This contribution describes the recent evolution from sector-based environmental management to cumulative effects management (CEM) in Alberta under a new policy direction titled the Alberta Land-use Framework. This paper focuses on the role of models and hypothesis testing in a CEM and performance assurance framework rather than a critique of CEM itself. Two opposing approaches are currently pursued in Alberta to establish the metrics of CEM. Both are outlined and a case is made for reliance on ecologically defined criteria over the potentially dangerous approach of setting socially desired outcomes first. The challenges Alberta regulators face that must be overcome for an ecosystem approach are described under four categories: (1) model suitability, (2) data availability, (3) science representation, and (4) suitability for a regulatory framework. Two case studies are presented that exemplify the success of following an ecosystem modelling approach to CEM and the pitfalls that can occur if the wrong indicators (i.e., ecological end-points that are insensitive to the disturbance) are selected in the CEM approach. Cet article décrit l'évolution récente d'une gestion environnementale par secteur vers une gestion des impacts cumulatifs (CEM) en Alberta selon une nouvelle orientation de la politique Alberta Land-Use Framework [cadre d'utilisation du sol en Alberta]. Le rôle des modèles et la vérification d'hypothèses dans une CEM ainsi que l'assurance de rendement sont plus ciblés dans cet article que la critique de la CEM en elle-même. Deux approches opposées sont présentement examinées en Alberta pour établir les paramètres de la CEM. Les deux sont décrites brièvement et le bien-fondé de l'utilisation de critères écologiques par rapport à l'approche potentiellement dangereuse de régler les questions sociales en premier est démontré. Les défis auxquels font face les organismes de réglementation en Alberta et qui doivent être surmontés pour atteindre une approche écosystémique, sont partagés en quatre catégories : (1) la pertinence du modèle, (2) la disponibilité des données, (3) la représentation scientifique et (4) la pertinence pour servir de cadre réglementaire. Deux études de cas présentent la réussite d'une approche de modélisation écosystémique pour une CEM ainsi que les pièges possibles si les mauvais indicateurs sont sélectionnés dans l'approche par CEM (p.ex. les paramètres écologiques insensibles aux perturbations). Read less