In response to ongoing global changes, the challenge of monitoring the dynamics of biodiversity is growing and leads to a strong demand for rapid and detailed assessments of changes in biodiversity. Molecular identification of species is increasingly used to replace or complement more traditional ecological monitoring methods. Metabarcoding is considered a tool for inventorying, learning about biology (predators, prey, pollinators, etc.) and even discovering the history of ecosystems. It can generate biodiversity data quickly, accurately and reliably on a wide range of organisms. This type of methodology is particularly interesting for monitoring systems lacking the expertise to distinguish the many species of hyper diverse groups such as insects or those that are difficult to survey. Species recognition based on DNA from environmental samples (eDNA), such as water, sediments, soil, air, or various biotic materials, has a wide range of applications. Because of its non-invasive and non-destructive nature, these approaches are important for the ethical assessment of biodiversity. Researchers are increasingly incorporating eDNA into their biomonitoring studies because of its accuracy and ease of deployment. In this paper, we provide an overview of the scopes of DNA-based methods for biodiversity monitoring, data acquisition methods, data processing for species classification, and discuss the challenges inherent in each of these steps.

Face aux changements globaux actuels, l’enjeu des suivis de la dynamique de la biodiversité est croissant et entraîne une forte demande d’évaluations rapides et détaillées des changements de biodiversité. L’identification moléculaire des espèces est de plus en plus utilisée pour remplacer ou compléter les méthodes de surveillance écologique plus classiques. Le metabarcoding est considéré comme un outil d’inventaire, de connaissance de la biologie (prédateurs proies, pollinisateurs, etc.) et même de la découverte de l’histoire d’écosystèmes. Il permet de générer des données sur la biodiversité de manière rapide, précise et fiable, sur un large éventail d’organismes. Ce type de méthodologie est particulièrement intéressant pour les observatoires dépourvus de l’expertise nécessaire pour distinguer les nombreuses espèces de groupes hyper diversifiés comme les insectes ou ceux difficiles à inventorier. La reconnaissance des espèces à partir de l’ADN d’échantillons environnementaux (ADNe), tels que l’eau, les sédiments, le sol, l’air ou diverses matières organiques, a un large champ d’application. Par son caractère non invasif et non destructif, ces approches sont importantes pour l’évaluation déontologique de la biodiversité. Les chercheurs intègrent de plus en plus l’ADNe dans leurs études pour la biosurveillance en raison de sa précision et de sa facilité de déploiement. Dans ce document, nous donnons un aperçu des champs d’application des méthodes basées sur l’ADN pour le suivi de la biodiversité, des méthodes d’acquisition des données, de traitement des données pour la classification des espèces, et nous évoquons les défis inhérents à chacune de ces étapes.