1. La Convention OSPAR</td><td>8</td></tr><tr><td>2. La Politique Commune de la Pêche - PCP</td><td>8</td></tr><tr><td>3. La Directive Habitats Faune Flore - DHFF</td><td>9</td></tr><tr><td>4. La Directive Cadre sur l'Eau - DCE</td><td>10</td></tr><tr><td>5. La Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin - DCSMM</td><td>10</td></tr><tr><td>III. La stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>11</td></tr><tr><td>1. Contexte</td><td>11</td></tr><tr><td>2. Mise en œuvre</td><td>12</td></tr><tr><td>Analyse géomatique des forçages environnementaux naturels en appui au développement de la stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>15</td></tr><tr><td>I. Introduction</td><td>16</td></tr><tr><td>1. Approche spatiale de la surveillance des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>16</td></tr><tr><td>2. Méthodes de classification biogéographique et questions d'échelle</td><td>16</td></tr><tr><td>3. Outils statistiques et SIG</td><td>17</td></tr><tr><td>4. Protocole proposé et objectifs méthodologiques</td><td>18</td></tr><tr><td>II. Matériel & méthodes</td><td>18</td></tr><tr><td>1. Définition de la zone d'étude</td><td>18</td></tr><tr><td>2. Préparation des données</td><td>20</td></tr><tr><td>a. Choix des variables</td><td>20</td></tr><tr><td>b. Pré-traitement</td><td>22</td></tr><tr><td>3. Traitement des données</td><td>24</td></tr><tr><td>a. Algorithme de classification</td><td>24</td></tr><tr><td>b. Implémentation</td><td>24</td></tr></table>
# Table des matières

<table><tr><td>Introduction générale</td><td>5</td></tr><tr><td>I. Définition de l'espace maritime français</td><td>6</td></tr><tr><td>1. Un territoire vaste et riche</td><td>6</td></tr><tr><td>2. Délimitations juridiques et réalité écologique</td><td>6</td></tr><tr><td>3. définition des milieux côtiers et outils de protection</td><td>7</td></tr><tr><td>II. Politiques publiques internationales et européennes et conservation des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>8</td></tr><tr><td>1. La Convention OSPAR</td><td>8</td></tr><tr><td>2. La Politique Commune de la Pêche - PCP</td><td>8</td></tr><tr><td>3. La Directive Habitats Faune Flore - DHFF</td><td>9</td></tr><tr><td>4. La Directive Cadre sur l'Eau - DCE</td><td>10</td></tr><tr><td>5. La Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin - DCSMM</td><td>10</td></tr><tr><td>III. La stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>11</td></tr><tr><td>1. Contexte</td><td>11</td></tr><tr><td>2. Mise en œuvre</td><td>12</td></tr><tr><td>Analyse géomatique des forçages environnementaux naturels en appui au développement de la stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>15</td></tr><tr><td>I. Introduction</td><td>16</td></tr><tr><td>1. Approche spatiale de la surveillance des poissons et céphalopodes côtiers</td><td>16</td></tr><tr><td>2. Méthodes de classification biogéographique et questions d'échelle</td><td>16</td></tr><tr><td>3. Outils statistiques et SIG</td><td>17</td></tr><tr><td>4. Protocole proposé et objectifs méthodologiques</td><td>18</td></tr><tr><td>II. Matériel & méthodes</td><td>18</td></tr><tr><td>1. Définition de la zone d'étude</td><td>18</td></tr><tr><td>2. Préparation des données</td><td>20</td></tr><tr><td>a. Choix des variables</td><td>20</td></tr><tr><td>b. Pré-traitement</td><td>22</td></tr><tr><td>3. Traitement des données</td><td>24</td></tr><tr><td>a. Algorithme de classification</td><td>24</td></tr><tr><td>b. Implémentation</td><td>24</td></tr></table>
<table><tr><td>c.</td><td>Validation</td><td>25</td></tr><tr><td>III.</td><td>Résultats</td><td>28</td></tr><tr><td>1.</td><td>Algorithme et validation</td><td>28</td></tr><tr><td>2.</td><td>Visualisation des classifications</td><td>29</td></tr><tr><td>a.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M1</td><td>30</td></tr><tr><td>b.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M2</td><td>32</td></tr><tr><td>c.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M3</td><td>34</td></tr><tr><td>IV.</td><td>Discussion</td><td>37</td></tr><tr><td>1.</td><td>Interprétation des résultats</td><td>37</td></tr><tr><td>a.</td><td>Espaces homogènes et zones de transition</td><td>37</td></tr><tr><td>b.</td><td>Un gradient côte-large plus ou moins marqué</td><td>37</td></tr><tr><td>c.</td><td>Confrontation aux délimitations existantes</td><td>38</td></tr><tr><td>2.</td><td>Discussion des méthodes</td><td>40</td></tr><tr><td>a.</td><td>Où et avec quoi ? Périmètre d'étude et données</td><td>40</td></tr><tr><td>b.</td><td>Comment ? Algorithme de classification et modélisation des données spatiales</td><td>40</td></tr><tr><td>c.</td><td>Pourquoi ? Questions logistiques et limitations techniques</td><td>41</td></tr><tr><td>V.</td><td>Conclusion & perspectives</td><td>42</td></tr><tr><td colspan="2">Bibliographie & annexes</td><td>43</td></tr><tr><td>I.</td><td>Bibliographie & webographie</td><td>44</td></tr><tr><td>II.</td><td>Annexes</td><td>48</td></tr></table>
<table><tr><td>c.</td><td>Validation</td><td>25</td></tr><tr><td>III.</td><td>Résultats</td><td>28</td></tr><tr><td>1.</td><td>Algorithme et validation</td><td>28</td></tr><tr><td>2.</td><td>Visualisation des classifications</td><td>29</td></tr><tr><td>a.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M1</td><td>30</td></tr><tr><td>b.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M2</td><td>32</td></tr><tr><td>c.</td><td>Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M3</td><td>34</td></tr><tr><td>IV.</td><td>Discussion</td><td>37</td></tr><tr><td>1.</td><td>Interprétation des résultats</td><td>37</td></tr><tr><td>a.</td><td>Espaces homogènes et zones de transition</td><td>37</td></tr><tr><td>b.</td><td>Un gradient côte-large plus ou moins marqué</td><td>37</td></tr><tr><td>c.</td><td>Confrontation aux délimitations existantes</td><td>38</td></tr><tr><td>2.</td><td>Discussion des méthodes</td><td>40</td></tr><tr><td>a.</td><td>Où et avec quoi ? Périmètre d'étude et données</td><td>40</td></tr><tr><td>b.</td><td>Comment ? Algorithme de classification et modélisation des données spatiales</td><td>40</td></tr><tr><td>c.</td><td>Pourquoi ? Questions logistiques et limitations techniques</td><td>41</td></tr><tr><td>V.</td><td>Conclusion & perspectives</td><td>42</td></tr><tr><td colspan="2">Bibliographie & annexes</td><td>43</td></tr><tr><td>I.</td><td>Bibliographie & webographie</td><td>44</td></tr><tr><td>II.</td><td>Annexes</td><td>48</td></tr></table>
# Table des figures & tableaux

Figure 1 - Schéma des composantes principales des habitats benthiques et pélagiques, selon un gradient côte-large et un zonage vertical. Le talus continental et la limite (schématique) d'influence des apports par les eaux douces sont entourés par des tirets noirs pour souligner les enjeux spécifiques à ces secteurs, source Légifrance, Arrêté du 17/12/12 relatif à la définition du bon état écologique des eaux marines...... 7
Tableau 1 - Répartition du pilotage du PdS D1-PC, repris de Rey et al., 2021 .................................................. 11
Figure 3 - Diagramme de Gantt de la gestion prévisionnelle du projet de stage Error! Bookmark not defined.

Figure 4 - Organigramme mutualisé des équipes de l'OFB et de PatriNat ; en bleu foncé la hiérarchie depuis la direction de l'OFB jusqu'aux collaborateurs directs en bleu clair .................... **Error! Bookmark not defined.**
Figure 5 - Cartographie de la zone d'étude .................................................................................................................. 19
Tableau 2 - Facteurs environnementaux entrés dans la classification .................................................................... 21
Figure 6 - Schématisation du pré-traitement des données, à partir du model builder de Qgis.................... 23
Figure 7 - Représentation du jeu de données ............................................................................................................ 23
Tableau 3 - Liste des variables entrées dans chacun des trois modèles ............................................................ 25
Figures 8 - Représentation graphique de l'indice de validation permettant de statuer sur le nombre de classes à sélectionner, par modèle .................................................................................................................. 28
Figure 9 - Cartographie du modèle retenu de classification des facteurs environnementaux structurant les communautés de PCC superposé aux délimitations juridiques (DCSMM et DCE) et aux écorégions (MEOW) .................................................................................................................................................................................. 39
Figure 10 - Diagramme de Gantt de la tenue effective du projet de stage..... **Error! Bookmark not defined.**
# Table des figures & tableaux

Figure 1 - Schéma des composantes principales des habitats benthiques et pélagiques, selon un gradient côte-large et un zonage vertical. Le talus continental et la limite (schématique) d'influence des apports par les eaux douces sont entourés par des tirets noirs pour souligner les enjeux spécifiques à ces secteurs, source Légifrance, Arrêté du 17/12/12 relatif à la définition du bon état écologique des eaux marines...... 7
Tableau 1 - Répartition du pilotage du PdS D1-PC, repris de Rey et al., 2021 .................................................. 11
Figure 3 - Diagramme de Gantt de la gestion prévisionnelle du projet de stage Error! Bookmark not defined.

Figure 4 - Organigramme mutualisé des équipes de l'OFB et de PatriNat ; en bleu foncé la hiérarchie depuis la direction de l'OFB jusqu'aux collaborateurs directs en bleu clair .................... **Error! Bookmark not defined.**
Figure 5 - Cartographie de la zone d'étude .................................................................................................................. 19
Tableau 2 - Facteurs environnementaux entrés dans la classification .................................................................... 21
Figure 6 - Schématisation du pré-traitement des données, à partir du model builder de Qgis.................... 23
Figure 7 - Représentation du jeu de données ............................................................................................................ 23
Tableau 3 - Liste des variables entrées dans chacun des trois modèles ............................................................ 25
Figures 8 - Représentation graphique de l'indice de validation permettant de statuer sur le nombre de classes à sélectionner, par modèle .................................................................................................................... 28
Figure 9 - Cartographie du modèle retenu de classification des facteurs environnementaux structurant les communautés de PCC superposé aux délimitations juridiques (DCSMM et DCE) et aux écorégions (MEOW) .................................................................................................................................................................................... 39
Figure 10 - Diagramme de Gantt de la tenue effective du projet de stage..... **Error! Bookmark not defined.**
# INTRODUCTION GENERALE
# INTRODUCTION GENERALE
# I. Définition de l'espace maritime français

## 1. UN TERRITOIRE VASTE ET RICHE

La France possède le deuxième espace maritime mondial en termes de superficie, avec 3% d'eaux métropolitaines contre 97% d'eaux ultramarines. Ces Outre-Mer s'étendent sur presque tous les océans : Atlantique, Indien, Pacifique voire même Austral, bien que la France n'ait pas revendiqué la Zone Economique Exclusive (ZEE) relative à la Terre-Adélie. De cette présence sur toute la surface du globe, la France tire une diversité d'écosystèmes et d'espèces marins d'une grande richesse.

En métropole, le trait de côte s'étend sur 5853 km répartis entre la façade Atlantique, Manche, Mer du Nord et les côtes méditerranéennes, et ces milieux côtiers présentent des habitats remarquables parmi lesquels estuaires, bancs de maërl, récifs de coralligènes ou encore prairies sous-marines.
L'Outre-Mer français se caractérise par une hétérogénéité d'habitats encore plus prégnante, dont le plus emblématique –les récifs coralliens- occupe une surface de 57 557 km2 (ANDREFOUËT ET AL., 2008; MONGRUEL ET AL., 2018). À l'instar du reste du monde, les eaux sous-juridiction française demeurent inégalement connues, avec des réseaux de suivis qui ne couvrent pas de la même manière les différents milieux. Les programmes se concentrent effectivement sur les habitats à enjeux, quand d'autres secteurs comme les grands fonds souffrent d'une difficulté opérationnelle d'exploration, d'observation et d'évaluation de leur état de conservation.

Ceci étant dit, avec un domaine maritime aussi vaste, la France possède une responsabilité particulière vis-à-vis de la protection de la biodiversité marine. Elle doit à ce titre mettre en place des politiques publiques nationales, régionales ou européennes traduisant ces enjeux de conservation en lien avec l'occupation administrative et économique de l'espace maritime.

## 2. DELIMITATIONS JURIDIQUES ET REALITE ECOLOGIQUE

La compartimentation de l'espace français se heurte à plusieurs conceptions différentes : la vision juridique, qui découpe l'espace en zones de droit, et les concepts écologiques, qui structurent les milieux marins en composantes de biodiversité.

Les limites administratives suivent des principes de droit international, édictés par la Convention des Nations Unies sur le Droit de la Mer (CNUDM) de 1982. C'est cette convention qui fixe les espaces sous souveraineté et sous juridiction des Etats, à distinguer en cinq catégories principales (LIMITESMARITIMES.GOUV.FR) :

- Les eaux intérieures, en deçà des lignes de base,

- La mer territoriale, jusqu'à 12 milles marins des lignes de base,

- La zone contiguë, entre 12 et 24 milles marins,

- La Zone Economique Exclusive (ZEE), jusqu'à 200 milles marins à partir des lignes de base,

- Le plateau continental, qui sur évaluation particulière d'une commission peut s'étendre au-delà des 200 milles marins.

D'autres délimitations existent au titre du droit européen et/ou national, notamment pour ce qui a trait à la pêche. Une synthèse des limites de l'espace maritime français est disponible en anexe (Annexe I).

Les composantes de biodiversité se répartissent quant à elles selon leurs fonctionnements écologiques, avec une première distinction à opérer entre milieux pélagiques et milieux benthiques. Chacune de ces composantes est elle-même subdivisée selon plusieurs éléments : distance à la côte, profondeur, conditions de la colonne d'eau pour la première, et substrat pour la seconde (Fig. 1).
# I. Définition de l'espace maritime français

## 1. UN TERRITOIRE VASTE ET RICHE

La France possède le deuxième espace maritime mondial en termes de superficie, avec 3% d'eaux métropolitaines contre 97% d'eaux ultramarines. Ces Outre-Mer s'étendent sur presque tous les océans : Atlantique, Indien, Pacifique voire même Austral, bien que la France n'ait pas revendiqué la Zone Economique Exclusive (ZEE) relative à la Terre-Adélie. De cette présence sur toute la surface du globe, la France tire une diversité d'écosystèmes et d'espèces marins d'une grande richesse.

En métropole, le trait de côte s'étend sur 5853 km répartis entre la façade Atlantique, Manche, Mer du Nord et les côtes méditerranéennes, et ces milieux côtiers présentent des habitats remarquables parmi lesquels estuaires, bancs de maërl, récifs de coralligènes ou encore prairies sous-marines.
L'Outre-Mer français se caractérise par une hétérogénéité d'habitats encore plus prégnante, dont le plus emblématique –les récifs coralliens- occupe une surface de 57 557 km2 (ANDREFOUËT ET AL., 2008; MONGRUEL ET AL., 2018). À l'instar du reste du monde, les eaux sous-juridiction française demeurent inégalement connues, avec des réseaux de suivis qui ne couvrent pas de la même manière les différents milieux. Les programmes se concentrent effectivement sur les habitats à enjeux, quand d'autres secteurs comme les grands fonds souffrent d'une difficulté opérationnelle d'exploration, d'observation et d'évaluation de leur état de conservation.

Ceci étant dit, avec un domaine maritime aussi vaste, la France possède une responsabilité particulière vis-à-vis de la protection de la biodiversité marine. Elle doit à ce titre mettre en place des politiques publiques nationales, régionales ou européennes traduisant ces enjeux de conservation en lien avec l'occupation administrative et économique de l'espace maritime.

## 2. DELIMITATIONS JURIDIQUES ET REALITE ECOLOGIQUE

La compartimentation de l'espace français se heurte à plusieurs conceptions différentes : la vision juridique, qui découpe l'espace en zones de droit, et les concepts écologiques, qui structurent les milieux marins en composantes de biodiversité.

Les limites administratives suivent des principes de droit international, édictés par la Convention des Nations Unies sur le Droit de la Mer (CNUDM) de 1982. C'est cette convention qui fixe les espaces sous souveraineté et sous juridiction des Etats, à distinguer en cinq catégories principales (LIMITESMARITIMES.GOUV.FR) :

- Les eaux intérieures, en deçà des lignes de base,

- La mer territoriale, jusqu'à 12 milles marins des lignes de base,

- La zone contiguë, entre 12 et 24 milles marins,

- La Zone Economique Exclusive (ZEE), jusqu'à 200 milles marins à partir des lignes de base,

- Le plateau continental, qui sur évaluation particulière d'une commission peut s'étendre au-delà des 200 milles marins.

D'autres délimitations existent au titre du droit européen et/ou national, notamment pour ce qui a trait à la pêche. Une synthèse des limites de l'espace maritime français est disponible en anexe (Annexe I).

Les composantes de biodiversité se répartissent quant à elles selon leurs fonctionnements écologiques, avec une première distinction à opérer entre milieux pélagiques et milieux benthiques. Chacune de ces composantes est elle-même subdivisée selon plusieurs éléments : distance à la côte, profondeur, conditions de la colonne d'eau pour la première, et substrat pour la seconde (Fig. 1).
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

FIGURE 1 - SCHEMA DES COMPOSANTES PRINCIPALES DES HABITATS BENTHIQUES ET PELAGIQUES, SELON UN GRADIENT COTE-LARGE ET UN ZONAGE VERTICAL. LE TALUS CONTINENTAL ET LA LIMITE (SCHEMATIQUE) D'INFLUENCE DES APPORTS PAR LES EAUX DOUCES SONT ENTOURES PAR DES TIRETS NOIRS POUR SOULIGNER LES ENJEUX SPECIFIQUES A CES SECTEURS, SOURCE LEGIFRANCE, ARRETE DU 17/12/12 RELATIF A LA DEFINITION DU BON ETAT ECOLOGIQUE DES EAUX MARINES

### 3. DEFINITION DES MILIEUX COTIERS ET OUTILS DE PROTECTION

Il est à savoir qu'il n'existe pas de définitions claires des milieux côtiers. Le Centre National des Ressource Textuelles et Lexicales (CNRTL) les définit comme des zones relatives au littoral, quand les composantes de biodiversité telles que définies plus haut prévoient des eaux côtières pour le milieu pélagique et une zone côtière pour le milieu benthique. Synthétiser tout cela revient à qualifier les milieux côtiers comme des zones de faible profondeur bénéficiant d'apports continentaux et se répartissant selon un gradient de distance à la côte. Les politiques publiques elles-mêmes ne définissent pas explicitement ces espaces : quand la Directive Cadre sur l'Eau (DCE) fixe la limite à un mille marin pour ses masses d'eaux côtières, la Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM) ne fait aucune proposition. Au niveau des espèces inféodées à ces milieux, parmi lesquelles les poissons et céphalopodes (PC), ce sont plus les modes d'occupation de la colonne d'eau et les méthodes d'échantillonnage qui viennent distinguer les communautés relevant du côtier ou du large.

En l'absence de caractérisation précise, la qualification et la quantification des enjeux des milieux côtiers est dès lors dépendante de l'évaluation de l'état de conservation des milieux marins de façon générale. En France, les moyens de conservation sont issus des lois et règlementation inscrites dans le Code
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

FIGURE 1 - SCHEMA DES COMPOSANTES PRINCIPALES DES HABITATS BENTHIQUES ET PELAGIQUES, SELON UN GRADIENT COTE-LARGE ET UN ZONAGE VERTICAL. LE TALUS CONTINENTAL ET LA LIMITE (SCHEMATIQUE) D'INFLUENCE DES APPORTS PAR LES EAUX DOUCES SONT ENTOURES PAR DES TIRETS NOIRS POUR SOULIGNER LES ENJEUX SPECIFIQUES A CES SECTEURS, SOURCE LEGIFRANCE, ARRETE DU 17/12/12 RELATIF A LA DEFINITION DU BON ETAT ECOLOGIQUE DES EAUX MARINES

### 3. DEFINITION DES MILIEUX COTIERS ET OUTILS DE PROTECTION

Il est à savoir qu'il n'existe pas de définitions claires des milieux côtiers. Le Centre National des Ressource Textuelles et Lexicales (CNRTL) les définit comme des zones relatives au littoral, quand les composantes de biodiversité telles que définies plus haut prévoient des eaux côtières pour le milieu pélagique et une zone côtière pour le milieu benthique. Synthétiser tout cela revient à qualifier les milieux côtiers comme des zones de faible profondeur bénéficiant d'apports continentaux et se répartissant selon un gradient de distance à la côte. Les politiques publiques elles-mêmes ne définissent pas explicitement ces espaces : quand la Directive Cadre sur l'Eau (DCE) fixe la limite à un mille marin pour ses masses d'eaux côtières, la Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM) ne fait aucune proposition. Au niveau des espèces inféodées à ces milieux, parmi lesquelles les poissons et céphalopodes (PC), ce sont plus les modes d'occupation de la colonne d'eau et les méthodes d'échantillonnage qui viennent distinguer les communautés relevant du côtier ou du large.

