Le suivi des ventes de médicaments en pharmacies est un outil de surveillance qui s’est développé au début des années 2000 pour la surveillance des maladies infectieuses et la détection d’épidémies. Ces données présentent en effet de nombreux avantages pour la surveillance de par le volume important, l’exhaustivité et la rapidité d’obtention des données collectées de façon automatique. L’objectif de cette thèse était de déterminer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la surveillance et la prévention des maladies infectieuses en France. Les données de ventes analysées dans cette thèse sont issues d’un échantillon de 3004 pharmacies en France Métropolitaine, développé par la société Celtipharm. Trois axes de recherche ont été développés dans cette thèse : Nous avons tout d’abord réalisé une revue systématique de la littérature sur la surveillance des maladies infectieuses à partir des ventes de médicaments. Vingt-sept articles ont été analysés et les résultats montrent que le suivi des ventes de médicaments est un outil valide pour la surveillance et la détection de la gastro-entérite et de la grippe. De plus, les médicaments achetés sans ordonnance ont le potentiel d’émettre une alerte plus précoce que les systèmes de surveillance traditionnels. Des études pourraient être développées pour la surveillance d’autres maladies infectieuses. Notre deuxième étude avait pour objectif d’évaluer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la détection des épidémies saisonnière de gastro-entérites en France. Les ventes de médicaments indiqués en cas de gastro-entérite ont été comparées au nombre de cas vus en consultation entre 2008 et 2013. La méthode de Serfling a été utilisée pour détecter les périodes épidémiques. Les cinq épidémies saisonnières ont pu être détectées à partir des ventes de médicaments, sans fausse alerte. De plus, les médicaments non-prescrits ont permis une détection précoce des épidémies, en moyenne 2,25 semaines plus tôt que les données de référence. La troisième étude a porté sur l’estimation de la couverture vaccinale (CV) contre la grippe et le rotavirus à partir des ventes de vaccins en pharmacies. Nous avons pu estimer la couverture vaccinale grippe chez l’ensemble de la population, et avons développé une méthode pour estimer en temps-réel la CV dans la population cible des plus de 65 ans. Il n’existe actuellement pas d’estimation de la CV rotavirus en France car le vaccin n’est pas remboursé, et nos analyses ont permis d’apporter une information sur cette couverture depuis 2008. Les études développées dans cette thèse ont permis de démontrer que le suivi des ventes de médicaments était un outil valide et utile pour la surveillance des maladies infectieuses. Ses intérêts principaux résident dans la rapidité d’obtention des données qui offre la possibilité de déclencher rapidement une alerte et l’obtention de données de ventes de médicaments non-remboursés qui permettent d’avoir des informations sur des pathologies légères ou les premiers symptômes de maladies. / Drug sales data analysis is a tool that has been developed in the early 2000s for infectious diseases surveillance and outbreak detection. These data present indeed many advantages for disease surveillance: the large volume and the completeness of the data, the rapidity to obtain the data automatically collected from pharmacies. The objective of this thesis was to determine the value of drug sales analysis for infectious disease surveillance in France. Sales data analyzed in this thesis were collected from a sample of 3,004 pharmacies in Metropolitan France, set up by the company Celtipharm. Three research axes have been developed in this thesis: We first did a systematic literature review on the surveillance of infectious diseases based on drug sales data. Twenty-seven articles have been analyzed and results showed that drug sales data analysis is a valid tool for the surveillance and outbreak detection of gastroenteritis and influenza. Besides, over-the-counter (OTC) drugs have the potential to detect outbreaks earlier than traditional surveillance data. Further studies could be developed for other infectious diseases. The second study focused on the detection of seasonal gastrointestinal disease outbreak in France based on drug sales data. Drug sales data have been compared to the number of cases reported by a network of GPs between 2008 and 2013. The Serfling method was used to detect epidemic periods in the times series. The five seasonal epidemic periods have been detected based on drug sales data, without false alert. Moreover, non-prescribed drugs allowed the detection of outbreaks on average 2.25 weeks earlier than reference data. The third study focused on the estimation of vaccination coverage (VC) against influenza and rotavirus using vaccine sales in pharmacies. We estimated the influenza vaccination coverage in the whole population and developed a method to estimate the VC in real time in the target population of the ≥ 65 years old. There is no estimation of rotavirus vaccination coverage in France as the vaccine is not reimbursed and we were able to estimate vaccination coverage since 2008 based on vaccine sales. The studies developed in this thesis showed that drug sales data analysis is a valid and useful tool for infectious disease surveillance. The main interests of this method are the rapidity to obtain the data that allows early outbreak detection and the collection of non-prescribed drugs that can reflect mild diseases or the first symptoms of a disease.

