Oiseaux et interdiction des néonicotinoïdes : la victoire de l’hypothèse nulle (ou pas)

Oiseaux et interdiction des néonicotinoïdes : la victoire de l’hypothèse nulle (ou pas)

Philippe Stoop*

Pinson des arbres chantant sa joie d’être libéré de l’imidaclopride © P. Stoop

Pour une fois, la presse a été unanime pour relayer une bonne nouvelle sur la biodiversité : les populations d’oiseaux en France commenceraient à se rétablir lentement, suite à l’interdiction de l’utilisation des néonicotinoïdes, les fameux « insecticides tueurs d’abeille ». Bien entendu, pour la presse écologiste, c’est une double bonne nouvelle, car cela signifie aussi que l’effet des néonicotinoïdes sur les oiseaux est démontré, et qu’il était donc justifié de les interdire. Pour les amateurs de statistiques appliquées à l’écologie militante, c’était aussi la promesse d’une lecture passionnante, vu le pedigree prestigieux de la publication : une étude louée par Le Monde [1] et The Guardian [2], impliquant un chercheur du Centre d’Études Biologiques de Chizé [3], est la garantie d’une grande créativité statistique. Et effectivement, on n’est pas déçu quand on se plonge dans l’article original.

Comme le veut la loi du genre, cette publication est une avalanche de modèles statistiques cherchant des corrélations entre évolution des populations d’oiseaux et statistiques de vente des pesticides en France, mais l’austérité de sa lecture est tempérée par la richesse de ses illustrations. Le principal résultat mis en avant par les auteurs est qu’ils ont trouvé une corrélation négative significative entre utilisation d’imidaclopride (le néonicotinoïde qui fut le plus utilisé en France) et populations d’oiseaux insectivores, mais que la pente de cette corrélation a diminué depuis l’interdiction de ce produit en 2018. Présenté comme cela, par la magie du mot « significatif », cela laisse à penser que l’effet de l’imidaclopride sur les oiseaux est parfaitement démontré. Mais c’est faux dans cet exemple, pour deux raisons, l’une classique et l’autre moins connue.

Des intervalles de confiance compatibles avec l’hypothèse nulle

La première raison, inhérente à ce type de démarche statistique, est évidemment qu’une corrélation, même significative, ne démontre pas une causalité. Nous en verrons d’ailleurs de belles preuves plus bas. Mais pour ce qui concerne l’imidaclopride, il y a en plus une autre raison, plus subtile. Revenons aux fondamentaux de l’analyse statistique : les auteurs font ici l’hypothèse que l’imidaclopride a un effet sur les populations d’oiseaux. Pour le vérifier, ils utilisent un modèle statistique, un GAMM (General Additive Mixed Model), qui calcule une courbe de régression entre la quantité d’imidaclopride utilisé et la population d’oiseaux. Dans le cas de la période 2013-2018 (avant interdiction de l’imidaclopride), la pente moyenne de cette courbe de régression était de 12.7 %, alors qu’elle n’est plus que de 9.1 % après interdiction. Nous savons toutefois que ces résultats sont obtenus avec un jeu de données qui n’est qu’un échantillon du monde réel, et que ces chiffres pourraient varier de façon aléatoire si on refaisait les mêmes mesures. Le but de l’analyse statistique est de s’assurer que les résultats obtenus avec les données étudiées ne sont pas un artefact aléatoire, et que la probabilité de les obtenir serait très faible (inférieure à 5 %) si l’hypothèse nulle était vraie, c’est-à-dire si l’imidaclopride n'avait aucun effet. Pour cela, elle fournit deux informations différentes :

• Un test de significativité, qui nous indique si la pente de la courbe de régression est statistiquement (i.e. avec une probabilité critique inférieure à 5 %) différente de zéro, pente qui correspondrait à l’hypothèse nulle. Si ce test est significatif, on considère que l’hypothèse nulle est écartée.

• Un intervalle de confiance à 95 %, qui définit, pour chaque point de la courbe, la fourchette dans laquelle la variable expliquée peut varier dans le cadre de ce modèle.

