Les deux objectifs principaux du projet Patrames ont été : - d'évaluer la capacité des principaux indices de connectivité disponibles calculés à l'échelle des pixels d'habitat à rendre compte de variations spatiales d'abondance d'espèces mesurée à l'échelle des fragments ou des pixels, dans un cadre totalement maîtrisé de simulations de métacommunautés neutres dans des paysages virtuels (volet 1), - d'étendre cette évaluation sur des données empiriques de papillons (à l'échelle de pixels) ayant fait l'objet d'une première comparaison très limitée d'indices de connectivité (Archaux et al. 2018) (volet 2). Nos simulations montrent que les indices de surface totale d'habitat rendent bien compte des variations de richesse spécifique, quelle que soit la structure du paysage ou la capacité de dispersion moyenne des espèces composant la communauté. L'analyse des données empiriques de papillons semble donner crédit à nos résultats théoriques concernant la meilleure performance des indices tirés de l'hypothèse de quantité d'habitat. Nous retrouvons également dans l'étude empirique la bonne performance d'un indice paysager de type flux (dH), qui s'avérait bien classé dans nos simulations, car porteur d'une notion de flux. Le succès de cet indice fondé sur des distances topologiques du graphe paysager plutôt que sur des distances euclidiennes semble confirmer la prédiction que nous formulions à l'issu de notre analyse théorique : dans des situations où s'exprime une hétérogénéité des coûts de déplacement à l'intérieur du paysage, comme c'est le cas chez les rhopalocères dans les paysages agriforestiers (Villemey et al. 2016), les indices fondés sur une distance topologique, plus sensibles aux continuités de la trame d'habitat favorable, se trouve réhabilités par rapport aux indices fondés sur une distance euclidienne. Une constante de nos analyses tant théoriques qu'empiriques est que les indices paysager de type « connection », qui caractérisent dans quelle mesure les sites échantillonnés assurent une connectivité du paysage à plus large échelle, ne sont pas de bons indicateurs pour prédire la richesse spécifique des sites eux même. L'analyse de l'atlas des paillons du Loiret montre que les relations entre richesse et indices de connectivité s'avèrent souvent non linéaires, avec un pic ou un creux voire même des relations négatives. Ce résultat empirique, en apparence contre-intuitif, fait écho aux patrons théoriques issus du modèle de métacommunauté neutre du volet 1 : ces patrons montraient une relation négative entre connectivité et richesse spécifique pour les paysages continus et les espèces fortement dispersantes. Ils montrent qu'une vision simpliste de la connectivité comme un facteur systématiquement favorable pour la présence des espèces et la richesse spécifique est à nuancer. Il existe vraisemblablement des effets seuil au-delà duquel la connectivité semble devenir plus préjudiciable que bénéfique à la richesse des communautés, probablement via un effet d'homogénéisation des communautés associé à une mise en compétition des espèces rares avec les espèces abondantes. L'approche de régression non-linéaire mise en oeuvre en deuxième volet constitue une approche pragmatique de quantification des points critiques de connectivité au-delà duquel l'effet bénéfique de la continuité s'inverse. La théorie neutre semble contenir un ensemble de mécanismes suffisant pour expliquer ces patrons, d'après le volet 1 de notre travail, même si un test formel de cette hypothèse requiert d'analyser dans quelle mesure les relations connectivité-présence des espèces dépend du niveau de dispersion des espèces considérées. Nous suspectons par ailleurs que d'autres processus, non-neutres, notamment que l'hétérogénéité spatiale de la qualité des habitats joue un rôle majeur dans la distribution des papillons forestiers, en lien avec la présence des plantes-hôtes et des conditions microclimatiques. Malheureusement aujourd'hui nous ne disposons pas (encore) de cartographie suffisamment fine des habitats pour prendre en compte cette dimension dans le calcul des indices de connectivité. Parmi les perspectives de ce travail, il serait pertinent de simuler cette hétérogénéité d'habitat (par exemple en faisant varier le gradient de qualité et d'agrégation spatiale de cette qualité).