Importance de la temporalité dans les phénomènes de propagation. Une illustration sur des échanges d'animaux d'élevage

par Aurore Payen

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Matthieu Latapy et de Lionel Tabourier.

Le président du jury était Elisabeta Vergu.

Le jury était composé de Pascal Crépey, Christophe Cambier.

Les rapporteurs étaient Renaud Lambiotte, Camille Roth.


  • Résumé

    Les échanges d'animaux d'élevages entre exploitations agricoles favorisent la diffusion à grande échelle des maladies. L’enjeu est non seulement économique, de par les répercussions fortes sur les marchés de produits d’origine animale en cas de crise, mais également de santé publique, de nombreuses maladies animales étant transmissibles à l’homme (comme la tuberculose bovine). La traçabilité des animaux devient alors une question de plus en plus importante pour retrouver les foyers infectieux, et lutter contre la propagation des maladies. Le développement de ce type de données et leur accessibilité grandissante a permis l’émergence d’études sur leur organisation et leur dynamique. Les outils et modèles développés pour l’étude des réseaux sociaux ont été adaptés à l’étude de ces données. L'apport de cette thèse réside dans l’utilisation de mesures et de modèles intégrant l’information temporelle sur les échanges d’animaux. En effet, le développement des réseaux temporels est relativement récent, et peu d’études les ont à ce jour appliqué échanges d’animaux. L’objectif est donc double, participer au développement des outils d’analyse des réseaux temporels, et en déduire des pistes de développement de mesures de surveillance et de lutte contre la propagation des maladies entre exploitations.

  • Titre traduit

    Importance of temporality in spreading phenomena. A case study of cattle trade movements


  • Résumé

    Disease spread among agricultural premises is greatly enhanced by cattle trade movements. Preventing spreading is a key issue for economical issues, for instance to prevent trade restrictions, but also for public health. Indeed, many animal diseases affect human beings, such as bovine tuberculosis. Tracing cattle trade movements is aiming at detecting the sources of infection, and thus, helps fighting against disease spread. Accessing databases recording cattle trade movements allows to study the structure and dynamic of the exchanges. To do so, methods developed for Social Network Analysis are more and more adapted and use for these purposes. The aim of this work is to use temporal models and methods to study cattle trade movements. As the development of temporal networks is relatively recent, few analyzes using these methods have been conduct on cattle trade data. Thus, contributions are twofold in this work: taking part to the development of analysis tools of temporal networks, and then, deducting potential ways of enhancement to control and fight against disease spread among holdings.


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