Qu’en est-il dans les résultats de cette publication (Figure 2a) ? Le GAMM utilisé montre un lien décroissant et significatif entre l’abondance des oiseaux et l’utilisation d’imidaclopride, tant pendant la période 2013-2018 (avant l’interdiction totale de l’imidaclopride) qu’après 2018, ainsi que sur l’ensemble de la période 2013-2022. De ce point de vue, les auteurs peuvent considérer que l’hypothèse nulle peut être écartée. Comme la pente est plus faible après 2018 qu’avant, ils interprètent cette différence comme la preuve que l’imidaclopride avait un effet négatif sur les populations d’oiseaux, et que cet effet s’atténue lentement après l’interdiction. Cette interprétation est tout à fait plausible, et le modèle statistique étant significatif, leur hypothèse semble validée.

Fig. 2a de Perrot et al., 2025 : les auteurs trouvent une relation statistiquement significative entre utilisation d’imidaclopride et baisse des populations d’oiseaux. Mais la pente est tellement faible, et l’intervalle de confiance tellement large, qu’un segment de droite horizontal (qui représenterait l’hypothèse nulle, selon laquelle l’imidaclopride n’a pas d’effet) tiendrait tout entier dans l’intervalle de confiance. Nous sommes donc dans une situation paradoxale, mais fréquente, dans laquelle l’analyse statistique trouve une pente faible significativement différente de zéro, mais avec un intervalle de confiance compatible avec l’hypothèse nulle.

Cependant, les intervalles de confiance racontent une histoire différente. L’hypothèse nulle (l’imidaclopride n’a pas d’effet sur les oiseaux) se traduirait dans la Figure 2a par un segment de droite horizontal coupant l’axe des ordonnées au niveau de la population moyenne par site. Or, la pente du GAMM étant très faible et l’intervalle de confiance très large, celui-ci inclut les segments horizontaux pour une large gamme de valeurs de populations d’oiseaux. Certes, d’un point de vue purement statistique, on ne doit pas juger de la significativité d’un modèle en comparant sa courbe à l’hypothèse nulle via l’intervalle de confiance : le test de significativité évalue si la pente diffère significativement de zéro, tandis que l’intervalle de confiance indique l’intervalle possible des valeurs de la courbe en chaque point. De plus, l’ordonnée exacte de la droite correspondant à l’hypothèse nulle (la moyenne réelle de la population d’oiseaux par site) reste inconnue. Cependant, si l’on revient à l’objectif pratique du test — savoir si les résultats sont compatibles avec l’hypothèse nulle — la réponse est oui : un tirage aléatoire issu d’un monde où l’imidaclopride n’a aucun effet tiendrait parfaitement dans l’intervalle de confiance. Le modèle statistique conduit donc à un résultat paradoxal : le test de significativité écarte l’hypothèse nulle, alors que l’intervalle de confiance indique qu’elle est compatible avec le modèle. Dans ce type de situation, il serait de bon ton de s’inquiéter un peu de la pertinence du modèle, ou de la représentativité des données. D’autant plus que ce n’est pas la seule alerte que l’on détecte, en lisant les autres résultats.

Des résultats excluant l’hypothèse nulle, mais aberrants en termes de causalité

On pourrait s’étonner de ce que les auteurs aient mis en avant ce résultat sur l’imidaclopride, malgré son caractère douteux, alors que, sur d’autres variables explicatives potentielles, ils avaient des résultats significatifs où l’intervalle de confiance du modèle permettait de rejeter clairement l’hypothèse nulle. C’est le cas par exemple dans la Fig. 2b et la Figure S8, sur la relation entre TAT Pollinator (un indicateur estimant la toxicité cumulée pour les pollinisateurs des pesticides utilisés), et l’abondance des oiseaux granivores, pendant la période 2013 – 2022. Cette fois, la conclusion statistique est sans ambiguïté : il y a bien des variations significatives de l’abondance des granivores en fonction de la TAT pollinator. De plus, la forme de l’intervalle de confiance exclut bien l’hypothèse nulle. Et ce lien aurait pu avoir une explication logique : plus de pesticides toxiques pour les pollinisateurs implique une fécondation plus difficile pour les plantes de la région, donc moins de graines disponibles pour les oiseaux granivores. Mais les auteurs jouent de malchance, car cette fois, c’est sur la marche du passage de la corrélation à la causalité que le modèle se prend les pieds dans le tapis. En effet il trouve un effet positif de la TAT entre les valeurs de 9 à 17 environ, qui ne devient négatif que pour les valeurs plus élevées (le maximum étant de l’ordre de 22) ! Nous sommes donc cette fois dans une situation où le test de significativité du modèle et l’intervalle de confiance convergent pour exclure l’hypothèse nulle, mais donnent un résultat absurde en termes d’interprétation causale. Face à ce résultat étrange, les auteurs se contentent de dire qu’il n’est pas cohérent, sans s’interroger plus sur les causes de cette incohérence, ni sur la question de savoir si cette incohérence n'a pas aussi contaminé les résultats sur l'imidaclopride.

