Mécanismes comportementaux et interactions impliqués dans les déplacements collectifs coordonnés et dans les réponses collectives aux perturbations.

Intervenants

Les déplacements coordonnés de groupes d’organismes constituent un des phénomènes collectifs les plus spectaculaires et également les plus répandus que l’on puisse observer dans les systèmes vivants, depuis les colonies de bactéries, jusqu’aux migrations de gnous, en passant par les bancs de poissons, les nuées d’étourneaux et les foules humaines. Ces phénomènes s’accompagnent de la formation de structures spatiales et temporelles dont l’échelle peut atteindre plusieurs ordres de grandeur celle des individus. L’objectif des recherches menées dans ce projet est d’identifier les mécanismes comportementaux qui gouvernent le déplacement coordonné de groupes de cellules (lymphocytes) ou d’organismes (poissons, moutons), et de formuler un modèle des interactions entre les unités composant ces groupes pour comprendre comment s’opère la coordination de leurs déplacements et la propagation de l’information au sein du groupe. 

Comment les poissons interagissent et coordonnent leurs déplacements dans un banc

Les mécanismes qui gouvernent les déplacements collectifs de bancs de poissons, de nuées d’oiseaux ou de troupeaux de mammifères restent encore mystérieux. Comment les individus interagissent-ils au sein de ces groupes pour coordonner leurs mouvements et quels types d'informations utilisent-ils pour cela?

Pour aborder ces questions, nous avons tout d’abord reconstruit la forme fonctionnelle des interactions qui gouvernent la coordination de la nage en banc chez Hemigrammus rhodostomus. Cette espèce de poisson nage en alternant de brèves phases d’accélération suivies de phases de glisse et de décélération au cours desquelles le poisson conserve sa direction de déplacement. Dans un travail (Plos Computational Biology, 2018, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005933) réalisé en collaboration avec le Laboratoire de Physique Théorique de Toulouse et le CEA de Saclay, nous avons dans un premier temps quantifié le comportement stochastique d’un poisson isolé ainsi que les interactions qui gouvernent ses réactions aux obstacles et à un autre congénère présent dans son environnement immédiat. La prise en compte de contraintes de symétrie sur la forme générale des interactions nous a permis de mesurer et de désintriquer les contributions respectives des comportement d’évitement, d’attraction et d’alignement. Nous avons mis en évidence une composante explicite d’alignement qui avait été largement sous-estimée par plusieurs travaux antérieurs. Nous avons ensuite exploité ces résultats pour construire un modèle de nage intermittente incluant les interactions entre poissons, tous les paramètres du modèle étant directement mesurés dans les expériences. Ce modèle reproduit quantitativement à la fois la distribution spatiale de poissons isolés et en binôme ainsi que les principales caractéristiques de la coordination des nages entre deux poissons observées expérimentalement.

Nous avons ensuite étudié en collaboration avec le Centre sur les Sciences de Complexité de Bristol, avec l'Université de Roehampton à Londres et l'Université Normale à Pékin comment les poissons s'influencent mutuellement lorsqu’ils effectuent collectivement des changements spontanés de direction. Les résultats (Plos Computational Biology, 2017, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005822) montrent que pour coordonner leurs nages et prendre collectivement des décisions, chaque poisson ajuste ses déplacements sur un très petit nombre de ses voisins et change régulièrement l’attention qu’il porte aux autres poissons situés dans leur voisinage. L’analyse permet ainsi de retracer comment le changement de comportement d’un des membres du groupe se propage aux autres individus et détermine les changements collectifs de la direction du déplacement du groupe.

Références:

Calovi, D.S., Litchinko, A., Lecheval, V., Lopez, U., Pérez Escudero, A., Chaté, H., Sire, C. & Theraulaz, G. (2018). Disentangling and modeling interactions in fish with burst and coast swimming reveal distinct alignment and attraction behaviors. Plos Computational Biology 14: e1005933.

Jiang, L., Giuggioli, L., Perna, A., Escobedo, R., Lecheval, V., Sire, C., Han, Z. and Theraulaz, G. (2017). Identifying influential neighbors in animal flocking. Plos Computational Biology, 13: e1005822.

 

Comportements mimétiques et dynamiques collectives intermittentes dans les troupeaux de moutons

Les comportements d'imitation constituent la clé de voute de très nombreux phénomènes collectifs observés dans les groupes animaux. Pour comprendre le rôle de ces comportements et leurs conséquences à l’échelle d’un groupe, nous avons analysé les déplacements collectifs de troupeaux de moutons en pâturage en déplacement spontané ou en déplacement expérimentalement contrôlé.

Lors de déplacements provoqués, nous avons mis en évidence deux types de décisions collectives: soit un déplacement collectif, soit une absence de suivi. L’absence de suivi reflète une transition dépendant de la taille du groupe et reflète une inhibition par le nombre d’individus en alimentation/arrêt et une prise de décision individuelle/imitation qui dépend de la durée du stimulus (individu qui s’éloigne). Les départs et les arrêts collectifs obéissent à un même type de dynamique non linéaire, avec un conflit entre stimulation exercée par les individus partis et une rétention par les individus à l’arrêt (PLoS ONE, 10: e0140188).

En grands groupes, les moutons alternent des phases de dispersion lentes avec des phases de regroupement très rapides au cours desquelles les moutons imitent le comportement de leurs voisins. Ces travaux réalisés en collaboration avec les Universités d’Aberdeen et de Nice (PNAS USA, 2015, http://www.pnas.org/content/112/41/12729.full) montrent que ces regroupements sont similaires à des phénomènes d’avalanches intermittentes sans échelle caractéristique d’amplitude. Ils montrent également que l’intensité avec laquelle les moutons s’imitent joue un rôle clé dans la capacité d’un troupeau à maximiser la surface de pâturage explorée tout en minimisant le temps nécessaire pour se regrouper.

Références:

Ginelli, F, Peruani, F., Pillot, M.H., Chaté, H., Theraulaz, G. & Bon, R. 2015. Intermittent collective dynamics emerge from conflicting imperatives in sheep herds. Proceedings of The National Academy of Sciences USA, 112: 12729–12734.

Toulet, S., Gautrais, J., Bon, R. & Peruani, F. 2015. Imitation combined with a characteristic stimulus duration results in robust collective decision-making. PLoS ONE, 10: e0140188.

Université Paul Sabatier
118 Route de Narbonne

31062 TOULOUSE Cedex
France

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