Les maladies infectieuses posent un problème majeur de santé publique à travers le monde. En effet, les maladies infectieuses étaient la cause en 2004 de près de 15 millions de décès, que ce soit pour des pathogènes émergents, des pathogènes connus de l’homme depuis de nombreuses années ou encore des pathogènes ré-émergents (Estimation 2004 de l’OMS). Ce nombre a diminué. Cette évolution à la baisse touche la plupart des maladies infectieuses, mais une augmentation reste du domaine du possible comme l’a démontré la récente épidémie d’Ebola. Pour lutter contre ces maladies infectieuses, de nombreux outils de surveillance épidémiologique ont vu le jour à travers le monde. Ces systèmes ont pour but de détecter et d’identifier le plus précocement possible des évènements épidémiques favorisant l’alerte auprès des autorités compétentes et la mise en place de contre-mesures. L’objectif de notre travail a été de construire et de développer un système de surveillance épidémiologique à partir des données de laboratoire de microbiologie de la région Provence-Alpes Côte d’Azur (PACA). Ce système doit nous permettre d’identifier de possibles évènements anormaux de façon hebdomadaire à partir des données des différents laboratoires participants. Le système de surveillance nous a par la suite permis de déclarer plusieurs alertes auprès de l’Agence Régionale de Santé (ARS) PACA, de valoriser notre travail par des publications et enfin de valoriser le travail des laboratoires en leur transmettant une rétro-information contenant les principales alarmes de la semaine. / Infectious diseases are a major public health problem worldwide. Indeed, infectious diseases were the cause in 2004 to nearly 15 million deaths, whether for emerging pathogens, pathogens known to man for many years or even re-emerging pathogens (2004 Estimation of WHO). It has fallen since we moved, for example, 1.27 million cases of malaria in 2004 to 854,600 in 2013. This downward trend affecting most infectious diseases, but an increase is still the realm of possibility as the demonstrated by the recent outbreak of Ebola.To fight against these infectious diseases, many epidemiological surveillance tools have emerged worldwide. These systems are designed to detect and identify as early as possible of possible epidemic events to promote the warning to the competent authorities and the establishment of counter-measures. The objective of our work was to build and develop an epidemiological surveillance system from the microbiology laboratory data of the Provence-Alpes Côte d'Azur (PACA). This system should enable us to identify possible abnormal events weekly data from the different participating laboratories. The monitoring system has enabled us later to declare several warnings from the Regional Health Agency (ARS) PACA, enhance our work through publications and finally to promote the work of laboratories by providing them a feedback containing the main alarms of the week.The development and automation of the system through the creation of an IT platform developed within the Mediterranean Institute University Hospital Infection (IHU) and by increasing the number of participants and the extension of this system to other regions in France or other countries.

L'objectif de cette thèse est d'appliquer la méthode d'identification bactérienne par spectrométrie de masse MALDI-TOF pour une utilisation en routine dans un laboratoire de microbiologie clinique. Dans un 1er temps et de manière prospective, nous avons évalué la performance et le coût-efficacité de l'identification bactérienne de routine par MALDI-TOF par rapport aux techniques conventionnelles d'identification phénotypique. Durant la période des 16 semaines d'étude, nous avons comparé la performance de la technique par MALDI-TOF aux techniques conventionnelles d'identification phénotypique comprenant la coloration de Gram, la galerie API ANA et le Vitek 2. En cas de résultats discordants entre ces deux techniques, l'identification était réalisée par biologie moléculaire. Nous avons montré que le MALDI-TOF est un moyen efficace et rentable pour l'identification des bactéries de routine. Le MALDI-TOF peut être utilisée en 1ère intention dans l'identification bactérienne avant l'ensemble de techniques phénotypiques. Dans un 2ème temps, nous avons évalué rétrospectivement la performance et le coût-efficacité de l'utilisation exclusive de MALDI-TOF en diagnostic bactériologique de routine en comparaison avec les techniques conventionnelles. En analysant les données des 11 dernières années, nous avons montré que le MALDI-TOF est efficace et tout à fait adaptée pour l'identification d'espèce bactérienne en routine. Nous avons également prouvé que MALDI-TOF est un outil puissant pour identifier les espèces bactériennes rarement impliquées dans les infections humaines. Cette technique pourrait être une alternative aux méthodes moléculaires dans le laboratoire clinique. / The objective of this thesis is to apply the method of bacterial identification by MALDI-TOF MS in daily practice in a routine clinical microbiological laboratory. Firstly, we prospectively evaluated the performance and the cost-effective of bacterial identification by MALDI-TOF in comparison with conventional phenotypic identification methods. During a 16-week study, we compared the performance of MALDI-TOF with conventional techniques of identification including Gram staining, API ANA identification strip and automated identification using the Vitek 2. The unmatched identifications between MALDI-TOF and conventional methods were resolved by molecular identification. In this study, we showed that MALDI-TOF was an effective tool and less expensive for the rapid identification of bacterial species in clinical microbiology laboratory. MALDI-TOF can be used in first intention for identification before Gram staining or other phenotypic identification techniques based on physicochemical properties of bacteria. Secondly, we retrospectively evaluated the performance and the cost-effectiveness of the exclusive use of MALDI-TOF in bacteriological diagnosis in comparison with conventional phenotypic identification. 11-year retrospective analysis of data showed that MALDI-TOF was efficient and completely adapted for the routine identification of bacterial species. We also showed that MALDI-TOF had capacity to identify bacterial species that were rarely involved in human diseases. This technique could be an alternative to molecular methods in the clinical laboratory.