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ÉCOLE NATIONALE VETERINAIRE D’ALFORT
Année 2010
MOUVEMENTS ET FLUX DE VOLAILLES DANS
LA REGION D’OROMIA, ETHIOPIE, POUR
DETERMINER LE ROLE DES MARCHES DANS
LA DISSEMINATION DES PESTES AVIAIRES
THESE
Pour le
DOCTORAT VETERINAIRE
Présentée et soutenue publiquement devant
LA FACULTE DE MEDECINE DE CRETEIL
le 11 mars 2010
par
Emilie, Vanessa, Charlène VALLEE
Née le 5 décembre 1985 à Sucy en Brie (Val de Marne)
JURY
Président :
Professeur à la Faculté de Médecine de CRETEIL
Membres
Directeur : Mme Barbara DUFOUR
Professeur à l’Ecole Nationale Vétérinaire d’Alfort
Assesseur : M Karim ADJOU
Maître de conférences à l’Ecole Nationale Vétérinaire d’Alfort
..
LISTE DES MEMBRES DU CORPS ENSEIGNANT
Directeur : M. le Professeur MIALOT Jean-Paul
Directeurs honoraires : MM. les Professeurs MORAILLON Robert, PARODI André-Laurent, PILET Charles, TOMA Bernard
Professeurs honoraires: MM. BRUGERE Henri, BUSSIERAS Jean, CERF Olivier, CLERC Bernard, CRESPEAU François
LE BARS Henri, MOUTHON Gilbert, MILHAUD Guy, ROZIER Jacques,
DEPARTEMENT DES SCIENCES BIOLOGIQUES ET PHARMACEUTIQUES (DSBP)
Chef du département : Mme COMBRISSON Hélène, Professeur - Adjoint : Mme LE PODER Sophie, Maître de conférences
- UNITE D’ANATOMIE DES ANIMAUX DOMESTIQUES
-UNITE D’HISTOLOGIE, ANATOMIE PATHOLOGIQUE
Mme CREVIER-DENOIX Nathalie, Professeur
M. FONTAINE Jean-Jacques, Professeur *
M. DEGUEURCE Christophe, Professeur
Mme BERNEX Florence, Maître de conférences
Mme ROBERT Céline, Maître de conférences
Mme CORDONNIER-LEFORT Nathalie, Maître de conférences
M. CHATEAU Henry, Maître de conférences*
M. REYES GOMEZ Edouard, Maître de conférences contractuel
- UNITE DE PATHOLOGIE GENERALE MICROBIOLOGIE,
IMMUNOLOGIE
Mme QUINTIN-COLONNA Françoise, Professeur*
M. BOULOUIS Henri-Jean, Professeur
M. FREYBURGER Ludovic, Maître de conférences
- UNITE DE PHYSIOLOGIE ET THERAPEUTIQUE
Mme COMBRISSON Hélène, Professeur*
M. TIRET Laurent, Maître de conférences
Mme STORCK-PILOT Fanny, Maître de conférences
- UNITE DE VIROLOGIE
M. ELOIT Marc, Professeur *
Mme LE PODER Sophie, Maître de conférences
- UNITE DE GENETIQUE MEDICALE ET MOLECULAIRE
M. PANTHIER Jean-Jacques, Professeur
Mme ABITBOL Marie, Maître de conférences*
- UNITE DE BIOCHIMIE
M. MICHAUX Jean-Michel, Maître de conférences*
M. BELLIER Sylvain, Maître de conférences
- UNITE DE PHARMACIE ET TOXICOLOGIE
Mme ENRIQUEZ Brigitte, Professeur
M. TISSIER Renaud, Maître de conférences*
M. PERROT Sébastien, Maître de conférences
- DISCIPLINE : ANGLAIS
Mme CONAN Muriel, Professeur certifié
- DISCIPLINE : EDUCATION PHYSIQUE ET SPORTIVE
M. PHILIPS, Professeur certifié
- DISCIPLINE : ETHOLOGIE
M. DEPUTTE Bertrand, Professeur
DEPARTEMENT D’ELEVAGE ET DE PATHOLOGIE DES EQUIDES ET DES CARNIVORES (DEPEC)
Chef du département : M. POLACK Bruno, Maître de conférences - Adjoint : M. BLOT Stéphane, Professeur
- UNITE DE MEDECINE
- UNITE DE PATHOLOGIE CHIRURGICALE
M. POUCHELON Jean-Louis, Professeur*
M. FAYOLLE Pascal, Professeur *
Mme CHETBOUL Valérie, Professeur
M. MOISSONNIER Pierre, Professeur
M. BLOT Stéphane, Professeur
M. MAILHAC Jean-Marie, Maître de conférences
M. ROSENBERG Charles, Maître de conférences
M. NIEBAUER Gert, Professeur contractuel
Mme MAUREY Christelle, Maître de conférences
Mme VIATEAU-DUVAL Véronique, Maître de conférences
Mme BENCHEKROUN Ghita, Maître de conférences contractuel
Mme RAVARY-PLUMIOEN Bérangère, Maître de conférences (rattachée au DPASP)
M. ZILBERSTEIN Luca, Maître de conférences
- UNITE DE CLINIQUE EQUINE
M. JARDEL Nicolas, Praticien hospitalier
M. DENOIX Jean-Marie, Professeur
M. AUDIGIE Fabrice, Professeur*
- UNITE D’IMAGERIE MEDICALE
Mme GIRAUDET Aude, Praticien hospitalier
Mme BEGON Dominique, Professeur*
Mlle CHRISTMANN Undine, Maître de conférences
Mme STAMBOULI Fouzia, Praticien hospitalier
Mme MESPOULHES-RIVIERE Céline, Maître de conférences contractuel
- DISCIPLINE : OPHTALMOLOGIE
Mme PRADIER Sophie, Maître de conférences contractuel
Mme CHAHORY Sabine, Maître de conférences
M. CARNICER David, Maître de conférences contractuel
- UNITE DE REPRODUCTION ANIMALE
Mme CHASTANT-MAILLARD Sylvie, Professeur
(rattachée au DPASP)
M. NUDELMANN Nicolas, Maître de conférences
M. FONTBONNE Alain, Maître de conférences*
M. REMY Dominique, Maître de conférences (rattaché au DPASP)
M. DESBOIS Christophe, Maître de conférences
Mme CONSTANT Fabienne, Maître de conférences (rattachée au DPASP)
Mme DEGUILLAUME Laure, Maître de conférences contractuel (rattachée au
DPASP)
- DISCIPLINE : URGENCE SOINS INTENSIFS
Mme Françoise ROUX, Maître de conférences
- UNITE DE PARASITOLOGIE ET MALADIES PARASITAIRES
M. CHERMETTE René, Professeur *
M. POLACK Bruno, Maître de conférences
M. GUILLOT Jacques, Professeur
Mme MARIGNAC Geneviève, Maître de conférences
Mme HALOS Lénaïg, Maître de conférences (rattachée au DPASP)
M. HUBERT Blaise, Praticien hospitalier
- UNITE DE MEDECINE DE L’ELEVAGE ET DU SPORT
M. GRANDJEAN Dominique, Professeur *
Mme YAGUIYAN-COLLIARD Laurence, Maître de conférences contractuel
- DISCIPLINE : NUTRITION-ALIMENTATION
M. PARAGON Bernard, Professeur
DEPARTEMENT DES PRODUCTIONS ANIMALES ET DE LA SANTE PUBLIQUE (DPASP)
Chef du département : M. MILLEMANN Yves, Maître de conférences - Adjoint : Mme DUFOUR Barbara, Professeur
- UNITE DES MALADIES CONTAGIEUSES
- UNITE DE ZOOTECHNIE, ECONOMIE RURALE
M. BENET Jean-Jacques, Professeur*
M. COURREAU Jean-François, Professeur
Mme HADDAD/ HOANG-XUAN Nadia, Professeur
M. BOSSE Philippe, Professeur
Mme DUFOUR Barbara, Professeur
Mme GRIMARD-BALLIF Bénédicte, Professeur
Melle PRAUD Anne, Maître de conférences contractuel
Mme LEROY Isabelle, Maître de conférences
M. ARNE Pascal, Maître de conférences
- UNITE D’HYGIENE ET INDUSTRIE DES ALIMENTS D’ORIGINE
M. PONTER Andrew, Professeur*
ANIMALE
M. BOLNOT François, Maître de conférences *
- UNITE DE PATHOLOGIE MEDICALE DU BETAIL ET DES
M. CARLIER Vincent, Professeur
BASSE-COUR
Mme COLMIN Catherine, Maître de conférences
M. MILLEMANN Yves, Maître de conférences
M. AUGUSTIN Jean-Christophe, Maître de conférences
Mme BRUGERE-PICOUX Jeanne, Professeur (rattachée au DSBP)
M. MAILLARD Renaud, Maître de conférences
- DISCIPLINE : BIOSTATISTIQUES
M. ADJOU Karim, Maître de conférences*
M. DESQUILBET Loïc, Maître de conférences contractuel
M. BELBIS Guillaume, Maître de conférences contractuel
* Responsable de l’Unité
ANIMAUX DE
..
