Contexte
Bursaphelenchus xylophilus est un nématode (vers microscopique) qui s’attaque aux pins. Pinus pinaster est une espèce très sensible et infectée en conditions naturelles (Mota et al., 1999). D’après des tests en laboratoire, Pinus halepensis, Pinus nigra et Pinus sylvestris sont des espèces sensibles dans lesquelles il est capable de s’y multiplier (Saisine Anses 2018).
Il a été détecté pour la première fois en France en novembre 2025 dans les Landes au niveau de la commune de Seignosse. En 2026, de nouvelles détections positives sur arbres ont été confirmées dans les Landes (Angresse, Orthevielle) et dans les Pyrénées-Atlantiques (Lescar, Lons, Artix, Mourenx), donnant lieu à deux zones délimitées (Seignosse et Lescar) définies par arrêtés préfectoraux, le dernier en date du 11/09/2026. Il est vectorisé par des insectes du genre Monochamus, dont M. galloprovincialis largement présent en France.
Le schéma de Jactel & Beaufort présente les relations entre le nématode du pin et son vecteur :
Ainsi le vecteur peut infecter un pin lors de la ponte (ou oviposition), réalisée majoritairement sur des pins dépérissants, et lors de son repas de maturation, réalisé sur des pins en bonne santé. Les nématodes se multiplient dans leur hôte provoquant ainsi l’expression dans la maladie en fonction des conditions climatiques. Une température minimale de 9,5°C permettrait selon Tuomola et al.,2021 la reproduction de B. xylophilus dans son hôte, seuil retrouvé par Wang et al.,2023 avec une température moyenne annuelle de 10°C (voire moins) permettant d’observer la maladie en Chine.
Le nématode du pin avec ou sans son vecteur peut également être transporté sur de longues distances par les activités humaines (transport de grumes, de bois de pins transformés comme des palettes, caisses, sciages …).
Depuis 2000, le territoire français fait l’objet d’une surveillance particulière pour le nématode du pin (Mariette et al.,2023). Des inspections visuelles de pins dépérissants sont réalisées pouvant conduire à des prélèvements ainsi qu’un piégeage de l’insecte vecteur. Les échantillons de végétaux prélevés et les Monochamus galloprovincialis piégés sont envoyés dans des laboratoires agréés pour la détection du nématode.
En France, la forêt des landes (dans le Sud-Ouest) est particulièrement à risque car elle est très majoritairement constituée de plantations de pin maritime. Comme anticipé, c’est dans les Landes que le premier foyer de nématode du pin a été détecté en France en novembre 2025.
Objectif et méthode
La surveillance du nématode du pin en France vise à répondre à plusieurs objectifs :
Dans l’optique d’améliorer la surveillance du nématode du pin sur le territoire français, la Plateforme ESV a réalisé un travail de mise en évidence des zones les plus à risque concernant l’entrée, l’établissement du nématode du pin et l’expression de la maladie sur le territoire.
Ce travail vise à aider les décideurs publics dans les directives aux régions et aider les acteurs du terrain en déterminant la meilleure stratégie de surveillance (piégeage du vecteur, inspection et prélèvements sur arbres symptomatiques ou sur bois coupé …) selon l’objectif visé et en orientant cette surveillance sur les zones potentiellement les plus à risque. Ces zones à risque sont déterminées par une méthode statistique permettant de hiérarchiser le territoire selon plusieurs critères de risque définis.
L’unité épidémiologique
L’unité épidémiologique dans ce travail est une unité issue de la découpe du territoire (en surface). Elle est réalisée à une échelle fine pour orienter les acteurs du terrain dans leur surveillance au sein d’une région. Ainsi, l’unité épidémiologique est un quadrat de 8x8 km2. Les quadrats sont les mailles de la grille SAFRAN de Météo-France, découpées sur le contour de la France (communes IGN) : depuis la mise à jour d’octobre 2026, l’ensemble du territoire est couvert, y compris les mailles côtières et frontalières. Les analyses sont réalisées à trois échelles : (1) par région, qui permet de comparer des petites surfaces (les quadrats) entre elles au sein d’une même région ; ces analyses régionales sont à prendre indépendamment les unes des autres et ne permettent pas de comparer des régions entre elles ; (2) à l’échelle de la France entière, avec un classement unique de tous les quadrats, qui permet de comparer les régions entre elles ; (3) par département, avec un classement des 96 départements de métropole, l’unité épidémiologique étant alors le département.
