Le monde vivant fourmille d’exemples fascinants de dynamiques collectives, que ce soit des ensembles très visuels, comme les vols d’étourneaux ou les bancs de poissons, ou bien des phénomènes moins accessibles, tels la synchronisation des neurones résultant de leurs interactions mutuelles. La modélisation mathématique accompagne depuis plusieurs décennies des équipes de biologistes spécialistes d’éthologie, de neurosciences ou encore de microbiologie afin de mieux appréhender les interactions entre individus pouvant expliquer au mieux ces mouvements à l’échelle du groupe entier, ce dernier pouvant atteindre plusieurs centaines de milliers d’individus en microbiologie. Le monde des bactéries offre à la fois une grande diversité de mouvements collectifs (ondes, arborescences, synchronisation, etc.), une connaissance très fine de la génétique, de la biologie moléculaire et cellulaire, et enfin une formidable précision des données grâce aux récents progrès en microscopie.
Examinons le processus de construction d’un modèle sur un exemple : les ondes dans les populations de bactéries Escherichiacoli qui naviguent ensemble dans des environnements hétérogènes, à la recherche de nourriture et de cohésion.
Une expérience célèbre
Dans un article de 1966, paru dans la revue Science, le biochimiste américain Julius Adler décrit une expérience où une population de bactéries se déplace en bande resserrée dans un canal rectiligne rempli d’eau et de nutriments (voir ci-dessous). La densité de population progresse le long du canal à vitesse constante, un peu comme une manifestation constituée d’un très grand nombre d’individus remonterait un boulevard. Le « moteur » de ce déplacement collectif est attribué au phénomène de chimiotactisme, c’est-à-dire la propension de ces bactéries à suivre des signaux moléculaires, par exemple de l’oxygène ou des nutriments. Cette expérience a été reproduite un très grand nombre de fois et sert encore de base pour la compréhension des dynamiques collectives de bactéries, à savoir la manière dont elles cherchent des nutriments et dont elles communiquent entre elles via des signaux chimiques qui diffusent dans le milieu. Par ailleurs, cette même expérience a constitué le socle d’un pan entier de travaux de modélisation, d’analyse et de simulations numériques à l’interface entre mathématiques et biologie.
