Infectious diseases remain a major cause of animal mortality and morbidity. Global changes, including
fragmentation of habitats of many animal species, modify the ecology of host-parasite relationships
and the selection pressures on infectious agents, introducing high uncertainty about the impact and
evolution of these diseases. In such a context, it is important to integrate ecology and evolutionary
science to animal health issues for a better understanding and a better management of infectious
diseases. From our work we illustrate the contribution of an eco-evolutionary vision of infectious diseases
in animals. The first two examples illustrate the importance of including eco-evolutionary dimension
to the understanding and management of infectious animal diseases. The last two sections show
that, in turn, the data collected in the field can also provide fundamental knowledge on important
issues that are often addressed in the laboratory. Given their complexity, these issues can only be
addressed by iterating back and forth between experimental data and mathematical modelingLes maladies infectieuses demeurent une cause majeure de mortalité en santé animale. Les changements
globaux, notamment la fragmentation des habitats de nombreuses espèces animales, modifient
l’écologie des relations hôtes-parasites et les pressions qui s’exercent sur les agents infectieux,
introduisant une importante incertitude sur l’impact et l’évolution de ces maladies. Dans un tel contexte,
il est important d’intégrer les sciences de l’Écologie et de l’Évolution aux problèmes de santé animale
pour une meilleure compréhension et une meilleure gestion des maladies infectieuses. Nous illustrons
à partir de nos travaux les apports d’une vision éco-évolutionniste des maladies infectieuses chez l’animal.
Les deux premiers exemples illustrent l’intérêt d’inclure la dimension éco-évolutive pour la compréhension
et la gestion des maladies infectieuses animales. Les deux dernières parties montrent qu’en
retour, les données recueillies sur le terrain peuvent également apporter une connaissance fondamentale
sur des questions importantes qui sont le plus souvent abordées en laboratoire. Compte-tenu
de leur complexité, ces questions ne peuvent être traitées que par des allers-retours entre données
et modélisation mathématiqu