Voies d’entrée
Différents critères de voies d’entrée ont été choisis et utilisés dans l’analyse des zones à risque d’entrée du nématode en France : les flux aériens, les flux maritimes, les flux ferroviaires, les flux routiers, les entreprises exposant ou utilisant du bois, l’approvisionnement des scieries et la distance à la zone infestée initiale d’Europe.
Liste des critères et données utilisées :
Flux aériens —> Les quantités de fret avionné de chaque aéroport français sont issues des rapports « Résultats d’activité des aéroports français » 2023 et 2025 de l’Union des Aéroports Français (https://www.aeroport.fr). La moyenne du fret avionné en tonnes de marchandises est réalisée entre les années 2021 à 2025. On a ainsi pour chaque aéroport : ses coordonnées, la quantité de tonnes de fret avionné, le quadrat et le département associé. Pour les analyses, la somme des quantités de tonnes de fret avionné est réalisée soit par quadrat soit par département.
Flux maritimes —> La source de wikipedia et les pages spécifiques associées à chaque port permet d’obtenir les coordonnées des ports de commerce. Les données d’eurostat [mar_go_am_fr] sur le trafic de marchandises (milliers de tonnes) des principaux ports de France (moyenne 2016 à 2025) sont utilisées, sans prendre en compte le type de fret “vrac liquide” (qui sont des hydrocarbures principalement). La somme par quadrat ou par département est réalisée.
Flux ferroviaires —> A) Nombre
de trains de marchandises arrivant :
Le nombre de
trains de marchandises en mouvement sur un trajet donné en
France en 2015 est récupéré sur le site : https://unece.org/traffic-census-2015
(deux trajets du jeu de données sont supprimés par manque d’informations
telles que les coordonnées du trajet). Le nombre de trains qui arrivent
à un endroit sont utilisés. La somme de ces trains de
marchandises qui arrivent est réalisée par quadrat et
par département.
B) Importations de marchandises provenant
d’Espagne par les voies ferroviaires :
Les tonnes de
marchandises par kilomètre transportées par trains provenant d’Espagne
(pas de données pour le Portugal) et arrivant en France en 2019 ont pu
être récupérées sur https://www.ecologie.gouv.fr/donnees-nationales-des-flux-marchandises.
Flux routiers —> A)
Fréquentation des aires par les poids lourds :
L’ACEA a chargé Fraunhofer ISI d’analyser un ensemble de données
uniques compilées par sept constructeurs de camions couvrant les
coordonnées GPS de quelques 400 000 camions en service dans toute
l’Europe sur 12 mois. L’objectif était de savoir où et quels types de
chargeurs électriques devraient être placés sur les aires dans l’optique
du passage du transport routier à l’électrique. Source : https://www.acea.auto/press-release/electric-trucks-new-data-maps-out-priority-locations-for-charging-points/.
Les données sont des classes de fréquentation des poids lourds par aires
(les fréquentations ont été ordonnées de la plus forte à la plus faible.
Les classes choisies sont basées sur un pourcentage de valeurs en
partant de la plus forte fréquentation) :
Classes de fréquence :
- 1 = Top 1% most frequented locations
- 2 = Top 2-5% most
frequented locations
- 3 = Top 6-10% most frequented locations
-
4 = Top 11-50% most frequented locations
- 5 = 50% least frequented
locations
Les données pour la France ont été extraites et la
moyenne des classes a été réalisée par
quadrat et par département.
