L'utilisation des mathématiques en écologie s'est considérablement développée durant la seconde moitié du vingtième siècle, souvent en prenant comme exemple la grande s½ur que sont les sciences physiques. Pourtant, ce développement n'a pas été sans difficultés. Nous souhaitons dans ce mémoire faire le bilan de notre expérience de travail à cette interface, pour ensuite proposer quelques développements dans le domaine de la modélisation statistique des pressions pesant sur "la" biodiversité avec un clin d'½il à l'ouvrage de Hilborn & Mangel (1997) expliquant le titre. Dans un premier temps, nous rappelons et de discutons les différents rôles joués par les modèles en science et notamment en écologie en insistant notamment sur les différences de perspectives entre le modèle "gouffre", le modèle "écart" et le "meilleur modèle en stock". Cette première partie est aussi l'occasion d'insister sur l'importance de la bonne prise en compte des "énoncés" mutuels des deux disciplines mathématiques et écologie, dans le cadre d'une "bidisciplinarité active". De manière générale, les écologues recherchent parfois un peu trop de "sens", de contenu dans les mathématiques, alors que nous partageons le point de vue de Poincaré (1905) selon lequel les mathématiques permettent avant tout de fournir aux autres disciplines des "cadres vides" extrêmement utiles, mais dont le contenu est, dans notre cas, biologique ou écologique. Dans la seconde partie du mémoire, nous réfléchissons aux conditions d'une meilleure modélisation statistique des pressions pesant sur des parties de la biodiversité. Nous précisons pourquoi les modèles statistiques nous semblent importants d'un point de vue appliqué. Nous y défendons une approche paramétrique et Bayésienne de la modélisation, mettant davantage l'accent sur l'estimation des effets et sur le test d'hypothèses intervalles plutôt que sur les classiques tests d'hypothèses nulles "ponctuelles". Néanmoins, les outils à la disposition de l'écologue pour développer des modèles statistiques Bayésiens sont pour partie encore limités. Outre les problèmes numériques, le développement d'outils d'évaluation de la qualité probabiliste des modèles un des outils principaux du détective écologique selon Hilborn & Mangel (1997) n'est pas encore stabilisé. Nous présentons quelques résultats qui permettent d'améliorer ces outils, et proposons des familles de distributions de probabilité pour données de comptage plus souples que celles utilisées en écologie aujourd'hui. Références citées: Hilborn R. et Mangel M., 1997, The ecological detective: confronting models with data, Princeton University Press, xvii+315 p. Poincaré H., 1905, La valeur de la science, Paris, Flammarion.