En l'absence de caractérisation précise, la qualification et la quantification des enjeux des milieux côtiers est dès lors dépendante de l'évaluation de l'état de conservation des milieux marins de façon générale. En France, les moyens de conservation sont issus des lois et règlementation inscrites dans le Code
de l'Environnement<fnref n="1" />. Les principaux outils en sont les Aires Marines Protégées (AMP), conçues comme des zones de protection des ressources naturelles répondant à des objectifs précis de gestion et de conservation tout en encourageant l'orientation durable des activités humaines. Combiné aux différentes directives et conventions existantes, le statut conféré par les AMP est la traduction nationale d'une vision orientée gestion intégrée, opérant non seulement un lien terre-mer, mais également des liens entre les multiples acteurs et activités associés à la mer.

La gestion intégrée des milieux marins est par conséquent le fruit d'initiatives nationales, découlant des recommandations ou obligations décidées à plus haut niveau, à l'échelle européenne ou internationale. Pour la suite de ce rapport, il s'agit toutefois de se concentrer sur la prise en compte des milieux côtiers – et plus particulièrement des communautés de poissons et céphalopodes y vivant- au sein des principales politiques publiques réglementant le domaine.

## II. Politiques publiques internationales et européennes et conservation des poissons et céphalopodes côtiers

### 1. LA CONVENTION OSPAR

Fusion des conventions Oslo et Paris, la convention des mers régionales OSPAR est signée le 22 septembre 1992 pour une entrée en vigueur le 25 mars 1998. À l'origine, le principe était de prévenir, réduire voire éliminer la pollution marine liées aux activités anthropiques afin de préserver les écosystèmes et la diversité biologique (EUR-LEX.EUROPA.EU). Elle couvre une large partie de l'Atlantique Nord Est, sur cinq régions : les eaux arctiques, la Mer du Nord, les mers celtiques, le Golfe de Gascogne et les côtes ibériques et l'Atlantique large (OSPAR.ORG).

C'est l'Annexe V, relative à la protection et la conservation des écosystèmes marins, qui permet l'évaluation de l'état des zones de compétences des Etats-membres : eaux intérieures et mers territoriales, zones au-delà des mers territoriales mais sous juridiction des Etats et la haute mer. L'objectif est d'atteindre une gestion intégrée des activités humaines, selon différents principes parmi lesquels les principes de précaution ou du pollueur-payeur. En France, ce sont 39 AMP qui sont créées au titre de la convention OSPAR.

Il existe une liste d'habitats dits particuliers établie au titre de l'Annexe V (voir Annexe II). 22 espèces de poissons figurent également en espèces prioritaires, mais il n'y a malgré tout pas de cadre particulier pour la préservation des milieux côtiers et des espèces de PC qui y sont inféodées.

### 2. LA POLITIQUE COMMUNE DE LA PECHE – PCP

Originairement une partie de la Politique Agricole Commune (PAC) aux fondations de l'Union Européenne (UE) en 1957, le besoin d'une politique dédiée à la pêche se fait sentir à mesure de l'adhésion de nouveaux Etats-membres à forte exploitation des ressources marines. En 1983, puis sur révision tous les dix ans, la PCP est donc mise en place pour gérer les ressources biologiques exploitées, la flotte de pêche et les stocks halieutiques.

<footnote n="1">¹ La section traitant de la gestion et de la conservation des milieux marins a été pour l'essentiel ajoutée au Code de l'Environnement en 2010 suite au Grenelle de la Mer de 2009 (Code de l'Environnement partie législative, Livre II Chapitre IX), et amendée au fur et à mesure de la mise en place des différentes stratégies nationales</footnote>
de l'Environnement<fnref n="1" />. Les principaux outils en sont les Aires Marines Protégées (AMP), conçues comme des zones de protection des ressources naturelles répondant à des objectifs précis de gestion et de conservation tout en encourageant l'orientation durable des activités humaines. Combiné aux différentes directives et conventions existantes, le statut conféré par les AMP est la traduction nationale d'une vision orientée gestion intégrée, opérant non seulement un lien terre-mer, mais également des liens entre les multiples acteurs et activités associés à la mer.

La gestion intégrée des milieux marins est par conséquent le fruit d'initiatives nationales, découlant des recommandations ou obligations décidées à plus haut niveau, à l'échelle européenne ou internationale. Pour la suite de ce rapport, il s'agit toutefois de se concentrer sur la prise en compte des milieux côtiers – et plus particulièrement des communautés de poissons et céphalopodes y vivant- au sein des principales politiques publiques réglementant le domaine.

## II. Politiques publiques internationales et européennes et conservation des poissons et céphalopodes côtiers

### 1. LA CONVENTION OSPAR

Fusion des conventions Oslo et Paris, la convention des mers régionales OSPAR est signée le 22 septembre 1992 pour une entrée en vigueur le 25 mars 1998. À l'origine, le principe était de prévenir, réduire voire éliminer la pollution marine liées aux activités anthropiques afin de préserver les écosystèmes et la diversité biologique (EUR-LEX.EUROPA.EU). Elle couvre une large partie de l'Atlantique Nord Est, sur cinq régions : les eaux arctiques, la Mer du Nord, les mers celtiques, le Golfe de Gascogne et les côtes ibériques et l'Atlantique large (OSPAR.ORG).

C'est l'Annexe V, relative à la protection et la conservation des écosystèmes marins, qui permet l'évaluation de l'état des zones de compétences des Etats-membres : eaux intérieures et mers territoriales, zones au-delà des mers territoriales mais sous juridiction des Etats et la haute mer. L'objectif est d'atteindre une gestion intégrée des activités humaines, selon différents principes parmi lesquels les principes de précaution ou du pollueur-payeur. En France, ce sont 39 AMP qui sont créées au titre de la convention OSPAR.

Il existe une liste d'habitats dits particuliers établie au titre de l'Annexe V (voir Annexe II). 22 espèces de poissons figurent également en espèces prioritaires, mais il n'y a malgré tout pas de cadre particulier pour la préservation des milieux côtiers et des espèces de PC qui y sont inféodées.

### 2. LA POLITIQUE COMMUNE DE LA PECHE – PCP

Originairement une partie de la Politique Agricole Commune (PAC) aux fondations de l'Union Européenne (UE) en 1957, le besoin d'une politique dédiée à la pêche se fait sentir à mesure de l'adhésion de nouveaux Etats-membres à forte exploitation des ressources marines. En 1983, puis sur révision tous les dix ans, la PCP est donc mise en place pour gérer les ressources biologiques exploitées, la flotte de pêche et les stocks halieutiques.

<footnote n="1">¹ La section traitant de la gestion et de la conservation des milieux marins a été pour l'essentiel ajoutée au Code de l'Environnement en 2010 suite au Grenelle de la Mer de 2009 (Code de l'Environnement partie législative, Livre II Chapitre IX), et amendée au fur et à mesure de la mise en place des différentes stratégies nationales</footnote>
Répondre à ces objectifs passe par deux enjeux (MILIEUMARINFRANCE.FR) : développer une gestion intégrée de la pêche et de l'aquaculture (notamment via la régulation des prélèvements, par l'instauration de quotas entre Etats-membres, et des engins de pêche) et assurer le maintien de ces activités d'exploitation en encourageant les démarches solidaires aidant le secteur professionnel.

En France, la PCP est financée par le FEAMP (Fonds Européen pour les Affaires Maritimes et la Pêche), à hauteur de 588 millions d'euros pour son cycle 2014-2020 (EUROPE-EN-FRANCE.GOUV.FR).

Les espèces d'intérêt commercial inféodées aux milieux côtiers ne sont en général pas concernées par la PCP, car représentant de trop faibles tonnages débarqués. Malgré tout, cela ne signifie pas pour autant que ces espèces ne sont pas exploitées, elles représentent juste une plus faible biomasse par rapport aux espèces pêchées sur le plateau continental. Trois espèces suivies au titre de la PCP fréquentent les milieux rocheux : le bar (Dicentrarchus labrax), le congre (Conger conger) et le lieu jaune (Pollachius pollachius).

### 3. LA DIRECTIVE HABITATS FAUNE FLORE – DHFF

La DHFF représente la directive de l'UE 92/43/CEE entérinée le 21 Mai 1992 concernant la conservation des habitats naturels ainsi que des espèces de faune et de flore. Elle a pour but de développer à l'échelle européenne un cadre intégratif permettant la protection de la biodiversité tout en prenant en compte les besoins économiques, socio-culturels et régionaux (EUR-LEX.EUROPA.EU). C'est notamment à partir de cette directive qu'a été créé le réseau Natura 2000, au titre duquel sont mises en place des Zones Spéciales de Conservation (ZSC).

À partir de ces ZSC, les objectifs de conservation de la DHFF portent sur plusieurs aspects, parmi lesquels : la garantie de la conservation des habitats et des espèces, en évitant détériorations et perturbations par la mise en place de surveillances, ou encore l'appui à la gestion des éléments du paysage clefs aux processus de migration, distribution et échange génétique.

La transposition française de cette directive s'établit en fonction des sites Natura 2000 nationaux, notamment par l'évaluation de l'état de conservation des habitats et des espèces comme définie dans le Code de l'Environnement<fnref n="2" />. À l'heure actuelle, les sites Natura 2000 français occupent 18,5% de l'espace terrestre et 6% du domaine maritime (MILIEUMARINFRANCE.FR).

Le réseau Natura 2000 en mer, mis en place en 2008, est composé des sites terrestres dotés d'une partie en mer ou de sites exclusivement maritimes. Ces sites sont entre autres définis selon la répartition des Habitats d'Intérêt Communautaire (HIC) et de la présence d'espèces d'intérêt tels que définis dans les Annexes I et II de la directive (voir Annexe II). Les sept espèces de poissons d'intérêt communautaire sont des amphihalins, certains fréquentent les milieux côtiers rocheux sans pour autant y être strictement inféodés. L'évaluation de l'habitat récif (HIC 1170) passe donc naturellement par le suivi et l'évaluation des peuplements de poissons, en allant plus loin que les sept espèces d'intérêt.

<footnote n="2">² Sous-section 1 du Chapitre IV du Code de l'Environnement, relative aux sites Natura 2000 (articles R414-1 à R414-9).</footnote>
Répondre à ces objectifs passe par deux enjeux (MILIEUMARINFRANCE.FR) : développer une gestion intégrée de la pêche et de l'aquaculture (notamment via la régulation des prélèvements, par l'instauration de quotas entre Etats-membres, et des engins de pêche) et assurer le maintien de ces activités d'exploitation en encourageant les démarches solidaires aidant le secteur professionnel.

En France, la PCP est financée par le FEAMP (Fonds Européen pour les Affaires Maritimes et la Pêche), à hauteur de 588 millions d'euros pour son cycle 2014-2020 (EUROPE-EN-FRANCE.GOUV.FR).

Les espèces d'intérêt commercial inféodées aux milieux côtiers ne sont en général pas concernées par la PCP, car représentant de trop faibles tonnages débarqués. Malgré tout, cela ne signifie pas pour autant que ces espèces ne sont pas exploitées, elles représentent juste une plus faible biomasse par rapport aux espèces pêchées sur le plateau continental. Trois espèces suivies au titre de la PCP fréquentent les milieux rocheux : le bar (Dicentrarchus labrax), le congre (Conger conger) et le lieu jaune (Pollachius pollachius).

### 3. LA DIRECTIVE HABITATS FAUNE FLORE – DHFF

La DHFF représente la directive de l'UE 92/43/CEE entérinée le 21 Mai 1992 concernant la conservation des habitats naturels ainsi que des espèces de faune et de flore. Elle a pour but de développer à l'échelle européenne un cadre intégratif permettant la protection de la biodiversité tout en prenant en compte les besoins économiques, socio-culturels et régionaux (EUR-LEX.EUROPA.EU). C'est notamment à partir de cette directive qu'a été créé le réseau Natura 2000, au titre duquel sont mises en place des Zones Spéciales de Conservation (ZSC).

À partir de ces ZSC, les objectifs de conservation de la DHFF portent sur plusieurs aspects, parmi lesquels : la garantie de la conservation des habitats et des espèces, en évitant détériorations et perturbations par la mise en place de surveillances, ou encore l'appui à la gestion des éléments du paysage clefs aux processus de migration, distribution et échange génétique.

La transposition française de cette directive s'établit en fonction des sites Natura 2000 nationaux, notamment par l'évaluation de l'état de conservation des habitats et des espèces comme définie dans le Code de l'Environnement<fnref n="2" />. À l'heure actuelle, les sites Natura 2000 français occupent 18,5% de l'espace terrestre et 6% du domaine maritime (MILIEUMARINFRANCE.FR).

Le réseau Natura 2000 en mer, mis en place en 2008, est composé des sites terrestres dotés d'une partie en mer ou de sites exclusivement maritimes. Ces sites sont entre autres définis selon la répartition des Habitats d'Intérêt Communautaire (HIC) et de la présence d'espèces d'intérêt tels que définis dans les Annexes I et II de la directive (voir Annexe II). Les sept espèces de poissons d'intérêt communautaire sont des amphihalins, certains fréquentent les milieux côtiers rocheux sans pour autant y être strictement inféodés. L'évaluation de l'habitat récif (HIC 1170) passe donc naturellement par le suivi et l'évaluation des peuplements de poissons, en allant plus loin que les sept espèces d'intérêt.

<footnote n="2">² Sous-section 1 du Chapitre IV du Code de l'Environnement, relative aux sites Natura 2000 (articles R414-1 à R414-9).</footnote>
## 4. LA DIRECTIVE CADRE SUR L'EAU – DCE

La DCE, issue du texte 2000/60/CE du Parlement européen et conseil du 23 octobre 2000 établissant un cadre politique et communautaire dans le domaine de l'eau, se base sur la définition du « bon état des eaux » auquel doivent tendre les Etats-membres de l'UE selon deux modalités : le bon état chimique et le bon état écologique. Le but à terme est d'encadrer la protection et d'encourager la gestion durable de l'eau, en veillant tout particulièrement à la qualité des eaux souterraines, superficielles, estuariennes et côtières.

Pour ce faire, la DCE se fonde sur des cycles d'action de six ans, avec plusieurs objectifs (ECOLOGIE.GOUV.FR) : la réduction des pollutions et la non-dégradation des ressources et des milieux, le respect des normes et le bon état des masses d'eaux.

Dans le droit français, la directive s'oriente vers une obligation de résultats d'abord à l'horizon 2015, puis 2021 voire 2027 sur dérogation. En 2006 l'ONEMA est créé pour gérer l'implémentation de cette directive, maintenant du ressort de l'OFB, sur les douze bassins hydrographiques, 179 masses d'eaux côtières et 116 masses d'eaux de transition que comporte la France.

Le bon état écologique des eaux littorales suit plusieurs critères, notamment des éléments hydromorphologiques physicochimiques et biologiques, et est évalué à partir de programmes de surveillance des masses d'eaux côtières. Les poissons en sont des indicateurs optionnels, et ces programmes couvrent uniquement les milieux estuariens sur fond meuble. Il existe également un suivi DCE des habitats côtiers rocheux subtidaux, couvrant la faune et la flore fixées, dans le cadre duquel il pourrait être intéressant de coupler un suivi poissons.

## 5. LA DIRECTIVE CADRE STRATEGIE POUR LE MILIEU MARIN – DCSMM

La DCSMM est la directive 2008/56/CE du Parlement européen et du Conseil du 17 juin 2008 conduisant les Etats-membres de l'UE à mettre en œuvre la réduction des impacts des activités anthropiques sur le milieu marin, en vue d'atteindre ou de maintenir son « Bon Etat Ecologique » (BEE) à l'horizon 2020. Les enjeux de cet objectif se formulent en termes de gestion intégrée et s'organisent selon onze descripteurs se répartissant sur plusieurs niveaux : biologique, physique, chimique et sanitaire.
Développée de façon à opérer une synergie avec les conventions et directives existantes (OSPAR, Barcelone, DHFF et DCE), la DCSMM se veut encore plus intégrative avec une approche écosystémique englobant protection des milieux marins et gestion des activités anthropiques (DCSMM.MILIEUMARINFRANCE.FR).

Dans le droit français, la DCSMM se traduit au sein de quatre Sous-Régions Marines (SRM) réparties dans les eaux sous juridiction nationale : Manche-Mer du Nord, Mers celtiques, Golfe de Gascogne et Méditerranée occidentale<fnref n="3" />. La spécificité de la France est d'implémenter dans un document unique la DCSMM et la Directive-Cadre pour la Planification de l'Espace Marin (DCPEM) : le Document Stratégique de Façade (DSF). Il est composé de deux volets, un consacré aux usages et activités, et l'autre à la gestion de l'environnement. C'est sur ce volet, et pour chaque SRM, que sont créés les Plans d'Actions pour le Milieu Marin (PAMM). Prévus pour des cycles de six ans, ils se divisent en cinq composantes :

- l'analyse des caractéristiques de l'écosystème et des pressions et impacts qui permettent de réaliser l'analyse de l'état écologique au titre de l'article 8 de la DCSMM ;

- l'évaluation de l'atteinte du bon état écologique ;

- l'évaluation de la réalisation des objectifs environnementaux tels que définis dans le PAMM correspondant ;

<footnote n="3">³ Articles L219-9 à L219-18 et R219-2 à R219-10 du Code de l'Environnement.</footnote>
## 4. LA DIRECTIVE CADRE SUR L'EAU – DCE

La DCE, issue du texte 2000/60/CE du Parlement européen et conseil du 23 octobre 2000 établissant un cadre politique et communautaire dans le domaine de l'eau, se base sur la définition du « bon état des eaux » auquel doivent tendre les Etats-membres de l'UE selon deux modalités : le bon état chimique et le bon état écologique. Le but à terme est d'encadrer la protection et d'encourager la gestion durable de l'eau, en veillant tout particulièrement à la qualité des eaux souterraines, superficielles, estuariennes et côtières.

Pour ce faire, la DCE se fonde sur des cycles d'action de six ans, avec plusieurs objectifs (ECOLOGIE.GOUV.FR) : la réduction des pollutions et la non-dégradation des ressources et des milieux, le respect des normes et le bon état des masses d'eaux.

Dans le droit français, la directive s'oriente vers une obligation de résultats d'abord à l'horizon 2015, puis 2021 voire 2027 sur dérogation. En 2006 l'ONEMA est créé pour gérer l'implémentation de cette directive, maintenant du ressort de l'OFB, sur les douze bassins hydrographiques, 179 masses d'eaux côtières et 116 masses d'eaux de transition que comporte la France.

Le bon état écologique des eaux littorales suit plusieurs critères, notamment des éléments hydromorphologiques physicochimiques et biologiques, et est évalué à partir de programmes de surveillance des masses d'eaux côtières. Les poissons en sont des indicateurs optionnels, et ces programmes couvrent uniquement les milieux estuariens sur fond meuble. Il existe également un suivi DCE des habitats côtiers rocheux subtidaux, couvrant la faune et la flore fixées, dans le cadre duquel il pourrait être intéressant de coupler un suivi poissons.

## 5. LA DIRECTIVE CADRE STRATEGIE POUR LE MILIEU MARIN – DCSMM

La DCSMM est la directive 2008/56/CE du Parlement européen et du Conseil du 17 juin 2008 conduisant les Etats-membres de l'UE à mettre en œuvre la réduction des impacts des activités anthropiques sur le milieu marin, en vue d'atteindre ou de maintenir son « Bon Etat Ecologique » (BEE) à l'horizon 2020. Les enjeux de cet objectif se formulent en termes de gestion intégrée et s'organisent selon onze descripteurs se répartissant sur plusieurs niveaux : biologique, physique, chimique et sanitaire.
Développée de façon à opérer une synergie avec les conventions et directives existantes (OSPAR, Barcelone, DHFF et DCE), la DCSMM se veut encore plus intégrative avec une approche écosystémique englobant protection des milieux marins et gestion des activités anthropiques (DCSMM.MILIEUMARINFRANCE.FR).

Dans le droit français, la DCSMM se traduit au sein de quatre Sous-Régions Marines (SRM) réparties dans les eaux sous juridiction nationale : Manche-Mer du Nord, Mers celtiques, Golfe de Gascogne et Méditerranée occidentale<fnref n="3" />. La spécificité de la France est d'implémenter dans un document unique la DCSMM et la Directive-Cadre pour la Planification de l'Espace Marin (DCPEM) : le Document Stratégique de Façade (DSF). Il est composé de deux volets, un consacré aux usages et activités, et l'autre à la gestion de l'environnement. C'est sur ce volet, et pour chaque SRM, que sont créés les Plans d'Actions pour le Milieu Marin (PAMM). Prévus pour des cycles de six ans, ils se divisent en cinq composantes :

- l'analyse des caractéristiques de l'écosystème et des pressions et impacts qui permettent de réaliser l'analyse de l'état écologique au titre de l'article 8 de la DCSMM ;

- l'évaluation de l'atteinte du bon état écologique ;

- l'évaluation de la réalisation des objectifs environnementaux tels que définis dans le PAMM correspondant ;

<footnote n="3">³ Articles L219-9 à L219-18 et R219-2 à R219-10 du Code de l'Environnement.</footnote>
- l'évaluation de l'efficacité des mesures mises en place en application des programmes de mesures ;

- la construction des indicateurs du bon état écologique et de ceux associés aux objectifs environnementaux.

Les programmes de surveillance (PdS) se déclinent selon treize thématiques liées aux composantes biocénotiques et aux pressions anthropiques, parmi lesquelles les « habitats benthiques et intégrité des fonds marins », « espèces non-indigènes », « changements hydrographiques », ou encore les « poissons et céphalopodes ».