Ces dernières années, la puissance croissante des ordinateurs a permis à la fois de rassembler une quantité sans précédent de données décrivant la société moderne et d'envisager des outils numériques capables de s'attaquer à l'analyse et la modélisation les processus dynamiques qui se déroulent dans cette réalité complexe. Dans cette perspective, l'approche quantitative de la physique est un des catalyseurs de la croissance de nouveaux domaines interdisciplinaires visant à la compréhension des systèmes complexes techno-sociaux. Dans cette thèse, nous présentons dans cette thèse un cadre théorique et numérique pour simuler des épidémies de maladies infectieuses émergentes dans des contextes réalistes. Dans ce but, nous utilisons le rôle crucial de la mobilité des agents dans la diffusion des maladies infectieuses et nous nous appuyons sur l'étude des réseaux complexes pour gérer les ensembles de données à grande échelle décrivant les interconnexions de la population mondiale. En particulier, nous abordons deux différents problèmes de santé publique. Tout d'abord, nous considérons la propagation d’une épidémie au niveau mondial, et présentons un modèle de mobilité (GLEAM) conçu pour simuler la propagation d'une maladie de type grippal à l'échelle globale, en intégrant des données réelles de mobilité dans le monde entier. La dernière pandémie de grippe H1N1 2009 a démontré la nécessité de modèles mathématiques pour fournir des prévisions épidémiques et évaluer l'efficacité des politiques d'interventions. Dans cette perspective, nous présentons les résultats obtenus en temps réel pendant le déroulement de l'épidémie, ainsi qu'une analyse a posteriori portant sur les stratégies de lutte et sur la validation du modèle. Le deuxième problème que nous abordons est lié à la propagation de l'épidémie sur des systèmes en réseau dépendant du temps. En particulier, nous analysons des données décrivant les mouvements du bétail en Italie afin de caractériser les corrélations temporelles et les propriétés statistiques qui régissent ce système. Nous étudions ensuite la propagation d'une maladie infectieuse, en vue de caractériser la vulnérabilité du système et de concevoir des stratégies de contrôle. Ce travail est une approche interdisciplinaire qui combine les techniques de la physique statistique et de l'analyse des systèmes complexes dans le contexte de la mobilité des agents et de l'épidémiologie numérique. / In recent years, the increasing availability of computer power has enabled both to gather an unprecedented amount of data depicting the global interconnections of the modern society and to envision computational tools able to tackle the analysis and the modeling of dynamical processes unfolding on such a complex reality. In this perspective, the quantitative approach of Physics is catalyzing the growth of new interdisciplinary fields aimed at the understanding of complex techno-socio-ecological systems. By recognizing the crucial role of host mobility in the dissemination of infectious diseases and by leveraging on a network science approach to handle the large scale datasets describing the global interconnectivity, in this thesis we present a theoretical and computational framework to simulate epidemics of emerging infectious diseases in real settings. In particular we will tackle two different public health related issues. First, we present a Global Epidemic and Mobility model (GLEaM) that is designed to simulate the spreading of an influenza-like illness at the global scale integrating real world-wide mobility data. The 2009 H1N1 pandemic demonstrated the need of mathematical models to provide epidemic forecasts and to assess the effectiveness of different intervention policies. In this perspective we present the results achieved in real time during the unfolding of the epidemic and a posteriori analysis on travel related mitigation strategies and model validation. The second problem that we address is related to the epidemic spreading on evolving networked systems. In particular we analyze a detailed dataset of livestock movements in order to characterize the temporal correlations and the statistical properties governing the system. We then study an infectious disease spreading, in order to characterize the vulnerability of the system and to design novel control strategies. This work is an interdisciplinary approach that merges statistical physics techniques, complex and multiscale system analysis in the context of hosts mobility and computational epidemiology.

