Les modèles de distribution des espèces (SDM) constituent un domaine de recherche prometteur depuis quelques décennies. L'objectif de la présente étude est de définir les niches écologiques optimales et l'adéquation de l'habitat pour la population du bivalve Cerastoderma edule dans l'estuaire de la Seine. La méthode consiste à appliquer la régression quantile à un jeu de données biologiques sur 20 ans à l'échelle de l'estuaire, couplé à un modèle hydro-morpho-sédimentaire validé sur une plus longue période (25 ans) également à l'échelle de l'estuaire, en utilisant des mailles de 100 mètres. Cette étude a été réalisée pour décrire les réponses biologiques aux facteurs environnementaux impliqués dans la définition d'une niche écologique optimale, en utilisant l'équation gaussienne bifactorielle impliquant des forçages physiques (courants de marée, contrainte de cisaillement du lit, etc.). Une comparaison a été faite entre trois types différents d'équation (linéaire, B-spline et gaussienne) pour quatre ensembles de facteurs environnementaux appariés : vitesse maximale quotidienne du courant et temps d'inondation, plage quotidienne de salinité et température, plage quotidienne de salinité et bathymétrie, teneur en vase et contrainte de cisaillement du lit. La régression quantile non linéaire avec une équation gaussienne bifactorielle a produit la meilleure description de l'adéquation de l'habitat et des niches optimales, au 95e centile et en utilisant la biomasse (gAFDW/m²). La vitesse maximale quotidienne du courant et le temps d'inondation, ainsi que la plage quotidienne de salinité et la température ont été les SDM les plus pertinents. La niche écologique optimale pour C. edule semble être les zones marines intertidales inférieures, avec des eaux tempérées et peu dynamiques, installées dans des sédiments de sable vaseux. Grâce à cette technique, le calcul des niches optimales dans l'estuaire de la Seine a été exploré sur une période de 25 ans et analysé dans des secteurs isolés des écosystèmes de l'estuaire de la Seine et peut maintenant être appliqué dans différents scénarios liés au réchauffement climatique. Nous proposons plusieurs modèles fiables, de sorte que différents types de prédiction peuvent maintenant être choisis en fonction du contexte.