Alors que la population constitue un niveau d’intérêt pour la gestion environnementale (a priori et a posteriori), la caractérisation des effets des contaminants reste difficile directement à ce niveau. En effet, les caractéristiques populationnelles in situ présentent une variabilité naturelle forte, compliquant une lecture spécifique des effets des contaminants. L’expérimentation quant à elle se heurte à la dimension spatiale et temporelle des phénomènes à étudier. Dans les démarches prédictives, la difficulté expérimentale est aujourd’hui contournée par l’emploi de techniques de modélisation permettant le changement d’échelle entre niveaux individuel et populationnel. La paramétrisation de ces modèles de dynamique de populations s’appuie le plus souvent sur des observations de petits groupes d’individus au laboratoire. Néanmoins, le réalisme environnemental de ces modèles doit être amélioré afin de fournir une appréciation pertinente du danger encourue par les populations naturelles. Pour exemple, en couplant encagements in situ, suivis démographiques et modélisation matricielle, nous avons caractérisé la démographie de populations d’invertébrés présents dans nos rivières. Nous montrons ainsi l’importance de prendre en compte la phénologie de ces espèces dans l’extrapolation des effets des contaminants au niveau populationnel. En effet, en recourant à l’analyse de sensibilités de ces modèles, il apparaît grâce à la modélisation que la vulnérabilité démographique des populations face au stress chimique est fortement marquée par une variabilité saisonnière, pouvant remettre fortement en question les conclusions de modèles classiques construits pour appréhender la dynamique de populations au laboratoire.