Les maladies animales émergentes, les maladies zoonotiques et le développement du commerce international ont conduit à une augmentation des besoins en systèmes de surveillance en santé animale performants. Toutefois, le contexte économique actuel conduit à des restrictions budgétaires importantes, induisant une diminution des ressources allouées à la surveillance. Dans ce contexte, l’évaluation régulière des dispositifs de surveillance, sur lesquels sont fondées les décisions sanitaires, est indispensable afin de vérifier leur bon fonctionnement, la qualité des données collectées, et permettre leur amélioration.Notre travail a porté sur l’évaluation d’un dispositif de surveillance complexe, Sylvatub, le dispositif de surveillance de l’infection à Mycobacterium bovis dans la faune sauvage, constitué de plusieurs composantes de surveillance et ciblant plusieurs espèces sauvages. Nous avons appliqué quatre méthodes d’évaluation : (i) une méthode quantitative d’estimation de la sensibilité de la surveillance par arbres de scénarios, (ii) une méthode quantitative d’estimation des coûts de la surveillance, permettant le calcul d’un ratio coût-efficacité, (iii) une méthode semi-quantitative permettant l’étude du fonctionnement général du dispositif et (iv) une méthode qualitative permettant d’investiguer l’acceptabilité de la surveillance. Ces travaux ont permis d’évaluer le dispositif Sylvatub dans son contexte environnemental et économique, en intégrant des facteurs comportementaux et sociaux, et ont permis la formulation de recommandations pour l’évolution du dispositif et son amélioration.Ces travaux ont également permis de souligner les avantages méthodologiques et opérationnels de l’utilisation complémentaire de plusieurs méthodes pour l’évaluation de dispositifs de surveillance complexes et proposent des perspectives méthodologiques pour favoriser l’intégration des méthodes d’évaluation. L’évaluation du dispositif Sylvatub devra être poursuivie et complétée par celle du dispositif de surveillance en élevage bovin afin d’étudier les interconnexions entre les populations domestiques et sauvages dans ce système multi-hôtes particulier. / Emerging animal diseases, zoonotic diseases and the development of international trade have led to an increase in the need for efficient animal health surveillance systems. However, the current economic environment led to significant budget cuts, resulting in a reallocation of resources dedicated to surveillance. In this context, regular evaluation of surveillance systems, on which are based the health decisions, is essential to ensure their operation, the quality of the collected data and to allow their improvement.This study focused on the evaluation of a complex surveillance system, the Sylvatub network for the surveillance of Mycobacterium bovis infection in wildlife, which consists of several surveillance components focusing on several wild species. We have used four evaluation methods: (i) a quantitative method to estimate the surveillance sensitivity by scenario trees modelling, (ii) a quantitative method to estimate the surveillance costs, enabling the estimation of a cost-effectiveness ratio, (iii) a semi-quantitative method to estimate the global operation of the system, and (iv) a qualitative method to investigate the acceptability of the surveillance. This study allowed to assess the Sylvatub network in its environmental and economical context, with the integration of behavioral and social factors; and allowed the development of recommendations for the evolution of the surveillance system and its improvement.This study has highlighted the methodological and operational advantages of the complementary use of several methods for the evaluation of complex surveillance systems. It provides methodological perspectives to support the integration of evaluation methods. The assessment of the Sylvatub system should be deepened and complemented by the evaluation of the surveillance system in cattle to explore interconnections between domestic and wild populations in this particular multi-host system.