Les données naturalistes sont précieuses pour comprendre la biodiversité et guider les actions de conservation. Mais leur interprétation peut comporter des pièges. Une mauvaise lecture des résultats peut amener à des conclusions erronées, des choix de gestion inadaptés et peut mener jusqu'à des conséquences négatives. Voici un panorama des erreurs les plus courantes à éviter.

Confondre absence de preuve et preuve d’absence

Ne pas détecter une espèce ne signifie pas automatiquement qu’elle est absente.

• Les méthodes d’échantillonnage ont des limites (temps, saison, météo...),
• Certaines espèces sont rares, discrètes, cryptiques ou actives seulement à certains moments,
• Une absence d’observation peut donc être un biais et non une réalité.

Ne pas prendre en compte les biais d’observation

Les données issues d’observateurs bénévoles ou de protocoles variés présentent souvent des biais :

• Les zones plus accessibles ou fréquentées sont souvent surreprésentées,
• Les espèces "charismatiques" sont plus recherchées et mieux répertoriées,
• La variabilité dans les compétences des observateurs.

Surestimer la précision spatiale ou temporelle

• Les coordonnées GPS peuvent avoir des marges d’erreur, surtout en zones denses ou montagneuses,
• Les observations datées peuvent ne pas refléter la situation actuelle, surtout dans un contexte de changement rapide,
• Utiliser des données anciennes sans mise à jour peut induire en erreur.

Ignorer les limites du protocole d’échantillonnage

Chaque protocole a ses avantages et contraintes :

• Fréquence et durée des relevés,
• Méthode de détection (écoute, piégeage, capture),
• Saisonnalité et conditions météo.

Ne pas respecter ou dépasser ces limites peut fausser les résultats.

Prendre les données brutes pour argent comptant

Les données non vérifiées peuvent contenir des erreurs :

• Mauvaise identification,
• Erreur de saisie,
• Duplicatas.

Une vérification rigoureuse est indispensable pour avoir des résultats interprétables et valides.

Négliger le contexte écologique

Une donnée isolée sans connaissance du milieu ou des interactions écologiques peut être mal interprétée. Comme par exemple :

• Une espèce invasive en expansion peut masquer un déclin d’espèces natives,
• Une présence ponctuelle ne signifie pas forcément une implantation durable.

Conclusion

L’interprétation des données naturalistes demande rigueur, sens critique et connaissance du terrain. En évitant ces erreurs fréquentes, on améliore la qualité des analyses et on renforce la pertinence des décisions de conservation.