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1.2 La résilience des réseaux complexes: identifier les indicateurs critiques pour une intervention ciblée

Chercheurs principaux

Patrick Desrosiers, Simon Hardy

Co-chercheurs

Antoine Allard, Daniel Côté, Paul De Koninck, Nicolas DoyonLouis J. Dubé

Collaborateurs

Yves De Koninck, Jean-Philippe Lessard

Collaborateurs hors UL

Laurent Hébert-Dufresne (Vermont), André Longtin (Université d'Ottawa), Rainer W. Friedrich (Suisse)

Résumé du projet

La capacité d'un système à ajuster son activité pour maintenir l'intégrité de son fonctionnement en présence d'erreurs et de perturbations environnementales, i.e. sa résilience, est une propriété caractéristique de plusieurs réseaux complexes. Toutefois, en dépit des conséquences majeures sur la santé humaine, l'économie et l'environnement, les événements conduisant à une perte de résilience sont toujours difficilement prévisibles et souvent irréversibles, qu'il s'agisse de pannes de systèmes technologiques ou de l'extinction d'espèces dans les réseaux écologiques. Le Nord, avec ses réseaux interconnectés, est confronté à des défis imminents causés par des changements rapides, à la fois climatiques, sociaux et économiques. Il est ainsi essentiel d'établir une approche générale et unificatrice afin de mieux comprendre et de protéger cet écosystème vulnérable. La science des réseaux (NS) présente un cadre unique, théorique et pratique, pour investiguer les systèmes complexes sur plusieurs échelles, microscopique (e.g. réseaux neuronaux), mésoscopique (e.g. biodiversité animale) et macroscopique (e.g. populations). Elle offre un langage universel et des concepts unificateurs pour comprendre les systèmes à la fois dynamiques, non linéaires, adaptatifs et hiérarchiques auxquels nous aurons à faire face dans le Nord. La relation structure-fonction nous accompagnera tout au long de notre étude. Pour confronter notre méthodologie à la réalité expérimentale, nous combinerons la NS avec la biologie des systèmes en portant notre attention sur le stade larvaire du poisson-zèbre, un modèle animal idéal, de par sa transparence, son développement rapide et son accessibilité par le biais de l'optogénétique. Les experts en neurophotonique de notre équipe pourront ainsi faire l'imagerie de l'activité du réseau complet des poissons-zèbres sous l'effet de perturbations externes (température et lumière) ou internes (stimulation optique). Au moyen de simulations dynamiques, nous comparerons nos résultats théoriques numériques aux données expérimentales du poisson-zèbre, ainsi qu'avec d'autres réseaux du Nord.