..
REMERCIEMENTS
Au Professeur de la Faculté de Médecine de Créteil,
qui nous a fait l’honneur de présider notre jury de thèse.
A Madame le Professeur Barbara DUFOUR,
de l’Ecole Nationale Vétérinaire d’Alfort, qui nous a fait l’honneur d’accepter de diriger
notre travail. Un grand merci pour votre appui de chaque instant, votre disponibilité et la
rigueur dont vous faites preuve.
A Monsieur Karim ADJOU, maitre de conférences,
de l’Ecole Nationale Vétérinaire d’Alfort, qui a accepté d’être notre assesseur de thèse. Merci
pour votre intérêt permanent et vos précieux conseils.
A Madame Flavie GOUTARD, UR AGIRs, du Centre de coopération internationale en
recherche agronomique pour le développement (CIRAD),
pour m’avoir fait confiance depuis le début pour ce projet. Reçois ma profonde gratitude
pour ton soutien de chaque minute.
A tous les partenaires éthiopiens :
Dr Mesfin SAHLE, Dr Melesse BALCHA et Dr Hassen Chaka du Nationalt Animal Health
Diseases and Investigation Center ; Dr Martha YAMI et Getaneh du National Veterinary
Institute ; et bien évidement mes équipes de traducteurs et chauffeurs qui se sont relayés sur
le terrain.
A ceux qui ont participé à cette étude :
en particulier Raphael DUBOZ, modélisateur, UR AGIRs, CIRAD.
..
A ma famille
A mes parents, les meilleurs qu’on puisse imaginer, mes beaux-parents également présents, et
mes petites sœurs
A ma seconde famille
A mes amis alforiens, mes groupes de cliniques, mes anciens, ma poulotte
A Hamza
On ne peut pas rêver de meilleur soutien…
..
TABLE DES MATIERES
Liste des figures et tableaux……………………………………………………………………..
p. 7
Liste des abréviations……………………………………………………………………………
p. 9
Introduction………………………………………………………………………………………
p. 11
Première partie : Contexte et étude bibliographique……………………………………………
p.13
I. L’Ethiopie……………………………………………………………………………………….
p.13
I.1 Géographie…………………………………………………………………………………….
p.13
I.2 Economie et place de l’agriculture…………………………………………………………….
p.14
I.3 Divisions administratives……………………………………………………………………
p.15
I.4 Population………..……………………………………………………………………………
p.15
I.5 Situation politique…………………………………………………………………………….
p.16
I.6 L’aviculture en Ethiopie………………………………………………………………………
p.16
I.6.a La filière avicole éthiopienne……………………………………………………………
p.16
I.6.b L’aviculture villageoise………………………….……………………………………….
p.19
II. Les pestes aviaires………………………………………………………………………………
p.24
II.1 Présentation de la maladie de Newcastle……………………………………………………
p.24
II.1.a Etiologie……………………………………………………….…………………………
p.24
II.1.b Caractéristiques épidémiologiques……………………………………………………..
p.24
II.1.c Symptômes……………………….………………………………………………………
p.25
II.1.d Diagnostic……………….……………………………………………………………….
p.26
II.1.e Prophylaxie………………………………………………………………………………. p.26
II.1.f Importance de la maladie………………………………………………………………..
p.27
II.2 La maladie de Newcastle en Ethiopie……………………………………………………….
p.28
II.2.a Données de prévalence………………………………………………………………….
p.28
II.2.b Connaissance de la maladie par les éleveurs……………………………………………
p.29
II.2.c Vaccination en Ethiopie………………………………………………………………….
p.30
II.3 L’influenza aviaire et la situation en Ethiopie……………………………………………….
p.30
II.3.a Présentation de l’influenza aviaire……………………………………………………….
p.30
II.3.b Pertinence de l’utilisation de la maladie de Newcastle comme modèle……………….
p.32
II.3.c L’Ethiopie et l’influenza aviaire…………………………………………………………
p.32
II.4 Rôle des marchés dans la transmission des maladies aviaires………………………………
III La méthode d’analyse des réseaux sociaux…………………………………………………….
p.33
p.33
III.1 Principes généraux…………………………………………………………………………..
p.33
III.2 Utilisation en épidémiologie………………………………………………………………..
p.34
III.3 Quelques indicateurs…………………………………………………………………………
p.35
1
..
III.3.a Paramètres à l’échelle du réseau……………………………………………………….
p.35
III.3.b Paramètres de distance sociale…………………………………………………………
p.35
III.3.c Paramètres de connexion et de connectivité…………………………………………..
p.36
III.3.d Paramètres de centralité…………………………………………………………………
p.36
IV. Le contexte de l’étude…………………………………………………………………………
p.36
IV.1 La zone d’étude……………………………………………………………………………
p.36
IV.2 Le projet GRIPAVI………………………………………………………………………..
p.37
IV.2.a Présentation du projet…………………………………………………………………
p.37
IV.2.b Le projet en Ethiopie………………………………………………………………….
p.38
IV.2.c Les travaux réalisés……………………………………………………………………..
p.39
Deuxième partie : Contribution personnelle…………………………………………...................
p.43
I Matériels et méthodes…………………………………………………………………………….
p.43
I.1 Les enquêtes réalisées….……………………………………………………………………
p.43
I.1.a. Les questionnaires utilisés…………………………………………………………….
p.43
I.1.b. Déroulement des enquêtes…………………………………………………………….
p.43
I.2 Zone d’étude…………………………………………………………………………………
p.43
I.3 Calendrier……………………………………………………………………………………
p.44
I.4 Echantillonnage………………………………………………………………………………..
p.44
I.4.a Echantillonnage boule de neige ou « snowball »………………………………………
p.44
I.4.b Echantillonnage dans les villages et marchés……………………………………………
p.45
I.5 Traitement des données………………………………………………………………………
p.45
I.6 Construction et analyse des réseaux………………………………………………………….
p.45
II. Résultats………………………………………………………………………………………
p.48
II.1 Les marchés visités…………………………………………………………………………
p.48
II.2 Pratiques d’achat des éleveurs………………………………………………………………
p.48
II.2.a Lieu d’achat des éleveurs………………………………………………………………
p.48
II.2.b Répartition des achats sur l’année………………………………………………………
p.49
II.2.c Distance du marché d’achat……………………………………………………………
p.49
II.3 Pratiques de vente des éleveurs……………………………………………………………….
p.49
II.3.a Lieux de vente des fermiers……………………………………………………………
p.49
II.3.b Maximum de ventes……………………………………………………………………
p.50
II.3.c Distance du marché de vente……………………………………………………………
p.51
II.4 Biosécurité……………………………………………………………………………………
p.51
II.4.a A l’introduction de nouveaux animaux…………………………………………………
p.51
II.4.b Au retour du marché……………………………………………………………………
p.51
II.5 Connaissance des maladies…………………………………………………………………
p.51
II.5.a Distinction des maladies…………………………………………………………………
2
p.51
..