# III. La stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers

## 1. CONTEXTE

<table><caption>TABLEAU 1 – REPARTITION DU PILOTAGE DU PDS D1-PC, REPRIS DE REY ET AL., 2021</caption><thead><tr><td>SP</td><td>Intitulés</td><td>Co-pilotage et état d'avancement</td></tr></thead><tbody><tr><td>SP-1</td><td>Poissons et Céphalopodes benthodémersaux sur substrats durs et habitats biogéniques côtiers</td><td>UAR PatriNat – En cours de développement</td></tr><tr><td>SP-2</td><td>Poissons et Céphalopodes benthodémersaux sur substrats meubles côtiers</td><td>Ifremer – Existant, à compléter</td></tr><tr><td>SP-3</td><td>Poissons et Céphalopodes pélagiques en milieux côtiers</td><td>UAR PatriNat – En cours de développement</td></tr><tr><td>SP-4</td><td>Poissons et Céphalopodes pélagiques et benthodémersaux sur le plateau continental et au large</td><td>Ifremer – Existant, à compléter</td></tr></tbody></table>

Les programmes de surveillance des poissons et céphalopodes (PC) dépendent principalement de quatre descripteurs du BEE<fnref n="4" /> : D1 « biodiversité », D2 « espèces non-indigènes », D3 « espèces exploitées » et le D4 « réseaux trophiques ».

À partir d'une liste de 70 espèces, le D1-PC « biodiversité » s'évalue selon cinq critères ayant trait à la bonne santé des populations, en termes de démographie ou encore de distribution, et des habitats auxquels elles sont inféodées. Dès lors, la surveillance des PC passe également par l'analyse de la diversité et de la productivité des guildes trophiques (D4-PC), en suivant tout particulièrement les impacts des activités anthropiques. Il convient donc de veiller à ce que les espèces introduites par l'homme ou que l'exploitation des populations ne viennent pas perturber les écosystèmes de façon irréversible.

Pour ce faire, les PdS s'organisent selon les quatre SRM de la DCSMM en sous-programmes (SP) imaginés sur un triple gradient environnemental : distance à la côte, position dans la colonne d'eau et nature du fond (REY ET AL., 2021). L'UAR PatriNat et l'Ifremer se partagent le pilotage de ces sous-programmes (Tableau 1).

Ce découpage en quatre sous-programmes illustre la complexité des milieux et se montre pertinent en termes écologique et méthodologique : les communautés de poissons et céphalopodes sont diverses,

<footnote n="4">⁴ La description complète des critères de bon état écologique de chaque descripteur est disponible en consultant l'Annexe I de l'Arrêté du 17 décembre 2012 relatif à la définition du bon état écologique des eaux marines, abrogé le 27 septembre 2019</footnote>
- l'évaluation de l'efficacité des mesures mises en place en application des programmes de mesures ;

- la construction des indicateurs du bon état écologique et de ceux associés aux objectifs environnementaux.

Les programmes de surveillance (PdS) se déclinent selon treize thématiques liées aux composantes biocénotiques et aux pressions anthropiques, parmi lesquelles les « habitats benthiques et intégrité des fonds marins », « espèces non-indigènes », « changements hydrographiques », ou encore les « poissons et céphalopodes ».

# III. La stratégie de surveillance DCSMM des poissons et céphalopodes côtiers

## 1. CONTEXTE

<table><caption>TABLEAU 1 – REPARTITION DU PILOTAGE DU PDS D1-PC, REPRIS DE REY ET AL., 2021</caption><thead><tr><td>SP</td><td>Intitulés</td><td>Co-pilotage et état d'avancement</td></tr></thead><tbody><tr><td>SP-1</td><td>Poissons et Céphalopodes benthodémersaux sur substrats durs et habitats biogéniques côtiers</td><td>UAR PatriNat – En cours de développement</td></tr><tr><td>SP-2</td><td>Poissons et Céphalopodes benthodémersaux sur substrats meubles côtiers</td><td>Ifremer – Existant, à compléter</td></tr><tr><td>SP-3</td><td>Poissons et Céphalopodes pélagiques en milieux côtiers</td><td>UAR PatriNat – En cours de développement</td></tr><tr><td>SP-4</td><td>Poissons et Céphalopodes pélagiques et benthodémersaux sur le plateau continental et au large</td><td>Ifremer – Existant, à compléter</td></tr></tbody></table>

Les programmes de surveillance des poissons et céphalopodes (PC) dépendent principalement de quatre descripteurs du BEE<fnref n="4" /> : D1 « biodiversité », D2 « espèces non-indigènes », D3 « espèces exploitées » et le D4 « réseaux trophiques ».

À partir d'une liste de 70 espèces, le D1-PC « biodiversité » s'évalue selon cinq critères ayant trait à la bonne santé des populations, en termes de démographie ou encore de distribution, et des habitats auxquels elles sont inféodées. Dès lors, la surveillance des PC passe également par l'analyse de la diversité et de la productivité des guildes trophiques (D4-PC), en suivant tout particulièrement les impacts des activités anthropiques. Il convient donc de veiller à ce que les espèces introduites par l'homme ou que l'exploitation des populations ne viennent pas perturber les écosystèmes de façon irréversible.

Pour ce faire, les PdS s'organisent selon les quatre SRM de la DCSMM en sous-programmes (SP) imaginés sur un triple gradient environnemental : distance à la côte, position dans la colonne d'eau et nature du fond (REY ET AL., 2021). L'UAR PatriNat et l'Ifremer se partagent le pilotage de ces sous-programmes (Tableau 1).

Ce découpage en quatre sous-programmes illustre la complexité des milieux et se montre pertinent en termes écologique et méthodologique : les communautés de poissons et céphalopodes sont diverses,

<footnote n="4">⁴ La description complète des critères de bon état écologique de chaque descripteur est disponible en consultant l'Annexe I de l'Arrêté du 17 décembre 2012 relatif à la définition du bon état écologique des eaux marines, abrogé le 27 septembre 2019</footnote>
tout comme les possibilités d'échantillonnage, avec des outils et techniques non-adaptés à certains milieux.
La surveillance des PC doit par conséquent reposer sur de multiples méthodes utilisées de façon
concomitante et complémentaire, via des protocoles à l'heure actuelle en cours de développement.

## 2. MISE EN ŒUVRE

Le dispositif POCOROCH, lancé en 2016, est non seulement issu du besoin DCSMM d'évaluer l'état des milieux marins, mais est aussi le résultat de la combinaison de plusieurs enjeux. Il s'agit de développer un programme à l'interface des besoins de surveillance, des suivis locaux liés aux observatoires de la biodiversité (réseau ILICO), des évaluations de résultat des AMP ou encore des études d'incidence d'activités humaines (CARTIER ET AL., 2022).

L'absence de protocole standardisé de suivi des poissons et céphalopodes des milieux côtiers en Atlantique Nord-Est a motivé le développement de méthodologies adaptées à un suivi par des experts d'un côté et par des gestionnaires et/ou acteurs locaux de l'autre, afin d'étendre le spectre d'application de la surveillance de ces espèces à l'échelle métropolitaine. Ces méthodes peuvent se distinguer en deux catégories : le comptage visuel en plongée et les méthodes dites complémentaires (Fig. 2).

### Le comptage visuel

Il s'agit de la méthode la plus utilisée pour suivre les poissons rocheux et récifaux, dans le monde comme à l'échelle de l'Atlantique Nord-Est (CALDWELL ET AL., 2016 ; REY ET AL., 2021). Aussi dénommé UVC (Underwater Visual Census), le comptage visuel en plongée a pour principe le recensement des poissons le long de transects ou de points fixes. Non destructive et pouvant se montrer particulièrement précise en eaux claires et en conditions idéales. Le programme POCOROCH a développé un protocole détaillé de comptage visuel sur transects, avec des variations selon le niveau de compétence de l'agent en plongée (REY ET AL., 2021).

### L'échosondage

Aussi appelée acoustique active, le principe est d'émettre une onde qui va permettre de récupérer les signaux réfléchis par le fond, les poissons ou d'autres obstacles. L'échogramme résultant permet de repérer les individus présents dans la colonne d'eau, dans la mesure ou les espèces benthiques peuvent se confondre avec le fond. L'acoustique active est encore en recherche et développement, mais montre un potentiel non négligeable pour la surveillance des poissons et céphalopodes côtiers, notamment au-travers du projet ACaPELA.

### Les suivis par ADN environnemental

Méthode qui consiste à extraire et séquencer l'ADN issu de prélèvements marins en vue d'identifier par metabarcoding les traces d'organismes repérées, le suivi par ADN environnemental présente l'avantage de valider de façon fiable la présence ou l'absence d'espèces (CARTIER ET AL., 2022). L'approche se montre notamment prometteuse pour la surveillance des espèces non-indigènes.

Il existe d'autres méthodes alternatives qui peuvent être utilisées en complément, comme les travaux en lien avec les pêcheurs (station d'observation ou pêche scientifique) par exemple. Le choix de la méthode optimale est par conséquent contexte-dépendante, et est à sélectionner autant selon les ambitions du suivi que selon les paramètres environnementaux des secteurs à surveiller. Croiser les méthodes peut constituer une garantie de résultats et permettre une interprétation plus fine, mais requiert un investissement humain, temporel et financier non-négligeable.

Le développement d'une stratégie de suivi des populations de poissons et céphalopodes côtiers passe donc nécessairement par une phase de priorisation des secteurs à enjeux, qui ne peut être faite qu'avec une connaissance accrue du territoire et des facteurs structurant les communautés. Une solution à cette problématique est la mise en œuvre d'une approche spatialement explicite permettant l'évaluation des indicateurs de l'état écologique découlant de la stratégie de surveillance, solution étant l'objet de la
tout comme les possibilités d'échantillonnage, avec des outils et techniques non-adaptés à certains milieux.
La surveillance des PC doit par conséquent reposer sur de multiples méthodes utilisées de façon
concomitante et complémentaire, via des protocoles à l'heure actuelle en cours de développement.

## 2. MISE EN ŒUVRE

Le dispositif POCOROCH, lancé en 2016, est non seulement issu du besoin DCSMM d'évaluer l'état des milieux marins, mais est aussi le résultat de la combinaison de plusieurs enjeux. Il s'agit de développer un programme à l'interface des besoins de surveillance, des suivis locaux liés aux observatoires de la biodiversité (réseau ILICO), des évaluations de résultat des AMP ou encore des études d'incidence d'activités humaines (CARTIER ET AL., 2022).

L'absence de protocole standardisé de suivi des poissons et céphalopodes des milieux côtiers en Atlantique Nord-Est a motivé le développement de méthodologies adaptées à un suivi par des experts d'un côté et par des gestionnaires et/ou acteurs locaux de l'autre, afin d'étendre le spectre d'application de la surveillance de ces espèces à l'échelle métropolitaine. Ces méthodes peuvent se distinguer en deux catégories : le comptage visuel en plongée et les méthodes dites complémentaires (Fig. 2).

### Le comptage visuel

Il s'agit de la méthode la plus utilisée pour suivre les poissons rocheux et récifaux, dans le monde comme à l'échelle de l'Atlantique Nord-Est (CALDWELL ET AL., 2016 ; REY ET AL., 2021). Aussi dénommé UVC (Underwater Visual Census), le comptage visuel en plongée a pour principe le recensement des poissons le long de transects ou de points fixes. Non destructive et pouvant se montrer particulièrement précise en eaux claires et en conditions idéales. Le programme POCOROCH a développé un protocole détaillé de comptage visuel sur transects, avec des variations selon le niveau de compétence de l'agent en plongée (REY ET AL., 2021).

### L'échosondage

Aussi appelée acoustique active, le principe est d'émettre une onde qui va permettre de récupérer les signaux réfléchis par le fond, les poissons ou d'autres obstacles. L'échogramme résultant permet de repérer les individus présents dans la colonne d'eau, dans la mesure ou les espèces benthiques peuvent se confondre avec le fond. L'acoustique active est encore en recherche et développement, mais montre un potentiel non négligeable pour la surveillance des poissons et céphalopodes côtiers, notamment au-travers du projet ACaPELA.

### Les suivis par ADN environnemental

Méthode qui consiste à extraire et séquencer l'ADN issu de prélèvements marins en vue d'identifier par metabarcoding les traces d'organismes repérées, le suivi par ADN environnemental présente l'avantage de valider de façon fiable la présence ou l'absence d'espèces (CARTIER ET AL., 2022). L'approche se montre notamment prometteuse pour la surveillance des espèces non-indigènes.

Il existe d'autres méthodes alternatives qui peuvent être utilisées en complément, comme les travaux en lien avec les pêcheurs (station d'observation ou pêche scientifique) par exemple. Le choix de la méthode optimale est par conséquent contexte-dépendante, et est à sélectionner autant selon les ambitions du suivi que selon les paramètres environnementaux des secteurs à surveiller. Croiser les méthodes peut constituer une garantie de résultats et permettre une interprétation plus fine, mais requiert un investissement humain, temporel et financier non-négligeable.

Le développement d'une stratégie de suivi des populations de poissons et céphalopodes côtiers passe donc nécessairement par une phase de priorisation des secteurs à enjeux, qui ne peut être faite qu'avec une connaissance accrue du territoire et des facteurs structurant les communautés. Une solution à cette problématique est la mise en œuvre d'une approche spatialement explicite permettant l'évaluation des indicateurs de l'état écologique découlant de la stratégie de surveillance, solution étant l'objet de la
phase deux du dispositif POCOROCH. La caractérisation spatiale des variables et co-variables environnementales associées aux forçages naturels et anthropiques rend possible l'identification de gradients environnementaux, biotiques comme abiotiques, le long desquels placer des stations d'échantillonnage représentant au plus près l'espace marin côtier métropolitain. À partir du croisement de données renseignant sur la variabilité naturelle et de données de pressions anthropiques, la finalité d'une telle approche est de développer une stratégie priorisant les secteurs à enjeux, identifiés en comparaison avec des zones de référence dans l'idéal le plus possible exemptes de pressions (CINNER ET AL., 2016; D'AGATA ET AL., 2016).

C'est dans ce contexte que s'inscrit la problématique de ce stage, à savoir :

> « Comment, en contribution au déploiement de la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers, développer une typologie de niches environnementales représentative de la diversité des milieux marins côtiers ? »
phase deux du dispositif POCOROCH. La caractérisation spatiale des variables et co-variables environnementales associées aux forçages naturels et anthropiques rend possible l'identification de gradients environnementaux, biotiques comme abiotiques, le long desquels placer des stations d'échantillonnage représentant au plus près l'espace marin côtier métropolitain. À partir du croisement de données renseignant sur la variabilité naturelle et de données de pressions anthropiques, la finalité d'une telle approche est de développer une stratégie priorisant les secteurs à enjeux, identifiés en comparaison avec des zones de référence dans l'idéal le plus possible exemptes de pressions (CINNER ET AL., 2016; D'AGATA ET AL., 2016).

C'est dans ce contexte que s'inscrit la problématique de ce stage, à savoir :

> « Comment, en contribution au déploiement de la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers, développer une typologie de niches environnementales représentative de la diversité des milieux marins côtiers ? »
## Suivis des poissons côtiers - Méthodes complémentaires

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**FIGURE 2 – INFOGRAPHIE DES METHODES COMPLEMENTAIRES DE SUIVI DES POISSONS ET CEPHALOPODES COTIERS, SOURCE UAR PATRINAT**
## Suivis des poissons côtiers - Méthodes complémentaires

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

**FIGURE 2 – INFOGRAPHIE DES METHODES COMPLEMENTAIRES DE SUIVI DES POISSONS ET CEPHALOPODES COTIERS, SOURCE UAR PATRINAT**
ANALYSE GEOMATIQUE DES
FORÇAGES ENVIRONNEMENTAUX
NATURELS EN APPUI AU
DEVELOPPEMENT DE LA
STRATEGIE DE SURVEILLANCE
DCSMM DES POISSONS ET
CEPHALOPODES COTIERS
ANALYSE GEOMATIQUE DES
FORÇAGES ENVIRONNEMENTAUX
NATURELS EN APPUI AU
DEVELOPPEMENT DE LA
STRATEGIE DE SURVEILLANCE
DCSMM DES POISSONS ET
CEPHALOPODES COTIERS
# I. Introduction

## 1. APPROCHE SPATIALE DE LA SURVEILLANCE DES POISSONS ET CEPHALOPODES COTIERS

Dans le cadre de la Directive Cadre Stratégie pour les Milieux Marins (DCSMM), il y a un besoin d'évaluer l'état de conservation de la composante Poissons et Céphalopodes côtiers (PCC) du programme de surveillance du descripteur biodiversité. Par conséquent, il est nécessaire de cerner la distribution des communautés au sein des milieux pélagiques et benthiques et d'identifier les patrons spatiaux de répartition des différents milieux pour mieux adapter la stratégie d'échantillonnage et les méthodes utilisées (CARTIER ET AL., 2022 ; REY ET AL., 2021).

Un des principaux enjeux est de recenser des secteurs à prioriser selon les différents gradients environnementaux structurant les milieux côtiers. Ces gradients sont des moyens de substitution satisfaisants dans l'attente de l'identification de zones de référence exemptes de pressions anthropiques (comme des réserves intégrales par exemple) dans le sens où les secteurs les plus au large sont généralement moins soumis aux pressions que les espaces les plus proches du littoral (D'AGATA ET AL., 2016).

Une analyse spatiale est dès lors requise pour traiter les forçages environnementaux naturels structurant les communautés de poissons et céphalopodes côtiers, dans l'idéal aboutissant à une classification biogéographique pertinente à l'échelle de la France métropolitaine –plus particulièrement de la façade Manches Est-Mer du Nord, Nord Atlantique – Manche Ouest, Sud Atlantique- et adaptée aux besoins opérationnels en termes de stratégie de surveillance.

## 2. METHODES DE CLASSIFICATION BIOGEOGRAPHIQUE ET QUESTIONS D'ECHELLE

Les classifications biogéographiques constituent un outil de description de l'environnement opportun à envisager la complexité des données écologiques. Elles peuvent être établies pour traduire les entités biologiques, mais peuvent également prendre en compte des paramètres géopolitiques. En ce sens, elles représentent un support idéal à la visualisation des enjeux de l'écologie intégrative : la connaissance de la biodiversité et des écosystèmes marins associée aux ressources et impacts liés aux activités humaines. Comme il est difficile d'échantillonner toutes les populations et/ou espèces d'un endroit, les unités de classification biogéographiques peuvent en outre devenir des proxies idéaux à l'étude des milieux marins (COSTELLO, 2009 ; UNESCO & COI, 2009). Parmi les principales classifications existantes se trouvent :

### La classification de Longhurst (Costello, 2009 ; Longhurst, 1998)

Elle se fonde sur des données satellitaires de l'océan et des profils environnementaux pour simuler les processus et fonctionnalités des écosystèmes. S'appliquant à la surface uniquement, elle distingue quatre de ce que Longhurst nomme « biomes » : le biome polaire, le biome des vents d'ouest (westerlies), le biome des alizés (trade winds) et le biome côtier. Ces quatre biomes existent dans chacun des quatre bassins océaniques et sont eux-mêmes subdivisés en 57 provinces, essentiellement basées sur des profils bathymétriques.

### Les Large Marine Ecosystems (LME ; Imehub.net ; Sherman et al., 1990 ; Sherman et al., 2005)

Développées par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), les 66 LME se répartissent depuis les zones côtières jusqu'aux plateaux continentaux, à partir de critères bathymétriques, hydrographiques et biotiques (productivité marine et réseaux trophiques). Cette classification a été élaborée en considérant des facteurs écologiques et géopolitiques, et est associée à des modules de gestion intégrative ayant trait à la pêche ou encore à la réduction des pollutions.
# I. Introduction

## 1. APPROCHE SPATIALE DE LA SURVEILLANCE DES POISSONS ET CEPHALOPODES COTIERS

Dans le cadre de la Directive Cadre Stratégie pour les Milieux Marins (DCSMM), il y a un besoin d'évaluer l'état de conservation de la composante Poissons et Céphalopodes côtiers (PCC) du programme de surveillance du descripteur biodiversité. Par conséquent, il est nécessaire de cerner la distribution des communautés au sein des milieux pélagiques et benthiques et d'identifier les patrons spatiaux de répartition des différents milieux pour mieux adapter la stratégie d'échantillonnage et les méthodes utilisées (CARTIER ET AL., 2022 ; REY ET AL., 2021).

Un des principaux enjeux est de recenser des secteurs à prioriser selon les différents gradients environnementaux structurant les milieux côtiers. Ces gradients sont des moyens de substitution satisfaisants dans l'attente de l'identification de zones de référence exemptes de pressions anthropiques (comme des réserves intégrales par exemple) dans le sens où les secteurs les plus au large sont généralement moins soumis aux pressions que les espaces les plus proches du littoral (D'AGATA ET AL., 2016).

Une analyse spatiale est dès lors requise pour traiter les forçages environnementaux naturels structurant les communautés de poissons et céphalopodes côtiers, dans l'idéal aboutissant à une classification biogéographique pertinente à l'échelle de la France métropolitaine –plus particulièrement de la façade Manches Est-Mer du Nord, Nord Atlantique – Manche Ouest, Sud Atlantique- et adaptée aux besoins opérationnels en termes de stratégie de surveillance.

