Moteur de recherche VSI

Le moteur de recherche de la Plateforme d'Épidémiosurveillance en Santé Végétale permet d’accéder aux articles (et aux données associées) sélectionnés par le comité éditorial de la Veille Sanitaire Internationale. Il s'agit des articles publiés dans les bulletins ou sur les pages Agenda et Actualités du site web. Le moteur de recherche ne remplace pas les bulletins de la VSI, il permet : (1) d’accéder à des informations ciblées sur une période temporelle choisie via l'utilisation de filtres ; et (2) de télécharger les informations collectées sous format .csv (bouton orange en bas de page de résultats).

Moteur de recherche VSI

Affichage de 331 à 340 sur 3700 article(s)

Sources
Respectez les accents dans les mots-clés
Numéro Semaine (de 0 à 52)
0 correspond à la semaine à cheval sur deux années
Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Méthode, outil et mesure de surveillance

Voivi une nouvelle proposition d'architecture CNN pour le diagnostic de maladies des plantes. Pour répondre aux limites des méthodes traditionnelles de diagnostic des maladies des cultures, l’architecture Mob-Res — légère (3,51 M de paramètres) et optimisée pour mobile — combine apprentissage résiduel et MobileNetV2, offrant une précision record (99,47 % sur PlantVillage et 97,73 % sur Plant Disease Expert). Ce modèle surpasse des architectures comme ViT-L32 en efficacité, avec des temps d’inférence réduits et une meilleure adaptabilité inter-domaines, validée par le CDVR. Son interprétabilité, renforcée par des outils comme Grad-CAM++ et LIME, en fait une solution prometteuse pour une détection automatisée et scalable, au service de la sécurité alimentaire.

Pour une identification rapide des maladies des plantes, cette étude propose une nouvelle architecture des réseaux de neurones convolutifs sui soit robuste et capable d'identifier les maladies des plantes à partir d'images foliaires, à la fois en laboratoire et en conditions réelles. Cette approche 'IEViT' (Inception-Enhanced Vision Transformer), combine des réseaux Inception et des Vision Transformers pour extraire des caractéristiques locales et globales, optimisant ainsi l’efficacité sans alourdir les calculs. Testée sur cinq jeux de données (pommier, riz, haricots, manioc, et villages végétaux), cette approche surpasserait les modèles existants avec des précisions allant jusqu’à 99,70 %, tout en utilisant moins de paramètres.

Voici la proposition d'un nouveau modèle de classification de maladie foliaires des plantes HPDC-Net (Hybrid Plant Disease Classification Network) : cas d'étude sur pomme de terre et de la tomate. Pour Notre bulletin scientifique? (nouveau format)

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Synthèse et sensibilisation

Cette revue d’opinion porte sur l’épidémiologie moderne des maladies des plantes, née en 1963 avec le traité de Vanderplank et qui s’est transformée en 60 ans grâce aux mathématiques, aux statistiques et à l’informatique, tout en conservant ses principes fondateurs. L’épidémiologie quantitative se divise aujourd’hui entre la modélisation théorique des dynamiques épidémiques et la prédiction en temps réel des épidémies, améliorées grâce à l’IA, l’apprentissage automatique et les progrès technologiques.

Organisme nuisible: Agrilus planipennis | Catégorie : Estimation du risque épidémiologique

L’agrile du frêne responsable de la mort de millions de frênes en Amérique du Nord, a élargi sa gamme d’hôtes en s’attaquant depuis 2014 à Chionanthus virginicus (arbre de neige), menaçant désormais cette espèce indigène dans plusieurs États. Des études en laboratoire et sur le terrain ont montré que sur ce nouvel hôte le développement larvaire d’Agrilus planipennis est bien plus lent et que sa survie bien moindre : aucune larve n’a atteint le stade mature en 14 semaines en laboratoire, et seulement une sur 158 l’a fait en deux saisons sur le terrain. De même, aucune réponse associée à des parasitoïdes n’a été observé, probablement lié au faible nombre de larves d’A. planipennis ayant atteint le stade propice au parasitisme. Cependant, des recherches complémentaires sur des arbres plus matures sont nécessaires pour confirmer ces résultats.