B) Importations de marchandises
provenant d’Espagne par les routes :
Les tonnes de
marchandises par kilomètre provenant d’Espagne (pas de données pour le
Portugal) et arrivant en France en 2019 ont pu être récupérées sur https://www.ecologie.gouv.fr/donnees-nationales-des-flux-marchandises.
Entreprises exposant ou utilisant du bois
—> A) BD TOPO :
Les données catégorisées en
“zone d’activité ou d’intérêt” (11.7) de la BD
TOPO (édition juin 2026) ont été extraites et filtrées sur les
natures : “Divers industriel” avec la nature détaillée “Aire de
stockage” ou “Chaufferie” ou “Entrepôt” ; “Zone industrielle” ; “Usine”
avec la nature détaillée “Papeterie” ou “Scierie” ; “Divers commercial”
; “Parc des expositions” ; “Déchèterie” et “Marché” avec la nature
détaillée “Marché d’intérêt national” ou “Marché d’intérêt régional”. La
somme des surfaces de ces zones a été calculée par
quadrat et par département.
B) Entreprises NIMP15
:
Les adresses des entreprises NIMP15 sont récupérées grâce au
registre des opérateurs nationaux nimp15. Les coordonnées sont ajustées
au centroïde de la commune. Le nombre d’entreprises nimp15 est calculé
par quadrat ou département. Ces entreprises représentent un risque
important dans l’approvisionnement de bois non traités.
Approvisionnement des scieries —> Les données d’approvisionnement en bois de conifères dans les scieries françaises en 2021 par département ont été transmises par le SSP/SDSAFA/BSSAF et représentent le volume total de conifères en m3 (avec écorce) par département. Il s’agit de bois brut issus de France et de l’étranger, achetés et/ou consommés par la scierie. Les valeurs ‘s’ (secret statistique) sont mises à 0.1 pour garder des zones où on sait qu’il y a des valeurs mais non communiquées. Par défaut, tous les quadrats d’un même département ont les mêmes valeurs.
Distance à la zone infestée —> La distance de chaque quadrat au foyer le plus proche a été calculée, parmi les 15 détections positives sur arbres mentionnées dans les arrêtés préfectoraux jusqu’au 11/09/2026 (Seignosse, Angresse et Orthevielle dans les Landes ; Lescar, Lons, Artix et Mourenx dans les Pyrénées-Atlantiques). Les captures d’insectes vecteurs par piégeage ne sont pas des foyers et ne sont pas prises en compte. Elle représente le risque d’entrée du nématode du pin liée à la proximité avec une zone infestée.
Établissement
Les zones où le nématode peut s’établir en France sont les zones présentant les bonnes conditions de survie et de multiplication de B. xylophilus dans son hôte, i.e. quasiment sur toute la France (Wang et al.,2023 ; Tuomola et al.,2021), et où son hôte est présent. De plus, l’attractivité des Monochamus par les fumées des feux de forêts influence la taille des populations de vecteurs dans ces zones brûlées permettant probablement de disséminer localement plus facilement les nématodes.
La surface d’hôtes —> Les données de la BD Forêt version 2 de l’IGN ont été utilisées. La surface de pin maritime, pin sylvestre, pin laricio ou pin noir et pin d’Alep a été calculée pour chaque unité épidémiologique en km2. Source : BD Forêt version 2.
Feux de forêt —> Les données de feux de forêt en France de 2019 à fin 2025 ont été récupérées sur EFFIS/WILDFIRE Database. Les données de Burnt area detected from MODIS satellite imagery (250m resolution * CORINE Land Cover database) ont été utilisées. Copyright: © European Union, 1995-2026 https://ec.europa.eu/info/legal-notice_en. A partir de ces données, le nombre d’hectare brûlés et le nombre de départ de feux par an dans des forêts de conifères ou mixtes ont été calculés en faisant la moyenne entre 2019 et 2025 pour chaque quadrat et département.