## 2. METHODES DE CLASSIFICATION BIOGEOGRAPHIQUE ET QUESTIONS D'ECHELLE

Les classifications biogéographiques constituent un outil de description de l'environnement opportun à envisager la complexité des données écologiques. Elles peuvent être établies pour traduire les entités biologiques, mais peuvent également prendre en compte des paramètres géopolitiques. En ce sens, elles représentent un support idéal à la visualisation des enjeux de l'écologie intégrative : la connaissance de la biodiversité et des écosystèmes marins associée aux ressources et impacts liés aux activités humaines. Comme il est difficile d'échantillonner toutes les populations et/ou espèces d'un endroit, les unités de classification biogéographiques peuvent en outre devenir des proxies idéaux à l'étude des milieux marins (COSTELLO, 2009 ; UNESCO & COI, 2009). Parmi les principales classifications existantes se trouvent :

### La classification de Longhurst (Costello, 2009 ; Longhurst, 1998)

Elle se fonde sur des données satellitaires de l'océan et des profils environnementaux pour simuler les processus et fonctionnalités des écosystèmes. S'appliquant à la surface uniquement, elle distingue quatre de ce que Longhurst nomme « biomes » : le biome polaire, le biome des vents d'ouest (westerlies), le biome des alizés (trade winds) et le biome côtier. Ces quatre biomes existent dans chacun des quatre bassins océaniques et sont eux-mêmes subdivisés en 57 provinces, essentiellement basées sur des profils bathymétriques.

### Les Large Marine Ecosystems (LME ; Imehub.net ; Sherman et al., 1990 ; Sherman et al., 2005)

Développées par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), les 66 LME se répartissent depuis les zones côtières jusqu'aux plateaux continentaux, à partir de critères bathymétriques, hydrographiques et biotiques (productivité marine et réseaux trophiques). Cette classification a été élaborée en considérant des facteurs écologiques et géopolitiques, et est associée à des modules de gestion intégrative ayant trait à la pêche ou encore à la réduction des pollutions.
### Les Marine Ecoregions of the World (MEOW; Costello, 2009; Hadiyanto et al., 2021; Spalding et al., 2007)

Cette classification divise les océans en trois niveaux hiérarchiques : 12 royaumes, 62 provinces, et 232 écorégions. Ces écorégions sont prévues pour être le plus petit niveau avec une composition spécifique homogène, même si ce point de vue est contesté, notamment pour les milieux intertidaux (ANDRADES ET AL., 2018; SINK ET AL., 2005). Les MEOW couvrent les eaux peu profondes et certains habitats de haute mer, mais ne dépassent pas les limites des juridictions nationales.

### La classification du GOODS (Global Open Oceans & Deep Sea; UNESCO & COI, 2009)

Partant des différentes classifications existantes, l'UNESCO fait ressortir les manques et les biais des méthodes développées, afin d'aboutir à une classification biogéographique suivant plusieurs principes clefs : il convient de traiter séparément les environnements benthiques et pélagiques, via la sélection de secteurs représentatifs prenant en compte non seulement l'identité taxonomique, mais aussi les processus écologiques clefs. Cette classification est prévue pour être hiérarchique, adaptée aux différentes échelles des facteurs affectant la répartition des communautés (locale, régionale, globale).

La question de l'échelle est peut-être la plus problématique des propriétés des données spatiales, en ce qu'elle conditionne beaucoup de paramètres ; le choix de ou des échelles de travail est crucial pour la tenue de n'importe quelle étude, au même titre que la dépendance spatiale et l'hétérogénéité (NIKPARVAR & THILL, 2021). Quand la dépendance implique que les phénomènes proches ont plus de liens entre eux que les phénomènes éloignés (TOBLER, 1970), l'hétérogénéité vient ériger la structure spatiale comme propriété fondamentale de la donnée. Autrement dit, les motifs spatiaux repérés sont le fruit de différents processus parmi lesquels : la diffusion d'un phénomène, l'interaction entre plusieurs paramètres, la dispersion ou encore l'échange / le mélange de différents éléments créant des zones de contact (HAINING, 2009; NIKPARVAR & THILL, 2021).

Par conséquent, classifier les milieux marins en termes biogéographiques implique de prendre ces trois paramètres fondamentaux en compte, et les outils et méthodes développés, comme le machine learning par exemple, aident à aller dans ce sens.

## 3. OUTILS STATISTIQUES ET SIG

La plupart des travaux élaborant des classifications à plus ou moins large échelle –généralement pour un travail national ou sur une petite surface avant déploiement plus global- se basent sur des analyses statistiques pour ségréguer les différents facteurs environnementaux utilisés (pour l'asect théorique voir LEGENDRE & LEGENDRE, 1998 et pour l'aspect pratique, KREFT & JETZ, 2010; SNELDER ET AL., 2006; TEMPERA ET AL., 2019; VERFAILLIE ET AL., 2009). Parmi celles-ci, l'Analyse en Composantes Principales (ACP) est souvent la première étape avant de démarrer un traitement plus approfondi (voir par exemple VERFAILLIE ET AL., 2009; PEREIRA ET EBECKEN, 2009). Elle permet effectivement de réduire la dimension des variables et en cela se montre un bon moyen d'éviter la redondance de certains facteurs, en plus d'être une bonne introduction pour l'exploration du jeu de données. À partir de là s'offre la possibilité d'effectuer une classification hiérarchique (ascendante ou descendante selon l'évaluation de la distance entre les individus), une classification en « clusters », ségréguant le jeu de données en classes, ou la combinaison des deux.

Pour ces analyses, de nos jours ce sont les méthodes de machine learning qui sont privilégiées. Bien que ces outils soient puissants, ils requièrent un cadre de développement et d'implémentation doté de moyens matériels (caractéristiques techniques de l'ordinateur notamment) non négligeables si le travail est envisagé à large échelle ou si la taille du jeu de données est conséquente. Les algorithmes de machine learning se distinguent grossièrement en deux types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non-supervisé. Quand les premiers nécessitent l'entraînement de l'algorithme à détecter les classes de la
### Les Marine Ecoregions of the World (MEOW; Costello, 2009; Hadiyanto et al., 2021; Spalding et al., 2007)

Cette classification divise les océans en trois niveaux hiérarchiques : 12 royaumes, 62 provinces, et 232 écorégions. Ces écorégions sont prévues pour être le plus petit niveau avec une composition spécifique homogène, même si ce point de vue est contesté, notamment pour les milieux intertidaux (ANDRADES ET AL., 2018; SINK ET AL., 2005). Les MEOW couvrent les eaux peu profondes et certains habitats de haute mer, mais ne dépassent pas les limites des juridictions nationales.

### La classification du GOODS (Global Open Oceans & Deep Sea; UNESCO & COI, 2009)

Partant des différentes classifications existantes, l'UNESCO fait ressortir les manques et les biais des méthodes développées, afin d'aboutir à une classification biogéographique suivant plusieurs principes clefs : il convient de traiter séparément les environnements benthiques et pélagiques, via la sélection de secteurs représentatifs prenant en compte non seulement l'identité taxonomique, mais aussi les processus écologiques clefs. Cette classification est prévue pour être hiérarchique, adaptée aux différentes échelles des facteurs affectant la répartition des communautés (locale, régionale, globale).

La question de l'échelle est peut-être la plus problématique des propriétés des données spatiales, en ce qu'elle conditionne beaucoup de paramètres ; le choix de ou des échelles de travail est crucial pour la tenue de n'importe quelle étude, au même titre que la dépendance spatiale et l'hétérogénéité (NIKPARVAR & THILL, 2021). Quand la dépendance implique que les phénomènes proches ont plus de liens entre eux que les phénomènes éloignés (TOBLER, 1970), l'hétérogénéité vient ériger la structure spatiale comme propriété fondamentale de la donnée. Autrement dit, les motifs spatiaux repérés sont le fruit de différents processus parmi lesquels : la diffusion d'un phénomène, l'interaction entre plusieurs paramètres, la dispersion ou encore l'échange / le mélange de différents éléments créant des zones de contact (HAINING, 2009; NIKPARVAR & THILL, 2021).

Par conséquent, classifier les milieux marins en termes biogéographiques implique de prendre ces trois paramètres fondamentaux en compte, et les outils et méthodes développés, comme le machine learning par exemple, aident à aller dans ce sens.

## 3. OUTILS STATISTIQUES ET SIG

La plupart des travaux élaborant des classifications à plus ou moins large échelle –généralement pour un travail national ou sur une petite surface avant déploiement plus global- se basent sur des analyses statistiques pour ségréguer les différents facteurs environnementaux utilisés (pour l'asect théorique voir LEGENDRE & LEGENDRE, 1998 et pour l'aspect pratique, KREFT & JETZ, 2010; SNELDER ET AL., 2006; TEMPERA ET AL., 2019; VERFAILLIE ET AL., 2009). Parmi celles-ci, l'Analyse en Composantes Principales (ACP) est souvent la première étape avant de démarrer un traitement plus approfondi (voir par exemple VERFAILLIE ET AL., 2009; PEREIRA ET EBECKEN, 2009). Elle permet effectivement de réduire la dimension des variables et en cela se montre un bon moyen d'éviter la redondance de certains facteurs, en plus d'être une bonne introduction pour l'exploration du jeu de données. À partir de là s'offre la possibilité d'effectuer une classification hiérarchique (ascendante ou descendante selon l'évaluation de la distance entre les individus), une classification en « clusters », ségréguant le jeu de données en classes, ou la combinaison des deux.

Pour ces analyses, de nos jours ce sont les méthodes de machine learning qui sont privilégiées. Bien que ces outils soient puissants, ils requièrent un cadre de développement et d'implémentation doté de moyens matériels (caractéristiques techniques de l'ordinateur notamment) non négligeables si le travail est envisagé à large échelle ou si la taille du jeu de données est conséquente. Les algorithmes de machine learning se distinguent grossièrement en deux types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non-supervisé. Quand les premiers nécessitent l'entraînement de l'algorithme à détecter les classes de la
typologie voulue, les seconds permettent une exploration beaucoup plus libre du jeu de données. Ces deux méthodes ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients, et sont toutes deux utilisées en cartographie des habitats marins (CALVERT ET AL., 2015).

# 4. PROTOCOLE PROPOSE ET OBJECTIFS METHODOLOGIQUES

Comme l'expliquent Snelder et son équipe, même si les méthodes statistiques sont objectives par leur standardisation et leur reproductibilité, des choix subjectifs sont nécessaires car chaque problématique est contexte-dépendante (SNELDER ET AL., 2007). Le protocole tel que proposé ici suit donc une réflexion qui lui est propre et correspond aux objectifs de l'étude, à savoir :

- développer une méthodologie spatialement explicite de caractérisation des milieux côtiers *via* un ensemble de facteurs environnementaux structurant les communautés de poissons et céphalopodes (PC),

- développer un plan d'échantillonnage des PC en déterminant des zones de référence,

- confronter les délimitations juridiques (SRM, masses d'eau DCE, ...) aux réalités des données écologiques.

Il a en outre été conçu pour être adapté à l'échelle de travail et à la taille du jeu de données, ainsi que facilement reproductible et implémentable sans trop de moyens techniques et/ou humains.

Ainsi, contrairement aux autres travaux de classification, l'ACP n'a pas été retenue comme première étape. Effectivement, le parti pris est de fonctionner selon une dynamique exploratoire conservant le plus de variables possibles en entrée afin d'étudier *a posteriori* les dépendances des facteurs entre eux en fonction des classes identifiées. Après prétraitements pour rendre les données exploitables, la classification des milieux côtiers suit donc une approche non supervisée, selon un algorithme adapté aux jeux de données conséquents. Il est également question d'identifier une méthode de validation des classes et de la modélisation résultante à partir des ressources matérielles à disposition, aboutissant à une représentation cartographique des milieux côtiers selon trois modalités exploitant des variables différentes. Enfin, cette étude est l'occasion d'amorcer la démarche d'interprétation post-classification, dans l'optique de contribuer à la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers.

# II. Matériel & méthodes

## 1. DEFINITION DE LA ZONE D'ETUDE

L'analyse des forçages environnementaux est prévue pour être implémentée à l'échelle de la France métropolitaine. Toutefois, le développement méthodologique présenté ici a pour l'instant été conduit uniquement sur la façade atlantique, Manche, Mer du Nord, en vue d'une application ultérieure à la Méditerranée.

La stratégie de surveillance des PCC s'ancrant dans la DCSMM, les délimitations de référence sont les Sous-Régions Marines (SRM). Malgré tout, ces SRM ne forment pas le cadre idéal à l'étude des milieux côtiers – d'ailleurs ni la DCSMM ni d'autres directives comme la DCE ne prévoient de définition bornée de ces espaces. Par conséquent, le choix a été fait de considérer la limite de la zone contiguë<fnref n="5" /> comme frontière du secteur d'étude, soit 24 milles nautiques, afin de conserver une vision globale pouvant permettre de discerner des gradients côte-large dans l'analyse (Fig. 4). Une extension de ce périmètre a par ailleurs été prévue au niveau du plateau de Rochebonne, à 30 milles au large du Golfe de Gascogne, puisqu'il s'agit d'un

<footnote n="5">⁵ La zone contiguë constitue un espace entre la mer territoriale et la Zone Economique Exclusive (ZEE) au sein de laquelle l'Etat français exerce son pouvoir législatif, notamment en termes douanier, fiscal ou sanitaire. Voir limitesmaritimes.gouv.fr</footnote>
typologie voulue, les seconds permettent une exploration beaucoup plus libre du jeu de données. Ces deux méthodes ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients, et sont toutes deux utilisées en cartographie des habitats marins (CALVERT ET AL., 2015).

## 4. PROTOCOLE PROPOSE ET OBJECTIFS METHODOLOGIQUES

Comme l'expliquent Snelder et son équipe, même si les méthodes statistiques sont objectives par leur standardisation et leur reproductibilité, des choix subjectifs sont nécessaires car chaque problématique est contexte-dépendante (SNELDER ET AL., 2007). Le protocole tel que proposé ici suit donc une réflexion qui lui est propre et correspond aux objectifs de l'étude, à savoir :

- développer une méthodologie spatialement explicite de caractérisation des milieux côtiers *via* un ensemble de facteurs environnementaux structurant les communautés de poissons et céphalopodes (PC),

- développer un plan d'échantillonnage des PC en déterminant des zones de référence,

- confronter les délimitations juridiques (SRM, masses d'eau DCE, ...) aux réalités des données écologiques.

Il a en outre été conçu pour être adapté à l'échelle de travail et à la taille du jeu de données, ainsi que facilement reproductible et implémentable sans trop de moyens techniques et/ou humains.

Ainsi, contrairement aux autres travaux de classification, l'ACP n'a pas été retenue comme première étape. Effectivement, le parti pris est de fonctionner selon une dynamique exploratoire conservant le plus de variables possibles en entrée afin d'étudier *a posteriori* les dépendances des facteurs entre eux en fonction des classes identifiées. Après prétraitements pour rendre les données exploitables, la classification des milieux côtiers suit donc une approche non supervisée, selon un algorithme adapté aux jeux de données conséquents. Il est également question d'identifier une méthode de validation des classes et de la modélisation résultante à partir des ressources matérielles à disposition, aboutissant à une représentation cartographique des milieux côtiers selon trois modalités exploitant des variables différentes. Enfin, cette étude est l'occasion d'amorcer la démarche d'interprétation post-classification, dans l'optique de contribuer à la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers.

# II. Matériel & méthodes

## 1. DEFINITION DE LA ZONE D'ETUDE

L'analyse des forçages environnementaux est prévue pour être implémentée à l'échelle de la France métropolitaine. Toutefois, le développement méthodologique présenté ici a pour l'instant été conduit uniquement sur la façade atlantique, Manche, Mer du Nord, en vue d'une application ultérieure à la Méditerranée.

La stratégie de surveillance des PCC s'ancrant dans la DCSMM, les délimitations de référence sont les Sous-Régions Marines (SRM). Malgré tout, ces SRM ne forment pas le cadre idéal à l'étude des milieux côtiers – d'ailleurs ni la DCSMM ni d'autres directives comme la DCE ne prévoient de définition bornée de ces espaces. Par conséquent, le choix a été fait de considérer la limite de la zone contiguë<fnref n="5" /> comme frontière du secteur d'étude, soit 24 milles nautiques, afin de conserver une vision globale pouvant permettre de discerner des gradients côte-large dans l'analyse (Fig. 4). Une extension de ce périmètre a par ailleurs été prévue au niveau du plateau de Rochebonne, à 30 milles au large du Golfe de Gascogne, puisqu'il s'agit d'un

<footnote n="5">⁵ La zone contiguë constitue un espace entre la mer territoriale et la Zone Economique Exclusive (ZEE) au sein de laquelle l'Etat français exerce son pouvoir législatif, notamment en termes douanier, fiscal ou sanitaire. Voir limitesmaritimes.gouv.fr</footnote>
Site d'Intérêt Communautaire (SIC) Natura2000 important pour l'étude des PCC (comptage visuel en plongée). Comme le substrat rocheux est peu représenté en Atlantique Sud, le plateau de Rochebonne est une bonne opportunité pour leur surveillance.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 5 – CARTOGRAPHIE DE LA ZONE D'ÉTUDE</figcaption></figure>
Site d'Intérêt Communautaire (SIC) Natura2000 important pour l'étude des PCC (comptage visuel en plongée). Comme le substrat rocheux est peu représenté en Atlantique Sud, le plateau de Rochebonne est une bonne opportunité pour leur surveillance.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 5 — CARTOGRAPHIE DE LA ZONE D'ÉTUDE</figcaption></figure>
## 2. PREPARATION DES DONNEES

### a. Choix des variables

D'après Johnson et ses collaborateurs, la profondeur et le substrat comptent parmi les proxies les plus souvent pris en compte dans l'étude des distributions des poissons (JOHNSON ET AL., 2012). Les dérivées de la bathymétrie (exposition, niveau, pente, rugosité) sont par ailleurs des variables explicatives importantes pour décrire l'aspect des récifs sous-marins et ont un impact sur les communautés de poissons (CAMERON ET AL., 2014 ; ROFF & TAYLOR, 2000 ; TERNON, THESE EN COURS). Outre ces paramètres physiques, les conditions hydrographiques (comme la température, la salinité ou la vitesse du courant) et la teneur en certains éléments chimiques (concentration ou saturation) sont également fondamentales pour décrire la colonne d'eau et expliquent la distribution des communautés à large échelle (BOSCH ET AL., 2021 ; DUTERTRE ET AL., 2013 ; TITTENSOR ET AL., 2010).

Ainsi, les variables utilisées ici sont prévues pour modéliser le système colonne d'eau – structure du fond de façon globale, afin de distinguer les dynamiques ayant cours à l'échelle de la façade. Elles ont été retenues –outre leur disponibilité– pour leur caractère structurant des communautés de poissons et céphalopodes et séparées en trois catégories : facteurs morphologiques, facteurs biotiques et facteurs liés à la productivité et l'océanographie physique (Tableau 2).

#### Facteurs morphologiques

##### Bathymétrie

Equivalente des mesures topographiques sous le niveau de la mer, la bathymétrie indique la profondeur des fonds marins. Les données utilisées ici sont issues du Modèle Numérique de Terrain (MNT) du Service Hydrographique de la Marine (SHOM, 2022), trouvables sur data.shom.fr

La profondeur s'exprime en mètres, pour une résolution de 0.001°, avec comme niveau de référence les plus basses mers astronomiques (PBMA).

##### Pente

Directement dérivée du MNT de bathymétrie, la pente s'exprime en degré et résulte du calcul de l'inclinaison par rapport au plan horizontal.

##### Rugosité

Egalement dérivée du MNT de bathymétrie, la rugosité représente l'irrégularité de la surface, sa texture. Elle s'exprime sans unité et est le résultat de la plus grande différence entre la valeur d'un pixel du MNT et les huit autres pixels l'entourant.

##### Exposition

Dernière valeur dérivée du MNT de bathymétrie utilisée ici, l'exposition exprime la position face à la pente reportée sur le cadran d'une boussole depuis l'azimut, donc entre 0 et 360°.

Les couches des trois dérivées du MNT de bathymétrie du SHOM sont obtenues via le logiciel QGIS 3.22 et son plug-in GDAL. Toutes quatre sont au format raster.
## 2. PREPARATION DES DONNEES

### a. Choix des variables

D'après Johnson et ses collaborateurs, la profondeur et le substrat comptent parmi les proxies les plus souvent pris en compte dans l'étude des distributions des poissons (JOHNSON ET AL., 2012). Les dérivées de la bathymétrie (exposition, niveau, pente, rugosité) sont par ailleurs des variables explicatives importantes pour décrire l'aspect des récifs sous-marins et ont un impact sur les communautés de poissons (CAMERON ET AL., 2014 ; ROFF & TAYLOR, 2000 ; TERNON, THESE EN COURS). Outre ces paramètres physiques, les conditions hydrographiques (comme la température, la salinité ou la vitesse du courant) et la teneur en certains éléments chimiques (concentration ou saturation) sont également fondamentales pour décrire la colonne d'eau et expliquent la distribution des communautés à large échelle (BOSCH ET AL., 2021 ; DUTERTRE ET AL., 2013 ; TITTENSOR ET AL., 2010).

Ainsi, les variables utilisées ici sont prévues pour modéliser le système colonne d'eau – structure du fond de façon globale, afin de distinguer les dynamiques ayant cours à l'échelle de la façade. Elles ont été retenues –outre leur disponibilité– pour leur caractère structurant des communautés de poissons et céphalopodes et séparées en trois catégories : facteurs morphologiques, facteurs biotiques et facteurs liés à la productivité et l'océanographie physique (Tableau 2).

