Les conditions vécues par un animal au tout début de sa vie — dès la gestation jusqu’au sevrage — jouent un rôle déterminant dans son développement, sa santé, son comportement, et même sa réussite à long terme. Chez les espèces qui vivent longtemps, ces premières expériences influencent profondément ce que l’animal deviendra à l’âge adulte.
Deux grands mécanismes expliquent ces effets durables :
Les réponses adaptatives prédictives, où l’animal ajuste son développement en fonction de l’environnement qu’il « anticipe » ;
Les effets de la "cuillère en argent", où un bon ou mauvais départ dans la vie conditionne durablement les chances de réussite.
Ces mécanismes influencent des comportements essentiels, comme le déplacement, qui permet à un animal de trouver des ressources et d’éviter les dangers. Apprendre à bien se déplacer — seul ou en imitant ses parents — est crucial pour survivre, notamment dans des environnements complexes.
Pourtant, on sait encore peu de choses sur comment ces compétences se développent chez les jeunes, ni comment elles influencent la trajectoire de vie complète d’un individu, de sa naissance à sa mort. De plus, les espèces à longue durée de vie, comme les grands herbivores, ont une phase d’apprentissage social prolongée, qui pourrait jouer un rôle clé dans cette transmission des comportements.
Le projet CarryMove cherche à comprendre comment les conditions de vie précoces influencent le développement des comportements de déplacement et leurs conséquences sur la survie et la reproduction des grands herbivores.
Ses objectifs sont :
• Mesurer l’impact des conditions précoces sur le développement des déplacements et de l’utilisation de l’espace;
• Comprendre comment la trajectoire de vie se construit au fil du temps, en tenant compte de l’expérience et des étapes clés (comme la dispersion ou la reproduction);
• Évaluer le lien entre cette trajectoire et la performance individuelle (croissance, survie, reproduction);
• Analyser comment ces relations varient selon les espèces, en fonction de leur stratégie de vie (rapide ou lente, plus ou moins sociale, etc.).
En suivant les individus tout au long de leur vie, CarryMove permet de mieux comprendre comment les comportements de déplacement se forment et évoluent, et comment ils contribuent à l’adaptation des animaux dans un monde en changement.
CARRY-MOVE utilise les données du système Pygar qui est un déploiement de la technologie ATLAS (Advanced Tracking and Localisation of Animals in real life Systems). Pygar est un système de suivi d'une population de chevreuils à haute fréquence sur le canton d'Aurignac (Haute-Garonne).
Cet axe vise à comprendre comment les conditions vécues très tôt dans la vie (comme la météo, la disponibilité de nourriture ou les soins maternels) influencent la manière dont les jeunes animaux apprennent à se déplacer, à explorer leur environnement et à utiliser l’espace. Ces comportements, acquis au fil du temps, peuvent jouer un rôle essentiel dans leur survie et leur réussite à l’âge adulte.
En suivant de près, dès la naissance, des chevreuils et des mouflons dans deux régions naturelles françaises, les chercheurs analysent comment ces animaux développent leurs capacités de déplacement. L’étude distingue plusieurs étapes de vie : la phase néonatale, la jeunesse avant et après l’indépendance, puis l’âge adulte.
Enjeux clés abordés :
• Comment les conditions précoces influencent-elles la vitesse, la distance ou la régularité des déplacements ?
• Les jeunes apprennent-ils mieux à se déplacer lorsqu’ils grandissent dans un bon environnement ?
• Quelle part de ces comportements vient de l’héritage maternel ou de l’apprentissage social avec la mère ?
• Comment les jeunes choisissent-ils leur territoire adulte après avoir quitté leur lieu de naissance ? Cherchent-ils à retrouver un habitat qui ressemble à celui de leur enfance ?
• Les préférences environnementales des individus sont-elles façonnées par les toutes premières expériences de vie ?
