SCIENCE DE LA BIODIVERSITÉ COMPUTATIONNELLE

La science de la biodiversité a évolué au cours des quinze dernières années grâce aux avancées techniques remarquables en matière de puissance de calcul et d’acquisition de données. Cette récente évolution a donné naissance à la création de vastes bases de données informatives, traitant notamment de notions relatives à la biodiversité.

Les demandes croissantes pour effectuer des suivis d’évaluation de l’état de la biodiversité dans le contexte des changements mondiaux poussent le domaine de l’écologie et des sciences environnementales vers une science plus prédictive. Les programmes de surveillance de la biodiversité mis en œuvre pour suivre les impacts des grands projets industriels (exemple : barrages hydroélectriques, mines, etc.) génèrent des quantités massives d’informations qui peuvent être utilisées afin de prévoir les retombées des activités humaines sur la biodiversité. En comparaison avec d’autres domaines scientifiques tels que la génomique et la médecine, qui ont récemment dû développer des infrastructures informatiques, des canaux de données et des méthodologies analytiques spécifiques pour faire face à l’augmentation de la disponibilité des données, le domaine de l’écologie cumule un certain retard dans l’intégration et le développement de concepts computationnels de recherche.

La science de la biodiversité est désormais confrontée au défi particulier d’intégrer des jeux de données hétérogènes, disparates et de plus en plus volumineux. Cette réalité est particulièrement vraie au Canada, où le territoire très vaste comprend un gradient sud-nord impressionnant ainsi qu’un large éventail de biomes distinctifs, allant des forêts de feuillus jusqu’aux écosystèmes de la toundra arctique. Ainsi, les données de biodiversité provenant des milieux nordiques tels que le Canada, fondées sur des connaissances scientifiques ou traditionnelles, vont régulièrement être fragmentées. Pour remédier à cette importante problématique, il est nécessaire d’adopter une approche computationnelle appliquée afin d’accroître la disponibilité des données, mais aussi de développer les compétences liées à la littératie informatique des futurs écologistes du pays.

L’équipe BIOS2 propose donc un programme de formation qui servira à accélérer l’élaboration d’approches fondées sur le big data en sciences de la biodiversité et qui sera mis à la disposition des employeurs du domaine dans le but de faire évoluer la compréhension et la gestion des enjeux liés à la biodiversité du pays.

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