Optimisation dynamique de stratégies d'épidémiosurveillance végétale

Dans le cadre de l'epidemiosurveillance des maladies des plantes, plusieurs methodes statistiques ont ete utilisees. En particulier, des modeles stochastiques a etats discrets de type SEIR (susceptible _ exposed _ infectious _ removed) ont ete utilises pour simuler la propagation de maladies au cours du temps et ainsi tester in silico des strategies d'epidemiosurveillance. Mon premier objectif est d'elaborer un modele SEIR ou chaque individu est un arbre, ou la maladie est introduite aleatoirement et ou la probabilite d'infection des arbres sains depend de leur distance avec les arbres infectieux. Dans un deuxieme temps, je testerai differentes methodes d'echantillonnage et d'estimation de parametres epidemiologiques : duree de latence, fonction de dispersion, lieu d'introduction de la maladie dans la parcelle, probabilite de detection des arbres malades. In fine, l'application de cette approche a des jeux de donnees collectes sur des maladies des plantes devrait permettre d'ameliorer les strategies actuelles d'epidemiosurveillance. (Resume d'auteur)