diff --git a/readme.md b/readme.md
index b8bdf23fd12c16bc11c67b288573d6627dc0ad94..deee90ca22fde1c13f078766daa27a163de04753 100644
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@@ -18,3 +18,19 @@ On va pouvoir s'intéresser à différents types de population : humaines, anima
 On peut aussi introduire la génétique dans le problème, ce qui permet d'ajouter un effet aléatoire important, mais qui change l'échelle des temps.
 
 Une autre manière d'aborder le problème est de considérer les lieux comme des systèmes à réservoir, dont on peut modéliser le fonctionnement face à des flux.
+
+Analyse d'une population à différents périodes de sa vie.
+
+Les échelles de temps intéressantes peuvent être :
+* Année : fluctuations dues au climat
+* Plusieurs décénnie : évolutions du au global warming, ou bien évolutions locales
+* Plusieurs milliers d'année : apparition des effets de la génétique ?
+
+Méthodes de modélisation :
+* Modèle stochastique
+  * Paramètres de l'espèce : reproduction, espérance de vie, durée de vie à chaque stage. Ces paramètres peuvent dépendre de conditions extérieures.
+  * 
+  
+## Données
+
+Voici par exemple des données sur la dynamique des populations d'oiseaux : ftp://ftpext.usgs.gov/pub/er/md/laurel/BBS/DataFiles/50-StopData/
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