II.5.b Nom des maladies………………………………………………………………………
p.51
II.5.c Saison d’occurrence des maladies………………………………………………………
p.52
II.6 Pratiques commerciales des marchands………………………………………………………
p.52
II.6.a Utilisation des marchés…………………………………………………………………
p.53
II.6.b Marchés les plus utilisés pour la vente…………………………………………………
p.53
II.7 Transport……………………………………………………………………………………
p.54
II.7.a Transport entre les villages et les marchés………………………………………………
p.54
II.7.b Transport entre les marchés par les marchands…………………………………………
p.54
II.8 Le réseau des flux d’animaux entre marchés……………………………………………….
p.54
II.8.a Description des réseaux des marchés seuls………………………………………………
p.54
II.8.b Représentations graphiques et spatiales des réseaux des marchés seuls…………………
p.55
II.8.c Paramètres calculés et comparaison……………………………………………………
p.57
II.9 Le réseau des flux d’animaux entre les marchés et les villages……………………………..
p.60
II.9.a Description des réseaux des villages et marchés…………………………………………
p.60
II.9.b Représentations graphiques et spatiales…………………………………………………
p.61
II.10 Typologie des marchés……………………………………………………………………… p.63
II.10.a Typologie à partir des critères descriptifs………………………………………………
p.63
II.10.b Typologie à partir des paramètres décrivant la place du marché dans le réseau………
p.64
III. Discussion ………………………………………………………………………………………
p.66
III.1. Discussion des matériels et méthodes……………………………………………………
p.66
III.2. Discussion des résultats…………………………………………………………………..
p.67
III.3. Apports de l’étude et perspectives…………………………………………………………
p.68
Conclusion…………………………………………………………………………………………
p.71
Bibliographie………………………………………………………………………………………
p.73
Annexes……………………………………………………………………………………………
p.79
3
..
4
..
TABLE DES ANNEXES
Annexe 1 : Contraintes environnementales en Ethiopie (FAO)……………………
p. 79
Annexe 2 : Couverture végétale en Ethiopie (FAO)……………………………….
p. 79
Annexe 3 : Systèmes agricoles en Ethiopie (FAO)…………………………………
p. 80
Annexe 4 : Typologie des marchés (Olive, 2007)……………..……………………
p. 80
Annexe 5 : Questionnaire marchands utilisé sur le terrain………………………...
p. 81
Annexe 6 : Carte de la zone d’étude et localisation des marchés et villages
étudiés…………………………………………………………………
p. 84
Annexe 7 : Matrices d’adjacences des réseaux des marchés pour les deux périodes. p. 85
Annexe 8 : Distribution du degré pour les réseaux des marchés……………………
p. 87
Annexe 9 : Valeurs et variations des flux entre les deux périodes pour les réseaux des
Marchés………………………………………………………………………
p.88
Annexe 10 : Distribution du degré pour les réseaux des marchés et des villages……..
p.89
Annexe 11 : Description des classes de la typologie basée sur les paramètres descriptifs….
p.90
5
..
6
..
LISTE DES FIGURES ET TABLEAUX
FIGURES
Figure 1 : Carte de la situation géographique et relief de l’Ethiopie (d’après ethioembassy.co.uk)….
p.13
Figure 2 : Carte des régions et zones d’Ethiopie (d’après UN emergencies unit for Ethiopia, 2000)….
p.15
Figure 3 : Densité de volailles en Ethiopie (Aklilu et al., 2008)……………………………………….
p.17
Figure 4 : Description des acteurs de la filière avicole en Ethiopie…………………………………….
p.18
Figure 5 : Nombre d’oiseaux (A) et d’œufs (B) vendus et consommés par ménage et par mois dans la
zone Tigray, année 2003-2004 (d’après Aklilu, 2007)………………………………………
p.23
Figure 6 : Variation du prix du poulet, sur l’année 1999-2000 (Alemu et al., 2008)…………………..
p.24
Figure 7 : Carte de la répartition de la maladie de Newcastle entre juillet et décembre 2008 (WAHIS,
OIE)…………………………………………………………………………………………..
p.28
Figure 8 : Carte de la région des lacs de la Vallée du Rift, zone d’étude………………………………
p.37
Figure 9 : Voies d’introduction et de dissémination de H5N1 en Ethiopie (Olive 2007)………………
p.39
Figure 10 : La filière volaille et ses acteurs (Olive 2007)………………………………………………
p.40
Figure 11 : Organisation de la distribution de volailles exotiques provenant des fermes
gouvernementales (Olive 2007)……………………………………………………………
p.41
Figure 12 : Lieux d’origine des achats des éleveurs……………………………………………………
p.48
Figure 13 : Répartition du dernier achat selon la date………………………………………………….
p.49
Figure 14 : Lieux de vente des éleveurs………………………………………………………………...
p.50
Figure 15 : Répartition du maximum de vente des fermiers dans l’année……………………………...
p.50
Figure 16 : Nombre de maladies connues par les éleveurs……………………………………………..
p.51
Figure 17 : Désignations locales des maladies des poulets par les éleveurs……………………………
p.52
Figure 18 : Période d’occurrence des maladies des volailles selon les éleveurs……………………….
p.52
Figure 19 : Type de marchés utilisés par les marchands ……………………………………………….
p.53
Figure 20 : Principaux marchés de vente des marchands ……………………………………………...
p.53
Figure 21 : Moyens de transport entre les villages et les marchés……………………………………...
p.54
Figure 22 : Moyens de transport par les marchands entre les marchés…………………………………
p.54
Figure 23 : Distribution du degré total pour le réseau HD (A) et NoHD (B)…………………………..
p.55
Figure 24 : Représentations graphiques des réseaux HD (A) et NoHD (B) …………………………...
p.56
Figure 25 : Représentations cartographiques des réseaux HD (A) et NoHD (B)………………………
p.57
Figure 26 : Distribution du degré total pour les réseaux des villages et marchés pour les périodes HD
(A) et NoHD (B)……………………………………………………………………………
7
p.61
..
Figure 27 : Représentations graphiques des réseaux des villages et marchés pour les périodes HD (A)
et NoHD (B)………………………………………………………………………………..
p.62
Figure 28 : Typologie des marchés selon des critères descriptifs mesurés sur le terrain……………….
p.63
Figure 29 : Typologie des marchés selon les paramètres décrivant la position centrale des marchés
dans le réseau en période de fêtes (A) et hors période de fêtes (B)………………………..
p.64
TABLEAUX
Tableau 1 : Les différents avantages de l’élevage de volailles par les éleveurs villageois (d’après
Aklilu, 2008)………………………………………………………………………………..
p.19
Tableau 2 : Calendrier de l’étude ………………………………………………………………………
p.44
Tableau 3 : Marchés de l’étude et marchés des woredas……………………………………………….
p.48
Tableau 4 : Paramètres de description des réseaux …………………………………………………….
p.55
Tableau 5 : Classement des marchés selon le degré total (A), out degree (B) et in degree (C)………...
p.58
Tableau 6 : Classement des marchés selon la betweenness pour les deux périodes …………………..
p.59
Tableau 7 : Variations notables dans les flux entre les périodes HD et NoHD………………………...
p.60
Tableau 8 : Paramètres de description des réseaux des marchés et villages …………………………...
p.60
Tableau 9 : Description des classes des typologies des marchés en période de fêtes et hors des
périodes de fêtes …………………………………………………………………………...
8
p.65
..
LISTE DES ABREVIATIONS
ACP : Analyse en Composantes Principales
APMV-1 : Avian Paramyxovirus type 1
ARN : Acide Ribo Nucléique
CAH : Classification Ascendante Hiérarchique
CEA : Comission Economique pour l’Afrique
CIRAD : Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le
Développement
CSA : Central Statistical Agency
DIVA : Differenciating Infected from Vaccinated Animals
ELISA : Enzyme-Linked ImmunoSorbent Assay
FAO : Food and Alimentation Organization (Nations Unies)
FSP : Fonds de solidarité prioritaires
GRIPAVI : Ecologie et épidémiologie de la grippe aviaire dans les pays du sud
HD / NoHD : HoliDays, No HoliDays
IA : Influenza aviaire
IAFP : Influenza Aviaire Faiblement Pathogène
IAHP : Influenza Aviaire Hautement Pathogène
ILRI : International Livestock Research Institute
IPIC : Indice de Pathogénicité Intra Cérébrale
IPIV : Indice de Pathogénicité Intra Veineux
MoARD : Ministry of Agriculture and Rural Development
NAHDIC : National Animal Health, Diseases and Investigation Center
OIE : Organisation mondiale de la santé animale
ONG : Organisation Non Gouvernementale
OUA : Organisation de l’Union Africaine
PIB : Produit Intérieur Brut
RT-PCR : Real Time Polymerase Chain Reaction
SIDA : Syndrome d’Immuno Déficience Acquise
SIR / SEIR : Susceptible Infected Recovered / Susceptible Exposed Infected Recovered
SNA : Social Network Analysis
SNNP : Peuples, Nations et Nationalités du Sud (région administrative)
UNCTAD : United Nation Conference on Trade and Development
9
..