Expression de la maladie
L’apparition de la maladie du flétrissement des pins est liée aux températures extérieures. En effet, les températures impactent le développement de la population de nématode du pin dans son hôte entraînant l’apparition de symptômes visibles ou non au niveau de l’hôte. Plus la température extérieure est élevée, plus l’apparition des symptômes est rapide. Une zone symptomatique est une zone où la présence du nématode du pin sera visible par des dépérissements de pins (flétrissement de branches et rougissement des aiguilles). Le dépérissement survient quelques semaines après l’infection. Une zone asymptomatique est une zone où la présence du nématode dans les pins passe inaperçue car elle ne provoque aucun symptôme. Une zone symptomatique avec latence est une zone symptomatique où les symptômes ne seront visibles qu’après une période de quelques mois suivant l’infection.
Les zones symptomatiques, symptomatiques avec latence ou asymptomatiques —> Pour chaque quadrat et chaque département la catégorie climatique de sensibilité symptomatique ou non au nématode du pin a été calculée en utilisant la moyenne des températures annuelles (MAT = mean annual temperature) ou estivales (MST = mean summer temperature) entre 2021 et 2025 (données SAFRAN-SIM2 de Météo-France) et en appliquant les seuils de Gruffud et al.,2016.
Zone | Seuil |
|---|---|
Symptomatique | MST > 23 & MAT < 14 ou MST >= 19.14 & MAT > 14 |
Symptomatique avec latence | MST >= 19.14 & MST < 23 & MAT < 14 |
Asymptomatique | MST < 19.14 |
Poids assignés aux critères
Chaque critère a été calculé pour toutes les unités épidémiologiques en France.
Un poids a été associé à chacun des critères en se basant sur une enquête réalisée auprès des experts du Groupe de Travail (GT) du nématode du pin. Les experts ont assigné une note entre 1 et 6 (1 étant le moins risqué et 6 le plus risqué) à chacun des critères.
Tableau récapitulatif des poids :
Poids attribués pour chaque critère :
Catégorie | Critère | Poids |
|---|---|---|
Entrée | Flux aérien - Quantité de marchandises | 2 |
Entrée | Flux maritime - Quantité de marchandises | 5 |
Entrée | Flux routier - Fréquentation des aires | 5 |
Entrée | Flux routier - Importation d'Espagne | 3 |
Entrée | Flux ferroviaire - Nombre de trains qui arrivent | 2 |
Entrée | Flux ferroviaire - Importation d'Espagne | 1 |
Entrée | Entreprises exposant ou utilisant du bois - BD TOPO | 3 |
Entrée | Entreprises exposant ou utilisant du bois - Nimp 15 | 4 |
Entrée | Approvisionnement des scieries | 6 |
Entrée | Distance à la zone infestée | 1 |
Etablissement | Surface d'hôtes sensibles | 5 |
Etablissement | Feux de forêt - Nombre | 3 |
Etablissement | Feux de forêt - Surface | 3 |
Expression de la maladie | Climat - Expression de la maladie | 5 |
Méthode PROMETHEE
Nous avons ensuite appliqué la méthode PROMETHEE II avec les critères et les données, conformément à la méthode de Brans et Vincke (1985). Cette méthode hiérarchise les unités épidémiologiques en fonction des données et des poids des critères. Le résultat obtenu permet de hiérarchiser les zones selon leurs risques d’entrée, d’établissement et d’expression de la maladie.
Ces cartes montrent les zones du territoire français hiérarchisées entre elles selon le risque d’entrée du nématode du pin. Les critères pris en compte dans l’analyse multicritère sont les voies d’entrée : les flux aériens, maritimes, ferroviaires, et routiers, les entreprises exposant ou utilisant du bois, l’approvisionnement des scieries et la distance à la zone infestée.
Chaque région est analysée indépendamment : les quadrats de 8 × 8 km sont classés au sein de leur région. Ne pas comparer deux régions entre elles.