Xylella fastidiosa, menace les cultures économiques et la flore ornementale. Cette étude utilise les SIG et la modélisation Maxent pour prédire sa dissémination mondiale actuelle et future sous différents scénarios climatiques. Les variables climatiques clés incluent précipitations et températures extrêmes. Le modèle (AUC = 0,91, TSS = 0,66) identifie des zones à haut risque en régions subtropicales et méditerranéennes, avec une expansion probable d’ici 2050-2070, surtout sous scénarios d’émissions élevées. Les résultats soulignent l’importance de mesures de gestion proactives pour protéger l’agriculture et la biodiversité.

Cette étude a utilisé un modèle de distribution des espèces (SDM) pour prédire l’activité saisonnière de Spodoptera frugiperda dans le centre et l’est des États-Unis d’Amérique du Nord. Les résultats montrent que son aire propice s’étend largement en été, avant de se réduire à partir de septembre, et que les variables environnementales influençant sa distribution varient selon les saisons. La température minimale joue un rôle déterminant en hiver et en automne, tandis qu’au printemps et en été, la superficie en maïs pluvial, l’indice de végétation par différence normalisée, les précipitations et l’évapotranspiration deviennent des facteurs clés. L’étude conclue que des infestations estivales massives nécessitent une lutte rapide et que l’utilisation de modèles saisonniers distincts améliore la précision des prédictions.

Cette étude examine la dynamique et la propagation de Popillia japonica dans le centre des États-Unis. En combinant les données GBIF (système mondial d'information sur la biodiversité) et locales, les auteurs montrent que sa présence est favorisée par les zones urbanisées, les cultures de maïs/soja, les précipitations et les températures minimales, mais freinée par les prairies, les pâturages et les fortes températures. Les projections montrent une expansion probable dans toute la région, soulignant l’importance d’améliorer les données en milieu rural et d’intégrer la dimension temporelle dans l’évaluation des habitats.

Organisme nuisible: Xylella fastidiosa | Catégorie : Génétique des populations

Une analyse de données de séquençage brut a révélé que Xylella fastidiosa et X. taiwanensis infectent plus de plantes et régions que précédemment connus, incluant de nouvelles zones en Amérique, Afrique et Asie du Sud-Est. Des génomes reconstitués montrent de nouvelles souches et une troisième espèce infectant le riz sauvage. Ces bactéries, souvent asymptomatiques et à évolution lente, échappent à la détection classique. L’étude souligne la nécessité de programmes de surveillance étendus ciblant de nouvelles plantes hôtes et régions pour limiter la propagation de ces phytopathogènes xylémiques.

Organisme nuisible: Toumeyella parvicornis | Catégorie : Méthode et mesure de biocontrôle

Voici une étude en conditions de laboratoire évaluant l’effet entomopathogène d’Akanthomyces muscarius sur la cochenille Toumeyella parvicornis, un ravageur des pins parasols européens. Les résultats ont notamment montré que la souche A. muscarius NOC1 avait une efficacité supérieure à celle de la formulation commerciale Mycotal contre les nymphes et les femelles adultes de T. parvicornis. La concentration optimale pour cibler les femelles hivernantes correspond à une suspension de conidies comprise entre 10⁷ et 10⁸.

Affichage de 331 à 340 sur 3700 article(s)

Download CSV

Nos piliers

Environnement

Protéger la santé des végétaux pour préserver les ressources économiques, sociales et environnementales qui en dépendent.

Collaboration

Ce sont 7 structures partenaires reconnues en leur expertise dans le secteur de la santé des végétaux qui s’associent pour améliorer la surveillance sanitaire de l’ensemble des végétaux sur le territoire.

Opérationnelle

Développer des expertises permettant une application directe et un usage concret.