10
..
INTRODUCTION
L’agriculture constitue la principale source de revenus de beaucoup d’habitants de la planète,
et la base de l’économie de nombreux pays. L’élevage tient souvent un rôle important, sur le plan
économique mais aussi culturel, traditionnel ou religieux.
Dans les pays en voie de développement, l’élevage de volailles joue un rôle primordial.
Espèce à cycle court, nécessitant peu ou pas d’intrant, les poulets sont accessibles même aux familles
les plus pauvres. L’Ethiopie, « berceau de l’humanité », ne fait pas exception à la règle puisque 99%
de son élevage avicole est de type villageois. Ce pays de la corne de l’Afrique, malgré ses richesses
culturelles, fait partie des pays les moins développés et possède toujours une économie basée sur
l’agriculture.
C’est pourquoi de nombreux projets de développement aident activement l’élevage villageois
de volailles. On comprend également aisément que des maladies contagieuses hautement pathogènes
auront des conséquences désastreuses pour ces petits éleveurs, d’autant plus que le niveau de
biosécurité est souvent très faible. Ainsi, les pestes aviaires (influenza aviaire hautement pathogène et
maladie de Newcastle) entrainent pour les éleveurs de volailles de ces pays des pertes considérables.
En Afrique et particulièrement en Ethiopie la maladie de Newcastle circule de façon
endémique avec des périodes épizootiques saisonnières. Elle fait partie des préoccupations principales
des éleveurs, au même titre que l’influenza aviaire dans les pays où elle est présente. L’Ethiopie étant
officiellement indemne d’influenza aviaire hautement pathogène et les deux maladies étant très
proches, la maladie de Newcastle est utilisée comme modèle de l’influenza aviaire dans cette étude.
De nombreuses méthodes ont été mises au point pour décrire la circulation de ces maladies et
les modéliser. L’analyse des réseaux sociaux, ou Social Network Analysis (SNA), fait partie des
méthodes récentes en épidémiologie. Tirant son origine de la sociologie, elle a été reprise dans les
deux dernières décennies en épidémiologie humaine (à commencer par les maladies sexuellement
transmissibles) puis en épidémiologie animale. Elle permet, par exemple, en modélisant les flux de
volailles entre des lieux précis, de déterminer quels lieux jouent un rôle de plaque tournante, et ainsi de
cibler la surveillance de manière efficace et justifiée.
C’est cette méthode qui a été utilisée dans cette étude, dans le cadre du projet GRIPAVI en
Ethiopie. Ce projet de recherche vise à mieux comprendre l’écologie et l’épidémiologie du virus, à
partir d’études sur le terrain dans différents pays en développement d’Afrique et d’Asie. Dans cette
étude, nous avons cherché à identifier les marchés à risque pour la diffusion des pestes aviaires dans la
zone d’étude, en utilisant la méthode SNA et en prenant la maladie de Newcastle comme modèle. Ce
travail fait donc partie intégrante d’un projet de recherche, mené par le Centre de Coopération
Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD). Cinq mois sur le terrain
en Ethiopie ont permis de récupérer les données, qui ont ensuite été traitées au CIRAD.
C’est pourquoi après avoir décrit le pays où s’est déroulée l’étude, notamment les
caractéristiques ayant pu influencer les résultats et leur interprétation, le principe de la méthode
d’analyse des réseaux sociaux est exposé. Quelques éléments importants sur les pestes aviaires sont
également rappelés. Dans une deuxième partie la mise en œuvre de l’étude et sa réalisation concrète
sont présentées. Puis les premiers résultats seront présentés et discutés, afin d’évaluer leur pertinence
et leur apport.
11
..
12
..
PREMIERE PARTIE :
CONTEXTE ET ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
La description du contexte de l’étude, c’est-à-dire le projet dans lequel elle s’inclut, ainsi
de que la région d’étude, sont indispensables à l’interprétation des résultats. Puis les pestes
aviaires et leurs caractéristiques principales sont présentées. De plus la méthode utilisée, assez
récente en épidémiologie, demande également à être présentée afin de mieux comprendre les
étapes de l’étude.
I.
I.1.
L’Ethiopie
Géographie
Situé dans la corne de l’Afrique, ce pays de 1,127 millions de kilomètres carrés est
entouré du Soudan à l’ouest, du Kenya au sud, de Djibouti et la Somalie à l’est et de
l’Erythrée au nord.
La géographie du pays est très variée, depuis les hauts plateaux jusqu’à la dépression
du Danakil, en passant par la vallée du Rift (figure 1) ce qui procure au pays une diversité
immense concernant les climats et les types de sol, de la savane à la forêt, d’où une
agriculture très variable suivant les régions. On y retrouve en effet des zones désertiques au
nord est, des hautes montagnes avec le Simien ou bien la vallée humide. Les contraintes
environnementales sont donc présentes sur une bonne partie du territoire. La carte de ces
contraintes est présentée en annexe 1. La répartition de la couverture végétale est également
présentée en annexe 2.
Figure 1 : Carte de la situation géographique et relief de l’Ethiopie (d’après
ethioembassy.co.uk)
13
..
I.2.
Economie et place de l’agriculture
Le Produit Intérieur Brut (PIB) est très fluctuant d’année en année et volatile, ce qui
est caractéristique d’une économie agraire avec peu de diversification dans les cultures et une
très forte dépendance vis-à-vis de la pluie (Alemu, 2008). Cependant, en 2007 le PIB a
augmenté de 10,5% ce qui en fait la croissance la plus rapide parmi les pays subsahariens ne
dépendant pas du pétrole.
L’agriculture est le premier secteur économique. Elle contribue à hauteur de 48% au
PIB (France diplomatie, 2006), Elle concerne 60% des exportations et 80% des emplois.
Cependant cette agriculture reste fragile et très dépendante des conditions climatiques (voir la
carte des contraintes en annexe 1), et subit les conséquences de l’érosion ainsi que de la
fragmentation des parcelles (FAO, 2009). Les mauvaises récoltes ont une influence sur tout le
pays. Elles ont ainsi entraîné une chute du revenu par habitant de 1,7 % en 2002 et de 6,6 %
en 2003 (UNCTAD). La dernière sécheresse date de 2008, et a entrainé une distribution d’une
aide alimentaire d’urgence à 4,6 millions de personnes (FAO, 2009).
Ces contraintes sont à l’origine de la diversité des systèmes agricoles, depuis les
cultures pérennes jusqu’au pastoralisme, en passant par les cultures irriguées. La distribution
de ces systèmes est présentée en annexe 3. Les céréales de base, blé, teff (utilisé pour la
fabrication de l’injera, grande galette à la base de l’alimentation), sorgho, orge et maïs, sont
cultivées sur 13 millions d’hectares (FAO, 2009).
Ainsi le pays rencontre fréquemment une insécurité alimentaire frappant sa population
agricole. Différents facteurs contribuent à cette insécurité (FAO & Emergencies, 2009) :
- Forte pression démographique,
- Petite taille des exploitations,
- Fragmentation des terres,
- Dégradation des sols,
- Agriculture de subsistance avec peu d’intrants et faible productivité,
- Pluies insuffisantes et erratiques,
- Instabilité du marché,
- Manque d’opportunités d’emploi en dehors des fermes.
De plus le pays a aussi subit les effets de la crise alimentaire. Entre juin 2007 et juin
2008 le prix du maïs a augmenté de 202% et le blé et le sorgho de 83%. Le prix des engrais a
également doublé en un an (FAO, 2009).
