Modélisation des épidémies se propageant sur des réseaux de commerce d'animaux, intégrant la prise de décision par les éleveurs, pour évaluer des stratégies de lutte contre les maladies enzootiques

par Lina Cristancho Fajardo

Projet de thèse en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Elisabeta Vergu et de Pauline Ezanno.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement et Santé , en partenariat avec MaIAGE - Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement (laboratoire) , Dynenvie, Modélisation dynamique et statistique pour les écosystèmes, l'épidémiologie et l'agronomie (equipe de recherche) et de AgroParisTech (France) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-01-2019 .


  • Résumé

    La lutte efficace contre les maladies du bétail, qui se propagent principalement par le commerce des animaux, est un enjeu majeur pour l'élevage durable et les chaînes agroalimentaires compétitives, ainsi que pour la santé publique. La prévention des épidémies et la réduction de la prévalence ou l'éradication des maladies nécessitent l'amélioration des méthodes de contrôle actuelles, de l'organisation des systèmes de contrôle et de la conformité des acteurs, en particulier pour les maladies non réglementées pour lesquelles les décisions en matière de contrôle sont laissées à des initiatives collectives et / ou individuelles. Une préoccupation croissante est l'interdisciplinarité entre l'économie et l'épidémiologie, des développements scientifiques a cette interface pouvant apporter des connaissances cruciales pour mieux gérer les maladies infectieuses. Dans ce contexte, il existe un besoin de modèles intégratifs combinant la dynamique du réseau de contact entre exploitations, les processus épidémiques qui se déroulent sur ces réseaux et le comportement des éleveurs en termes de commerce d'animaux et de mise en œuvre de mesures de maîtrise. Ces modèles, combinés à des approches d'optimisation, sont de puissants outils, complémentaires aux données de terrain et expérimentales et à l'expertise, contribuant à orienter la gestion de la santé animale à différents niveaux d'organisation et à différentes échelles temporelles et spatiales. La thèse aura pour objectif d'évaluer l'impact des stratégies de maîtrise sur la propagation d'agents pathogènes enzootiques à une échelle régionale, en tenant compte des décisions des éleveurs en matière de commerce des animaux et de gestion de la santé. Des modèles dynamiques mécanistes, intégrant les mouvements d'animaux d'une ferme à l'autre, la dynamique épidémiologique au sein du troupeau et la prise de décision des agriculteurs, seront élaborés. Cette approche de modélisation incorporera non seulement des caractéristiques épidémiologiques, mais également des variables de gestion de la santé, dérivées de compromis économiques au niveau de la ferme et de boucles de rétroaction entre la dynamique épidémiologique et les pratiques individuelles des éleveurs. Des approches d'optimisation seront adaptées et implémentées pour être appliquées aux modèles développés, en considérant des critères à optimiser pertinents. L'approche de modélisation, d'abord générique, sera adaptée ensuite aux maladies enzootiques du bétail, telles que la paratuberculose ou la diarrhée virale bovine. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR CADENCE (« Propagation de processus épidémiques sur des réseaux dynamiques de mouvements d'animaux avec application aux bovins en France »).

  • Titre traduit

    Modelling of epidemics spreading through animal trade networks accounting for farmers' decision making. Assessment of control strategies for enzootic diseases


  • Résumé

    Effective control of livestock diseases, mainly spreading through animal trade, is a major issue for sustainable animal farming and competitive agri-food chains, as well as for public health. Preventing outbreaks and lowering prevalence or eradicating diseases call for improving current control methods, control scheme organization, and actors' compliance, in particular for unregulated diseases for which control related decisions are left to collectively local and/or individual initiatives. A growing concern is the interdisciplinarity between economics and epidemiology, for which scientific developments are expected to bring groundbreaking insight in field applications of infectious disease management. In this context, there is a need for integrative models combining dynamics of the contact network between farms, epidemic processes unfolding on these networks and farmers' behavior with respect to animal trade and implementation of control measures. These models, combined with optimization approaches, are powerful tools complementary to field and experimental data and expertise, contributing to help guiding management of animal health at various organization levels and temporal and spatial scales. The PhD will aim at assessing the impact of control strategies on the spread of enzootic pathogens, when accounting for farmers' decision making as regards animal trade and health management. Mechanistic dynamic models incorporating movements of animals between farms, epidemiological within-herd dynamics and farmers' decision making will be elaborated. This modeling approach will not only include epidemiological features but also health management variables derived from economic trade-offs at the farm level and feedback loops between epidemiological dynamics and farmers' individual on-farm practices. Optimization approaches will be tailored and implemented to be applied to models developed, by considering relevant optimization criteria. The modeling approach, that will be first generic, will be in a second step refined to correspond to cattle enzootic diseases such as paratuberculosis or bovine viral diarrhea virus. This PhD project is part of the ANR project Cadence (“Spread of epidemic processes on dynamical networks of animal movements with application to cattle in France”).