L’écotoxicologie est toujours confrontée au même dilemme. D’un côté, son objet d’étude se situe sur le terrain, où ce sont des écosystèmes complexes qu’il s’agit de protéger des diverses contaminations. D’un autre côté, nous ne disposons, pour évaluer le risque, que de données obtenues, pour l’essentiel, au laboratoire sur quelques espèces. La modélisation est un outil essentiel pour réussir au mieux cette extrapolation extrême. Elle permet aux expérimentations de laboratoires de bénéficier des connaissances écologiques acquises sur le terrain afin que le choix des espèces testées soit le plus représentatif possible. En retour, elle ouvre la voie au développement de modèles permettant le changement d’échelle pour évaluer le risque pour les populations dans des situations de terrain, à partir de données obtenues au laboratoire sur des individus. En outre, elle peut contribuer avantageusement au développement de biomarqueurs efficaces, dont la mesure permet de rendre compte d’un risque pour les populations, en relation avec les modèles de changement d’échelle. Ce sont ces trois aspects que nous développons ici.

Ecotoxicology is still facing the same paradox. On the one hand, it aims at studying field situations in which complex ecosystems have to be protected from diverse contaminations. On the other hand, as far as risk assessment is concerned, we only have at our disposal a few laboratory data obtained on a few species. Modelling is crucial to enable such an extrapolation to be undertaken, from individual in the laboratory to population in the field. It allows one to integrate field relevant knowledge in order to select the most representative test species. In return, it permits to develop models, which are able to assess ecotoxicological risk for populations based on data obtained on individuals. Moreover, modelling can contribute to efficient biomarkers development.