#### Facteurs morphologiques

##### Bathymétrie

Equivalente des mesures topographiques sous le niveau de la mer, la bathymétrie indique la profondeur des fonds marins. Les données utilisées ici sont issues du Modèle Numérique de Terrain (MNT) du Service Hydrographique de la Marine (SHOM, 2022), trouvables sur data.shom.fr

La profondeur s'exprime en mètres, pour une résolution de 0.001°, avec comme niveau de référence les plus basses mers astronomiques (PBMA).

##### Pente

Directement dérivée du MNT de bathymétrie, la pente s'exprime en degré et résulte du calcul de l'inclinaison par rapport au plan horizontal.

##### Rugosité

Egalement dérivée du MNT de bathymétrie, la rugosité représente l'irrégularité de la surface, sa texture. Elle s'exprime sans unité et est le résultat de la plus grande différence entre la valeur d'un pixel du MNT et les huit autres pixels l'entourant.

##### Exposition

Dernière valeur dérivée du MNT de bathymétrie utilisée ici, l'exposition exprime la position face à la pente reportée sur le cadran d'une boussole depuis l'azimut, donc entre 0 et 360°.

Les couches des trois dérivées du MNT de bathymétrie du SHOM sont obtenues via le logiciel QGIS 3.22 et son plug-in GDAL. Toutes quatre sont au format raster.
<table><caption>TABLEAU 2 - FACTEURS ENVIRONNEMENTAUX ENTRES DANS LA CLASSIFICATION</caption><thead><tr><th>Type</th><th>Variables</th><th>Abréviation</th><th>Etendue de valeur sur la zone d'étude</th><th>Unité</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Morphologie</td><td>Bathymétrie</td><td>bathy</td><td>[-1591 ; 49]</td><td>m</td></tr><tr><td>Exposition</td><td>exposition</td><td>[0 ; 335]</td><td>degrés °</td></tr><tr><td>Rugosité</td><td>rugosite</td><td>[0 ; 140]</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Substrats</td><td>Surface de substrat meuble</td><td>area_meub</td><td>[0 ; 627 764]</td><td rowspan="2">m²</td></tr><tr><td>Surface de substrat rocheux</td><td>area_roch</td><td>[0 ; 625 991]</td></tr><tr><td rowspan="10">Productivité et biomasse</td><td>Biomasse de phytoplancton au fond</td><td>phytomaxbmd</td><td>[0,02 ; 12,03]</td><td rowspan="3">µmol/m³</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton maximum</td><td>phytomax</td><td>[2,31 ; 17,17]</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton minimum</td><td>phytomin</td><td>[0,35 ; 3,09]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle au fond</td><td>chloromaxbmd</td><td>[0,005 ; 3,80]</td><td rowspan="4">mg/m³</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle étendue</td><td>chlororange</td><td>[0,56 ; 3,51]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle maximum</td><td>chloromax</td><td>[0,60 ; 4,16]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle minimum</td><td>chloromin</td><td>[0,03 ; 0,79]</td></tr><tr><td>Production primaire au fond</td><td>primprodmaxbmd</td><td>[0,0 ; 0,071]</td><td rowspan="4">g/m³/jour</td></tr><tr><td>Production primaire étendue</td><td>primprodrange</td><td>[0,005 ; 0,138]</td></tr><tr><td>Production primaire maximum</td><td>primprodmax</td><td>[0,005 ; 0,149]</td></tr><tr><td>Production primaire minimum</td><td>primprodmin</td><td>[0,0 ; 0,013]</td></tr><tr><td></td><td>Lumière au fond</td><td>lightbotbmd</td><td>[0,0 ; 62, 45]</td><td>E/m²/an</td></tr><tr><td rowspan="10">Océanographie physique</td><td>Oxygène dissous étendue</td><td>dissoxrange</td><td>[48,46 ; 92,06]</td><td rowspan="3">mol/m³</td></tr><tr><td>Oxygène dissous maximum</td><td>dissoxmax</td><td>[276,27 ; 328,73]</td></tr><tr><td>Oxygène dissous minimum</td><td>dissoxmin</td><td>[222,38 ; 246,09]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau au fond</td><td>salimaxbmd</td><td>[34,81 ; 35,86]</td><td rowspan="4">psu</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau étendue</td><td>salirange</td><td>[0,67 ; 6,92]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau maximum</td><td>salimax</td><td>[34,14 ; 35,77]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau minimum</td><td>salimin</td><td>[27,33 ; 34,94]</td></tr><tr><td>Température de l'eau maximum</td><td>tempmax</td><td>[15,70 ; 22,77]</td><td rowspan="4">°C</td></tr><tr><td>Température de l'eau au fond</td><td>tempmaxbmd</td><td>[5,36 ; 23,69]</td></tr><tr><td>Température de l'eau étendue</td><td>temprange</td><td>[6,45 ; 15,53]</td></tr><tr><td>Température de l'eau minimum</td><td>tempmin</td><td>[4,00 ; 11,53]</td></tr><tr><td></td><td>Vélocité du courant au fond</td><td>curvelmaxbmd</td><td>[0,019 ; 0,94]</td><td rowspan="4">m/s</td></tr><tr><td></td><td>Vélocité du courant étendue</td><td>curvelrange</td><td>[0,052 ; 0,903]</td></tr><tr><td></td><td>Vélocité du courant maximum</td><td>curvelmax</td><td>[0,058 ; 1,004]</td></tr><tr><td></td><td>Vélocité du courant minimum</td><td>curvelmin</td><td>[0,001 ; 0,127]</td></tr></tbody></table>

Facteurs biotiques

Substrats

Les différents substrats de fond ont été ségrégés selon la dichotomie meuble / rocheux. Cette distinction est effectuée sur les données européennes EMODnet EUSeaMap selon la typologie EUNIS, au format vecteur (EMODNET ; voir Annexe III).

Habitats particuliers

Ultérieurement à cette analyse seront couplées des données d'habitat particulier, dans l'optique de mieux connaître et maîtriser les secteurs à enjeux. Ces données seront -selon disponibilité- issues de
<table><caption>TABLEAU 2 – FACTEURS ENVIRONNEMENTAUX ENTRES DANS LA CLASSIFICATION</caption><thead><tr><th>Type</th><th>Variables</th><th>Abréviation</th><th>Etendue de valeur sur la zone d'étude</th><th>Unité</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Morphologie</td><td>Bathymétrie</td><td>bathy</td><td>[-1591 ; 49]</td><td>m</td></tr><tr><td>Exposition</td><td>exposition</td><td>[0 ; 335]</td><td>degrés °</td></tr><tr><td>Rugosité</td><td>rugosite</td><td>[0 ; 140]</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Substrats</td><td>Surface de substrat meuble</td><td>area_meub</td><td>[0 ; 627 764]</td><td rowspan="2">m²</td></tr><tr><td>Surface de substrat rocheux</td><td>area_roch</td><td>[0 ; 625 991]</td></tr><tr><td rowspan="10">Productivité et biomasse</td><td>Biomasse de phytoplancton au fond</td><td>phytomaxbmd</td><td>[0,02 ; 12,03]</td><td rowspan="3">µmol/m³</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton maximum</td><td>phytomax</td><td>[2,31 ; 17,17]</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton minimum</td><td>phytomin</td><td>[0,35 ; 3,09]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle au fond</td><td>chloromaxbmd</td><td>[0,005 ; 3,80]</td><td rowspan="4">mg/m³</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle étendue</td><td>chlororange</td><td>[0,56 ; 3,51]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle maximum</td><td>chloromax</td><td>[0,60 ; 4,16]</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle minimum</td><td>chloromin</td><td>[0,03 ; 0,79]</td></tr><tr><td>Production primaire au fond</td><td>primprodmaxbmd</td><td>[0,0 ; 0,071]</td><td rowspan="4">g/m³/jour</td></tr><tr><td>Production primaire étendue</td><td>primprodrange</td><td>[0,005 ; 0,138]</td></tr><tr><td>Production primaire maximum</td><td>primprodmax</td><td>[0,005 ; 0,149]</td></tr><tr><td>Production primaire minimum</td><td>primprodmin</td><td>[0,0 ; 0,013]</td></tr><tr><td></td><td>Lumière au fond</td><td>lightbotbmd</td><td>[0,0 ; 62, 45]</td><td>E/m²/an</td></tr><tr><td rowspan="10">Océanographie physique</td><td>Oxygène dissous étendue</td><td>dissoxrange</td><td>[48,46 ; 92,06]</td><td rowspan="3">mol/m³</td></tr><tr><td>Oxygène dissous maximum</td><td>dissoxmax</td><td>[276,27 ; 328,73]</td></tr><tr><td>Oxygène dissous minimum</td><td>dissoxmin</td><td>[222,38 ; 246,09]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau au fond</td><td>salimaxbmd</td><td>[34,81 ; 35,86]</td><td rowspan="4">psu</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau étendue</td><td>salirange</td><td>[0,67 ; 6,92]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau maximum</td><td>salimax</td><td>[34,14 ; 35,77]</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau minimum</td><td>salimin</td><td>[27,33 ; 34,94]</td></tr><tr><td>Température de l'eau maximum</td><td>tempmax</td><td>[15,70 ; 22,77]</td><td rowspan="4">°C</td></tr><tr><td>Température de l'eau au fond</td><td>tempmaxbmd</td><td>[5,36 ; 23,69]</td></tr><tr><td>Température de l'eau étendue</td><td>temprange</td><td>[6,45 ; 15,53]</td></tr><tr><td>Température de l'eau minimum</td><td>tempmin</td><td>[4,00 ; 11,53]</td></tr><tr><td>Vélocité du courant au fond</td><td>curvelmaxbmd</td><td>[0,019 ; 0,94]</td><td rowspan="4">m/s</td></tr><tr><td>Vélocité du courant étendue</td><td>curvelrange</td><td>[0,052 ; 0,903]</td></tr><tr><td>Vélocité du courant maximum</td><td>curvelmax</td><td>[0,058 ; 1,004]</td></tr><tr><td>Vélocité du courant minimum</td><td>curvelmin</td><td>[0,001 ; 0,127]</td></tr></tbody></table>

Facteurs biotiques

Substrats

Les différents substrats de fond ont été ségrégés selon la dichotomie meuble / rocheux. Cette distinction est effectuée sur les données européennes EMODnet EUSeaMap selon la typologie EUNIS, au format vecteur (EMODNET ; voir Annexe III).

Habitats particuliers

Ultérieurement à cette analyse seront couplées des données d'habitat particulier, dans l'optique de mieux connaître et maîtriser les secteurs à enjeux. Ces données seront -selon disponibilité- issues de
l'interprétation française des Habitats marins d'Intérêt Communautaire au titre de la DHFF, ainsi que de la
liste des habitats particuliers au titre des conventions régionales (OSPAR et Barcelone ; voir Annexe II).

Facteurs liés à la productivité et océanographie physique

Les variables environnementales retenues, outre structurantes des peuplements de poissons, ont l'avantage de provenir d'une seule et même source de donnée : Bio-Oracle (Tableau 2). Il s'agit d'un set de rasters géographiques d'information géophysique, biotique et environnementale pour les milieux marins, avec des données disponibles pour la surface et le benthos selon quatre modalités : le minimum, le maximum, la moyenne et l'étendue des valeurs, le tout par année (ASSIS ET AL., 2017 ; TYBERGHEIN ET AL., 2011).

Ici, c'est le jeu de données Bio-Oracle v2.2 qui est utilisé, mis à jour le 24 09 2021, pour des valeurs moyennes des années 2000 à 2014, et une résolution à 5 arcmin, soit 0.08° ou 9,2 km à l'équateur. Les variables d'intérêt pour l'étude ont été téléchargées via le package R *sdmpredictors*.

b. Pré-traitement

La spatialisation de l'information des différents facteurs retenus est effectuée selon le carroyage régulier en mer établi par le CEREMA, sur une résolution à la minute marine (CNIG - GIMEL, 2019). Ce maillage est ensuite divisé en quatre de façon à obtenir une grille sur 30 secondes, plus précise pour une analyse à l'échelle de la façade Atlantique/Manche. Le système de coordonnées de référence (SCR) de travail pour le prétraitement des données est celui sur lequel a été construit le carroyage GiMeL (Géo-informations pour la Mer et le Littoral) : ETRS 1989 (EPSG:4258).

À partir de là, sur chaque maille -ou pixel- est agrégée l'information des différentes variables. La démarche est effectuée sous QGIS 3.22 mais peut tout aussi bien être implémentée en R ou Python. La figure X représente les prétraitements successifs appliqués aux couches format raster, permettant d'obtenir en sortie une donnée exploitable (Fig. 6). La différence entre les formats raster et vecteur tient en ce que les vecteurs ne subissent que les étapes ultérieures à la polygonisation.

La formule d'agrégation doit par ailleurs être choisie avec précaution. Les règles retenues ici varient en fonction du type de donnée considéré : les variables quantitatives sont assemblées selon la moyenne des valeurs au sein du pixel tandis que les variables qualitatives sont évaluées selon le critère de la majorité. Ainsi, pour le facteur substrat, un champ surfacique est calculé entre les étapes d'union au carroyage et d'agrégation pour déterminer le pourcentage de couverture du meuble ou du rocheux.

Une fois toutes les couches de données alignées sur le carroyage à 30 s, celles-ci sont assemblées en une seule et même matrice constituant le jeu de données de travail (Fig. 7). Quand en colonne figurent les facteurs environnementaux, ou variables, les pixels composent les lignes, suivant le numéro d'identification de la maille du carroyage initial. Les mailles sont à considérer comme les individus statistiques sur lesquels repose l'analyse. Cette étape, comme celles qui vont suivre, est effectuée en R.
l'interprétation française des Habitats marins d'Intérêt Communautaire au titre de la DHFF, ainsi que de la
liste des habitats particuliers au titre des conventions régionales (OSPAR et Barcelone ; voir Annexe II).

Facteurs liés à la productivité et océanographie physique

Les variables environnementales retenues, outre structurantes des peuplements de poissons, ont l'avantage de provenir d'une seule et même source de donnée : Bio-Oracle (Tableau 2). Il s'agit d'un set de rasters géographiques d'information géophysique, biotique et environnementale pour les milieux marins, avec des données disponibles pour la surface et le benthos selon quatre modalités : le minimum, le maximum, la moyenne et l'étendue des valeurs, le tout par année (ASSIS ET AL., 2017 ; TYBERGHEIN ET AL., 2011).

Ici, c'est le jeu de données Bio-Oracle v2.2 qui est utilisé, mis à jour le 24 09 2021, pour des valeurs moyennes des années 2000 à 2014, et une résolution à 5 arcmin, soit 0.08° ou 9,2 km à l'équateur. Les variables d'intérêt pour l'étude ont été téléchargées via le package R *sdmpredictors*.

b. Pré-traitement

La spatialisation de l'information des différents facteurs retenus est effectuée selon le carroyage régulier en mer établi par le CEREMA, sur une résolution à la minute marine (CNIG - GIMEL, 2019). Ce maillage est ensuite divisé en quatre de façon à obtenir une grille sur 30 secondes, plus précise pour une analyse à l'échelle de la façade Atlantique/Manche. Le système de coordonnées de référence (SCR) de travail pour le prétraitement des données est celui sur lequel a été construit le carroyage GiMeL (Géo-informations pour la Mer et le Littoral) : ETRS 1989 (EPSG:4258).

À partir de là, sur chaque maille -ou pixel- est agrégée l'information des différentes variables. La démarche est effectuée sous QGIS 3.22 mais peut tout aussi bien être implémentée en R ou Python. La figure X représente les prétraitements successifs appliqués aux couches format raster, permettant d'obtenir en sortie une donnée exploitable (Fig. 6). La différence entre les formats raster et vecteur tient en ce que les vecteurs ne subissent que les étapes ultérieures à la polygonisation.

La formule d'agrégation doit par ailleurs être choisie avec précaution. Les règles retenues ici varient en fonction du type de donnée considéré : les variables quantitatives sont assemblées selon la moyenne des valeurs au sein du pixel tandis que les variables qualitatives sont évaluées selon le critère de la majorité. Ainsi, pour le facteur substrat, un champ surfacique est calculé entre les étapes d'union au carroyage et d'agrégation pour déterminer le pourcentage de couverture du meuble ou du rocheux.

Une fois toutes les couches de données alignées sur le carroyage à 30 s, celles-ci sont assemblées en une seule et même matrice constituant le jeu de données de travail (Fig. 7). Quand en colonne figurent les facteurs environnementaux, ou variables, les pixels composent les lignes, suivant le numéro d'identification de la maille du carroyage initial. Les mailles sont à considérer comme les individus statistiques sur lesquels repose l'analyse. Cette étape, comme celles qui vont suivre, est effectuée en R.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 6 - SCHEMATISATION DU PRE-TRAITEMENT DES DONNEES, A PARTIR DU MODEL BUILDER DE QGIS</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 7 - REPRESENTATION DU JEU DE DONNEES</figcaption></figure>

Une fois la matrice de travail réalisée, il demeure à régler la question des valeurs nulles. Selon la disponibilité des données et leur agrégation sur le carroyage, il est possible que certains pixels ne contiennent aucune information sur certaines variables. Ici, le choix s'est tourné vers une gestion stricte de ces valeurs, dont la présence peut impacter la bonne implémentation de l'algorithme de classification : supprimer toutes les lignes contenant au moins une valeur nulle.

Par ailleurs, pour pallier la diversité d'unités présente au sein du jeu de donnée et ainsi mieux représenter son hétérogénéité, les variables sont toutes centrées et réduites.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 6 - SCHEMATISATION DU PRE-TRAITEMENT DES DONNEES, A PARTIR DU MODEL BUILDER DE QGIS</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 7 - REPRESENTATION DU JEU DE DONNEES</figcaption></figure>

Une fois la matrice de travail réalisée, il demeure à régler la question des valeurs nulles. Selon la disponibilité des données et leur agrégation sur le carroyage, il est possible que certains pixels ne contiennent aucune information sur certaines variables. Ici, le choix s'est tourné vers une gestion stricte de ces valeurs, dont la présence peut impacter la bonne implémentation de l'algorithme de classification : supprimer toutes les lignes contenant au moins une valeur nulle.

Par ailleurs, pour pallier la diversité d'unités présente au sein du jeu de donnée et ainsi mieux représenter son hétérogénéité, les variables sont toutes centrées et réduites.
# 3. TRAITEMENT DES DONNEES

## a. Algorithme de classification

L'algorithme de classification retenu pour répondre à la problématique appartient à la famille de l'apprentissage non-supervisé, ie des méthodes de machine learning fondées sur l'exploration des jeux de données, afin de trouver des motifs de similarité/dissimilarité, des caractéristiques les structurant permettant d'établir des classes.

Plus particulièrement, il est une variation des algorithmes des K-moyennes (K-means), qui partitionnent le jeu de données en un nombre prédéfini de classes (clusters) selon un principe de minimisation de la distance intra-classe, regroupant les individus à la moyenne la plus proche d'eux. Contrairement aux K-moyennes, l'algorithme choisi ici est une classification sur les K-médoïdes. La différence avec les K-moyennes tient en ce que les médoïdes sont des individus existants du jeu de données : la classification consiste alors à assigner à chaque individu le médoïde de la classe le plus proche, de façon à ce que la distance totale de chaque individu à son médoïde soit minimale (STRUYF, HUBERT & ROUSSEEUW, 1997). Un des principaux avantages de travailler avec des médoïdes tient dans la possibilité de s'y référer concrètement étant donné qu'ils constituent des points précis du jeu de donnée ; s'ils possèdent des coordonnées géographiques comme dans le cas ci-présent, ce sont les perspectives de spatialisation qui sont intéressantes.

L'algorithme PAM (Partitioning Around Medoids) est l'application pratique des K-médoïdes. C'est cependant son dérivé CLARA (Clustering LARge Applications) qui est utilisé ici, notamment pour son optimisation des calculs sur de larges jeux de données.

## b. Implémentation

Le principe d'exécution de CLARA est de prendre des échantillons du jeu de données pour opérer l'algorithme PAM sur chacun d'entre eux, de façon à générer un ensemble de médoïdes. Pour réduire le biais d'échantillonnage, CLARA répète l'algorithme un nombre prédéfini de fois et sélectionne le panel de médoïde optimal.

Ainsi, en entrée de la fonction clara() du package R cluster se trouvent comme paramètres principaux :

- Le nombre de classes à modéliser

- La fonction de calcul de la distance entre les individus et les médoïdes de leur classe

- Le nombre d'échantillons à traiter et leur taille

Dans le cas présent, l'algorithme CLARA est mis en œuvre pour un nombre de classes variant de 10 à 200 (avec un pas de 1), où le nombre d'échantillons et leur taille sont directement fonctions de celui-ci. La dissimilarité entre les individus et les médoïdes est évaluée selon la distance euclidienne.

Afin de déterminer la pertinence de l'apport de certaines variables à la caractérisation des milieux côtiers, plusieurs modèles sont élaborés, sur chacun desquels CLARA est implémenté tel que décrit plus haut (Tableau 3) : modèle M1, modèle M2, modèle M3.

En sortie de l'algorithme, l'objet claraobject fournit différentes métriques descriptives de la classification, parmi lesquelles :

- L'échantillon le plus représentatif du jeu de donnée

- Un tableau des coordonnées des médoïdes de la classification retenu

- Le vecteur de classification, assignant une classe à chaque individu du jeu de donnée

Un tableau de description des classes établies, en termes de structure et d'homogénéité entre les individus et les médoïdes.
## 3. TRAITEMENT DES DONNEES

### a. Algorithme de classification

L'algorithme de classification retenu pour répondre à la problématique appartient à la famille de l'apprentissage non-supervisé, ie des méthodes de machine learning fondées sur l'exploration des jeux de données, afin de trouver des motifs de similarité/dissimilarité, des caractéristiques les structurant permettant d'établir des classes.