Ces cartes montrent les zones du territoire français hiérarchisées entre elles selon le risque d’entrée et d’établissement (“entree-hote” ou “entre-hote-feux”) ou uniquement d’établissement (“hote-feux”) du nématode du pin. Les critères pris en compte dans l’analyse multicritère pour les cartes sont les voies d’entrée (les flux aériens, maritimes, ferroviaires, et routiers, les entreprises exposant ou utilisant du bois, l’approvisionnement des scieries et la distance à la zone infestée) (critères d’entrée “entree”), la surface d’hôtes sensibles au nématodes du pin (critère d’établissement “hote”) et/ou les feux de forêt (critère d’établissement “feux”).
Chaque région est analysée indépendamment : les quadrats de 8 × 8 km sont classés au sein de leur région. Ne pas comparer deux régions entre elles.
Ces cartes montrent les zones du territoire français hiérarchisées
entre elles selon différents critères pris en compte.
Les critères
pris en compte dans l’analyse multicritère pour :
- la carte
“entree-hote-tp” sont les voies d’entrée (les flux aériens, maritimes,
ferroviaires, et routiers, les entreprises exposant ou utilisant du
bois, l’approvisionnement des scieries et la distance à la zone
infestée), la surface d’hôtes sensibles au nématodes du pin (critère
d’établissement), les zones symptomatiques, symptomatiques avec latence
ou asymptomatiques (critère expression de la maladie).
- la carte
“entree-hote-feux-tp” sont les voies d’entrée (les flux aériens,
maritimes, ferroviaires, et routiers, les entreprises exposant ou
utilisant du bois, l’approvisionnement des scieries et la distance à la
zone infestée), la surface d’hôtes sensibles au nématodes du pin et les
feux de forêt (critères d’établissement), avec les zones symptomatiques,
symptomatiques avec latence ou asymptomatiques (critères expression de
la maladie).
- la carte “hote-feux-tp” sont la surface d’hôtes
sensibles au nématodes du pin et les feux de forêt (critères
d’établissement), avec les zones symptomatiques, symptomatiques avec
latence ou asymptomatiques (critères expression de la maladie).
- la
carte “hote-tp” sont la surface d’hôtes sensibles au nématodes du pin
(critère d’établissement), et les zones symptomatiques, symptomatiques
avec latence ou asymptomatiques (critère expression de la maladie).
Chaque région est analysée indépendamment : les quadrats de 8 × 8 km sont classés au sein de leur région. Ne pas comparer deux régions entre elles.
Les données du nombre de salariés direct employés par la filière forêt bois apporte une indication sur l’impact que pourrait représenter des foyers du nématode du pin au niveau de la filière.
Les données sont issues des données FLORES 2021 de l’Insee en sélectionnant “Sylviculture et exploitation forestière” et “Industrie du papier et du carton”.
Carte du nombre de salariés de la filière forêt bois par département :
Carte du pourcentage de salariés dans la filière forêt bois par rapport au nombre de total de salariés par département :
Carte du nombre de salariés de la filière forêt bois multiplié par le pourcentage de forêt de pins dans le département :
Conclusion
Ces cartes mettent en avant des zones à risque d’entrée et d’établissement du nématode du pin, d’expression de la maladie, et d’enjeux économique pour la filière en France. Ce sont des outils d’aide à la surveillance pour les décideurs publics et les acteurs du terrain. Ces outils sont voués à être amélioré à différents niveaux (mise à jour de données, définition de nouveaux critères, attribution des poids …) et selon les variabilités inter-annuelles.
Ce travail permet d’adapter la stratégie de surveillance à l’objectif recherché. Les cartes de risque “entrée” permettent de cibler les zones à réaliser des prélèvements sur les emballages en bois pour surveiller les voies d’entrée du nématode sur le territoire. Les cartes de risque “entrée-hôte” permettent de cibler les zones à prioriser pour positionner des pièges à Monochamus. Les cartes des zones à risque d’établissement et d’expression de la maladie aident à cibler les zones à prioriser pour réaliser des prélèvements sur des arbres symptomatiques ou des prélèvements sur des arbres coupés (partie haute ou houppier) en complément de piégeages du vecteur dans les zones asymptomatiques.