Fig. 2B Relation entre TAT- Pollinator (indicateur de toxicité cumulée pour les pollinisateurs) et abondance des oiseaux granivores. Cette fois, la réponse du modèle statistique est sans ambiguïté, pour la période 2013-2022 : le modèle est significatif, et son intervalle de confiance exclut clairement l’hypothèse nulle. Il reste juste à comprendre pourquoi la TAT Pollinator aurait un effet positif sur les oiseaux granivores jusqu’à une valeur de 16 environ, qui deviendrait négatif pour les valeurs plus élevées…

En cherchant bien dans les documents supplémentaires, on trouve tout de même des résultats significatifs non démentis par l’intervalle de confiance (aucune droite horizontale ne pourrait être incluse dans cet intervalle), et suggérant un lien de causalité plausible. C’est le cas par exemple du lien entre température et population (Fig. S7E). Il y a une relation croissante et significative entre température et population d’oiseaux insectivores, ce qui est logique, les climats chauds étant plus propices aux insectes.

La relation est très proche pour les oiseaux généralistes au sens de leur régime alimentaire (il s’agit essentiellement des corvidés : corbeaux, pies, geais, choucas), ce qui est tout aussi logique, car les insectes constituent une large part de leur alimentation. Il est plus surprenant de constater que l’effet favorable de la température est encore plus élevé chez les granivores, ce qui était moins intuitif, mais après tout ce pourrait être enfin un résultat inédit et intéressant de cette publication. Mais il faut encore déchanter quand on regarde la carte de répartition des granivores (Fig 1B) : d’après les données de la publication, leur population serait très concentrée sur l’extrême Sud-Est de la France (Var et Alpes-Maritimes), et très faible sur tout le reste du territoire ! C’est d’autant plus incompréhensible quand on voit la liste des espèces de granivores suivis [4] : à l’exception du Serin cini, plutôt sudiste mais pas strictement méditerranéen, et très minoritaire dans les comptages, il s’agit d’espèces répandues sur pratiquement tout le pays. Cette étrange répartition géographique des granivores explique certes le lien trouvé avec la température, mais elle suscite des graves interrogations sur la représentativité des données collectées.

Fig.1B de Perrot et al : les oiseaux granivores suivis dans l’étude sont très concentrés dans l’extrême Sud-Est de la France, région où la plupart des observations ont eu lieu avant l’interdiction de l’imidaclopride, très peu après.

De nombreux éléments vont dans ce sens : la carte de répartition de l’utilisation de l’imidaclopride (Fig 1D) montre, très logiquement, que ce produit était essentiellement utilisé dans les grandes régions céréalières (plaines du nord de la France et du Sud-Ouest), et que son usage était anecdotique dans le reste du pays (régions d’élevage de plaine ou de montagne).

C’est cohérent avec ses utilisations majoritaires (en tant que traitement de semences des céréales à paille, du maïs, et de la betterave sucrière). Mais cela veut dire aussi, que quand on compare des sites à faible et forte utilisation d’imidaclopride, on compare des régions profondément différentes en termes de climat et de paysage, et de pratiques agricoles. Cette hétérogénéité des contextes est aggravée par un biais spatio-temporel : la Fig. S2 montre que seule une minorité des sites de comptage ont été suivis aussi bien avant qu’après 2018, et que ces sites sont majoritairement dans des zones à faible utilisation d’imidaclopride, à l’exception d’un petit cluster en Ile-de-France. De plus, la répartition des sites qui n’ont été suivis qu’avant 2018 diffère nettement de ceux qui n’ont été suivis qu’après : ces derniers étaient très majoritairement dans des secteurs « low imidacloprid », alors que la répartition des point suivis uniquement avant 2018 (en rouge sur la carte) était mieux équilibrée. Cette carte nous ramène d’ailleurs à l’étrange concentration géographique des granivores dans l’extrême Sud-Est : il s’agit presque toujours de sites qui n’ont pas été suivi après 2018.