Plus particulièrement, il est une variation des algorithmes des K-moyennes (K-means), qui partitionnent le jeu de données en un nombre prédéfini de classes (clusters) selon un principe de minimisation de la distance intra-classe, regroupant les individus à la moyenne la plus proche d'eux. Contrairement aux K-moyennes, l'algorithme choisi ici est une classification sur les K-médoïdes. La différence avec les K-moyennes tient en ce que les médoïdes sont des individus existants du jeu de données : la classification consiste alors à assigner à chaque individu le médoïde de la classe le plus proche, de façon à ce que la distance totale de chaque individu à son médoïde soit minimale (STRUYF, HUBERT & ROUSSEEUW, 1997). Un des principaux avantages de travailler avec des médoïdes tient dans la possibilité de s'y référer concrètement étant donné qu'ils constituent des points précis du jeu de donnée ; s'ils possèdent des coordonnées géographiques comme dans le cas ci-présent, ce sont les perspectives de spatialisation qui sont intéressantes.

L'algorithme PAM (Partitioning Around Medoids) est l'application pratique des K-médoïdes. C'est cependant son dérivé CLARA (Clustering LARge Applications) qui est utilisé ici, notamment pour son optimisation des calculs sur de larges jeux de données.

### b. Implémentation

Le principe d'exécution de CLARA est de prendre des échantillons du jeu de données pour opérer l'algorithme PAM sur chacun d'entre eux, de façon à générer un ensemble de médoïdes. Pour réduire le biais d'échantillonnage, CLARA répète l'algorithme un nombre prédéfini de fois et sélectionne le panel de médoïde optimal.

Ainsi, en entrée de la fonction clara() du package R cluster se trouvent comme paramètres principaux :

- Le nombre de classes à modéliser

- La fonction de calcul de la distance entre les individus et les médoïdes de leur classe

- Le nombre d'échantillons à traiter et leur taille

Dans le cas présent, l'algorithme CLARA est mis en œuvre pour un nombre de classes variant de 10 à 200 (avec un pas de 1), où le nombre d'échantillons et leur taille sont directement fonctions de celui-ci. La dissimilarité entre les individus et les médoïdes est évaluée selon la distance euclidienne.

Afin de déterminer la pertinence de l'apport de certaines variables à la caractérisation des milieux côtiers, plusieurs modèles sont élaborés, sur chacun desquels CLARA est implémenté tel que décrit plus haut (Tableau 3) : modèle M1, modèle M2, modèle M3.

En sortie de l'algorithme, l'objet claraobject fournit différentes métriques descriptives de la classification, parmi lesquelles :

- L'échantillon le plus représentatif du jeu de donnée

- Un tableau des coordonnées des médoïdes de la classification retenu

- Le vecteur de classification, assignant une classe à chaque individu du jeu de donnée

Un tableau de description des classes établies, en termes de structure et d'homogénéité entre les individus et les médoïdes.
<table><caption>TABLEAU 3 - LISTE DES VARIABLES ENTREES DANS CHACUN DES TROIS MODELES</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Modèle M1</th><th>Modèle M2</th><th>Modèle M3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Bathymétrie</td><td>X</td><td>X</td><td></td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Exposition</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lumière au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Rugosité</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Salinité de l'eau au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Surface de substrat meuble</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Surface de substrat rocheux</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Température de l'eau maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr></tbody></table>

### c. Validation

#### Du nombre de classes

Pour chaque modèle, la détermination du nombre optimal de classes requiert ce tableau de description donné en sortie d'algorithmme. Il fournit, pour chaque classe, des caractéristiques permettant la constitution d'un indice de validation du nombre optimal de classes (KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990) :

<table><tr><td>La cardinalité de la classe</td><td>La distance maximale et la distance moyenne entre les individus de la classe et son médoïde</td><td>La distance intra-classe maximale (entre les individus et le médoïde) divisée par la distance interclasses minimale (entre le médoïde de la classe et les médoïdes des autres classes)</td></tr></table>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Cette métrique d'isolement, constitue un proxy de la consistance de la classe et de l'organisation générale du jeu de donnée : plus le ratio est faible, plus les classes sont définies, homogènes en leur sein et ségréguées entre elles sur la totalité du jeu de données.
<table><caption>TABLEAU 3 - LISTE DES VARIABLES ENTREES DANS CHACUN DES TROIS MODELES</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Modèle M1</th><th>Modèle M2</th><th>Modèle M3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Bathymétrie</td><td>X</td><td>X</td><td></td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Biomasse de phytoplancton minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Concentration en chlorophylle minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Exposition</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lumière au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Oxygène dissous minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Production primaire minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Rugosité</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Salinité de l'eau au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Salinité de l'eau minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Surface de substrat meuble</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Surface de substrat rocheux</td><td>X</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Température de l'eau maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Température de l'eau minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant au fond</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant étendue</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant maximum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Vélocité du courant minimum</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr></tbody></table>

### c. Validation

#### Du nombre de classes

Pour chaque modèle, la détermination du nombre optimal de classes requiert ce tableau de description donné en sortie d'algorithmme. Il fournit, pour chaque classe, des caractéristiques permettant la constitution d'un indice de validation du nombre optimal de classes (KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990) :

<table><tr><td>La cardinalité de la classe</td><td>La distance maximale et la distance moyenne entre les individus de la classe et son médoïde</td><td>La distance intra-classe maximale (entre les individus et le médoïde) divisée par la distance interclasses minimale (entre le médoïde de la classe et les médoïdes des autres classes)</td></tr></table>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Cette métrique d'isolement, constitue un proxy de la consistance de la classe et de l'organisation générale du jeu de donnée : plus le ratio est faible, plus les classes sont définies, homogènes en leur sein et ségréguées entre elles sur la totalité du jeu de données.
À partir de là, l'indice de validation est construit de telle sorte à calculer l'écart de la moyenne de cette métrique entre chaque tour de l'algorithme, pour ensuite l'élever au carré et la normaliser. Cet indice est alors représenté graphiquement pour chaque variation en nombre de classe (de 10 à 200), en plaçant un seuil $\alpha = 0,1$ permettant de lire pour quel nombre de classe l'isolement des classes est optimisé. Ce dernier est fixé à la valeur correspondant au minimum suivant le premier pic à passer en-deçà du seuil $\alpha$.

## Du modèle

Le caractère exploratoire du travail mené ici conduit à travailler autour du concept d'entropie. Ce qui intéresse est de mesurer la capacité informative du modèle, en termes qualitatif comme quantitatif. Autrement dit, le paramètre permettant de sélectionner le modèle caractérisant le mieux les milieux côtiers est sa capacité à être le moins incertain possible. Il s'agit donc de choisir le modèle présentant l'entropie minimale, transmettant l'information la plus homogène, la plus fiable possible.

Dès lors, c'est la formule de Shannon qui est utilisée pour évaluer l'entropie des systèmes –à partir de l'indice de validation du nombre de classes susmentionné :

$$ -\sum_{i=1}^{n} P_i \log_2 P_i $$
À partir de là, l'indice de validation est construit de telle sorte à calculer l'écart de la moyenne de cette métrique entre chaque tour de l'algorithme, pour ensuite l'élever au carré et la normaliser. Cet indice est alors représenté graphiquement pour chaque variation en nombre de classe (de 10 à 200), en plaçant un seuil $\alpha = 0,1$ permettant de lire pour quel nombre de classe l'isolement des classes est optimisé. Ce dernier est fixé à la valeur correspondant au minimum suivant le premier pic à passer en-deçà du seuil $\alpha$.

## Du modèle

Le caractère exploratoire du travail mené ici conduit à travailler autour du concept d'entropie. Ce qui intéresse est de mesurer la capacité informative du modèle, en termes qualitatif comme quantitatif. Autrement dit, le paramètre permettant de sélectionner le modèle caractérisant le mieux les milieux côtiers est sa capacité à être le moins incertain possible. Il s'agit donc de choisir le modèle présentant l'entropie minimale, transmettant l'information la plus homogène, la plus fiable possible.

Dès lors, c'est la formule de Shannon qui est utilisée pour évaluer l'entropie des systèmes –à partir de l'indice de validation du nombre de classes susmentionné :

$$ -\sum_{i=1}^{n} P_i \log_2 P_i $$
<figure><img src="image_7.png" /></figure>
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# III. Résultats

## 1. ALGORITHME ET VALIDATION

### Modèle M1

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le premier modèle est évalué à 64.

Entropie de Shannon :

$$H(M1) = 3,816$$

### Modèle M2

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le second modèle est évalué à 57.

Entropie de Shannon :

$$H(M2) = 4,865$$

### Modèle M3

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le troisième modèle est évalué à 124.

Entropie de Shannon :

$$H(M3) = 5,448$$

FIGURES 8 – REPRESENTATION GRAPHIQUE DE L'INDICE DE VALIDATION PERMETTANT DE STATUER SUR LE NOMBRE DE CLASSES A SELECTIONNER, PAR MODELE
## III. Résultats

### 1. ALGORITHME ET VALIDATION

#### Modèle M1

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le premier modèle est évalué à 64.

Entropie de Shannon :

$$H(M1) = 3,816$$

#### Modèle M2

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le second modèle est évalué à 57.

Entropie de Shannon :

$$H(M2) = 4,865$$

#### Modèle M3

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Le nombre de classes optimal pour le troisième modèle est évalué à 124.

Entropie de Shannon :

$$H(M3) = 5,448$$

FIGURES 8 – REPRESENTATION GRAPHIQUE DE L'INDICE DE VALIDATION PERMETTANT DE STATUER SUR LE NOMBRE DE CLASSES A SELECTIONNER, PAR MODELE
En fonction du modèle, le jeu de données ne comporte pas le même nombre d'individus statistiques. Ceci est dû à la gestion des valeurs nulles qui, en fonction des couches fournies en entrée, conserve ou supprime certains pixels.

Selon les modèles, l'indice de validation –qui pour rappel évalue la qualité de l'isolement des classes- se stabilise plus ou moins rapidement, signifiant que plus le nombre de classes augmente, plus l'information du jeu de données est séparée de façon distincte (Figs. 8). Cependant, quand le modèle M1 aboutit à une classification dont la pertinence ne changera que peu entre 64 et 200 classes, M2 et M3 présentent plus de bruit, avec des sursauts d'incertitude réguliers. Cet aspect se remarque particulièrement avec M3, pour qui la classification perd régulièrement en qualité à mesure que le nombre de classes augmente.

Autrement dit, pour certaines valeurs du nombre de classes, la classification est non seulement moins homogène, donc avec plus de possibilité d'artefacts, mais moins fiable. Les résultats d'entropie de Shannon vont dans ce sens, avec une valeur croissante à mesure que des facteurs sont ôtés des modèles : $H(M1) < H(M2) < H(M3)$.

Le modèle M1 est donc pour l'instant retenu pour la suite de l'étude, même si les deux autres demeurent exploitables –notamment à titre comparatif pour établir les secteurs stables et les zones de transition où la classification suit une logique plus floue. Pour des raisons de visualisation et de pertinence de présentation, pour chaque modèle les classes résultantes sont synthétisées en méta-classes, à partir du dendrogramme de classification (voir Annexe IV).

## 2. VISUALISATION DES CLASSIFICATIONS

### Modèle M1

En termes de représentativité, c'est la méta-classe 3bis qui occupe la majeure partie de la façade. Si regroupée avec la méta-classe 3, les eaux de Manche centrale, occidentale et du nord du Golfe de Gascogne représentent 53,5% de la zone d'étude. Les autres méta-classes se distinguent par des combinaisons de facteurs plus spécifiques, expliquant leur plus faible représentation (Annexe V). La classification met en évidence le canyon de Cap Breton en deux méta-classes, dotées de caractéristiques les rapprochant plus des grands fonds que des milieux côtiers.

### Modèle M2

De façon similaire à M1, c'est la méta-classe allant de la Manche centrale au Sud de la Bretagne qui occupe le plus d'espace (37,85%), allant jusqu'à représenter la moitié de la façade lorsque couplée à sa méta-classe voisine, la 5bis. Là encore, le canyon est mis en évidence par la classification.

### Modèle M3

C'est la même situation que pour M1 et M2, les méta-classes 6 et 6bis partant de Manche centrale et couvrant le large du Golfe de Gascogne occupent 48,65% de la façade. Le canyon de Cap Breton est cette fois-ci absent de la classification car englobé dans la méta-classe 6bis.
En fonction du modèle, le jeu de données ne comporte pas le même nombre d'individus statistiques. Ceci est dû à la gestion des valeurs nulles qui, en fonction des couches fournies en entrée, conserve ou supprime certains pixels.

Selon les modèles, l'indice de validation –qui pour rappel évalue la qualité de l'isolement des classes- se stabilise plus ou moins rapidement, signifiant que plus le nombre de classes augmente, plus l'information du jeu de données est séparée de façon distincte (Figs. 8). Cependant, quand le modèle M1 aboutit à une classification dont la pertinence ne changera que peu entre 64 et 200 classes, M2 et M3 présentent plus de bruit, avec des sursauts d'incertitude réguliers. Cet aspect se remarque particulièrement avec M3, pour qui la classification perd régulièrement en qualité à mesure que le nombre de classes augmente.

Autrement dit, pour certaines valeurs du nombre de classes, la classification est non seulement moins homogène, donc avec plus de possibilité d'artefacts, mais moins fiable. Les résultats d'entropie de Shannon vont dans ce sens, avec une valeur croissante à mesure que des facteurs sont ôtés des modèles : $H(M1) < H(M2) < H(M3)$.

Le modèle M1 est donc pour l'instant retenu pour la suite de l'étude, même si les deux autres demeurent exploitables –notamment à titre comparatif pour établir les secteurs stables et les zones de transition où la classification suit une logique plus floue. Pour des raisons de visualisation et de pertinence de présentation, pour chaque modèle les classes résultantes sont synthétisées en méta-classes, à partir du dendrogramme de classification (voir Annexe IV).

## 2. VISUALISATION DES CLASSIFICATIONS

### Modèle M1

En termes de représentativité, c'est la méta-classe 3bis qui occupe la majeure partie de la façade. Si regroupée avec la méta-classe 3, les eaux de Manche centrale, occidentale et du nord du Golfe de Gascogne représentent 53,5% de la zone d'étude. Les autres méta-classes se distinguent par des combinaisons de facteurs plus spécifiques, expliquant leur plus faible représentation (Annexe V). La classification met en évidence le canyon de Cap Breton en deux méta-classes, dotées de caractéristiques les rapprochant plus des grands fonds que des milieux côtiers.

### Modèle M2

De façon similaire à M1, c'est la méta-classe allant de la Manche centrale au Sud de la Bretagne qui occupe le plus d'espace (37,85%), allant jusqu'à représenter la moitié de la façade lorsque couplée à sa méta-classe voisine, la 5bis. Là encore, le canyon est mis en évidence par la classification.

### Modèle M3

C'est la même situation que pour M1 et M2, les méta-classes 6 et 6bis partant de Manche centrale et couvrant le large du Golfe de Gascogne occupent 48,65% de la façade. Le canyon de Cap Breton est cette fois-ci absent de la classification car englobé dans la méta-classe 6bis.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>a. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M1</figcaption></figure>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>a. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M1</figcaption></figure>
<table><thead><tr><th>Méta-classes</th><th>Nom</th><th>Description des variables structurantes</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandre – Manche orientale / Estuaire de la Seine – Baie du Mont Saint Michel</td><td>-Eaux froides et peu salées, surtout au fond, avec une variation saisonnière.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Espaces à haute productivité au fond (chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire), avec une teneur en oxygène dissous variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et peu salées.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.</td></tr><tr><td>3</td><td>Manche centrale – Golfe normand-breton / Rades et baies bretonnes</td><td>-Faible salinité oscillant peu au cours de l'année.<br/>-Température au fond relativement chaude par endroits<br/>-Teneur en oxygène dissous globalement forte, avec un différentiel saisonnier localement très élevé.<br/>-Milieu assez peu productif (chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire).<br/>-Eaux localement très claire (rades et baies du Finistère)<br/>-Influence accrue de la bathymétrie</td></tr><tr><td>3bis</td><td>Manche occidentale / Atlantique large</td><td>-Eaux fraiches se réchauffant au sud, avec localement très peu de variations saisonnières<br/>-Valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Substrat meuble sur un fond globalement exposé ouest.<br/>-La productivité augmente au sud de la classe, avec par endroits de très forte variations au cours de l'année.</td></tr><tr><td>4</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire ; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux globalement froides.<br/>-Salinité faible.</td></tr><tr><td>5</td><td>Littoral côtier et insulaire rocheux</td><td>-Méta-classe définie par son substrat, en l'occurrence rocheux.<br/>-Bonne lumière au fond.</td></tr><tr><td>6</td><td>Morbihan – Loire / Estuaire Gironde</td><td>-Méta-classe structurée par son substrat principalement rocheux<br/>-Bonne productivité avec variations au cours de l'année<br/>-Eaux plutôt chaudes et peu salées<br/>-Eaux localement claires</td></tr><tr><td>7</td><td>Pertuis charentais / Aquitaine</td><td>-Eaux chaudes à fortes variations de salinité au cours de l'année, malgré une salinité au fond globalement élevée.<br/>-Eaux localement très claires sur substrat meuble.<br/>-Faible teneur en oxygène dissous</td></tr><tr><td>8</td><td>Cap Breton</td><td>-Eaux très profondes et particulièrement exposées.</td></tr><tr><td>9</td><td>Canyon de Cap Breton</td><td>-Canyon profond et très exposé.<br/>-Eaux chaudes et salées, de plus en plus froides au fond.<br/>-Influence importante du courant.<br/>-Productivité primaire et biomasse de phytoplancton relativement élevée.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Méta-classes</td><td>Nom</td><td>Description des variables structurantes</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandre – Manche orientale / Estuaire de la Seine – Baie du Mont Saint Michel</td><td>-Eaux froides et peu salées, surtout au fond, avec une variation saisonnière.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Espaces à haute productivité au fond (chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire), avec une teneur en oxygène dissous variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et peu salées.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.</td></tr><tr><td>3</td><td>Manche centrale – Golfe normand-breton / Rades et baies bretonnes</td><td>-Faible salinité oscillant peu au cours de l'année.<br/>-Température au fond relativement chaude par endroits<br/>-Teneur en oxygène dissous globalement forte, avec un différentiel saisonnier localement très élevé.<br/>-Milieu assez peu productif (chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire).<br/>-Eaux localement très claire (rades et baies du Finistère)<br/>-Influence accrue de la bathymétrie</td></tr><tr><td>3bis</td><td>Manche occidentale / Atlantique large</td><td>-Eaux fraiches se réchauffant au sud, avec localement très peu de variations saisonnières<br/>-Valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Substrat meuble sur un fond globalement exposé ouest.<br/>-La productivité augmente au sud de la classe, avec par endroits de très forte variations au cours de l'année.</td></tr><tr><td>4</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire ; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux globalement froides.<br/>-Salinité faible.</td></tr><tr><td>5</td><td>Littoral côtier et insulaire rocheux</td><td>-Méta-classe définie par son substrat, en l'occurrence rocheux.<br/>-Bonne lumière au fond.</td></tr><tr><td>6</td><td>Morbihan – Loire / Estuaire Gironde</td><td>-Méta-classe structurée par son substrat principalement rocheux<br/>-Bonne productivité avec variations au cours de l'année<br/>-Eaux plutôt chaudes et peu salées<br/>-Eaux localement claires</td></tr><tr><td>7</td><td>Pertuis charentais / Aquitaine</td><td>-Eaux chaudes à fortes variations de salinité au cours de l'année, malgré une salinité au fond globalement élevée.<br/>-Eaux localement très claires sur substrat meuble.<br/>-Faible teneur en oxygène dissous</td></tr><tr><td>8</td><td>Cap Breton</td><td>-Eaux très profondes et particulièrement exposées.</td></tr><tr><td>9</td><td>Canyon de Cap Breton</td><td>-Canyon profond et très exposé.<br/>-Eaux chaudes et salées, de plus en plus froides au fond.<br/>-Influence importante du courant.<br/>-Productivité primaire et biomasse de phytoplancton relativement élevée.</td></tr></tbody></table>
b. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M2

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
b. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M2

