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Organisme nuisible: Bursaphelenchus xylophilus | Catégorie : Réglementation

Arrêté du 8 avril 2026 fixant les modalités de participation de l’Etat aux frais nécessairement occasionnés par la lutte contre Bursaphelenchus xylophilus. Il abroge l’arrêté du 22 décembre 2025, tout en reconduisant à l’identique les barèmes applicables en zone infestée. La principale évolution réside dans la création d’un barème spécifique pour la zone tampon, introduisant des forfaits dédiés au broyage des rémanents issus de coupes antérieures à la détection officielle.

Le chapitre II de l’annexe A de l’Arrêté du 31 juillet 2000 a été modifié pour ajouter le champignon Rhizoctonia theobromae, responsable de la maladie du balai de sorcière du manioc, à la liste des organismes nuisibles soumis à une lutte obligatoire, pour les territoires de la Guyane, de la Guadeloupe et de la Martinique.

L'Ordonnance DIAGRO n° 139 du 14 avril 2026 vient d'entrer en vigueur, elle vise à la prévention, au contrôle et la non-dissémination de la maladie du balai de sorcière du manioc, causée par le champignon Rhizoctonia theobromae (Ceratobasidium theobromae), dans l'État d'Amapá. La maladie est actuellement présente dans les municipalités d'Oiapoque, Calçoene, Amapá, Pracuúba, Tartarugalzinho, Pedra Branca do Amapari, Serra do Navio, Porto Grande, Cutias do Araguari, Ferreira Gomes, Macapá et Santana.

Organisme nuisible: Dépérissement de la vigne | Catégorie : Méthode et mesure de lutte

Le Service cantonal de l'agriculture du Valais annonce plusieurs mesures de lutte renforcée suite à une année 2025 marquée par la progression de plusieurs organismes nuisibles. La flavescence dorée a plus que doublé sa surface d'infestation (590 à 1321 hectares), tandis que la population de scarabée japonais dans la zone infestée de Simplon semble se stabiliser avec une réduction des captures de moitié. L'État a investi en 2025 près de 930 000 francs suisses (4 fois plus qu’en 2022) et plus de 9000 heures de travail pour conduire les mesures obligatoires de surveillance et de lutte sur son territoire.

Ce séminaire « Development of regional Standards helps safeguard the EPPO region against Xylella fastidiosa » présenté par Charlotte Trontin et Rob Tanner (EPPO) explique comment l’élaboration et la mise en œuvre de Standards régionaux et de protocoles de diagnostic permettent de protéger la région OEPP contre Xylella fastidiosa. Accès à la vidéo (48 min).

La taille de la vigne favorise les maladies du tronc comme l’esca, causée par des champignons pathogènes (ex. Phaeomoniella chlamydospora , Phaeoacremonium minimum et Fomitiporia mediterranea), menaçant la viticulture européenne. Une étude en Toscane et Vénétie montre que le curetage (élimination du bois nécrosé) et le surgreffage réduisent significativement les symptômes foliaires, la récidive et la mortalité des ceps par rapport aux vignes non traitées. À long terme, ces méthodes limitent la réapparition de la maladie, bien que l’efficacité du surgreffage dépende de l’état du porte-greffe. Ces résultats soulignent l’intérêt d’approches adaptées et intégrées pour gérer les maladies du bois de la vigne. Accès direct au papier scientifique "Évaluation de l'efficacité du curetage et de la greffe de tissu adipeux dans le contrôle du complexe de la maladie d'esca" ici : https://oeno-one.eu/article/view/9459

Organisme nuisible: Xylella fastidiosa | Catégorie : Méthode, outil et mesure de surveillance

Ce séminaire « Development of regional Standards helps safeguard the EPPO region against Xylella fastidiosa » présenté par Charlotte Trontin et Rob Tanner (EPPO) explique comment l’élaboration et la mise en œuvre de Standards régionaux et de protocoles de diagnostic permettent de protéger la région OEPP contre Xylella fastidiosa. Accès à la vidéo (48 min).

La détection précoce de la flavescence dorée (FD) est difficile, notamment pour distinguer les feuilles asymptomatiques des saines. Cette étude propose une méthode innovante utilisant l’imagerie hyperspectrale et des modèles d’apprentissage automatique « sensibles à l’incertitude ». Ces modèles intègrent une catégorie « non classée » lorsque l’incertitude entre classes est trop élevée. À partir de 201 hypercubes de feuilles de Pinot Noir (Italie, 2023-2024), répartis en trois classes (sain, asymptomatique, malade), 40 prédicteurs ont été extraits pour chaque feuille. Face au faible nombre d’échantillons, une double procédure de Monte Carlo a permis de générer des données synthétiques pour estimer l’incertitude. Les modèles entraînés, notamment les arbres de décision, ont montré une amélioration significative de la détection des échantillons asymptomatiques : 75,7 % de précision pour le modèle ensaché (contre 49,3 % initialement) et 44,6 % pour l’arbre de décision grossier (contre 13,2 %). --> source pour BSM en cours Article scientifique (mdpi) : Incorporating Uncertainty in Machine Learning Models to Improve Early Detection of Flavescence Dorée: A Demonstration of Applicability/https://www.mdpi.com/1424-8220/25/24/7493

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