Un autre résultat déjà observé suggère fortement l’existence de facteurs de confusion géographiques ou environnementaux non contrôlés : les étranges mais significatives courbes en cloche reliant les TAT et les populations d’oiseaux. Bien entendu, ces corrélations sont absurdes si on cherche à les interpréter en termes toxicologiques. Mais puisqu’elles sont significatives, elles suggèrent qu’il y a bien un lien significatif entre les cultures pratiquées dans une région donnée et la dynamique des populations d’oiseaux qui y vivent.

Tout cela reste bien sûr hypothétique, et on ne peut pas en vouloir aux auteurs de ne pas avoir réussi à débrouiller complètement l’écheveau complexe des causes possibles de l’évolution des populations d’oiseaux, vu l’ampleur du sac de nœuds auquel il se sont attaqués. Mais cela soulève une question de méthode : pourquoi avoir voulu enfourner d’un coup toutes les données nationales dans un modèle unique, en agrégeant des régions très différentes ? L’objectif étant de vérifier si l’interdiction de l’imidaclopride avait eu un effet positif sur les oiseaux, il aurait été beaucoup simple de le vérifier d’abord uniquement sur les régions céréalières où il avait été fortement utilisé. Cela aurait facilité l’obtention de résultats clairs dans un contexte beaucoup plus homogène. C’est seulement si on avait eu des résultats significatifs dans ce sens qu’il serait devenu nécessaire de vérifier qu’il n’y avait pas eu la même évolution dans les régions où il n’était pas utilisé. Les résultats auraient alors été beaucoup plus clairs… mais il n’est pas sûr que la clarté soit l’objectif recherché.

Un bel exemple du panurgisme de la presse

Beaucoup des médias qui ont rendu compte de cette publication ont cité comme exemple les 3 mêmes espèces : merle noir, fauvette à tête noire et pinson des arbres. C’est vraiment tendre le bâton pour se faire battre, car ces 3 espèces sont des espèces dites généralistes, en termes de spécialisation pour leur habitat [5]. Or il est bien connu que les populations d’oiseaux généralistes (y compris les insectivores) augmentent nettement depuis près de 30 ans (c’est-à-dire depuis l’introduction des néonicotinoïdes !), d’après les données du STOC Suivi Temporel des Oiseaux Communs) :

Source : Produire des indicateurs à partir des indices des espèces | Vigie-Nature

Il est donc ridicule de prendre l’exemple de ces 3 espèces pour affirmer un effet positif de l’interdiction de l’imidaclopride en 2018. Si on était vraiment taquin, on pourrait même faire remarquer que leur population augmentait plus vite dans les années 2000 à 2010, en pleine période d’utilisation des néonicotinoïdes, qu’après leur interdiction totale en 2018 !

Curieusement, cette mise en avant absurde de 3 espèces généralistes ne vient pas de Perrot et al 2025 : le texte de l’article ne cite ces espèces nulle part, leur nom figure seulement dans la liste des espèces suivies (Tab. S1). Elles sont en tête de ce tableau, mais c’est uniquement parce qu’elles étaient les espèces les mieux représentées dans les comptages, et non parce que les auteurs auraient mentionné pour elles un effet particulièrement positif de l’interdiction de l’imidaclopride. Je n’ai pas retrouvé quelle était la source de ce cafouillage contagieux, mais en tout cas l’anecdote est révélatrice du panurgisme de la presse sur ces sujets écologiques : la plupart des médias ont rendu compte de cette publication, sans se rendre compte qu’ils propageaient une information qui n’y figurait pas, et qui était tellement absurde qu’elle discréditait les auteurs ! C’est d’ailleurs l’occasion, pour une fois, de féliciter Le Monde, qui, avec sa sagacité scientifique habituelle, s’est bien gardé d’employer cet argument contre-productif : il s’est contenté de relayer sans le moindre recul critique le discours des auteurs.