Le café reste la principale ressource et place le pays en 5ème position dans le
classement des producteurs mondiaux. Les revenus liés aux exportations en sont fortement
dépendants. Ces dernières années ont vu l’implantation de fermes privées produisant des
fleurs destinées à l’export. Si sur le plan économique à première vue l’initiative rapporte de
l’argent, on peut lui reprocher de ne pas se soucier du volet environnemental, et de
s’approprier les terres irrigables les plus fertiles au détriment de cultures servant à
l’alimentation de la population locale.
De plus, l’Ethiopie possède le plus grand cheptel de l’Afrique avec 43 millions de
bovins et 42 millions de petits ruminants. 34,2 millions de volailles ont également été
recensées (CSA, 2006). Les exports d’animaux vivants représentent 33000 tonnes en 20052006, principalement des bovins ou des petits ruminants. L’élevage jour un rôle de tampon en
cas de mauvaise saison pour les récoltes. On imagine alors assez aisément les conséquences
qu’aurait une épidémie qui interviendrait une année de sécheresse.
14
..
I.3.
Divisions administratives
L’Ethiopie est une république fédérale. Elle est constituée de neuf régions créées en
2005 sur la base de critères ethnico-linguistiques. Elles sont schématisées par les plages de
couleurs de la figure 2. Ces régions possèdent une autonomie importante vis-à-vis de l’Etat
fédéral. Elles sont divisées en zones, qui sont elles-mêmes divisées en woredas. Les woredas
sont enfin divisées en kebeles, l’équivalent des cantons.
Figure 2 : Carte des régions et zones d’Ethiopie (d’après UN emergencies unit for Ethiopia,
2000)
I.4.
Population
La population s’élève à 77,9 millions d’habitants. Le niveau de vie est très bas, le
pays se classe 170ème sur 177 en ce qui concerne l’Indice de Développement Humain. Cet
indice associe des données de longévité, de niveau de vie et d’éducation de la population. La
population vivant en milieu rural représente 90% de la population totale (en 2006 la
population urbaine représentait 16% de la population, dont 99,4% vivaient dans des
bidonvilles).
L’identité éthiopienne est profondément marquée par l’identité ethnique. Les
principales ethnies ont été l’un des critères de base du redécoupage administratif. Chaque
ethnie a ses coutumes, sa culture propre et ses langues. Ainsi on compte jusqu’à 82 langues
dans le pays, l’amharique étant la langue de travail du gouvernement fédéral. La rivalité
ethnique se fait parfois sentir, notamment des petites ethnies vers celles dites « favorisées »,
15
..
de qui sont issues la plupart des personnes au pouvoir (tigréens et amharas) alors que l’ethnie
la plus nombreuse est oromo.
La religion dominante diffère également selon la région. Dans le pays, on estime qu’il
y a 40% de chrétiens orthodoxes (religion des personnes au pouvoir donc la plus influente),
40% de musulmans, et les 20% restant se partagent entre chrétiens protestants, catholiques, et
animistes (France diplomatie, 2006). La population juive, les falashas, a pour la majorité
émigré après la création de l’état d’Israël. De par sa diversité l’Ethiopie représente un enjeu
géopolitique important dans une région à grande majorité islamique.
I.5.
Situation politique
Par rapport aux autres pays de la région l’Ethiopie est assez stable. Les conflits avec
les pays voisins sont officiellement terminés (2000 pour l’Erythrée même si la question du
tracé de la frontière reste un point sensible, retirée depuis 2009 de Somalie sans avoir pu
barrer la route aux islamistes).
Elle joue un rôle important sur la scène internationale. Comme présenté
précédemment, elle constitue un allié important au milieu de pays islamistes. De plus c’est à
Addis Abeba que se situe le siège de l’Organisation de l’Union Africaine (OUA) et de la
Commission Economique pour l’Afrique (CEA). Elle est entrée dans la Société Des
Nations en 1923, devenant ainsi le 3ème état africain à en faire partie, après le Libéria et
l’Afrique du Sud.
La situation politique interne, bien que peu médiatisée, peut se reprocher notamment
une violente répression des manifestions à la suite des élections de 2005, ainsi qu’un grand
nombre de prisonniers politiques. La corruption est également très présente (2,3 / 10 en
2005, UNCTAD).
I.6.
L’aviculture en Ethiopie
I.6.a. La filière avicole éthiopienne
La très grande majorité (98 à 99%) des 34,2 millions de volailles éthiopiennes est
élevée en élevage traditionnel. Pour 95 % ce sont des races indigènes, pour 4% des métis et
pour 1% des races exotiques (CSA, 2006). On comprend alors aisément le rôle important des
volailles dans le quotidien des villageois et les conséquences que peuvent avoir les maladies
hautement pathogènes comme la maladie de Newcastle ou l’Influenza Aviaire Hautement
Pathogène.
La répartition de la densité de volailles est présentée sur la figure 3. La région Oromia
compte la densité la plus importante de volailles. On remarque plus précisément une grande
densité d’animaux dans la vallée du Rift. Cette répartition est fortement associée à la
répartition de la population humaine, la région Oromia étant la plus peuplée.
16
..
Figure 3 : Densité de volailles en Ethiopie (Aklilu et al., 2008)
Une description de la filière a été réalisée par Abebe (2006) ainsi que Tadelle (2003).
On peut ainsi distinguer :
- Des élevages de type intensif, à grande échelle. On distingue d’une part les fermes
commerciales, les trois plus grandes étant situées dans la ville de Debre Zeit :
ELFORA, ALEMA et GENESIS. Elles produisent des volailles de race exotique et
des œufs. Le niveau de biosécurité est bon même si insuffisant. Ils élèvent en moyenne
10000 animaux ou plus. Ils sont dépendants de l’importation de volailles exotiques
pour la plupart. Les apports sont ceux d’un élevage de type intensif en ce qui concerne
l’alimentation, l’eau, le bâtiment, la santé et la gestion. Elles produisent environ 2% de
la population nationale de volailles. Elles ont un haut niveau de productivité. A titre
d’exemple, ELFORA envoie chaque année 420 000 poulets et 34 millions d’œufs sur
le marché urbain. Ils ont pour la plupart leur propre couvoir, ALEMA a son propre
abattoir et sa propre chambre froide. Une prophylaxie est réalisée contre la maladie de
Marek, la maladie de Gumboro, la maladie de Newcastle, le cholera et les salmonelles.
D’autre part il existe les centres de production, multiplication et distribution
gouvernementaux, produisant des volailles exotiques pour les distribuer aux
villageois à un prix inférieur à ceux des fermes commerciales. Ces centres ont une
capacité totale annuelle de 1 236 000 poussins d’un jour et 486 000 poulettes et coqs.
La source principale de volailles est l’importation d’Egypte, d’Allemagne et des PaysBas principalement, mais les importations en provenance de pays ayant déclaré des
17
..
foyers de grippe aviaire H5N1 ont été stoppées en 2006. Leur niveau de biosécurité est
difficile à estimer,
-
Des élevages à petite échelle, dont le nombre est difficile à estimer. Ils élèvent des
volailles de race exotique, avec un niveau de biosécurité faible. Ils sont principalement
situés autour de Debre Zeit et Addis Abeba. Le niveau d’apport de nourriture est
moyen, il y a apport d’eau et de services vétérinaires. Ils élèvent entre 20 et 1000
animaux, le plus souvent des pondeuses. Les animaux sont souvent obtenus auprès des
fermes commerciales de grande échelle. Ils sont le plus souvent vaccinés contre la
coccidiose, la maladie de Newcastle et la maladie de Gumboro (Alemu, 2008),
-
De nombreux élevages villageois, utilisant principalement des volailles indigènes
mais aussi quelques métis et quelques races exotiques, élevées en basse-cour, avec pas
ou peu d’intrants et un niveau de biosécurité pratiquement nul. Il faut noter que le
poulet Gallus gallus est la seule espèce de volailles élevée en Ethiopie. En effet, près
de la moitié des habitants et les ethnies au pouvoir sont de religion orthodoxe, qui
interdit notamment la consommation de canard. Ce type d’aviculture est développé
dans la partie suivante.
