La description rapide, exhaustive et précise de la diversité des communautés biologiques reste un challenge majeur en écologie. L'approche de séquençage à haut-débit d'ADN ribosomiques extraits de l'environnement et amplifiés par PCR (métabarcoding) est prometteuse car elle permet d'identifier de nombreuses espèces dans de nombreux échantillons, mais reste affectée par de nombreux biais techniques et biologiques. Ma thèse sur articles est basée sur les modèles biotique eucaryote (notamment foraminifère) et abiotique marin benthique (notamment abyssal) afin (i) de documenter certains biais et de caractériser les signaux écologiques dans les données de métabarcoding et (ii) d'appliquer le métabarcoding pour reconstruire et surveiller des écosystèmes passés et modernes, respectivement. J'identifie la diversité moléculaire des organismes vivants en ciblant l'ARN environnemental, celle des organismes non-fossiles en ciblant de petits fragments d'ADN ancien et celle de potentiels bioindicateurs de pollution en comparaison avec l'approche traditionnelle. La grande diversité des approches de métabarcoding reste inexplorée.