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Les systèmes d’élevage complexe (tels que la conduite en bandes en élevage porcin) reposent sur une forte structuration des populations dans l’espace et dans le temps. L’écriture de modèles épidémiologiques mécanistes pour comprendre, prédire et maîtriser la propagation d’agents pathogènes dans de tels systèmes peut s’avérer longue, difficile et peu réutilisable. Des méthodes à la confluence de l’intelligence artificielle et du génie logiciel ont été développées pour fournir des solutions génériques pour formaliser explicitement ce type de modèle sous une forme lisible par des scientifiques non modélisateurs. Les modélisateurs disposent ainsi d’un cadre flexible leur permettant d’exprimer de façon très fine l’organisation et les contraintes s’appliquant aux populations étudiées, ces spécifications étant ensuite traitées automatiquement par un moteur de simulation. Ces méthodes originales ont fait l’objet d’une publication à ICAART (conférence internationale en IA avec comité de lectures et actes) et vont être appliquées à la modélisation de l’impact de la conduite en bandes sur des maladies porcines (grippe et syndrome dysgénésique et respiratoire du porc), en collaboration avec l’Anses.

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Système organisationnel appliqué à un élevage porcin naisseur-engraisseur, pour représenter la structuration sociale en bandes/portées et la structuration spatiale en secteurs/bâtiments.
Les mêmes mécanismes sont utilisés pour les deux types d’organisation.