L’influenza aviaire hautement pathogène (IAHP) représente un défi considérable pour l’industrie avicole, engendrant des pertes financières significatives et nécessitant des actions urgentes pour freiner sa propagation. Historiquement, la traçabilité des contacts dans les élevages touchés repose sur des périodes temporelles rigides, souvent inadaptées aux dynamiques spécifiques de transmission au sein de chaque exploitant.
Une équipe de chercheurs franco-néerlandaise met en avant une approche novatrice reposant sur la modélisation mathématique. Cette méthode vise à affiner l’identification des connexions épidémiologiques au sein des élevages infectés. En analysant l’augmentation des mortalités quotidiennes signalées dans ces établissements, les scientifiques ont élaboré une technique permettant d’estimer les dates probables des premières infections. Intégrée à une application en ligne, cette solution va permettre aux services vétérinaires de cibler plus efficacement les moments critiques durant lesquels le suivi des contacts sera optimal, optimisant ainsi les ressources nécessaires.
« Notre approche propose une solution personnalisée pour chaque éleveur, permettant une réaction plus rapide et efficace des services vétérinaires », souligne Sébastien Lambert, un chercheur toulousain au sein de l’unité de recherche IHAP.
Ce dispositif, accessible en ligne, a déjà été éprouvé sur 63 élevages infectés en France et aux Pays-Bas. Les résultats révèlent une large variabilité dans les dates de première infection, s’étalant de 3 à 20 jours avant la confirmation officielle, mettant en lumière l’importance d’une stratégie d’intervention adaptée aux spécificités de chaque élevage.
Cette avancée promet d’améliorer la gestion des épidémies d’IAHP ainsi que d’autre maladies infectieuses animales émergentes. Les chercheurs envisagent même d’étendre leur modèle à d’autres espèces de volailles et de l’ajuster pour les exploitations déjà vaccinées contre l’IAHP.
Notre point de vue
La situation de l’influenza aviaire hautement pathogène met en évidence l’importance croissante de la science et de l’innovation dans la préservation de notre écosystème alimentaire. Le recours à des techniques de modélisation mathématique dans la gestion des épidémies pourrait représenter une avancée significative. En s’appuyant sur l’analyse des données spécifiques à chaque élevage, cette approche fait preuve d’une flexibilité nécessaire pour répondre aux défis contemporains. En favorisant une réponse personnalisée face à une menace aussi complexe, les chercheurs démontrent qu’il est possible de concilier efficacité et respect des spécificités locales, un enjeu crucial qui mérite d’être soutenu et amplifié.