Cette étude, rendue possible par le suivi GPS de centaines d’individus marqués à la naissance, fournie des données inédites sur les mouvements animaux de la naissance à l’âge adulte. Elle permet aussi de mieux comprendre comment les parcours de vie s’élaborent et comment les animaux s’adaptent à un environnement changeant.
Cet axe vise à explorer comment les conditions de vie très précoces (pendant la gestation et la première année de vie) influencent durablement le comportement des animaux à l’âge adulte, notamment leurs déplacements.
Les chercheurs veulent savoir si des animaux nés dans des environnements similaires (bonne ou mauvaise qualité d’habitat, météo clémente ou rude) adoptent des comportements comparables des années plus tard : parcourent-ils les mêmes distances ? Utilisent-ils la même quantité d’énergie ? Ont-ils le même rythme de déplacement ?
Deux niveaux d’analyse sont envisagés :
• Entre cohortes : comparaison entre individus nés des années différentes.
• Au sein d’une même cohorte : comparaison entre individus nés la même année, mais dont les mères vivaient dans des environnements plus ou moins favorables. C’est ce qu’on appelle l’effet "cuillère d’argent".
Les chercheurs analysent six populations de grands herbivores suivies depuis de nombreuses années en France (chevreuils, chamois, mouflons, bouquetins…). Chaque individu est identifié, et ses déplacements sont enregistrés grâce à des colliers GPS.
Ils utilisent :
• Des données climatiques (durée de l’hiver, conditions printanières, etc.) pour caractériser les conditions de naissance.
• Des indicateurs de croissance précoce (masse corporelle, longueur des cornes…) comme témoins de la qualité du début de vie.
• Des modèles statistiques avancés (GLMM, modèles de mouvements CTMM, analyses de chemins) pour étudier les liens entre conditions de jeunesse, croissance corporelle et comportements adultes.
• Des données satellites (NDVI, températures cumulées) pour évaluer la qualité de l’habitat autour des mères au moment de la naissance des jeunes.
Les analyses distinguent les effets liés aux conditions globales de l’année de naissance (entre cohortes) et ceux dus aux conditions locales vécues individuellement (au sein d’une cohorte).
• Mieux comprendre comment les conditions de naissance influencent les comportements adultes (déplacements, taille du territoire, vitesse, dépense énergétique).
• Identifier l’impact des différences individuelles au sein d’une même génération, en particulier l’effet des conditions vécues par la mère.
• Mesurer la capacité des individus à compenser un mauvais départ dans la vie (phénomène de rattrapage de croissance ou non).
• Isoler les effets à long terme des conditions précoces, ce qui pourrait expliquer certaines différences observées chez les adultes (survie, reproduction, vieillissement).
• Publier deux articles scientifiques et produire des séries temporelles des conditions environnementales vécues au printemps.
Cet axe cherche à comparer différentes espèces de grands herbivores pour comprendre comment leur stratégie de vie et leur environnement influencent le lien entre conditions de jeunesse et comportements adultes, notamment les déplacements.
Les chercheurs veulent savoir si les espèces qui grandissent lentement ou celles qui stockent des réserves avant la reproduction sont plus ou moins sensibles aux conditions qu’elles ont vécues très jeunes.
Ils explorent trois grands axes de variation entre espèces :
1. La vitesse du cycle de vie (espèces à vie rapide vs. lente)
2. Le mode de reproduction (dépendance aux ressources présentes ou stockées)
3. Le niveau de vie sociale (espèces plus ou moins sociales)
Ils analyseront aussi le rôle de l’environnement : dans un climat stable, les conditions de jeunesse peuvent préparer efficacement à la vie adulte, mais dans un climat très aléatoire, ces "effets de mémoire" pourraient disparaître.
