Dans le cadre des études sur la biodiversité et les systèmes socio-écologiques (SSE), la production de données dans le domaine littoral et marin est à la fois coûteuse et peu automatisée. Les suivis de longues séries temporelles et/ou à larges emprises spatiales sont difficiles à mener, dès lors qu’il faut recourir à plusieurs observateurs, et la robustesse et la reproductibilité de l’observation est plus difficile à obtenir. Dans un cadre de production de données multi-sources, l’équivalence de systèmes d’observations et l’inter-calibration d’observateurs deviennent cruciales. Des approches intégratives pluri- voire trans-disciplinaires deviennent nécessaires, dans l’étude de systèmes où la production de données dans chaque discipline est discontinue, peu précise et mal répartie. Pourtant, toutes les variables (biotiques, abiotiques, pressions anthropiques et naturelles, services rendus et ressentis, image sociétale) de ces systèmes interagissent dans le temps et à chaque échelle spatiale. Une meilleure compréhension globale des équilibres des SSE et de leur influence sur la biodiversité sera permise par la construction et le test de méthodes de co-interprétation de ces données hétérogènes. Les méthodes de fouille de données doivent pouvoir apporter de nouvelles perspectives aux recherches disciplinaires qui étudient en fin de compte des objets intimement liés (chimie environnementale, génomique, transcriptomique, métabolomique, écologie des peuplements/des paysages, systèmes socio-écologiques). Le consortium IndexMed a pour objectif d’identifier puis de lever les verrous scientifiques liés à la qualité des données et leur hétérogénéité. L’utilisation de modèles à base de graphes permet de les considérer, malgré leur disparité, à un niveau équivalent, et améliore l’aide à la décision en utilisant des méthodes émergentes de fouille de données (clustering collaboratif, machine-learning, fouille de graphes, représentation de connaissances).