Développement d’un cadre Bayésien pour l’évaluation de stocks à données limitées et élaboration de scénarios de gestion, cas particuliers de la seiche et du lieu jaune

L‘évaluation et la gestion des stocks de poissons ont pour objectif d'atteindre une exploitation durable des ressources fournies par les océans. Si les progrès dans ce domaine sont bien réels pour certains stocks de grande importance commerciale, la situation est différente pour les stocks dits à données limitées. Souvent historiquement moins exploités, ces stocks ne bénéficient pas des mêmes ressources, tant économiques qu'humaines, pour réaliser une évaluation permettant par la suite la mise en place de mesures de gestion. Ce travail s'appuie sur deux cas d‘étude, le lieu jaune (Pollachius pollachius) et la seiche (Sepia officinalis), afin d'explorer des méthodologies d‘évaluation de stocks adaptées aux situations de données limitées. Des modèles simples nécessitant peu de données sont appliqués aux deux cas d’étude. Un premier axe de recherche explore des modèles adaptés aux espèces à cycle de vie court en utilisant la seiche comme cas d’étude. Un deuxième axe se concentre sur la construction d’un modèle d’analyse intégrée initialement employé pour les stocks riches en données. Un dernier axe consiste à acquérir et traiter de nouvelles données qui pourront permettre une meilleure estimation de l’état du stock de lieu jaune. Un modèle hiérarchique Bayésien est construit, permettant un transfert d'information entre trois stocks et la mise à jour des paramètres biologiques du lieu jaune.