Towards improved corporate biodiversity impact assessments | Améliorer les mesures d'impacts des entreprises sur la biodiversité

إنجليزي. Biodiversity is declining worldwide due to anthropogenic pressures resulting from economic activities. Corporate biodiversity impact assessments are a key tool to quantify biodiversity losses induced by companies, including their upstream supply chains. However, several challenges must be overcome to improve their robustness, in particular when used to support claims of no net loss (NNL) or net positive impact on biodiversity. This thesis addresses three aspects related to these challenges. First, many metrics are available for biodiversity impact assessments, yet how the choice of a particular metric influences outcomes of NNL assessments is poorly understood. We compared three globally applicable biodiversity impact assessment metrics in a corporate NNL context, and showed that attaining NNL as measured with one metric does not guarantee its attainment as measured with another that tracks different facets of biodiversity. Thus, using several complementary biodiversity impact metrics is key. Second, currently available globally applicable models to quantify biodiversity impacts have a limited granularity to represent the impacts of fine-grained management practices or corporate activities, particularly those relating to agricultural land use. Diversified agricultural practices, such as the inclusion of natural elements (e.g., hedgerows), crop diversification, and the retention of complex native vegetation structures, can mitigate impacts of agricultural activities on biodiversity. However, their effect is poorly characterised. We performed a meta-analysis to investigate the extent to which agricultural diversification mitigates the adverse effects of agriculture on bird diversity in agroforestry sites, cropland, forest plantations, and pastures. We found that diversification measures can mitigate the effects of agriculture, but not consistently, as bird responses differ depending on the diversity metric used, the location of the site and individual species characteristics. Third, the inherent limitations of global biodiversity models and metrics induce uncertainties in corporate biodiversity impact assessments, which may harm a company's reputation and lead to adverse outcomes for biodiversity if compensatory claims are not sufficiently supported by scientific arguments. To address this, we evaluated various sources of uncertainty in corporate value-chain loss measurement and local gain measurement, particularly those relating to the inherent limitations of metrics and models. We then suggested a simple framework to identify the risk of inaccurate compensatory claims at the corporate value-chain level, depending on the degree of uncertainty in estimates of losses and gains. We illustrate how corporates can very rarely robustly claim they have compensated for a value-chain level biodiversity loss. The framework provides a path to making cautious compensatory claims that are coherent with the numerous uncertainties in the assessment process. Overall, this thesis contributes to improving models of biodiversity impact that are relevant for corporate assessments and beyond, and provides important guidance for corporates on choosing appropriate metrics and making robust statements on their net impacts on biodiversity.

فرنسي. La biodiversité décline dans le monde, sous la pression des activités humaines, notamment celles liées à nos économies. Les évaluations d'impact des entreprises sur la biodiversité constituent un outil essentiel pour mesurer l'ampleur de ces pressions. Cependant, plusieurs défis doivent être relevés pour améliorer leur robustesse et assurer que leur mise en œuvre est fondée scientifiquement, notamment lorsqu'elles sont utilisées pour étayer les déclarations d'absence de perte nette de biodiversité - no net loss (NNL) - ou d'impact net positif sur la biodiversité. Cette thèse aborde certains de ces défis. Premièrement, de nombreuses métriques sont disponibles pour ces évaluations, mais l'influence du choix de l'une plutôt qu'une autre sur la quantification du NNL est mal comprise. Nous avons comparé trois métriques dans un contexte de compensation écologique à l'échelle mondiale et montré que l'atteinte du NNL mesuré par une métrique ne garantit pas son atteinte lorsque l'on utilise une métrique qui quantifie d'autres facettes de la biodiversité. L'utilisation de plusieurs métriques complémentaires est donc essentielle. Deuxièmement, ces métriques s'appuient sur des modèles pour quantifier les impacts sur la biodiversité à l'échelle mondiale. Ces modèles ont une granularité limitée pour représenter finement les impacts de pratiques de gestion ou d'activités d'entreprise, notamment ceux liés à l'utilisation des terres agricoles. Des pratiques agricoles diversifiées, telles que l'intégration d'éléments naturels (par exemple, les haies), la diversification des cultures et le maintien de structures végétales natives complexes, peuvent atténuer ces impacts. Cependant, leur effet est mal caractérisé. Nous avons réalisé une méta-analyse afin de déterminer si la diversification agricole atténue les effets délétères de l'agriculture sur la diversité des oiseaux dans les sites agroforestiers, les terres cultivées, les plantations forestières et les pâturages. Nous avons constaté que leur effet diffère selon la mesure de diversité utilisée, la localisation du site et les caractéristiques de chaque espèce. Ces pratiques peuvent atténuer les effets de l'agriculture, mais pas de manière systématique. Enfin, il semble que des limites subsistent quant à l'amélioration de la granularité de ces modèles. Des incertitudes persistent donc dans la quantification des impacts des entreprises sur l'ensemble de leur chaîne de valeur. Cependant, les entreprises cherchent parallèlement à établir des déclarations de compensation à cette échelle, en comparant des pertes incertaines à des gains mesurés plus localement, avec des métriques différentes qui comportent leurs propres incertitudes. Les entreprises courent le risque de faire des déclarations inexactes, pouvant nuire à leur réputation et entraîner des conséquences néfastes pour la biodiversité, si ces affirmations ne sont pas étayées par une quantification robuste. Nous avons donc identifié les différentes sources d'incertitude liées à la mesure des pertes et des gains des entreprises, notamment celles liées aux métriques et aux modèles. Nous avons ensuite proposé un cadre simple, représentant le risque d'inexactitudes dans les déclarations compensatoires au niveau de la chaîne de valeur de l'entreprise, en fonction du degré d'incertitude des pertes et des gains de biodiversité. Il en ressort que les entreprises peuvent rarement affirmer avoir compensé une perte de biodiversité à l'échelle de leur chaîne de valeur. Ce cadre offre une voie pour formuler des déclarations compensatoires cohérentes avec les nombreuses incertitudes du processus d'évaluation des pertes écologiques. Globalement, cette thèse contribue à améliorer les modèles d'impact sur la biodiversité qui sont pertinents pour les évaluations d'entreprise et au-delà, et fournit des orientations importantes aux entreprises pour le choix de métriques appropriées et la formulation de déclarations robustes sur leurs impacts nets.