Malgré leur importance reconnue pour la santé publique et la conservation, les études sur l’écologie et l’évolution des maladies infectieuses dans les populations sauvages souffrent de contraintes sur la disponibilité de données permettant l’identification des processus impliqués dans les systèmes considérés. Les méthodes sérologiques (i.e., détection d’anticorps dans des échantillons biologiques) permettent de retracer l’exposition à des agents infectieux spécifiques mais leur interprétation est complexe. Par exemple, la prévalence d’individus séropositifs dans une population résulte d’une combinaison de dynamiques épidémiologiques (ex. : l’incidence de la maladie) et démographiques (ex. le taux de renouvellement de la population). Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de montrer comment les processus sous-jacents à la circulation d’agents infectieux en populations sauvages peuvent être inférés à partir de données sérologiques. Tout d’abord, j’illustre comment les études transversales focalisée sur une espèce sentinelle à l’interface entre populations sauvages et humaines peuvent permettre d’efficacement décrire informer sur les patterns d’exposition à une hiérarchie d’échelles spatiales. Ensuite, je compare les avantages et inconvénients de ce type d’approches transversales à ceux d’approches longitudinales basées sur les suivis d’individus marqués et je propose une solution pour intégrer ensemble ces deux types de données pour quantifier les dynamiques éco-épidémiologiques. Finalement, en utilisant une population menacée d’oiseaux longévifs régulièrement touchée par des épizooties de choléra aviaire comme cas d’étude, j’illustre les bénéfices de combiner la sérologie avec d’autres approches. Ce travail souligne la valeur des études à long-terme de l’exposition d’hôtes à des agents infectieux en milieu naturel, où les processus écologiques et évolutifs sont clés pour comprendre les dynamiques éco-épidémiologiques et peuvent avoir d’importantes implications pour la conservation de la biodiversité. / Despite their increasingly recognized interest for public health and biodiversity conservation, investigations on the ecology and evolution of infectious diseases in wildlife have been hampered by the difficulty of collecting data allowing efficient inference of underlying processes. Serology (i.e., detection of antibodies in biological samples) is a useful tool to detect past exposure to specific infectious agents. Still, interpreting serological data is not straightforward. For instance, the prevalence of seropositive individuals in a population is driven by a combination of epidemiological (e.g., disease incidence) and demographic (e.g., population turnover) dynamics. In this context, the objective of this thesis is to show how processes underlying infectious agent circulation in wild populations can be inferred from serological data. First, I illustrate how cross-sectional studies focusing on a sentinel species at the wildlife-human interface can efficiently inform on patterns at a hierarchy of scales. Then, I compare the pros and cons of such cross-sectional approaches to longitudinal sampling designs involving marked individuals when attempting to quantify the dynamics of infectious agents and I propose a way to integrate those two approaches in future studies. Finally, using avian cholera epizootics in a threatened long-lived seabird on an isolated island as a case study, I illustrate the benefits of combining serology with other approaches. This work notably highlights the value of detailed long-term studies of host exposure to infectious agents in the wild, where ecological and evolutionary processes are likely critical drivers of disease dynamics and can have important implications for biodiversity conservation.