La filière est résumée sur la figure 4.
Figure 4 : Description des acteurs de la filière avicole en Ethiopie
L’aviculture « moderne » est apparue il y a une trentaine d’années, avec l’introduction
des races exotiques (Aklilu, 2007). Cette aviculture « « moderne » ne représente que 2% des
volailles, élevées sur un mode intensif. Les 98% de la production restant sont composés des
élevages à petite échelle et de l’élevage villageois et constituent l’élevage traditionnel.
18
..
La FAO utilise une autre classification à partir du niveau de biosécurité. Il existe 4
niveaux, mais le niveau 1, le plus perfectionné, n’est pas présent en Ethiopie. Ainsi en
Ethiopie on distingue (Alemu et al., 2008) :
- La production commerciale à grande échelle type ELFORA avec une biosécurité
modérée à élevée,
- La production commerciale à petite échelle de biosécurité basse à minimale, en zones
urbaines et périurbaines,
- La production villageoise avec une biosécurité minimale.
Cette classification concorde avec celle utilisée par Abebe (2006) et Tadelle (2003).
I.6.b. L’aviculture villageoise
Ce type d’aviculture est très présent en Afrique. On considère qu’entre 60 et 70% des
ménages africains élèvent des volailles, ce taux est beaucoup moins important pour le bétail
(Minga et al., 2000 ; Tadelle et Ogle 2001).
 Motivations de l’élevage
Une étude réalisée par Aklilu et al. (2008) dans le Tigray, une région du nord de
l’Ethiopie, a permis de dégager quelques caractéristiques importantes de cette aviculture
villageoise.
L’importance de l’élevage de volailles se range dans deux catégories : économique et
nutritionnelle d’une part, et socioculturelle d’autre part. Les bénéfices sont présentés dans le
tableau 1.
Tableau 1 : Les différents avantages de l’élevage de volailles pour les éleveurs
villageois (d’après Aklilu, 2008).
Economique et nutritionnel
Capital de départ
Moyen pour se remettre après une catastrophe
Tampon en cas d’urgence avec le gros bétail
Echange / troc
Socioculturel
Hospitalité
Mariage
Cadeau
Fonctions mystiques (exemple : les poulets à plumes
blanches repousseraient les mauvais esprits)
Revenu disponible immédiatement pour le Fêtes religieuses, festivités sociales (plat national à
base de poulet, Doro wat)
ménage
Source de protéines
Offrandes aux divinités
Bénéfices à court terme
Alarme, réveil à l’aube
Récompense pour le partage du travail (par
exemple plat de poulet offert à ceux qui aident pour
les récoltes)
Les éthiopiens considèrent que les gens dans l’absolue pauvreté possèdent des poulets
et rien d’autre. De nombreux proverbes ou expressions existent pour décrire leur importance :
« les volailles sont les graines à semer pour avoir les fruits, le bétail » ou bien « les volailles
sont les protecteurs des moutons et des chèvres », c’est-à-dire qu’en cas de problèmes, la
vente des volailles permet d’éviter la vente des petits ruminants, ce qui explique que même
après l’obtention d’un capital suffisant les villageois conservent des volailles.
19
..
Le rôle des femmes (Tadelle et Ogle, 2001 ; Aklilu, 2008 ;) est très important, le plus
souvent ce sont elles qui décident de la vente des œufs et des poulets. L’un des avantages de
l’élevage de volailles est justement qu’il peut être confié aux femmes et aux enfants, voire aux
personnes âgées, et les hommes sont alors disponibles pour d’autres tâches, comme l’élevage
des gros animaux. Une épizootie de type peste aviaire aurait alors pour conséquence un
accroissement des inégalités et de la précarité des femmes éthiopiennes.
De plus l’élevage de volailles demande moins de travail, moins d’argent, moins
d’intrants (le plus souvent nourries à partir des déchets de la maison), et les animaux ne
demandent pas de posséder beaucoup de terrain, ils peuvent être gardés autour de la maison.
Enfin, il n’y a pas de tabou religieux associé, et ces animaux permettent de transformer des
protéines de faible qualité et peu d’énergie en alimentation humaine (Tadelle et al., 2003).
D’après les éleveurs tigréens (de la région Tigray) interrogés (Aklilu, 2008), leur
principale motivation à l’élevage est la vente d’œufs, avant la vente de volailles et avant la
consommation par le foyer. Ainsi, finalement, l’ajout de protéines animales dans
l’alimentation n’est pas encore une priorité. En revanche, chez les éleveurs amharas la vente
est déclenchée par la faible productivité, l’âge avancé ou la maladie des animaux le plus
souvent (Halima et al., 2007a).
Dans la même étude les éleveurs tigréens interrogés ont aussi mentionné une pratique
appelée « sharing » (partage de volailles) qui permet aux plus pauvres d’acquérir des volailles.
Cette pratique se réalise entre personnes du même village, avec une relation forte de type
familiale ou mariage. Le propriétaire cherche quelqu’un avec une expérience de l’élevage de
volailles, qui peut surveiller ses animaux, qui a un abri contre les prédateurs et la perde des
animaux. Ceux à qui sont confiés les oiseaux les empruntent ou les louent, s’en occupent et
partagent la production d’œufs et de viande avec les propriétaires. Ce sont le plus souvent des
femmes. Les propriétaires font appel à ce genre de pratique car ils manquent de temps, de
nourriture, ils veulent éviter le gaspillage de la nourriture des gros animaux, la destruction du
potager, en cas de migration temporaire ou simplement pour aider un proche dans le besoin.
Le marché est basé sur la confiance, et le propriétaire ne reçoit pas de compensation en cas de
perte des animaux à cause d’une maladie. Le plus souvent les bénéfices sont partagés en parts
égales, le propriétaire reçoit parfois plus si il a partagé des volailles de race « améliorée ». Le
partage s’arrête quand celui a qui ont été confiés les animaux a assez de moyens pour
continuer l’élevage de son coté en autonomie. Cette pratique, au moins pour la volailles, est
assez récente et témoigne d’une dégradation du niveau de vie et de l’accès aux sources de
revenus dans le Tigray. Elle montre aussi l’importance de la communauté et de l’entraide pour
faire face aux problèmes.
 Description des troupeaux
Aklilu (2008) a montré quelques aspects qui influencent la taille du troupeau d’après
cette étude. Les femmes ont en moyenne moins d’animaux. En revanche, elles sont
nombreuses à pratiquer l’élevage puisque environ 30% des élevages ont à leur tête une
femme. L’accessibilité aux marchés conditionne aussi la taille du troupeau puisque même si
l’élevage était très développé dans les régions isolées des marchés (que ce soit pour une
grande distance, des mauvaises routes ou un faible développement des transports), les
produits seraient difficiles à écouler.
20
..
Tadelle et al. (2003) ont réalisé une description des animaux élevés en basse-cour. Les
oiseaux élevés sont principalement de type indigène. Ils diffèrent par leur couleur, le type de
crête, l’emplumement, la morphologie (Tadelle et al., 2003 ; Halima et al., 2007b). Il est donc
impossible de décrire un phénotype spécifique du poulet villageois éthiopien. Par exemple,
dans certaines régions, on retrouve un phénotype avec le cou nu appelé localement « melata »
qui d’après les éleveurs est associé à une plus forte production d’œufs mais les femelles
seraient des moins bonnes mères et la viande se vend moins cher sur le marché.
L’introduction de races exotiques par les différentes ONG et le gouvernement entraine
cependant une dilution des gènes des races locales.
Les caractéristiques de constitution du troupeau sont également très variables d’une
région à l’autre, il est donc impossible de définir un type précis. Le nombre de femelles
adultes se situe entre 3 et 8, pour une moyenne de 5,4 dans le Tigray et 2,4 en moyenne dans
la région Amhara (Halima et al., 2007a ; Tadelle et Ogle, 2001). Le nombre de mâles est
globalement supérieur à ce qui est requis pour l’élevage. En effet, les éleveurs ont souvent des
préférences phénotypiques comme la couleur de plumage, l’emplumement… ou
éventuellement ils gardent les animaux pour les vendre lorsque le prix est le plus élevé, c’està-dire au moment des fêtes religieuses. On observe aussi parfois une variation de la
composition du troupeau à l’intérieur d’une même ferme au cours de l’année : les éleveurs
réduisent parfois leur stock lors du pic d’activité agricole, lorsqu’ils n’ont plus le temps de
s’occuper des animaux.