Les contacts face-à-face entre individus permettent de caractériser les réseaux sociaux et jouent un rôle prépondérant dans la compréhension des mécanismes de propagation des épidémies dans une population. De récentes avancées technologiques ont rendu possible l'acquisition de données précises sur les interactions humaines. Cette thèse présente, dans un premier temps, l'analyse de données de contacts collectées trois années de suite (2011, 2012 et 2013) dans un lycée français entre des étudiants de classes préparatoires. L'analyse a montré que la plupart des contacts se produisent entre étudiants de même classe et que les structures des contacts sont très similaires d'un jour sur l'autre. Dans un second temps, on compare différentes méthodes de collecte de données qui permettent d'obtenir des informations de nature différente (par exemple existence d'un contact face-à-face vs existence d'une amitié).L'utilisation de données rapportant les amitiés entre les étudiants ne permet pas d'obtenir une bonne estimation du réseau de contact (i.e., les amitiés ne correspondent pas forcément à des contacts face-à-face et vice versa) résultant en une sous-estimation du risque épidémique dans cette population.Dans la dernière partie, nous essayons de reproduire les biais provenant du réseau d'amitié en échantillonnant le réseau de contact. Ceci pourrait nous donner des indications sur comment compenser ces biais et comment utiliser des données incomplètes pour obtenir des prédictions fiables sur le risque épidémique. / Face-to-face contacts between individuals contribute to shape social networks and play an important role in determining how infectious diseases can spread within a population. Recently, technological advances have made it possible to obtain accurate data on human interactions.This thesis first presents the analysis of contact data collected three years in a row (2011, 2012 and 2013) in a French high school among students of "classes préparatoires" (i.e., studies taking place after high school and preparing for admission to higher education colleges). The analysis showed that most contacts occur within students of same classes and that contact patterns are very similar from one day to the next.Then, we compare different methods of data collection which allow to gather information of different nature (for instance existence of a face-to-face contact vs existence of a friendship).The use of data reporting friendships does not allow to obtain a good estimation of the contact network (i.e., friendships do not correspond necessarily to face-to-face contacts and vice versa) resulting in an underestimation of the epidemic risk in that population.Finally, we try to reproduce the biases coming from the friendship network by sampling the contact network. This might give hints on how to compensate these biases and how to use the information contained in incomplete data sets to obtain accurate predictions of the epidemic risk.

L'objectif de cette étude est la modélisation, la validation, l'analyse mathématique et la simulation de modèles de transmission de l'hépatite B en Afrique en général et au Sénégal en particulier. Nous proposons de nouveaux modèles bases sur les connaissances actuelles de l'histoire naturelle de la transmission du virus de l'hépatite B. Ainsi, nous présentons deux modèles de la transmission du VHB1, un modèle sans transmission verticale et un autre ou la transmission verticale de la maladie est prise en compte. Ce second modèle est justifié par la controverse, en ce qui concerne l'incidence des transmissions verticale ou périnatale au niveau de la zone Afrique ; entre d'une part, l'Organisation Mondiale de la Santé et d'autre part les spécialistes de l'hépatite B au Sénégal. Ces modèles, nous ont conduit à étudier des modèles épidémiologiques avec une diérentiabilitée, au niveau des susceptibles, et progression de stade pour les infectieux. Nous obtenons une analyse complète de la stabilité de ces modèles à l'aide des techniques de Lyapunov suivant la valeur du taux de reproduction de base R0. Ce qui nous conduit à l'étude d'un modèle épidémiologique beaucoup plus général qui englobe ceux proposés pour la modélisation de la transmission du virus de l'hépatite B. Nous illustrons à la fin de ce travail ces modèles par des simulations numériques. Ces dernières sont faites à partir de nos modèles confrontés aux données recueillies du programme de lutte contre l'épidémie de l'hépatite B au Sénégal et dans la littérature. Elles permettrons l'effet de la transmission verticale/périnatale du virus de l'hépatite B sur les politiques de Santé Publique / We propose new models based on the state of art and the epidemiology currently known from the transmission of the hepatitis B virus. Thus, we present two models of the transmission of Hepatitis Bvirus, a model without vertical transmission and another in which the vertical transmission of the disease is taken into account, This second model is justified by the controversy, with regard to the incidence of the vertical and perinatal transmission of the virus in some parts of Africa ; between the World Health Organization on one hand and hepatitis B's specialists in Senegal on the other hand. These models helped us to analyse epidemiological models with a differential susceptibility of the population, and stagged progression of infectious. We present a thorough analysis of the stability of the models using the Lyapunov techniques and obtain the basic reproduction ratio, R0 which allows into the study of general epidemiological models including those proposed for the transmission of the hepatitis B virus. Numerical simulations are done to illustrate the behaviour of the model, using data collected during the campaign against epidemic hepatitis B in Senegal and from published literature. These models enable the evaluation of the incidence of the vertical and perinatal transmission of the hepatitis B virus on the policies of Public Health