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
<table><thead><tr><td>Méta-classes</td><td>Nom</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandres - Berck</td><td>-Eaux froides et très peu salées, avec une variation saisonnière importante.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Très forte productivité au fond, sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire<br/>-Teneur en oxygène dissous élevée variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et peu salées -surtout au fond.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.<br/>-Productivité globalement faible.</td></tr><tr><td>3</td><td>Manche centrale et orientale / Golfe normand - breton / littoral Sud Bretagne</td><td>-Eaux fraiches et peu salées.<br/>-Teneur en oxygène dissous globalement élevée, avec de fortes variations au cours de l'année.<br/>-Milieu assez peu productif, sauf exception.</td></tr><tr><td>4</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux globalement froides.<br/>-Salinité très faible.<br/>-Faible influence du courant.</td></tr><tr><td>5</td><td>Manche occidentale - Mers celtiques / Atlantique large</td><td>-Eaux fraiches avec peu de variations saisonnières, avec les valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous moyennement élevée, avec peu de différentiel au cours de l'année.<br/>-Milieux moyennement productif.</td></tr><tr><td>5bis</td><td>Golfe de Gascogne large</td><td>-Eaux particulièrement salées, avec forte variations<br/>-Eaux froides au fond mais chaudes en surface.<br/>-Milieux à faible productivité, et très faible teneur en oxygène dissous.</td></tr><tr><td>6</td><td>Loire large - Pertuis charentais - Gironde</td><td>-Eaux peu profondes, chaudes et peu salées (même si fortes variations au cours de l'année)<br/>-Eaux localement très claires<br/>-Eaux assez productives -y compris au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous pouvant être faible au cours de l'année.</td></tr><tr><td>7</td><td>Canyon de Cap Breton</td><td>-Eaux très profondes, chaudes et très salées.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Bonne productivité (chlorophylle a, phytoplancton et productivité primaire).</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Méta-classes</td><td>Nom</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandres – Berck</td><td>-Eaux froides et très peu salées, avec une variation saisonnière importante.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Très forte productivité au fond, sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire<br/>-Teneur en oxygène dissous élevée variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et peu salées –surtout au fond.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.<br/>-Productivité globalement faible.</td></tr><tr><td>3</td><td>Manche centrale et orientale / Golfe normand – breton / littoral Sud Bretagne</td><td>-Eaux fraiches et peu salées.<br/>-Teneur en oxygène dissous globalement élevée, avec de fortes variations au cours de l'année.<br/>-Milieu assez peu productif, sauf exception.</td></tr><tr><td>4</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux globalement froides.<br/>-Salinité très faible.<br/>-Faible influence du courant.</td></tr><tr><td>5</td><td>Manche occidentale – Mers celtiques / Atlantique large</td><td>-Eaux fraiches avec peu de variations saisonnières, avec les valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous moyennement élevée, avec peu de différentiel au cours de l'année.<br/>-Milieux moyennement productif.</td></tr><tr><td>5bis</td><td>Golfe de Gascogne large</td><td>-Eaux particulièrement salées, avec forte variations<br/>-Eaux froides au fond mais chaudes en surface.<br/>-Milieux à faible productivité, et très faible teneur en oxygène dissous.</td></tr><tr><td>6</td><td>Loire large – Pertuis charentais – Gironde</td><td>-Eaux peu profondes, chaudes et peu salées (même si fortes variations au cours de l'année)<br/>-Eaux localement très claires<br/>-Eaux assez productives –y compris au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous pouvant être faible au cours de l'année.</td></tr><tr><td>7</td><td>Canyon de Cap Breton</td><td>-Eaux très profondes, chaudes et très salées.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Bonne productivité (chlorophylle a, phytoplancton et productivité primaire).</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>c. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M3</figcaption></figure>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>c. Cartographie des méta-classes issues de la classification par le modèle M3</figcaption></figure>
<table><thead><tr><td>Méta-classes</td><td>Nom</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandres / Manche orientale</td><td>-Eaux froides et peu salées, avec une variation saisonnière importante.<br/>-Influence du courant, surtout au fond.<br/>-Espaces à haute productivité au fond, avec une teneur en oxygène dissous variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et très peu salées.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.<br/>-Milieux assez peu productifs.</td></tr><tr><td>3</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire de la Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire ; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux froides, avec une faible salinité.<br/>-Faible influence du courant.</td></tr><tr><td>4</td><td>Estuaire de la Gironde - Bassin d'Arcachon</td><td>-Eaux claires et chaudes, par ailleurs peu salées malgré de hautes variations saisonnières.<br/>-Milieu très productif avec un fort différentiel en oxygène dissous au cours de l'année.</td></tr><tr><td>5</td><td>Sud Bretagne - Pertuis charentais - Gironde large</td><td>-Eaux plutôt chaudes et peu salées, avec localement de fortes variations au cours de l'année)<br/>-Eaux a bonne productivité primaire, teneur en chlorophylle a et biomasse de phytoplancton.<br/>-Faibles valeurs d'oxygène dissous, variant au cours de l'année.</td></tr><tr><td>5bis</td><td>Manche centrale / Golfe normand - breton</td><td>-Teneur en oxygène dissous globalement élevée, avec de fortes variations au cours de l'année en baie et estuaire.<br/>-Milieu assez peu productif, sauf au fond.<br/>-Eaux peu salées à température relativement homogène entre la surface et le fond.</td></tr><tr><td>6</td><td>Manche occidentale - Atlantique large</td><td>-Eaux fraîches avec peu de variations saisonnières.<br/>-Valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous moyennement élevée, sans trop de variation au cours de l'année.</td></tr><tr><td>6bis</td><td>Golfe de Gascogne</td><td>-Eau chaude en surface mais froide à très froide en profondeur.<br/>-Fortes variations en salinité au cours de l'année pour des eaux globalement salées.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Eaux localement très claires.<br/>-Faibles teneurs en oxygène dissous.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Méta-classes</td><td>Nom</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Dunes de Flandres / Manche orientale</td><td>-Eaux froides et peu salées, avec une variation saisonnière importante.<br/>-Influence du courant, surtout au fond.<br/>-Espaces à haute productivité au fond, avec une teneur en oxygène dissous variant fortement au cours de l'année.</td></tr><tr><td>2</td><td>Côte d'Opale</td><td>-Eaux froides et très peu salées.<br/>-Très forte influence du courant, par endroits surtout au fond.<br/>-Milieux assez peu productifs.</td></tr><tr><td>3</td><td>Côte d'Albâtre / Estuaire de la Loire</td><td>-Haute à très haute productivité sur les trois paramètres chlorophylle a, biomasse de phytoplancton et productivité primaire ; fortes variations au cours de l'année mais dans tous les cas productivité maximale par rapport au reste du jeu de données.<br/>-Eaux froides, avec une faible salinité.<br/>-Faible influence du courant.</td></tr><tr><td>4</td><td>Estuaire de la Gironde - Bassin d'Arcachon</td><td>-Eaux claires et chaudes, par ailleurs peu salées malgré de hautes variations saisonnières.<br/>-Milieu très productif avec un fort différentiel en oxygène dissous au cours de l'année.</td></tr><tr><td>5</td><td>Sud Bretagne - Pertuis charentais - Gironde large</td><td>-Eaux plutôt chaudes et peu salées, avec localement de fortes variations au cours de l'année)<br/>-Eaux a bonne productivité primaire, teneur en chlorophylle a et biomasse de phytoplancton.<br/>-Faibles valeurs d'oxygène dissous, variant au cours de l'année.</td></tr><tr><td>5bis</td><td>Manche centrale / Golfe normand - breton</td><td>-Teneur en oxygène dissous globalement élevée, avec de fortes variations au cours de l'année en baie et estuaire.<br/>-Milieu assez peu productif, sauf au fond.<br/>-Eaux peu salées à température relativement homogène entre la surface et le fond.</td></tr><tr><td>6</td><td>Manche occidentale - Atlantique large</td><td>-Eaux fraîches avec peu de variations saisonnières.<br/>-Valeurs maximales de salinité du jeu de donnée (entre 33 et 36 PSS) en surface et au fond.<br/>-Teneur en oxygène dissous moyennement élevée, sans trop de variation au cours de l'année.</td></tr><tr><td>6bis</td><td>Golfe de Gascogne</td><td>-Eau chaude en surface mais froide à très froide en profondeur.<br/>-Fortes variations en salinité au cours de l'année pour des eaux globalement salées.<br/>-Forte influence du courant.<br/>-Eaux localement très claires.<br/>-Faibles teneurs en oxygène dissous.</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_14.png" /></figure>
<figure><img src="image_15.png" /></figure>
# IV. Discussion

## 1. INTERPRETATION DES RESULTATS

### a. Espaces homogènes et zones de transition

La majeure partie des facteurs environnementaux est commune aux trois modèles, il semble donc normal que les différences en termes de classification ne soient pas flagrantes. Les dynamiques sont à cet effet relativement similaires, avec des zones très homogènes là où la bathymétrie et ses dérivées n'interviennent que peu dans la définition du système colonne d'eau – fond :

- Les Dunes de Flandre et la Côte d'Opale,

- Le couple Côte d'Albâtre / estuaire de la Loire étendu,

- La Manche occidentale et le front atlantique de la Bretagne,

- Le Sud du Golfe de Gascogne, hors canyon.

Les classes 5 et 6 du modèle M1, soient le littoral côtier et insulaire rocheux, le Morbihan et l'estuaire de la Gironde, viennent quant à eux préciser les classifications des deux autres modèles, même si M3 présente aussi une classe dédiée à l'estuaire girondin.

En revanche, les mécanismes délimitant certaines classes paraissent beaucoup plus flous d'un modèle à l'autre, et font émerger des zones de transition où le système est plus difficile à figer :

- Le golfe normand-breton,

- La Manche orientale au large de la Côte d'Albâtre,

- Une frange du Golfe de Gascogne.

De manière générale, M2 et M3 sont très proches, avec une précision apportée par la bathymétrie sur quelques zones seulement, comme le Sud Bretagne. Les conditions hydrographiques semblent être en elles-mêmes structurées selon la profondeur (sans oublier que certaines données Bio-Oracle retenues sont des interpolations d'un maximum au fond). D'autre part, quelques artefacts sont à noter pour le modèle 2, où la classe 6 est présente de façon minime en Manche ; demeure à savoir s'il s'agit d'une anomalie de classification ou pas.

La différence substantielle entre les trois modèles intervient sur M1, avec les classes 5 et 6 représentant globalement les récifs rocheux. Il pourrait être intéressant d'évaluer si ce facteur substrat n'instaure pas un biais dans la classification, dans le sens où, même si cela renseigne dans une certaine mesure sur la fiabilité de la classification, ce n'est pas ce qui semble le plus pertinent à insérer dans la typologie du système colonne d'eau – fond et brouille peut-être les frontières de certaines autres classes par la précision de la donnée. Il pourrait par conséquent être plus judicieux de traiter cette couche ultérieurement, avec les données d'habitats particuliers. Un modèle intermédiaire pourrait dans ce cas être testé, avec les données Bio-Oracle, la bathymétrie et ses dérivées, mais sans le substrat.

### b. Un gradient côte-large plus ou moins marqué

La comparaison entre les trois modèles, outre M1 pour l'instant retenu, laisse transparaître différents gradients environnementaux structurant les côtes de la façade atlantique, Manche, Mer du Nord.

Tout d'abord, plus qu'un gradient côte-large, les classifications mettent en évidence une dynamique Atlantique – Manche, en termes de gradient de salinité notamment. Une piste d'approfondissement pourrait être de préciser les données de courantologie, voire de marnage, afin de mieux saisir le mouvement des eaux.

À l'échelle de la façade, un second gradient est notable, suivant un axe Nord – Sud illustrant un gradient de température eaux froides de la Mer du Nord vers les eaux plus chaudes du Golfe de Gascogne, en passant par les eaux tempérées entourant la Bretagne.
# IV. Discussion

## 1. INTERPRETATION DES RESULTATS

### a. Espaces homogènes et zones de transition

La majeure partie des facteurs environnementaux est commune aux trois modèles, il semble donc normal que les différences en termes de classification ne soient pas flagrantes. Les dynamiques sont à cet effet relativement similaires, avec des zones très homogènes là où la bathymétrie et ses dérivées n'interviennent que peu dans la définition du système colonne d'eau – fond :

- Les Dunes de Flandre et la Côte d'Opale,

- Le couple Côte d'Albâtre / estuaire de la Loire étendu,

- La Manche occidentale et le front atlantique de la Bretagne,

- Le Sud du Golfe de Gascogne, hors canyon.

Les classes 5 et 6 du modèle M1, soient le littoral côtier et insulaire rocheux, le Morbihan et l'estuaire de la Gironde, viennent quant à eux préciser les classifications des deux autres modèles, même si M3 présente aussi une classe dédiée à l'estuaire girondin.

En revanche, les mécanismes délimitant certaines classes paraissent beaucoup plus flous d'un modèle à l'autre, et font émerger des zones de transition où le système est plus difficile à figer :

- Le golfe normand-breton,

- La Manche orientale au large de la Côte d'Albâtre,

- Une frange du Golfe de Gascogne.

De manière générale, M2 et M3 sont très proches, avec une précision apportée par la bathymétrie sur quelques zones seulement, comme le Sud Bretagne. Les conditions hydrographiques semblent être en elles-mêmes structurées selon la profondeur (sans oublier que certaines données Bio-Oracle retenues sont des interpolations d'un maximum au fond). D'autre part, quelques artefacts sont à noter pour le modèle 2, où la classe 6 est présente de façon minime en Manche ; demeure à savoir s'il s'agit d'une anomalie de classification ou pas.

La différence substantielle entre les trois modèles intervient sur M1, avec les classes 5 et 6 représentant globalement les récifs rocheux. Il pourrait être intéressant d'évaluer si ce facteur substrat n'instaure pas un biais dans la classification, dans le sens où, même si cela renseigne dans une certaine mesure sur la fiabilité de la classification, ce n'est pas ce qui semble le plus pertinent à insérer dans la typologie du système colonne d'eau – fond et brouille peut-être les frontières de certaines autres classes par la précision de la donnée. Il pourrait par conséquent être plus judicieux de traiter cette couche ultérieurement, avec les données d'habitats particuliers. Un modèle intermédiaire pourrait dans ce cas être testé, avec les données Bio-Oracle, la bathymétrie et ses dérivées, mais sans le substrat.

### b. Un gradient côte-large plus ou moins marqué

La comparaison entre les trois modèles, outre M1 pour l'instant retenu, laisse transparaître différents gradients environnementaux structurant les côtes de la façade atlantique, Manche, Mer du Nord.

Tout d'abord, plus qu'un gradient côte-large, les classifications mettent en évidence une dynamique Atlantique – Manche, en termes de gradient de salinité notamment. Une piste d'approfondissement pourrait être de préciser les données de courantologie, voire de marnage, afin de mieux saisir le mouvement des eaux.

À l'échelle de la façade, un second gradient est notable, suivant un axe Nord – Sud illustrant un gradient de température eaux froides de la Mer du Nord vers les eaux plus chaudes du Golfe de Gascogne, en passant par les eaux tempérées entourant la Bretagne.
D'autre part, les systèmes estuariens des grands fleuves se distinguent bien, chose à laquelle il était possible de s'attendre avec les apports d'eau douce dans la mer : les gradients de salinité sont mis en évidence par les modèles, tout comme l'importance de la matière en suspension et donc, de la productivité. Il est plutôt encourageant de trouver ces résultats, en termes de fiabilité de la modélisation comme en termes de perspectives : les estuaires sont des milieux à enjeux, ne serait-ce que pour les poissons amphihalins par exemple.

Ceci étant dit, la classification telle qu'elle a été effectuée ici permet-elle d'aller vers une nouvelle définition des milieux côtiers ? Car s'il semble évident qu'il ne s'agit pas de raisonner en termes de distance à la côte, établir les facteurs structurant les principaux systèmes côtiers disséminés sur la façade constitue néanmoins un premier pas. Et les résultats fournis par les modèles semblent indiquer que plutôt que partir en radiance depuis le littoral, les classes colonnes d'eau – fond se placent plus selon la forme du plateau continental. Dès lors, il est possible de soupçonner une importance accrue de phénomènes hydrographiques liés à la topographie des fonds marins ou à la courantologie.

### c. Confrontation aux délimitations existantes

Les résultats de la classification retenue (M1) ne correspondent pas aux délimitations existantes, parmi lesquelles la DCSMM, la DCE ou encore les MEOW (Fig. 9).

La DCSMM et la DCE ont des cadres à des échelles différentes. Il s'agit dans les deux cas d'une traduction nationale de directives européennes, avec la première prenant en compte la totalité du domaine maritime français quand la seconde a une limite fixée à un mille nautique pour définir les masses d'eau côtières. À cet effet, comparer des frontières juridiques / administratives à des frontières dictées par des données environnementales peut paraître peu judicieux. Malgré tout, l'intérêt ici est de déterminer dans quelle mesure les méta-classes s'inscrivent dans les Sous-Régions Marines d'une part, puis les classes dans les masses d'eau côtières et de transition d'autre part, analyse prévue pour la suite de la définition de la stratégie de surveillance des PCC (voir IV. 3. Enjeux et potentiels).

Par ailleurs, les délimitations des écorégions définies par le MEOW, Mer du Nord, Mers celtiques et Plateau atlantique paraissent également en décalage lorsque comparée aux méta-classes. Ceci étant dit, là encore le travail n'est pas du tout à la même échelle : le point de vue est ici plus précis que les écorégions, il semble donc normal que les frontières ne correspondent pas. Malgré tout, là où la limite Mer du Nord – Mers celtiques paraît encore cohérente étant donné le caractère transitoire de la zone la frontière Mers celtiques – Golfe de Gascogne semble plus problématique. Cette dernière est pour les MEOW comme pour la DCSMM fixée à la latitude 48° N, au-dessous de la Chaussée de Sein, et est donc, là encore, plus arbitraire que fondée. Dès lors, une séparation plus en diagonale, suivant le mouvement du plateau continental comme le montre la classification pourrait être plus judicieuse pour distinguer le Golfe de Gascogne.
D'autre part, les systèmes estuariens des grands fleuves se distinguent bien, chose à laquelle il était possible de s'attendre avec les apports d'eau douce dans la mer : les gradients de salinité sont mis en évidence par les modèles, tout comme l'importance de la matière en suspension et donc, de la productivité. Il est plutôt encourageant de trouver ces résultats, en termes de fiabilité de la modélisation comme en termes de perspectives : les estuaires sont des milieux à enjeux, ne serait-ce que pour les poissons amphihalins par exemple.

Ceci étant dit, la classification telle qu'elle a été effectuée ici permet-elle d'aller vers une nouvelle définition des milieux côtiers ? Car s'il semble évident qu'il ne s'agit pas de raisonner en termes de distance à la côte, établir les facteurs structurant les principaux systèmes côtiers disséminés sur la façade constitue néanmoins un premier pas. Et les résultats fournis par les modèles semblent indiquer que plutôt que partir en radiance depuis le littoral, les classes colonnes d'eau – fond se placent plus selon la forme du plateau continental. Dès lors, il est possible de soupçonner une importance accrue de phénomènes hydrographiques liés à la topographie des fonds marins ou à la courantologie.

### c. Confrontation aux délimitations existantes

Les résultats de la classification retenue (M1) ne correspondent pas aux délimitations existantes, parmi lesquelles la DCSMM, la DCE ou encore les MEOW (Fig. 9).

La DCSMM et la DCE ont des cadres à des échelles différentes. Il s'agit dans les deux cas d'une traduction nationale de directives européennes, avec la première prenant en compte la totalité du domaine maritime français quand la seconde a une limite fixée à un mille nautique pour définir les masses d'eau côtières. À cet effet, comparer des frontières juridiques / administratives à des frontières dictées par des données environnementales peut paraître peu judicieux. Malgré tout, l'intérêt ici est de déterminer dans quelle mesure les méta-classes s'inscrivent dans les Sous-Régions Marines d'une part, puis les classes dans les masses d'eau côtières et de transition d'autre part, analyse prévue pour la suite de la définition de la stratégie de surveillance des PCC (voir IV. 3. Enjeux et potentiels).

Par ailleurs, les délimitations des écorégions définies par le MEOW, Mer du Nord, Mers celtiques et Plateau atlantique paraissent également en décalage lorsque comparée aux méta-classes. Ceci étant dit, là encore le travail n'est pas du tout à la même échelle : le point de vue est ici plus précis que les écorégions, il semble donc normal que les frontières ne correspondent pas. Malgré tout, là où la limite Mer du Nord – Mers celtiques paraît encore cohérente étant donné le caractère transitoire de la zone la frontière Mers celtiques – Golfe de Gascogne semble plus problématique. Cette dernière est pour les MEOW comme pour la DCSMM fixée à la latitude 48° N, au-dessous de la Chaussée de Sein, et est donc, là encore, plus arbitraire que fondée. Dès lors, une séparation plus en diagonale, suivant le mouvement du plateau continental comme le montre la classification pourrait être plus judicieuse pour distinguer le Golfe de Gascogne.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 9 – CARTOGRAPHIE DU MODELE RETENU DE CLASSIFICATION DES FACTEURS ENVIRONNEMENTAUX STRUCTURANT LES COMMUNAUTES DE PCC SUPERPOSE AUX DELIMITATIONS JURIDIQUES (DCSMM ET DCE) ET AUX ECOREGIONS (MEOW)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 9 – CARTOGRAPHIE DU MODELE RETENU DE CLASSIFICATION DES FACTEURS ENVIRONNEMENTAUX STRUCTURANT LES COMMUNAUTES DE PCC SUPERPOSE AUX DELIMITATIONS JURIDIQUES (DCSMM ET DCE) ET AUX ECOREGIONS (MEOW)</figcaption></figure>
## 2. DISCUSSION DES METHODES

### a. Où et avec quoi ? Périmètre d'étude et données

La définition de la zone d'étude a été l'occasion de nombreuses réflexions quant à sa taille et son adéquation avec le cadre des différentes directives (DCSMM et DCE). Il a d'abord été question de raisonner en termes de contingence bathymétrie – distance à la côte, avec des échelons successifs à 1, 3, 6, 12 puis 24 milles pour différentes classes de bathymétrie. Le choix final s'est arrêté à 24 milles pour avoir une vision globale, et considérer la bathymétrie comme un facteur environnemental.