Les sources d’approvisionnement en animaux sont également diverses. Lors de la
constitution du stock le plus souvent les oiseaux sont achetés, ensuite c’est l’auto
renouvellement qui est privilégié (utilisé dans 70% des cas, les 30% restant étant des achats).
Halima et al. (2007a) ont des résultats qui contredisent ces données puisque dans la région
Amhara l’origine des volailles de remplacement est l’achat à 62% et l’auto renouvellement
pour 33%. Les achats sont effectués soit à des connaissances soit dans des marchés que les
éleveurs savent indemnes de maladies. Parfois des dons sont faits pour la fondation du
troupeau, le plus souvent lorsqu’il s’agit d’un nouveau ménage. Contrairement à Aklilu et al.
(2008), cette étude rapporte peu de pratique de partage d’animaux (sharing).
 Production et productivité des animaux
La production des pondeuses commence vers 6,8 mois en moyenne. La production est
en moyenne de 17,7 œufs par poule et par cycle. En moyenne les poules ont 2,6 cycles par an.
Au final, la production est en moyenne entre 40 et 50 œufs par poule et par an (Tadelle et
al., 2003 ; Alemu et al., 2008), (la moyenne africaine est estimée à 70 œufs par poule et par
an, Minga et al., 2000, entre 17 et 57 dans la région Amhara d’après Halima et al., 2007a), et
12 poussins de 8 semaines par poule pour le renouvellement (avec une mortalité de 49% avant
2 mois). Les pondeuses observent une période de couvaison entre les cycles de ponte. Les
éleveurs les stimulent alors artificiellement pour reprendre la ponte ce qui permet
d’augmenter jusqu’à 80% la production annuelle d’œufs. Malheureusement, plus de 50% de
la production d’œufs sert au remplacement des animaux perdus à cause des prédateurs ou des
maladies le plus souvent, au lieu de servir à la vente ou à la consommation.
Ainsi il est difficile de définir un type de troupeau et un type d’animal, mais cependant
les souches élevées sont relativement bien adaptées à la production en milieu tropical.
 Maladies rencontrées et accès aux soins
Les maladies font partie des principales contraintes à l’élevage rencontrées par les
éleveurs villageois (Tadelle et Ogle, 2001). Pour 62% des éleveurs il s’agit de la principale
cause de mortalité, alors que 11% considèrent que ce sont les prédateurs qui causent la plus
grande mortalité (Alemu et al., 2008).
21
..
Les maladies les plus fréquentes chez les volailles éthiopiennes (tout type d’élevage
confondu) et leurs prévalences sont (Alemu et al., 2008) :
- Helminthes gastro-intestinaux (p = 91%),
- Maladie de Marek (p=73%),
- Maladie de Newcastle (p=32%).
De plus en 2007 seul 9% des poulets malades ont été traités.
En aviculture villageoise la maladie de Newcastle semble être la plus importante.
En Ethiopie le réseau des soins vétérinaires est réalisé soit par des vétérinaires dans les
centres des bureaux des woredas, soit dans les bureaux des services « d’extension », le
programme de diffusion des technologies améliorées en agriculture du gouvernement. La
plupart du temps ce sont des agents de développement qui travaillent dans ces centres. Dans la
région Amhara seulement 6,66% des fermiers ont accès à ces services, qui propose entre
autres des formations sur l’élevage et les maladies des volailles. Ainsi, 72% des mortalités ne
sont pas suivies et examinées, et aucune mesure sanitaire n’est prise.
En revanche des traitements traditionnels sont souvent utilisés, comme le « Feto »
(Brassica spp.) utilisé spécifiquement contre la maladie de Newcastle (Fengel) (Tadelle et
Ogle, 2001).
On voit ainsi l’importance de la biosécurité. Malheureusement en élevage villageois
elle est quasi-inexistante. Les animaux vagabondent pendant la journée à la recherche de
nourriture et sont en contact permanent avec les autres espèces et les humains. De même lors
des marchés les animaux de provenance différente sont mélangés, et les invendus sont
ramenés au village sans précaution (Alemu et al., 2008). La biosécurité a également des
faiblesses dans les élevages commerciaux, qui n’ont pas tous des pédiluves ou des tenues
spécifiques pour les employés. La quarantaine à l’introduction de nouveaux animaux, même
après import, n’est pas toujours respectée.
Enfin, Dana et Ogle (2002) ont montré que la pratique consistant à laisser les volailles
chercher leur propre nourriture en se déplaçant (scavenging en anglais) augmentait la
mortalité et diminuait la production d’œufs.
 Importance des marchés pour les éleveurs villageois éthiopiens
Chez les éleveurs villageois, les œufs sont principalement utilisés pour l’éclosion
(51,8%). La vente représente 22,6% de l’utilisation des œufs alors que la consommation
représente uniquement 20,2%. Pour les poulets la vente représente 26,6% et la consommation
19,5%. Ainsi la vente représente une utilisation majeure, avant la consommation (Alemu et
al., 2008).
L’accès au marché est primordial pour les petits éleveurs. Un meilleur accès au
marché permet de raccourcir la chaine des intermédiaires et d’augmenter le prix de vente.
Aklilu (2007) a décrit la structure des marchés dans le Tigray et de la chaine d’acheteur
jusqu’au marché de ville le plus proche. Ainsi les producteurs des villages avec le meilleur
accès peuvent vendre directement au marché, alors que ceux avec le moins bon accès doivent
passer par plusieurs intermédiaires successifs, souvent dans des petits marchés de village.
Dans les marchés, 42% des transactions se font avec des consommateurs et 39% avec
des marchands (Alemu et al., 2008). Sur les marchés locaux entre 30 et 400 animaux sont
vendus par jour de marchés. On y trouve de nombreux petits marchands qui gèrent un volume
de 10 à 50 poulets.
On voit donc l’importance de l’information sur les marchés auprès des producteurs,
ainsi que l’amélioration des infrastructures, voire même lorsque la technicité le permet de
faire coïncider la production avec la demande. En effet, celle-ci n’est pas toujours régulière au
long de l’année, comme montré sur la figure 5.
22
..
Figure 5 : Nombre d’oiseaux (A) et d’œufs (B) vendus et consommés par ménage et par mois
dans la zone Tigray, année 2003-2004 (d’après Aklilu, 2007)
A
B
On observe en effet une hausse à la fois de la consommation et des ventes pendant les
principales périodes de fêtes religieuses orthodoxes que sont Noël (et l’Epiphanie le même
mois) et Pâques, ainsi que pour le nouvel an éthiopien. On observe également un quasi arrêt
de la consommation d’oiseaux et d’œufs pendant la principale période de jeune, avant Pâques
en février et mars. Pendant cette période, les chrétiens n’ont pas le droit de manger de
produits d’origine animale : viande, lait, œuf, beurre. Le prix suit également la demande et est
maximal aux mêmes périodes, comme montré sur la figure 6. Il est minimal en juillet qui
correspond à la saison des pluies, et donc à la saison des maladies.
23
..
Prix moyen en birr / kg
Figure 6 : Variations du prix du poulet, sur l’année 1999-2000 (Alemu et al., 2008)
On constate ainsi après description de l’élevage villageois éthiopien, que les marchés ont
un rôle important dans la diffusion des maladies, et les périodes de fêtes semblent être des
périodes à risque.
II.
La maladie de Newcastle et l’influenza aviaire
La maladie de Newcastle est considérée comme la première maladie en termes de
contrainte pour l’élevage villageois africain (Minga et al., 2000).
II.1.
Présentation de la maladie de Newcastle
II.1.a. Etiologie
La maladie de Newcastle est due à un paramyxovirus (genre avulavirus) aviaire de
sérotype 1 (APMV-1). C’est un virus enveloppé à ARN simple brin. Le génome sous forme
d’ARN permet une production plus fréquente de variants ce qui peut expliquer le grand
nombre de souches existantes, avec notamment des caractéristiques différentes en termes de
pathogénicité ou de thermostabilité (Spradbrow, 1999).