Des réactions tristement révélatrices

Les statistiques sur les populations d’oiseaux, facilement accessibles en ligne, montrent bien qu’elles tendent globalement à remonter depuis une vingtaine d’années, la croissance des espèces généralistes (au sens du STOC, ce qui inclut de nombreux insectivores) faisant plus que compenser le déclin des espèces spécialistes [6]. Il devient de plus en plus difficile de concilier ce fait avec le discours dominant d’un déclin brutal et généralisé dû aux pesticides. Expliquer ce rétablissement par l’interdiction d’une famille chimique précise est une piste possible. C’est à quoi s’attache cette publication, ce qui est un but légitime.

Cette publication est une fois encore un exemple typique de « science d’opinion » : un article qui respecte le formalisme des publications scientifiques, et ne contient aucune affirmation véritablement fausse ou tendancieuse, si ce n’est l’abus de langage, malheureusement généralisé chez les statisticiens, qui consiste à parler d’ « effet de l’imidaclopride », quand on parle simplement d’une corrélation avec l’usage d’imidaclopride. Mais aussi qui utilise le terme « significatif » comme un mot magique qui légitime forcément l’hypothèse des auteurs, et les dispense de démontrer que d’autres hypothèses seraient possibles (y compris l’hypothèse nulle). Et elle n’aborde pas l’objection la plus évidente : comment se fait-il que nombre des espèces suivies ont connu une nette croissance de leur population quand l’imidaclopride était utilisé ?

Si de telles publications sont du pain bénit pour les courants politiques qu’elles confortent, elles ont au moins le mérite de permettre un débat scientifique relativement transparent, tout au moins si la complexité (souvent cultivée à loisir) du dispositif statistique retenu ne brouille pas toute tentative d’y voir plus clair. J’avais déjà souligné, en commentaire d’un post Linkedin, les objections que l’on pouvait formuler à cette publication. Comme d’habitude, il s’en est suivi deux types de réactions :

La première est la plus classique : elle a un côté réconfortant, dans la mesure où elle démontre que son auteur n’a aucun argument. Ce qui la rend affligeante est le statut de cet auteur : il ne s’agit pas d’un quelconque pilier de bistrot, mais du Directeur de Cabinet de la Mairie d’une grande ville française. Avec une classe politique qui raisonne ainsi, les agriculteurs français sont décidément mal lotis.

La seconde était beaucoup plus courtoise, mais finalement encore plus inquiétante, car émanant d’une chercheuse en post-doc dans un grand institut de recherche, très probablement de bonne foi et sans esprit militant, et pour qui ces modèles statistiques complexes sont sans doute des outils de travail quotidiens :

On voit à ces réponses, que pour un(e) jeune chercheur(euse) de bonne foi, l’utilisation de ces modèles est devenue une opération quasi magique :

• Où l’on « suppose » que le modèle a corrigé toute la foule de facteurs de confusion possibles, sans que les auteurs aient besoin de le démontrer. Cela alors même que parmi les covariables citées spontanément par l’auteur du commentaire, certaines ne sont pas prises en compte par le modèle (les cultures), et les autres ne le sont que de façon très simpliste ou indirecte : la structure spatiale, traitée simplement par la latitude et la longitude, le paysage, caractérisé seulement par le % de terrains bâtis, de prairies, de forêts et de petits bois, et les autres pesticides, caractérisés seulement par les TAT totales. Et même si l’étude n’avait pas pour objectif explicite de comparer les zones céréalières aux autres zones agricoles, c’est de fait ce qui se passe quand on compare les zones à faible et fort usage d’imidaclopride, et quand on utilise un large échantillon de données de suivi des oiseaux qui couvre tout le territoire.

• Où le fait que le modèle soit significatif suffit à démontrer qu’il a quantifié l’effet du facteur explicatif postulé par les auteurs (ce qui suppose qu’il a permis d’écarter l’hypothèse nulle, même si son intervalle de confiance dit le contraire).

• Et où, si le même modèle est significatif, mais donne un résultat absurde, c’est un « artefact classique » que l’on peut écarter sans autre forme de procès. Fort bien, mais alors qu’est-ce qui prouve que les résultats qui paraissent logiques (en tout cas pour les auteurs) ne sont pas aussi un artefact ?