Perspectives
Basé sur ces travaux, le GT SNP a pu définir de nouveaux plans de surveillance adaptés à chaque stratégie.
Mota, M. M., Braasch, H., Bravo, M. A., Penas, A. C., Burgermeister, W., Metge, K., & Sousa, E. First report of Bursaphelenchus xylophilus in Portugal and in Europe. Nematology 1999, 1(7), 727-734. https://doi.org/10.1163/156854199508757
Saisine de l’Anses https://www.anses.fr/fr/system/files/SANTVEG2018SA0103.pdf
Tuomola, J.; Gruffudd, H.; Ruosteenoja, K.; Hannunen, S. Could Pine Wood Nematode (Bursaphelenchus xylophilus) Cause Pine Wilt Disease or Even Establish inside Healthy Trees in Finland Now—Or Ever? Forests 2021, 12, 1679.https://doi.org/10.3390/f12121679
Wang, J.; Deng, J.; Yan, W.; Zheng, Y. Habitat Suitability of Pine Wilt Disease in Northeast China under Climate Change Scenario. Forests 2023, 14, 1687. https://doi.org/10.3390/f14081687
Mariette, N., Hotte, H., Chappé, AM. et al. Two decades of epidemiological surveillance of the pine wood nematode in France reveal its absence despite suitable conditions for its establishment. Annals of Forest Science 80, 21 (2023). https://doi.org/10.1186/s13595-023-01186-8
EPPO GlobalDatabase. BURSXY Current pest situation evaluated by EPPO on the basis of information dated 2018 https://gd.eppo.int/taxon/BURSXY/distribution/ES
Gruffudd, H.R.; Jenkins, T.A.R.; Evans, H.F. Using an evapo-transpiration model (ETpN) to predict the risk and expression of symptoms of pine wilt disease (PWD) across Europe. Biol Invasions 2016, 18, 2823. https://doi.org/10.1007/s10530-016-1173-7
Brans, J.-P.; Vincke, Ph. A preference ranking organisation method: the PROMETHEE method for multiple criteria decision-making. Management Science 1985, 31(6), 647-656. https://doi.org/10.1287/mnsc.31.6.647
Date de la dernière mise à jour : 15/10/2026
Contributions GT : Benjamin Cano (CNPF), Philippe Castagnone (INRAE), Anne-Marie chappé (ANSES), Jean-Baptiste Daubree (DRAAF), Blandine Delbourse (DGAL, SIVEP), Marie Grosdidier, Korgan Aldebert (Plateforme ESV, INRAE), Anne Guivarc’h (FIBNA), Hoël Hotte (ANSES), Claude Husson (DGAL, DSF), Hervé Jactel (INRAE), Emmanuel Kersaudy (DGAL, BSV), Sarah Labruyère (FREDON France), Albert Maillet (ONF), Raphaëlle Mouttet (ANSES), Romane Nogaro (FREDON IDF), Christelle Robinet (INRAE), François-Xavier Saintonge (DGAL, BSV), Raphaël Simon (DGAL, BSV), Xavier Tassus (ANSES).
Contributions Experts poids : Philippe Castagnone (INRAE), Hoël Hotte (ANSES), Claude Husson (DGAL, DSF), Hervé Jactel (INRAE), Emmanuel Kersaudy (DGAL, BSV), Christelle Robinet (INRAE), François-Xavier Saintonge (DGAL, DSF), Xavier Tassus (Anses).
Production : Marie Grosdidier, Korgan Aldebert (Plateforme ESV, INRAE)
Commanditaires et animateurs du GT : Korgan Aldebert (Plateforme ESV), Hoël Hotte (Anses) & Emmanuel Kersaudy (DGAL, BSV)
Mise à disposition de données : Philippe Français-Demay (SG, SSP)
— Épidémiosurveillance en Santé Végétale