L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

UMR EPIA - EPIdémiologie des maladies Animales et zoonotiques

L’Unité Mixte de Recherche Épidémiologie des maladies animales et zoonotiques (UMR0346 - EPIA) est une UMR INRAE-VetAgro Sup.
Pour prévenir les risques infectieux associés aux changements globaux et favoriser la transition agro-écologique, l’unité étudie, dans les populations animales l’épidémiologie de maladies infectieuses, dont certaines sont transmissibles à l’homme. L’originalité de l’unité est de pouvoir croiser épidémiologie, biologie, écologie et évolution dans une approche intégrée, faisant appel à la modélisation et à l’intelligence artificielle.

L’unité est localisée sur deux sites, l’un sur le Centre INRAE à Theix, l’autre sur le campus vétérinaire de VetAgro Sup à Marcy l’Étoile près de Lyon.

Les recherches de l’UMR portent sur des agents pathogènes et des maladies présentant un intérêt en termes de santé animale ou de santé publique (zoonoses). Elles concernent à la fois des maladies à transmission directe (grippes aviaires, fièvre Q, leptospiroses, Diarrhée Virale Bovine (BVD)…) et des maladies vectorielles (maladie de Lyme, encéphalite à tique (TBE), anaplasmose granulocytaire, fièvre catarrhale ovine). L’UMR travaille également sur l’évolution de la résistance des bactéries aux antibiotiques.

Vous serez plus particulièrement en charge de :

-       Mettre en place un flux hebdomadaire, voire quotidien, de données issues de la base de données nationale d’identification des bovins en France.

-       Utiliser ces données pour développer un outil d’appui aux investigations de foyers permettant la reconstruction de chaines de transmission probables et de l’identification des élevages à risque en temps réel ; l’outil prendra notamment en compte la structure des réseaux de mouvements de bovins, des indicateurs de mortalité et intégrera un modèle mécaniste de transmission des maladies infectieuses entre élevages.

-       Evaluer l’efficacité de plusieurs méthodes de reconstruction des chaines de transmission et de classification des élevages à risque, les appliquer à la tuberculose bovine à travers l’analyse rétrospective, et éventuellement prospective, de données épidémiologiques.

-       Mise à disposition de cet outil via une interface opérationnelle et facilement mobilisable par les utilisateurs finaux.

Conditions particulières d’activité : Ces activités nécessiteront une collaboration étroite avec le ministère en charge de l’agriculture (DGAL-direction générale de l’alimentation, DRAAF-directions régionales de l’agriculture de l’alimentation et de la forêt, DDecPP-direction départementale en charge de la protection des populations), l’ANSES (Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail) et différents acteurs de la Plateforme d’épidémio-surveillance en santé animale (équipe en appui transversale, équipe d’animation de groupes de travail). Cette collaboration visera à garantir que l'outil développé réponde précisément aux besoins opérationnels des acteurs de terrain et soit intégré efficacement dans les protocoles existants. La participation active à des réunions de coordination, des ateliers de travail et des sessions de formation avec ces partenaires sera essentielle pour le succès du projet.

Connaissances souhaitées : Connaissances en analyse des réseaux et en modélisation mathématique des maladies infectieuses, notamment des modèles individu-centrés. Maîtrise de R, SQL et d'un langage de programmation informatique tel que C/C++ ou Python. Maîtrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral.

Expérience appréciée : Une expérience pertinente en modélisation des dynamiques d'infection sur les réseaux serait un atout.

Aptitudes recherchées : Capacité à soumettre des publications dans des revues scientifiques, à présenter les résultats de recherche lors de conférences internationales ainsi qu’à des audiences de non-spécialistes, à superviser des étudiants, et à travailler au sein d’une équipe multidisciplinaire.