L’étude porte sur les navires de trois grandes composantes de la pêche française, dragueurs de Manche ouest, chalutiers de Bretagne sud, chalutiers de Méditerranée, pour lesquelles des séries de données de capture et d'effort sont disponibles. Chaque observation est constituée des débarquements et du temps de pêche de chaque navire, espèce, et séquence de pêche. Le rapport des deux, capture par unité d’effort (CPUE), est analysé par un modèle multiplicatif à deux ou trois facteurs. Les principaux résultats obtenus sont l'évaluation des puissances de pêche des navires pour quelques années choisies, ainsi que les variations relatives d'abondance des principales espèces commerciales entre strates spatio-saisonnières. L’explication par des caractéristiques physiques des navires des efficacités estimées précédemment est également entreprise. En plus de l’étude sur les chalutiers méditerranéens qui incorpore l’année dans les facteurs explicatifs, deux séries pluri-annuelles sont analysées, et quelques conclusions sur les évolutions des efficacités sont dégagées. Selon les pêcheries et les stocks étudiés, la part de la variance totale des cpue qui est extraite par le modèle varie énormément. Les facteurs Bateau, Mois, Rectangle expliquent entre 50 et 80% de la variance totale pour les stocks de la pêcherie chalutière de Bretagne sud. En Méditerranée, un modèle à trois facteurs (Bateau, Mois et An), permet d’expliquer entre 15 et 48% de la variance totale. Mais, quelque soit le modèle utilisé, le pouvoir explicatif des facteurs est grandement dépendant de la qualité des données. Des données de production et/ou d’effort imprécises conduisent à des parts de variance expliquée très faibles. De la même façon, la qualité des ajustements semble de dégrader lorsque l’abondance des stocks diminue. Si les puissances de pêche (effet Bateau) représentent presque toujours le principal facteur explicatif de la variabilité des rendements, la puissance motrice n’apparaît pas systématiquement comme le facteur explicatif majeur des différences constatées de puissance de pêche entre bateaux. L’étude pluri-annuelle des cpue de praires montre que beaucoup des brusques évolutions d’efficacité individuelles semblent coïncider avec des changements de patron (capitaine) et des re-motorisations. La série historique de lieu noir a été scindée en deux périodes, plus homogènes en terme d’abondance, afin de s’abstraire de possibles interactions annuelles liées à d’importantes modification de l’état du stock. Les deux principales flottilles impliquées dans cette pêcherie ont évolué différemment, les navires les moins puissants se sont en effet rapprochés des moyennement puissants et les plus puissants ont un peu perdu de leur efficacité relative. Il est clairement apparu que l’efficacité relative des bateaux était bien expliquée par un modèle linéaire prenant en compte la puissance motrice du bateau et son âge. Cependant, il est intéressant de noter que, d’une part, les modèles ajustés ne font pas apparaître l’évolution de l’écart entre les deux flottilles et, d’autre part, au sein même de chaque flottille - regroupant des bateaux relativement homogènes en termes de caractéristiques techniques – il existe des variations de puissance de pêche locale. Une bonne connaissance des modifications technologiques et humaines survenues au cours de l’histoire du bateau est indispensable à toute étude ultérieure.

Three fleets of the French fishery are investigated : the dredge fleet of the Western part of the Channel, the bottom-trawl fishery of South-Britanny harbours, and the Mediterranean trawl fishery. Landing and effort data by species, vessel and trip lead to yields (catch per unit of effort) which are analysed by a multicplicative model with two or three factors. Individual fishing powers are then quantified for some given years, together with variation in relative abundance of the stock within area and/or period strata. Attempts to explain these fishing powers by vessels characteristics are made. After the study of the Mediterranean trawl-fleet, which takes Year into account in the model, two multi-annual series are analysed, and some conclusions on fishing power variations along time are obtained. The amount of total variance explained by the model depends on fisheries and stocks. The three factors retained for the South-Brittany study (Vessel, Month and Areas) account for 50 to 80% of the total variance. For the Mediterranean data, 15 to 50% of the total variability of yields are explained by a three-factor (Vessel, Month, Year) model. Whatever the model retained, the quality of the model mostly depends on data quality. Biased data of landings or effort usually leads to bad fits. It is also noted that the quality of the fit decreases when the stock abundance decreases. If the fishing powers (Vessel effect) mostly stand for the main explicative factor of the yield variability, the engine power of vessels does not appear as the main source of variability of vessel efficiencies. A multi-annual study of the yields of warty venus shows that sudden increases of individual efficiency seem to be explained by changes of skippers or changes of engines. For Saithe off the West Coast of Scotland, the 1983-1997 period has been divided in two in order to take into account the dramatic decrease of this stock abundance since 1990. The two main fleets involved in this fishery show different ways of variations : the most powerful vessels have lost part of their efficiencies, while the less powerful have increased their fishing powers. Engine powers seem to explain rather well the individual values of fishing powers. However, it is important to note that fitted models do not show any variation in the differences between fleets. Furthermore, differences in fishing power still exists between vessels within a fleet, despite the fact that they are quite similar in terms of technical characteristics. Any further study requires a good knowledge of any technological and human changes which have occured during each vessel life.