L'évaluation de la toxicité environnementale requiert une approche plurispécifique et multimarqueurs. Cependant, l’agrégation des résultats de bioessais, multiples et hétérogènes, pour fournir une synthèse quantitative globale de la toxicité reste un défi méthodologique majeur en écotoxicologie. Parmi les méthodes existantes, l'approche de Piva et al. (2011), modifiée par Barjhoux et al. (2018), présente différents avantages : applicabilité à divers types de réponses, pondération des réponses sur des critères écologiques, intégration d’un référentiel d’interprétation propre à chaque réponse, classification des niveaux de toxicité facilitant la comparaison de toxicité entre différents sites/échantillons sur un panel de réponses. Néanmoins, l’approche a encore certaines limites telles que l’absence de détermination d’un « 100% d’effet » pour certaines réponses, l’intégration de données ponctuelles uniquement ou encore, la considération partielle de la variabilité inter-bioessais. L’objectif général du stage est donc de lever ces verrous méthodologiques et d’appliquer la méthodologie optimisée au jeu de données issu du projet ANR MC-Tox, dédié à l’évaluation des effets (éco)toxicologiques de cyanopeptides émergents produits par des souches de cyanobactéries du genre Microcystis.