Nous considérons ici la reconstitution des histoires de vies d'après des mesures chimiques d'otolithes comme un problème de traitement d'un signal non supervisé dans un cadre bayésien. Cette méthode numérique a été appliquée à un jeu de 192 données d'otolithes d'anguilles (Anguilla anguilla). Une analyse robuste et non supervisée des chronologies d'utilisation des habitats (soit de rivière, d'estuaire ou de milieu côtier) a été obtenue à partir des mesures Sr:Ca acquises le long d'un axe de croissance de l'otolithe. Les liens entre les valeurs Sr:Ca, les habitats, l'âge, la saison et les probabilités de transition d'un habitat à un autre ont été modélisés. Des caractéristiques importantes, telles que l'âge à la transition entre habitats et le temps passé dans un habita, ont été estimées. En résultat immédiat, une classification non supervisée des patrons d'utilisation d'habitat montre une grande variabilité. En utilisant un modèle de Markov caché, 37 patrons d'utilisation d'habitat ont été trouvés 20 représentant 90 % de l'échantillon. En accord avec la littérature, un comportement résident a été observé chez 28 % des anguilles. Cependant, 72 % des anguilles ont changé d'habitat une ou plusieurs fois, surtout avant l'âge de 4 ans. L'application potentielle de cette méthode à d'autres types de mesure prises sur un axe de croissance d'un otolithe pour reconstituer des chronologies individuelles ouvre une perspective nouvelle pour l'analyse des tactiques d'histoire de vie.

The reconstruction of individual life histories from chemical otolith measures is stated as an unsupervised signal-processing issue embedded in a Bayesian framework. This computational methodology was applied to a set of 192 European eel (Anguilla anguilla) otoliths. It provided a robust and unsupervised analysis of the individual chronologies of habitat use (either river, estuary, or coastal) from Sr:Ca measures acquired along an otolith growth axis. Links between Sr:Ca values and habitat, age, and season and the likelihood of the transitions from one habitat type to another were modelled. Major movement characteristics such as age at transition between habitats and time spent in each habitat were estimated. As a straightforward output, an unsupervised classification of habitat use patterns showed great variability. Using a hidden Markov model, 37 patterns of habitat use were found, with 20 different patterns accounting for 90% of the sample. In accordance with literature, residence behaviour was observed (28% of the eels). However, about 72% changed habitat once or several times, mainly before age 4. The potential application of this method to any other measures taken along an otolith growth axis to reconstruct individual chronologies gives a new insight in life history tactics analysis.