De la même manière, la résolution du travail a fait l'objet d'une réflexion approfondie. Car s'il était déjà prévu d'utiliser le carroyage régulier en mer, il demeurait la question de le préciser ou au contraire de l'aligner sur la résolution des données Bio-Oracle. Dans l'idée de traiter ces données avec les facteurs morphologiques liés à la bathymétrie, la résolution à 30 s a été privilégiée, mais une des options pour la suite est de raisonner différemment : conserver le modèle traitant uniquement de la masse d'eau sur la résolution des données Bio-Oracle, pour ensuite coupler avec une autre modélisation prenant en compte à la fois les facteurs morphologiques et les données de substrat et d'habitat. Ce problème de l'échelle de travail est quelque chose de courant dans les analyses spatiales, et confirme la nécessité d'adopter une méthodologie souple permettant de traiter du multi-échelle (JOHNSON ET AL., 2012).

Le choix des données environnementales à utiliser est par ailleurs directement lié à la définition de la zone de travail, justement sur cette question de l'échelle. Ici, comme dans beaucoup d'autres études voulant traiter de nombreuses variables de façon concomitante, le problème concerne la disponibilité des jeux de données et leur uniformité sur l'ensemble de la zone à analyser. L'avantage de Bio-Oracle tient en son homogénéité en termes de couverture et de résolution, et à ce titre s'est montré le choix le plus judicieux. Néanmoins, bien que les données à disposition correspondent aux données souhaitées pour développer la phase deux du programme POCOROCH (REY ET AL., 2021 ; p. 65), l'absence d'autres facteurs intéressants, parmi lesquelles d'autres facteurs hydrographiques ou des données de d'anomalies par exemple, peut être regrettée.

Outre ces questions de disponibilité, le choix de certains facteurs et leur inclusion en entrée des modèles est encore en développement. Comme l'idée derrière ce travail est entre autres de comprendre comment spatialiser le système colonne d'eau – fond, plusieurs autres modèles sont à l'étude et seront fonction des différentes configurations des données actuelles ou futures, si ajout il devait y avoir. Il est notamment question de basculer le traitement du facteur substrat en même temps que les données d'habitats particuliers, qui seront abordées ultérieurement à cette étude.

### b. Comment ? Algorithme de classification et modélisation des données spatiales

Dès lors, les perspectives de modélisation dépendent de l'aspect du jeu de données et des questions biologiques auxquelles il est prévu de répondre, en l'occurrence la spatialisation de l'interaction des facteurs environnementaux structurant les communautés de PCC. En termes méthodologiques, le choix s'est porté sur du machine learning, plus précisément un algorithme d'apprentissage non supervisé. D'autres initiatives de classification des milieux côtiers ont pu utiliser des méthodes alternatives et notamment recourir à l'algorithme gradient forest –qui appartient à l'apprentissage supervisé (ELLIS ET AL., 2012 ; PITCHER ET AL., 2012). Ceci étant dit, ici la dynamique est très exploratoire, l'idée est de comprendre les interactions et d'établir une typologie a posteriori de l'analyse, plutôt que de classifier à partir d'un jeu
## 2. DISCUSSION DES METHODES

### a. Où et avec quoi ? Périmètre d'étude et données

La définition de la zone d'étude a été l'occasion de nombreuses réflexions quant à sa taille et son adéquation avec le cadre des différentes directives (DCSMM et DCE). Il a d'abord été question de raisonner en termes de contingence bathymétrie – distance à la côte, avec des échelons successifs à 1, 3, 6, 12 puis 24 milles pour différentes classes de bathymétrie. Le choix final s'est arrêté à 24 milles pour avoir une vision globale, et considérer la bathymétrie comme un facteur environnemental.

De la même manière, la résolution du travail a fait l'objet d'une réflexion approfondie. Car s'il était déjà prévu d'utiliser le carroyage régulier en mer, il demeurait la question de le préciser ou au contraire de l'aligner sur la résolution des données Bio-Oracle. Dans l'idée de traiter ces données avec les facteurs morphologiques liés à la bathymétrie, la résolution à 30 s a été privilégiée, mais une des options pour la suite est de raisonner différemment : conserver le modèle traitant uniquement de la masse d'eau sur la résolution des données Bio-Oracle, pour ensuite coupler avec une autre modélisation prenant en compte à la fois les facteurs morphologiques et les données de substrat et d'habitat. Ce problème de l'échelle de travail est quelque chose de courant dans les analyses spatiales, et confirme la nécessité d'adopter une méthodologie souple permettant de traiter du multi-échelle (JOHNSON ET AL., 2012).

Le choix des données environnementales à utiliser est par ailleurs directement lié à la définition de la zone de travail, justement sur cette question de l'échelle. Ici, comme dans beaucoup d'autres études voulant traiter de nombreuses variables de façon concomitante, le problème concerne la disponibilité des jeux de données et leur uniformité sur l'ensemble de la zone à analyser. L'avantage de Bio-Oracle tient en son homogénéité en termes de couverture et de résolution, et à ce titre s'est montré le choix le plus judicieux. Néanmoins, bien que les données à disposition correspondent aux données souhaitées pour développer la phase deux du programme POCOROCH (REY ET AL., 2021 ; p. 65), l'absence d'autres facteurs intéressants, parmi lesquelles d'autres facteurs hydrographiques ou des données de d'anomalies par exemple, peut être regrettée.

Outre ces questions de disponibilité, le choix de certains facteurs et leur inclusion en entrée des modèles est encore en développement. Comme l'idée derrière ce travail est entre autres de comprendre comment spatialiser le système colonne d'eau – fond, plusieurs autres modèles sont à l'étude et seront fonction des différentes configurations des données actuelles ou futures, si ajout il devait y avoir. Il est notamment question de basculer le traitement du facteur substrat en même temps que les données d'habitats particuliers, qui seront abordées ultérieurement à cette étude.

### b. Comment ? Algorithme de classification et modélisation des données spatiales

Dès lors, les perspectives de modélisation dépendent de l'aspect du jeu de données et des questions biologiques auxquelles il est prévu de répondre, en l'occurrence la spatialisation de l'interaction des facteurs environnementaux structurant les communautés de PCC. En termes méthodologiques, le choix s'est porté sur du machine learning, plus précisément un algorithme d'apprentissage non supervisé. D'autres initiatives de classification des milieux côtiers ont pu utiliser des méthodes alternatives et notamment recourir à l'algorithme gradient forest –qui appartient à l'apprentissage supervisé (ELLIS ET AL., 2012 ; PITCHER ET AL., 2012). Ceci étant dit, ici la dynamique est très exploratoire, l'idée est de comprendre les interactions et d'établir une typologie a posteriori de l'analyse, plutôt que de classifier à partir d'un jeu
de donnée entrainé *a priori* à détecter tel ou tel type d'habitat. Par conséquent, le plus judicieux était ici d'utiliser des méthodes non supervisées, partant juste des données.

Dans la lignée, le choix de l'algorithme le plus approprié pour la classification a également été l'occasion de nombreux questionnements. Il était nécessaire d'opter pour une méthode étant capable de prendre en charge un nombre substantiel d'individus (plus de 150 000) et d'effectuer l'analyse en optimisant les ressources en temps et en matériel. Un autre paramètre –qui pour l'instant a été laissé de côté pour recherches ultérieures- était d'être adapté à traiter des données spatiales. L'algorithme CLARA (*Clustering LArge Applications*) a donc été sélectionné puisque conçu spécifiquement pour analyser des gros jeux de données, dans un temps minime (KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990 ; WEI ET AL., 2000). Le fait qu'il fonctionne en partitionnant autour des médoïdes est apparu comme une solution suffisante au souci du traitement des données spatiales, dans le sens où il est possible de se référer ponctuellement au médoïde. Il demeure toutefois à enrichir cet algorithme afin qu'il suive la première loi de la géographie, selon laquelle tout est lié mais que les choses proches sont plus liées entre elles que les choses éloignées (TOBLER, 1970). Car même si *via CLARA* le jeu de donnée est structuré selon un critère de proximité fonction de la contribution des variables –et que les résultats font ressortir des gradients spatiaux, il manque cet aspect géographique qui fait la spécificité de l'approche par analyse géomatique.

### c. Pourquoi ? Questions logistiques et limitations techniques

Le développement méthodologique de cette analyse s'est heurté à de multiples inconvénients techniques et / ou logistiques, qui ont dû être surmontés ou contournés pour aboutir aux résultats présentés ici.

Outre la recherche de données homogènes et exploitables à l'échelle de la façade, le principal écueil a eu trait aux caractéristiques techniques du matériel de travail. La taille du jeu de données à manipuler couplée aux calculs requis pour la classification a conduit à une surcharge des capacités de l'ordinateur. Plus spécifiquement, identifier le nombre de classes optimal pour un jeu de données se fait normalement *via* une fonction *R* prévue à cet effet (*nbClust* du package *cluster*). Cependant, pour ce faire doit au préalable être calculée une matrice de distance qui, avec le nombre d'individus présent, dépasse de loin les limites de RAM du matériel à disposition. Il a donc fallu contourner ce problème en construisant un indice de validation presque de zéro, en repartant de ce qui est fourni en sortie de l'algorithme CLARA : la métrique d'isolement des classes (CUI ET AL., 2014 ; KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990). Cette solution n'est toutefois pas optimale, et détourne la façon dont CLARA est prévue initialement pour fonctionner, en plus de lui demander un temps de calcul de plus en plus accru à mesure que le nombre de classes à identifier augmente.

De la même manière, la méthode de validation du modèle a été élaborée « par défaut », mais en l'occurrence plus pour des raisons de manque de temps pour opérer des recherches substantielles à ce propos que pour des raisons matérielles. La comparaison par l'entropie de Shannon a été choisie pour son efficacité d'analyse, mais se révèle peut-être inadaptée dans ce cas précis. Il peut effectivement sembler trivial de comparer un signal de qualité de transmission d'information pour des modèles retirant des variables l'un par rapport à l'autre, dans le sens où il paraît logique que plus la source d'information augmente en précision, plus son entropie baisse. Néanmoins, vu que le signal avait trait à l'homogénéité des classes entre elles et au sein d'elles-mêmes (à partir de la métrique d'isolement des classes), la précision de l'information par ajout de variable n'apparaît pas à première vue comme impactant le résultat de l'entropie -sauf si chaque facteur ajouté est particulièrement structurant, comme cela semble être le cas ici. Par conséquent, cette méthode de validation a été vue comme un bon compromis transitoire, dans l'attente de définir une méthode plus appropriée.
de donnée entrainé *a priori* à détecter tel ou tel type d'habitat. Par conséquent, le plus judicieux était ici d'utiliser des méthodes non supervisées, partant juste des données.

Dans la lignée, le choix de l'algorithme le plus approprié pour la classification a également été l'occasion de nombreux questionnements. Il était nécessaire d'opter pour une méthode étant capable de prendre en charge un nombre substantiel d'individus (plus de 150 000) et d'effectuer l'analyse en optimisant les ressources en temps et en matériel. Un autre paramètre –qui pour l'instant a été laissé de côté pour recherches ultérieures- était d'être adapté à traiter des données spatiales. L'algorithme CLARA (*Clustering LArge Applications*) a donc été sélectionné puisque conçu spécifiquement pour analyser des gros jeux de données, dans un temps minime (KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990 ; WEI ET AL., 2000). Le fait qu'il fonctionne en partitionnant autour des médoïdes est apparu comme une solution suffisante au souci du traitement des données spatiales, dans le sens où il est possible de se référer ponctuellement au médoïde. Il demeure toutefois à enrichir cet algorithme afin qu'il suive la première loi de la géographie, selon laquelle tout est lié mais que les choses proches sont plus liées entre elles que les choses éloignées (TOBLER, 1970). Car même si *via CLARA* le jeu de donnée est structuré selon un critère de proximité fonction de la contribution des variables –et que les résultats font ressortir des gradients spatiaux, il manque cet aspect géographique qui fait la spécificité de l'approche par analyse géomatique.

### c. Pourquoi ? Questions logistiques et limitations techniques

Le développement méthodologique de cette analyse s'est heurté à de multiples inconvénients techniques et / ou logistiques, qui ont dû être surmontés ou contournés pour aboutir aux résultats présentés ici.

Outre la recherche de données homogènes et exploitables à l'échelle de la façade, le principal écueil a eu trait aux caractéristiques techniques du matériel de travail. La taille du jeu de données à manipuler couplée aux calculs requis pour la classification a conduit à une surcharge des capacités de l'ordinateur. Plus spécifiquement, identifier le nombre de classes optimal pour un jeu de données se fait normalement *via* une fonction *R* prévue à cet effet (*nbClust* du package *cluster*). Cependant, pour ce faire doit au préalable être calculée une matrice de distance qui, avec le nombre d'individus présent, dépasse de loin les limites de RAM du matériel à disposition. Il a donc fallu contourner ce problème en construisant un indice de validation presque de zéro, en repartant de ce qui est fourni en sortie de l'algorithme CLARA : la métrique d'isolement des classes (CUI ET AL., 2014 ; KAUFMAN & ROUSSEEUW, 1990). Cette solution n'est toutefois pas optimale, et détourne la façon dont CLARA est prévue initialement pour fonctionner, en plus de lui demander un temps de calcul de plus en plus accru à mesure que le nombre de classes à identifier augmente.

De la même manière, la méthode de validation du modèle a été élaborée « par défaut », mais en l'occurrence plus pour des raisons de manque de temps pour opérer des recherches substantielles à ce propos que pour des raisons matérielles. La comparaison par l'entropie de Shannon a été choisie pour son efficacité d'analyse, mais se révèle peut-être inadaptée dans ce cas précis. Il peut effectivement sembler trivial de comparer un signal de qualité de transmission d'information pour des modèles retirant des variables l'un par rapport à l'autre, dans le sens où il paraît logique que plus la source d'information augmente en précision, plus son entropie baisse. Néanmoins, vu que le signal avait trait à l'homogénéité des classes entre elles et au sein d'elles-mêmes (à partir de la métrique d'isolement des classes), la précision de l'information par ajout de variable n'apparaît pas à première vue comme impactant le résultat de l'entropie -sauf si chaque facteur ajouté est particulièrement structurant, comme cela semble être le cas ici. Par conséquent, cette méthode de validation a été vue comme un bon compromis transitoire, dans l'attente de définir une méthode plus appropriée.
Un second écueil, qui tient plus de l'optimisation du temps de travail, tient en la préparation du jeu de données. Tout le processus expliqué en II. 2. b. s'est révélé considérablement chronophage et a impacté le déroulé du projet en termes organisationnels, expliquant pourquoi les résultats présentés ici ne sont pas pour le moment exploités à leur juste potentiel.

## V. Conclusion & perspectives

Le protocole d'analyse des forçages environnementaux naturels tel que présenté ici aboutit à une classification des espaces côtiers de la façade Atlantique, Manche, Mer du Nord relativement homogène d'un modèle à l'autre. Il demeure toutefois à approfondir l'interprétation écologique des résultats obtenus pour pouvoir attester de sa pertinence à représenter les communautés de poissons et céphalopodes côtiers. De la même manière, l'élaboration de la stratégie de surveillance est dépendante de l'interprétation logistique de la caractérisation des milieux côtiers. Les différentes méthodes d'échantillonnage ne sont en effet pas adaptées à tous les milieux, comme expliqué dans le dispositif POCOROCH (REY ET AL., 2021) : la plongée en recycleur, la plongée classique, l'ADN environnemental ou l'échosondage n'offrent pas les mêmes opportunités et surtout ne se font pas dans toutes les conditions. Par exemple, la plongée en recycleur requiert des professionnels formés, alors que la plongée plus classique est plus adaptée aux gestionnaires d'AMP ne disposant pas de brevets spéciaux. De même, l'échosondage n'est pas adapté au recensement des populations benthiques car inapte à détecter les individus proches du substrat.

En termes techniques, l'algorithme CLARA se montre adéquat à traiter le nombre conséquent d'individus statistiques du jeu de données, et sa performance mériterait d'être analysée plus en détails (temps d'exécution, efficacité de classification et paramètres des échantillonnages du jeu de données).

À terme, il est envisagé de tester d'autres combinaisons de variables pour les modélisations, en injectant ou superposant une analyse traitant des données d'habitats particuliers ou d'Habitats d'Intérêt Communautaires au titre de la Directive Habitat Faune Flore, selon la disponibilité des couches SIG. Une autre possibilité est de mener l'analyse en cascade, ie de la reproduire à l'intérieur des méta-classes de façon à préciser le propos et de raisonner à échelle plus locale. Enfin, un des buts qui permettrait d'établir des zones de référence serait de mêler à l'analyse les données de pressions concomitantes telles que spatialisées par le projet CarpeDiem (QUEMMERAIS-AMICE ET AL., 2020). Il est également question de surmonter les limitations techniques des ressources matérielles utilisées ici en recourant à des supercalculateurs du type DATARMOR de l'Ifremer, ou encore ceux du GENCI (Grand Equipement National de Calcul Intensif), en accès libre pour les travaux académiques.

À courte échéance toutefois, l'objectif principal est de travailler à l'interprétation des résultats obtenus (en analysant plus finement la contribution des variables à chaque méta-classe), et d'approfondir la définition des classes afin d'élaborer une typologie exploitable, afin d'être le plus pertinent possible dans la contribution à la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers.
Un second écueil, qui tient plus de l'optimisation du temps de travail, tient en la préparation du jeu de données. Tout le processus expliqué en II. 2. b. s'est révélé considérablement chronophage et a impacté le déroulé du projet en termes organisationnels, expliquant pourquoi les résultats présentés ici ne sont pas pour le moment exploités à leur juste potentiel.

## V. Conclusion & perspectives

Le protocole d'analyse des forçages environnementaux naturels tel que présenté ici aboutit à une classification des espaces côtiers de la façade Atlantique, Manche, Mer du Nord relativement homogène d'un modèle à l'autre. Il demeure toutefois à approfondir l'interprétation écologique des résultats obtenus pour pouvoir attester de sa pertinence à représenter les communautés de poissons et céphalopodes côtiers. De la même manière, l'élaboration de la stratégie de surveillance est dépendante de l'interprétation logistique de la caractérisation des milieux côtiers. Les différentes méthodes d'échantillonnage ne sont en effet pas adaptées à tous les milieux, comme expliqué dans le dispositif POCOROCH (REY ET AL., 2021) : la plongée en recycleur, la plongée classique, l'ADN environnemental ou l'échosondage n'offrent pas les mêmes opportunités et surtout ne se font pas dans toutes les conditions. Par exemple, la plongée en recycleur requiert des professionnels formés, alors que la plongée plus classique est plus adaptée aux gestionnaires d'AMP ne disposant pas de brevets spéciaux. De même, l'échosondage n'est pas adapté au recensement des populations benthiques car inapte à détecter les individus proches du substrat.

En termes techniques, l'algorithme CLARA se montre adéquat à traiter le nombre conséquent d'individus statistiques du jeu de données, et sa performance mériterait d'être analysée plus en détails (temps d'exécution, efficacité de classification et paramètres des échantillonnages du jeu de données).

À terme, il est envisagé de tester d'autres combinaisons de variables pour les modélisations, en injectant ou superposant une analyse traitant des données d'habitats particuliers ou d'Habitats d'Intérêt Communautaires au titre de la Directive Habitat Faune Flore, selon la disponibilité des couches SIG. Une autre possibilité est de mener l'analyse en cascade, ie de la reproduire à l'intérieur des méta-classes de façon à préciser le propos et de raisonner à échelle plus locale. Enfin, un des buts qui permettrait d'établir des zones de référence serait de mêler à l'analyse les données de pressions concomitantes telles que spatialisées par le projet CarpeDiem (QUEMMERAIS-AMICE ET AL., 2020). Il est également question de surmonter les limitations techniques des ressources matérielles utilisées ici en recourant à des supercalculateurs du type DATARMOR de l'Ifremer, ou encore ceux du GENCI (Grand Equipement National de Calcul Intensif), en accès libre pour les travaux académiques.

À courte échéance toutefois, l'objectif principal est de travailler à l'interprétation des résultats obtenus (en analysant plus finement la contribution des variables à chaque méta-classe), et d'approfondir la définition des classes afin d'élaborer une typologie exploitable, afin d'être le plus pertinent possible dans la contribution à la stratégie de surveillance des poissons et céphalopodes côtiers.
BIBLIOGRAPHIE
& ANNEXES
BIBLIOGRAPHIE
& ANNEXES
# I. Bibliographie & webographie

Andréfouët, S., Chagnaud, N., Chauvin, C., et al., 2008, Atlas des récifs coralliens de France Outer-Mer. Programme IFRECOR, *Centre IRD de Nouméa*, 153 pp.

Assis, J., Tyberghein, L., Bosch, S., et al., 2017, Bio-ORACLE v2.0 : Extending marine data layers for bioclimatic modelling, *Global Ecology and Biogeography* 27, 277-284. https://doi.org/10.1111/geb.12693

De Bettignies, T., La Rivière, M., Delavenne, J., et al., 2021, Interprétation française des Habitats d'Intérêt Communautaire marins, *Rapport UMS PatriNat*, Paris, 58 pp.

Bosch, N. E., Wernberg, T., Langlois, T. J., et al., 2021, Niche and natural assembly mechanisms contribute to latitudinal diversity gradients in reef fishes, *Journal of Biogeography*, 14237. https://doi.org/10.1111/jbi.14237

Caldwell, Z. R., Zgliczynski, B. J., Williams, G. J., et al., 2016, Reef fish survey techniques: assessing the potential for standardizing methodologies, *PLOS ONE* 11, e0153066. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0153066

Calvert, J., Strong, J. A., Service, M., et al., 2015, An evaluation of supervised and unsupervised classification techniques for marine benthic habitat mapping using multibeam echosounder data, *ICES Journal of Marine Science* 72(5), 1498-1513. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsu223

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# I. Bibliographie & webographie

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