Le suivi des ventes de médicaments en pharmacies est un outil de surveillance qui s’est développé au début des années 2000 pour la surveillance des maladies infectieuses et la détection d’épidémies. Ces données présentent en effet de nombreux avantages pour la surveillance de par le volume important, l’exhaustivité et la rapidité d’obtention des données collectées de façon automatique. L’objectif de cette thèse était de déterminer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la surveillance et la prévention des maladies infectieuses en France. Les données de ventes analysées dans cette thèse sont issues d’un échantillon de 3004 pharmacies en France Métropolitaine, développé par la société Celtipharm. Trois axes de recherche ont été développés dans cette thèse : Nous avons tout d’abord réalisé une revue systématique de la littérature sur la surveillance des maladies infectieuses à partir des ventes de médicaments. Vingt-sept articles ont été analysés et les résultats montrent que le suivi des ventes de médicaments est un outil valide pour la surveillance et la détection de la gastro-entérite et de la grippe. De plus, les médicaments achetés sans ordonnance ont le potentiel d’émettre une alerte plus précoce que les systèmes de surveillance traditionnels. Des études pourraient être développées pour la surveillance d’autres maladies infectieuses. Notre deuxième étude avait pour objectif d’évaluer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la détection des épidémies saisonnière de gastro-entérites en France. Les ventes de médicaments indiqués en cas de gastro-entérite ont été comparées au nombre de cas vus en consultation entre 2008 et 2013. La méthode de Serfling a été utilisée pour détecter les périodes épidémiques. Les cinq épidémies saisonnières ont pu être détectées à partir des ventes de médicaments, sans fausse alerte. De plus, les médicaments non-prescrits ont permis une détection précoce des épidémies, en moyenne 2,25 semaines plus tôt que les données de référence. La troisième étude a porté sur l’estimation de la couverture vaccinale (CV) contre la grippe et le rotavirus à partir des ventes de vaccins en pharmacies. Nous avons pu estimer la couverture vaccinale grippe chez l’ensemble de la population, et avons développé une méthode pour estimer en temps-réel la CV dans la population cible des plus de 65 ans. Il n’existe actuellement pas d’estimation de la CV rotavirus en France car le vaccin n’est pas remboursé, et nos analyses ont permis d’apporter une information sur cette couverture depuis 2008. Les études développées dans cette thèse ont permis de démontrer que le suivi des ventes de médicaments était un outil valide et utile pour la surveillance des maladies infectieuses. Ses intérêts principaux résident dans la rapidité d’obtention des données qui offre la possibilité de déclencher rapidement une alerte et l’obtention de données de ventes de médicaments non-remboursés qui permettent d’avoir des informations sur des pathologies légères ou les premiers symptômes de maladies. / Drug sales data analysis is a tool that has been developed in the early 2000s for infectious diseases surveillance and outbreak detection. These data present indeed many advantages for disease surveillance: the large volume and the completeness of the data, the rapidity to obtain the data automatically collected from pharmacies. The objective of this thesis was to determine the value of drug sales analysis for infectious disease surveillance in France. Sales data analyzed in this thesis were collected from a sample of 3,004 pharmacies in Metropolitan France, set up by the company Celtipharm. Three research axes have been developed in this thesis: We first did a systematic literature review on the surveillance of infectious diseases based on drug sales data. Twenty-seven articles have been analyzed and results showed that drug sales data analysis is a valid tool for the surveillance and outbreak detection of gastroenteritis and influenza. Besides, over-the-counter (OTC) drugs have the potential to detect outbreaks earlier than traditional surveillance data. Further studies could be developed for other infectious diseases. The second study focused on the detection of seasonal gastrointestinal disease outbreak in France based on drug sales data. Drug sales data have been compared to the number of cases reported by a network of GPs between 2008 and 2013. The Serfling method was used to detect epidemic periods in the times series. The five seasonal epidemic periods have been detected based on drug sales data, without false alert. Moreover, non-prescribed drugs allowed the detection of outbreaks on average 2.25 weeks earlier than reference data. The third study focused on the estimation of vaccination coverage (VC) against influenza and rotavirus using vaccine sales in pharmacies. We estimated the influenza vaccination coverage in the whole population and developed a method to estimate the VC in real time in the target population of the ≥ 65 years old. There is no estimation of rotavirus vaccination coverage in France as the vaccine is not reimbursed and we were able to estimate vaccination coverage since 2008 based on vaccine sales. The studies developed in this thesis showed that drug sales data analysis is a valid and useful tool for infectious disease surveillance. The main interests of this method are the rapidity to obtain the data that allows early outbreak detection and the collection of non-prescribed drugs that can reflect mild diseases or the first symptoms of a disease.

