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. En effet, les méthodes d'échantillonnages peuvent être limitées (temps, saison...). Certaines espèces peuvent être considérées comme absente alors qu'elles  sont rares, discrètes ou actives à certains moments. Ceci pour dire que l' absence d’observation peut 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. Il y a une surreprésentation des zones les plus accessibles ou fréquentées. Les espèces "charismatiques" sont plus recherchées et mieux répertoriées. Les observateurs n'ont pas tous les mêmes compétences d'observation amenant ainsi un biais observateur.

Surestimer la précision spatiale ou temporelle

Une interprétation des résultats issus d'un protocole d'échantillonnage peut être liée à mauvaise lecture des données spatiales ou temporelles. Les GPS malgré leur précision peuvent avoir des marges d'erreur, notamment en milieu montagneux ou en zones denses. Les observations datées peuvent ne pas refléter la situation actuelle, surtout dans un contexte de changement rapide. L'absence de mise à jour de données anciennes peut également induire en erreur. 

Ignorer les limites du protocole d’échantillonnage

Chaque protocole a ses avantages et contraintes. En effet, il faut avoir de bonnes fréquences et durée des échantillonnages, un échantillonnage d'une heure sera moins représentatifs qu'un échantillonnage d'une journée. Les méthodes de détection doivent être adaptés, il est plus facile de détecter des chiroptères avec un détecteur d'ultrasons qu'un piège photographique. Il faut aussi prendre en compte la saisonnalité et les conditions météos, il est plus facile d'observer des geckos les jours ensoleillés que les jours de pluie. Ne pas prendre en compte ces limites peut fausser les résultats.

Prendre les données brutes pour argent comptant

Les données non vérifiées peuvent contenir des erreurs comme une mauvaise identification, une erreur de saisie ou des duplicatas de données. 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. Par exemple, l'expansion d'une espèce invasive peut masquer le déclin de population d'espèces indigènes ou endémiques. Il est important de savoir que la présence ponctuelle d'une espèce ne signifie pas forcément son 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.