Moteur de recherche Veille sanitaire internationale

Détection de vecteurs potentiels de Xylella en Argentine : la bactérie est déjà présente dans le pays, et lors d'une campagne de surveillance dans des oliveraies, les espèces Bucephalogonia xanthophis, Ciminius albolineatus et Notozulia entreriana ont été testées positives et sont confirmées comme porteuses de X. fastidiosa.

Les résultats de cette étude ont confirmé que Diaporthe hispaniae est l’agent causal de la maladie des taches noires du kiwi dans la province du Guizhou en Chine. Cette étude révèle la menace potentielle que représente D. hispaniae pour la culture du kiwi.

Les recherches récentes en phytopathologie mettent en évidence un système d’interactions tripartite impliquant la plante, les bactéries limitées au phloème (notamment Candidatus Phytoplasma et Candidatus Liberibacter asiaticus) et leurs insectes vecteurs. L’évolution et la propagation des maladies dépendent également de la biologie des vecteurs, de leurs micro-organismes symbiotiques et des conditions environnementales. Les infections mixtes et les symbiotes des insectes influencent les symptômes, les interactions entre pathogènes et leur transmission. Les organismes nuisibles peuvent aussi modifier la physiologie des plantes et le comportement des vecteurs afin de favoriser leur dissémination.

Intelligence artificielle pour l'identification des ravageurs et l'aide à la décision en matière de protection durable des cultures : une analyse critique. Dans cette étude, ils mettent en lumière les principales limitations suivantes : des ensembles de données biaisés et géographiquement concentrés, la difficulté à distinguer les ravageurs des auxiliaires ou des taxons morphologiquement similaires, une faible transférabilité en conditions réelles et des obstacles liés à l'interprétabilité, aux infrastructures et à l'adoption dans les contextes à faibles ressources. d'après les auteurs, cette analyse met en avant la valeur ajoutée concrète de l'IA et les éléments à valider pour fournir des outils robustes et adaptés au contexte, en vue d'une protection durable des cultures.

Cette étude s'intéresse à une question centrale en modélisation spatiale : comment évaluer la fiabilité des prédictions d'un modèle lorsqu'il est appliqué à des zones géographiques différentes de celles ayant servi à son entraînement (problème d'« extrapolation »). À partir des données de surveillance de Xylella fastidiosa en France (2015-2023), les auteurs ont croisé données climatiques, pédologiques et d'occupation des sols pour prédire le risque de présence du pathogène. Leur méthode combine une sélection rigoureuse des variables, un algorithme d'apprentissage (XGBoost) adapté aux structures spatiales, et un indicateur de fiabilité selon la couverture des données. En simulant la progression de la maladie d'est en ouest, ils montrent que ce sont surtout les données locales, plus que les ajustements statistiques, qui améliorent la qualité des prédictions. Ces résultats suggèrent que toute prédiction spatiale doit être interprétée en tenant compte de son domaine de validité.

Cette étude signale le premier signalement de Colletotrichum aenigma comme agent causal de l’anthracnose du figuier en Chine et dans le monde.

Cette étude modélise (modèle bioéconomique dynamique) l’adoption de cultivars résistants contre la maladie du HLB, montrant que les producteurs abandonnent les pesticides dès 90 % d’efficacité, mais avec des rythmes variables selon l’âge et la densité des vergers. Cette diversité de décisions crée des externalités (effet négatif que les décisions ou actions d’un producteur ont sur un autre producteur), rendant la transition plus complexe dans les cultures pérennes. L’analyse souligne l’importance de gérer les maladies même sans résistance totale.

Intelligence artificielle pour l'identification des ravageurs et l'aide à la décision en matière de protection durable des cultures : une analyse critique. Dans cette étude, ils mettent en lumière les principales limitations suivantes : des ensembles de données biaisés et géographiquement concentrés, la difficulté à distinguer les ravageurs des auxiliaires ou des taxons morphologiquement similaires, une faible transférabilité en conditions réelles et des obstacles liés à l'interprétabilité, aux infrastructures et à l'adoption dans les contextes à faibles ressources. d'après les auteurs, cette analyse met en avant la valeur ajoutée concrète de l'IA et les éléments à valider pour fournir des outils robustes et adaptés au contexte, en vue d'une protection durable des cultures.

Diagnostic des maladies des plantes : Étude et analyse comparative des techniques actuelles

Cette étude évalue les captures accidentelles d’insectes utiles dans des pièges à scarabée japonais au sud du Québec. Sur 20 fermes (360 pièges, 2024), des pollinisateurs (abeilles domestiques et bourdons) et des nécrophages ont été quantifiés. Les pollinisateurs étaient surtout capturés en début de saison, par temps chaud et sec, tandis que les nécrophages culminaient fin août, par temps frais et pluvieux. L’abondance du ravageur accentuait ces effets. Les pièges présentent un risque limité mais réel pour la biodiversité, justifiant des mesures d’atténuation.