Les acteurs du secteur des affaires et de la finance ont le potentiel de contribuer de manière substantielle à inverser la tendance à la perte de biodiversité, dans le cadre d’un programme mondial en faveur de la nature. Le champ d’application de la hiérarchie des mesures d’atténuation – éviter et réduire les impacts négatifs sur la nature, et compenser ceux qui subsistent – est en train d’être élargi, passant d’impacts localisés à des impacts potentiellement diffus au niveau des chaînes de valeur des entreprises, afin d’atteindre au moins un objectif de perte nette nulle (NNL) de biodiversité. Cela pose la nécessité de définir et de quantifier l’équivalence entre les pertes et les gains en matière de biodiversité, qui peut dépendre des indicateurs utilisés pour les mesurer. Nous évaluons et comparons ici trois indicateurs de biodiversité dans un contexte mondial de NNL, en utilisant une approche d’optimisation pour identifier la superficie minimale à restaurer afin de compenser les pertes de biodiversité résultant des activités des entreprises. Les trois indicateurs sont l’abondance moyenne des espèces (MSA), le score LIFE (Land-cover Change Impacts on Future Extinctions) et l’indicateur STAR (Species Threat Abatement and Restoration). Nous étudions également comment les contraintes d’échelle spatiale imposées à la restauration affectent la réalisation du NNL pour tous les indicateurs. Nous observons des cas pour tous les indicateurs où le NNL ne peut être atteint dans le cadre de contraintes d’échelle spatiale strictes. Nous constatons également que le NNL pour un indicateur ne garantit pas le NNL pour les autres, et que les différences dans la nature des indicateurs (MSA, par rapport à LIFE/STAR) influencent la superficie totale restaurée pour atteindre le NNL. Les résultats soulignent que les résultats en matière de biodiversité seront plus satisfaisants si l’on utilise deux ou plusieurs indicateurs complémentaires pour les évaluations du NNL au niveau de la chaîne de valeur, et qu’il est essentiel d’éviter et de minimiser les pertes, car la compensation dans certaines contraintes spatiales n’est pas toujours possible.