Les scientifiques utilisent des données comparatives issues d’un réseau international et de bases de données ouvertes, combinant :
• Des données de long terme sur les déplacements GPS d’individus identifiés et suivis sur plusieurs années,
• Des informations démographiques (âge, fécondité, durée de vie),
• Des traits d’histoire de vie disponibles pour de nombreuses espèces (bases COMADRE, MALDABBA…),
• Des indicateurs environnementaux (autocorrélation climatique, saisonnalité, imprévisibilité des conditions météo).
Trois dimensions principales structureront l’analyse :
1. Le continuum "rapide-lent" : les espèces à vie courte (rapide) devraient montrer des effets précoces plus marqués que les espèces à vie longue, qui accumulent plus d’expériences au fil du temps.
2. Le continuum "reproduction capital/income" :
o Les femelles "capital" (qui stockent des réserves) pourraient mieux compenser un mauvais départ.
o Les femelles "income" (dépendantes des ressources immédiates) seraient plus sensibles aux conditions de jeunesse, surtout pendant la reproduction.
o Chez les mâles, les espèces avec une forte compétition sexuelle tendent aussi à être plus "capital", donc moins sensibles aux effets précoces.
3. La structure sociale : dans les espèces très sociales, les conditions actuelles (densité, interactions) seraient plus importantes que les conditions passées, atténuant ainsi les effets de jeunesse.
Ils étudieront aussi si les effets de jeunesse persistent davantage dans les milieux où le climat suit des cycles réguliers (favorables à une "réponse adaptative prédictive"), ou s’ils disparaissent dans des contextes climatiques imprévisibles.
• Identifier les types d’espèces (rapides, income, peu sociales…) pour lesquelles les conditions précoces influencent le plus fortement les comportements adultes.
• Tester comment le climat et sa régularité modulent ces effets de jeunesse.
• Déterminer si certains comportements sont "prévisibles" en fonction de l’environnement vécu tôt dans la vie.
• Mesurer la "signature" des cohortes (années de naissance) sur les comportements des adultes dans les bases de données disponibles.
• Créer une base de données multi-espèces et multi-sites, partagée au sein d’un réseau international.
• Publier trois articles scientifiques, un pour chaque axe de variation.
| Partner Name | First Name | Current Position | Roles & Responsibilities | Involvement (months) |
|---|---|---|---|---|
| INRAE-CEFS | Nicolas MORELLET | IR | Coordinateur Axe 1 Investigateur Axe 2 & Axe 3 | 24 |
| INRAE-CEFS | Arnaud BONNET | TR | Investigateur Axe 1 | 24 |
| INRAE-CEFS | Yannick CHAVAL | AI | Investigateur Axe 1 | 10 |
| INRAE-CEFS | Mark HEWISON | DR | Investigateur Axe 1 & Axe 2 | 10 |
| INRAE-CEFS | Inès KHAZAR | PhD student | Investigateur Axe 1 | 12 |
| INRAE-CEFS | Valérie LAVERGNE-BOTTIN | TR | Administration du projet | 3 |
| INRAE-CEFS | Nathan RANC | IR | Co-coordinateur Axe1 Investigateur Axe 2 & Axe 3 | 10 |
| UMR CNRS 5558 | Christophe BONENFANT | CRCN | Coordinateur Axe 2 Investigateur Axe 1 & Axe 3 | 18 |
| UMR CNRS 5558 | Jean-Michel GAILLARD | DR | Coordinateur Axe 3 Investigateur Axe 1 & Axe 2 | 18 |
| UMR CNRS 5553 | Anne LOISON | DR | Co-coordinateur Axe 2 & Axe 3 Investigateur Axe 1 | 16 |
| UMR CNRS 5553 | To be hired | Post-Doct | Investigateur Axe 2 & Axe 3 | 21 |
| UMR CNRS 5553 | Nathalie TISSOT | AI | Investigateur Axe 2 | 4 |
| UMR CNRS 5553 | Jean-Noel AVRILLIER | Tech | Investigateur Axe 2 | 4 |
Le programme vient de débuter, les publications scientifiques sont à venir... patience