Revised and extended version of the author's doctoral thesis. / Includes bibliographical references and index.

Thesis (doctoral)--Ecole pratique des hautes études, 1977. / Includes bibliographical references (p. [193]-220) and index.

Le suivi des ventes de médicaments en pharmacies est un outil de surveillance qui s’est développé au début des années 2000 pour la surveillance des maladies infectieuses et la détection d’épidémies. Ces données présentent en effet de nombreux avantages pour la surveillance de par le volume important, l’exhaustivité et la rapidité d’obtention des données collectées de façon automatique. L’objectif de cette thèse était de déterminer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la surveillance et la prévention des maladies infectieuses en France. Les données de ventes analysées dans cette thèse sont issues d’un échantillon de 3004 pharmacies en France Métropolitaine, développé par la société Celtipharm. Trois axes de recherche ont été développés dans cette thèse : Nous avons tout d’abord réalisé une revue systématique de la littérature sur la surveillance des maladies infectieuses à partir des ventes de médicaments. Vingt-sept articles ont été analysés et les résultats montrent que le suivi des ventes de médicaments est un outil valide pour la surveillance et la détection de la gastro-entérite et de la grippe. De plus, les médicaments achetés sans ordonnance ont le potentiel d’émettre une alerte plus précoce que les systèmes de surveillance traditionnels. Des études pourraient être développées pour la surveillance d’autres maladies infectieuses. Notre deuxième étude avait pour objectif d’évaluer l’intérêt du suivi des ventes de médicaments pour la détection des épidémies saisonnière de gastro-entérites en France. Les ventes de médicaments indiqués en cas de gastro-entérite ont été comparées au nombre de cas vus en consultation entre 2008 et 2013. La méthode de Serfling a été utilisée pour détecter les périodes épidémiques. Les cinq épidémies saisonnières ont pu être détectées à partir des ventes de médicaments, sans fausse alerte. De plus, les médicaments non-prescrits ont permis une détection précoce des épidémies, en moyenne 2,25 semaines plus tôt que les données de référence. La troisième étude a porté sur l’estimation de la couverture vaccinale (CV) contre la grippe et le rotavirus à partir des ventes de vaccins en pharmacies. Nous avons pu estimer la couverture vaccinale grippe chez l’ensemble de la population, et avons développé une méthode pour estimer en temps-réel la CV dans la population cible des plus de 65 ans. Il n’existe actuellement pas d’estimation de la CV rotavirus en France car le vaccin n’est pas remboursé, et nos analyses ont permis d’apporter une information sur cette couverture depuis 2008. Les études développées dans cette thèse ont permis de démontrer que le suivi des ventes de médicaments était un outil valide et utile pour la surveillance des maladies infectieuses. Ses intérêts principaux résident dans la rapidité d’obtention des données qui offre la possibilité de déclencher rapidement une alerte et l’obtention de données de ventes de médicaments non-remboursés qui permettent d’avoir des informations sur des pathologies légères ou les premiers symptômes de maladies. / Drug sales data analysis is a tool that has been developed in the early 2000s for infectious diseases surveillance and outbreak detection. These data present indeed many advantages for disease surveillance: the large volume and the completeness of the data, the rapidity to obtain the data automatically collected from pharmacies. The objective of this thesis was to determine the value of drug sales analysis for infectious disease surveillance in France. Sales data analyzed in this thesis were collected from a sample of 3,004 pharmacies in Metropolitan France, set up by the company Celtipharm. Three research axes have been developed in this thesis: We first did a systematic literature review on the surveillance of infectious diseases based on drug sales data. Twenty-seven articles have been analyzed and results showed that drug sales data analysis is a valid tool for the surveillance and outbreak detection of gastroenteritis and influenza. Besides, over-the-counter (OTC) drugs have the potential to detect outbreaks earlier than traditional surveillance data. Further studies could be developed for other infectious diseases. The second study focused on the detection of