Au final, c’est donc uniquement la plausibilité du résultat (plausibilité que lui accordent les auteurs ou le lecteur) qui décide si le résultat est valable ou non. Avec de jeunes chercheurs qui raisonnent ainsi…

Cette utilisation militante des angles morts des modèles statistiques multivariés n’a rien d’exceptionnel. On en trouve de nombreuses variantes dans d’autres publications scientifiques très médiatisées. La période des fêtes étant propice aux bêtisiers de fin d’année, nous en ferons un petit inventaire dans un prochain post…. Restons connectés !

______________

[1] Pesticides « tueurs d’abeilles » : l’interdiction du principal néonicotinoïde a bénéficié aux populations d’oiseaux insectivores

[2] France’s birds start to show signs of recovery after bee-harming pesticide ban | Birds | The Guardian

[3] Perrot et al, 2025 Weak recovery of insectivorous bird populations after ban of neonicotinoids in France, hinting at lasting impacts - MNHN - Muséum national d'Histoire naturelle

[4] Pigeon ramier, moineau domestique, tourterelle turque, chardonneret, verdier, linotte mélodieuse, serin cini, pigeon biset, pigeon colombin, et bouvreuil pivoine.

[5] Et non généralistes au sens du régime alimentaire, comme dans Perrot et al. 2025.

[6] Oiseaux d’Europe : les populations remontent ! (mais ce n’est pas forcément une bonne nouvelle)

* Directeur Recherche & Innovation ITK - Membre de l'Académie d'Agriculture de France.

Source : Oiseaux et interdiction des néonicotinoïdes : la victoire de l’hypothèse nulle (ou pas) | LinkedIn

Comments

[Bohy]

Merci Philippe Stoop pour cet article extrêmement fouillé et sans concession. On y constate que l’analyse statistique ne peut pas être aussi simple qu’il y paraît et que nous sommes donc journellement abrutis par des journalistes affirmant sans gêne des contre vérités.

[hbsc xris]

Beaucoup d'espèces d'oiseaux ont vu leur nombre décliner depuis 30 ou 40 ans, pour certaines, la dernière fois que j'en ai vu en France, j'ai de la peine à m'en souvenir.

Maintenant, si on prend les différentes listes d'oiseaux en déclin grave, voir en danger d'extinction en France, quelque soit l'organisation ornitho ou écolo qui sort cette liste, il saute immédiatement aux yeux de l'amatrice que je suis les éléments suivants :

1.Les oiseaux nichant au sol sont les plus gravement menacés parfois jusqu'à la disparition, sans aucune contestation possible.
2.Les oiseaux nichant près du sol ou dans un endroit d'accès facile arrivent juste en dessous dans la liste des oiseaux les plus menacés
3.Dans les oiseaux nichant dans un endroit près du sol ou dans un autre endroit accessible, plus une espèce à une taille élevée, moins elle est menacée, (car indéniablement apte à impressionner pour se défendre)

Il en ressort que le régime alimentaire des oiseaux les plus menacés n'a aucune importance dans les listes, d'ailleurs la plupart des oiseaux peuvent varier rapidement leur régime alimentaire comme de nombreux ornithologues l'ont démontré sur des études portant sur de nombreuses années.

Cela semble imposer une évidence simple : la vulnérabilité de l'habitat des oiseaux et la pression prédatrice sont les facteurs majeurs des menaces pesant actuellement sur le monde des oiseaux.
Pour le monde des oiseaux, la liste des prédateurs potentiels a tourné à l'apocalypse ces dernières années : chats, loups, lynx, sangliers, renards, belettes, fouines, martres, blaireaux, serpents et même écureuils.

Mais comme m'ont répondu des "experts" autoproclamés" du monde des oiseaux, LPO, écolo et cie, la prédation est un facteur complètement négligeable dans les population d'oiseaux".
Leur preuve : aucun chiffre ! ils ont mouillé leur doigt et pris le sens du vent.

Alors tout va bien, ne changeons rien, puisqu'on nous dit que tout est la faute des néonicotinoïdes !
Ceux qui ne sont pas "experts" et qui arpentent simplement les campagnes en regardant doivent être trop cons pour comprendre