Les méthodes statistiques bayésiennes ont fait l’objet d’un fort investissement de recherche de la part des statisticiens et ont acquis une certaine maturité théorique. Bien que ces méthodes soient dorénavant applicables à des problèmes complexes, elles sont encore beaucoup moins utilisées que les méthodes statistiques dites classiques.
Les méthodes bayésiennes présentent plusieurs avantages pour les biologistes et les modélisateurs :
- Elles permettent de synthétiser plus facilement diverses sources d’information (données, modèles, expertises) et peuvent ainsi jouer un rôle décisif pour l’analyse de risque et l’aide à la décision ;
- Elles sont utiles pour analyser l’incertitude associée aux prédictions des modèles, notamment les modèles relativement complexes développés en biologie, en épidémiologie, en écologie et en agronomie.
Les méthodes bayésiennes pourraient être employées de manière plus systématique pour analyser les données comme R (en utilisant les packages rjags, rstan et abc par exemple), WinBUGS ou OpenBUGS.