seasonal gastrointestinal disease outbreak in France based on drug sales data. Drug sales data have been compared to the number of cases reported by a network of GPs between 2008 and 2013. The Serfling method was used to detect epidemic periods in the times series. The five seasonal epidemic periods have been detected based on drug sales data, without false alert. Moreover, non-prescribed drugs allowed the detection of outbreaks on average 2.25 weeks earlier than reference data. The third study focused on the estimation of vaccination coverage (VC) against influenza and rotavirus using vaccine sales in pharmacies. We estimated the influenza vaccination coverage in the whole population and developed a method to estimate the VC in real time in the target population of the ≥ 65 years old. There is no estimation of rotavirus vaccination coverage in France as the vaccine is not reimbursed and we were able to estimate vaccination coverage since 2008 based on vaccine sales. The studies developed in this thesis showed that drug sales data analysis is a valid and useful tool for infectious disease surveillance. The main interests of this method are the rapidity to obtain the data that allows early outbreak detection and the collection of non-prescribed drugs that can reflect mild diseases or the first symptoms of a disease.

Comprendre les rétroactions entre les maladies infectieuses, la structure des écosystèmes et le développement économique est nécessaire pour alléger le fardeau des maladies tropicales négligées. Ce groupe d'infections parasitaires, virales, et bactériennes est étroitement associé à des conditions géographiques, environnementales, sanitaires et économiques particulières aux régions tropicales. A travers l'étude de l'ulcère de Buruli, une maladie émergente et négligée associé à une morbidité et handicap très importants dans des régions tropicales, ce travail de thèse s'intéresse aux interactions complexes entre ces différents composants des systèmes épidémiologiques. Combinant un travail de terrain important pour la collecte des données environnementales avec une approche de recherche multidisciplinaire, cette thèse vise à améliorer notre compréhension des différents aspects de l'écologie et de l'épidémiologie de cette maladie infectieuse. Notamment, la dynamique de son agent pathogène, M. ulcerans, est caractérisée pour un large éventail d'écosystèmes et communautés aquatiques au Cameroun, permettant d'identifier les facteurs environnementaux permettant sa propagation. En outre, nous évaluons la transmission de l'agent pathogène de l'environnement à l'homme et l'impact de la maladie sur le développement économique des populations endémiques. Ainsi, ce travail montre comment les dynamiques écologiques, épidémiologiques, environnementales et économiques interagissent de concert, mettant en évidence de façon criante le besoin d'une telle approche interdisciplinaire dans l'étude des maladies tropicales négligées. / Understanding the feedbacks between infectious diseases, ecosystem structure and economic development is necessary to alleviate the burden of Neglected Tropical Diseases. This group of parasitic, viral, and bacterial infections is closely associated with particular geographical and environmental conditions mainly present in the tropics, thriving under conditions of poverty, inefficient sanitation and malnutrition. This PhD thesis works through the case study of Buruli ulcer, an emerging and neglected infectious disease associated with a great morbidity and disability burden in tropical regions. Relying on an extensive environmental field survey and a multidisciplinary research approach, this PhD attempts to gain a better understanding of different aspects of the ecology and epidemiology of Buruli ulcer. Notably, the dynamics of its pathogen, M. ulcerans are characterized for a wide range of freshwater ecosystems and aquatic communities in Cameroon, and the environmental drivers of M. ulcerans presence are investigated. Furthermore, we assess the transmission of the pathogen from the environment to humans and the impact of the disease on the economic development of endemic populations. Thus, this work shows how the interplay between ecological, epidemiological and economic dynamics interact together and calls for an urgent need to apply such inter-disciplinary approach to decrease the burden of neglected tropical diseases.

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.