Ses glycoprotéines de membrane lui confèrent une activité hémagglutinante utilisée pour
le diagnostic notamment (OIE, 2005).
II.1.b. Caractéristiques épidémiologiques
Le virus peut potentiellement toucher la plupart des espèces aviaires (qui sont réceptives)
mais ce sont principalement les gallinacés qui sont sensibles et expriment cliniquement la
maladie (Ganière J.-P. et al., 2008).
De nombreux oiseaux peuvent constituer des sources de la maladie, en étant malades, en
incubation ou convalescent, porteurs sain ou bien vacciné avec un vaccin vivant. Certaines
espèces peuvent constituer de bons réservoirs, comme les psittacidés qui hébergent le virus
plusieurs mois. En Indonésie il a été rapporté une persistance du virus pendant un an dans un
troupeau de 300 canards (Kingston and Dharsana, 1979, cité par Spradbrow, 1999).
24
..
Spradbrow (1999) rapporte que des épizooties saisonnières de Newcastle ont lieu
régulièrement dans plusieurs pays. Mais il suggère que plutôt qu’aux conditions climatiques il
faudrait essayer de les lier à des mouvements saisonniers des poulets ou un changement dans
le volume d’animaux dans les marchés. Il cite en exemple la période de Pâques en Ethiopie. Il
propose d’étudier la corrélation entre la maladie et la saison de culture, durant laquelle les
paysans peuvent avoir besoin de vendre des volailles pour acheter des semences.
Dans les villages avec des élevages de basse-cour, la maladie est le plus souvent
enzootique, avec des épizooties régulières accompagnées d’épisodes cliniques. La plupart des
souches isolées en Afrique sont vélogènes. La survenue de foyers est le plus fréquemment
associée à un stress climatique, ce qui entraîne la saisonnalité de la maladie clinique (Awan et
al., 1994). A l’intérieur d’un village, la circulation du virus pourrait s’auto entretenir : il y a
régulièrement des introductions de nouveaux animaux qui n’ont pas été en contact avec le
virus, ou des animaux qui n’auraient pas été touchés par le précédent passage du virus, à qui
les animaux malades pourraient transmettre le virus (Awan et al., 1994).
Les foyers cliniques sont dus à la corrélation de plusieurs facteurs : l’âge moyen du
troupeau, souvent bas à cause d’un rapide turnover ; l’immunité du troupeau (qui peut être par
exemple renforcée après passage d’une souche lentogène) ; les infections concomitantes
(notamment le parasitisme) ; la saison (selon la saisonnalité connue de la maladie, et le stade
de production des animaux, par exemple plus sensibles en période de ponte) ou bien la
variabilité due à la race (Awan et al., 1994).
L’excrétion virale se fait par les matières fécales et les sécrétions oculo-nasales, mais on
trouve également du virus dans tous les organes des animaux infectés y compris le sang et les
œufs. En élevage intensif c’est la transmission par voie respiratoire qui est responsable de la
transmission extrêmement rapide d’un poulet à l’autre, mais en élevage villageois c’est un
cycle oro-fécal qui prédomine.
La transmission d’un animal à un autre peut se faire directement par contact ou
indirectement par l’intermédiaire de matériel, de nourriture, d’eau ou de personnel souillé.
En effet la résistance du virus, bien qu’il soit enveloppé, est grande : 7 à 8 mois sur les
coquilles d’œufs, 3 mois dans le sol du poulailler, plusieurs mois dans les matières fécales,
ainsi que 11 à 19 jours dans l’eau d’un lac infecté expérimentalement (Center for Food
Security and Public Health, 2008). Dans les pays du sud en zone tropicale sèche, il peut
survivre jusqu’à 8 semaines dans les fèces à 40°C et 3 mois entre 20 et 30°C (Awan et al.,
1994).
Le rôle des marchés d’animaux vivants dans l’introduction de la maladie dans un village
et comme source de volailles infectées est également rappelé par Awan et al. (1994).
II.1.c. Symptômes.
Les symptômes sont très divers et dépendent de plusieurs facteurs : souche virale, espèce
affectée, âge, co infection, stress environnemental ou statut immunitaire.
Les souches sont classées selon les signes cliniques chez les poulets infectés, en 5
pathotypes :
- Des souches viscérotropes ou neurotropes vélogènes, très pathogènes et qui
provoquent une forte mortalité, et des signes intestinaux ou neurologiques et
respiratoires,
- Des souches mésogènes, avec des signes respiratoires et neurologiques mais une
faible mortalité,
25
..
-
Des souches lentogènes, avec des signes respiratoires mineurs voire une forme
subclinique à asymptomatique.
Il faut noter que les symptômes peuvent être extrêmement variés (digestifs, neurologiques,
respiratoires…) et de sévérité variable, pouvant aller d’une forte mortalité soudaine à une
infection cliniquement invisible. La virulence de la maladie est liée à la présence d’acides
aminés basiques sur les résidus 116 et 115, une phénylalanine en 117 et un acide aminé
basique en 113 sur la protéine F2, au site de clivage qui permet à la particule virale de devenir
infectieuse (OIE, 2005). Le virus peut passer d’une faible virulence à une forte virulence
(Westbury, 2001). Il existe en revanche des souches de paramyxovirus du pigeon de type 1
qui possèdent ce site de clivage mais qui ne sont pas virulents chez les poulets (Dortmans et
al., 2009). Il y aura donc d’autres mécanismes impliqués dans la virulence.
La souche la plus fréquemment signalée dans les pays en voie de développement parmi
l’élevage rural est la souche vélogène viscérotrope.
Ainsi le diagnostic de laboratoire est indispensable pour confirmer la maladie.
II.1.d. Diagnostic
Le diagnostic différentiel est assez compliqué vu la diversité des symptômes. Il faut
différencier la maladie de Newcastle notamment de la maladie de Gumboro, la maladie de
Marek, le choléra aviaire, la variole aviaire, la laryngo trachéite infectieuse etc. Mais il faut
surtout penser à l’influenza aviaire, de qui elle est indiscernable sur les plans
épidémiologique, clinique et lésionnel.
Le diagnostic de laboratoire est indispensable à la fois pour confirmer la présence d’un
APMV-1 et pour caractériser la virulence de la souche.
L’identification d’un APMV-1 peut se faire par virologie par inoculation à des œufs de
poule embryonnés de 9 à 11 jours et recherche de l’activité hémagglutinante ou inhibition de
l’hémagglutination. Elle peut également se faire par sérologie (inhibition de
l’hémagglutination, ELISA). Les échantillons peuvent être des écouvillons trachéaux et
cloacaux (voire matières fécales fraiches pour les petits oiseaux) pour la virologie.
Une faible prévalence obtenue par sérologie indique une période inter épidémies ou une
phase précoce de l’infection, alors qu’une forte prévalence indique plutôt une fin d’épidémie
ou juste après une épidémie (Awan et al., 1994).
La RT-PCR peut également être utilisée quand elle est disponible.
La détermination de la virulence se fait principalement par détermination de l’IPIC (Indice
de Pathogénicité Intra Cérébrale). L’IPIC varie de 2,0 (souches hypervirulentes) à 0,0
(souches lentogènes) (OIE, 2005).
II.1.e. Prophylaxie
Comme pour toute maladie contagieuse, la prophylaxie sanitaire est très importante. Elle
est malheureusement souvent difficile à mettre en place dans les pays en développement. Par
exemple en cas de foyers il faudrait détruire tous les animaux infectés ou possiblement
contaminés, ainsi que les œufs. Le coût de ce genre de mesures n’est pas supportable pour
beaucoup de pays, car si l’indemnisation n’est pas suffisante les éleveurs auront tendance à
cacher les foyers. De plus, le réservoir sauvage constant du virus rend l’éradication de la
maladie pratiquement impossible, et renforce l’importance de la vaccination.
26
..
Les mesures de prophylaxie défensive peuvent parfois être simples à prendre, comme la
quarantaine, la destruction correcte des carcasses d’animaux morts ou la séparation de
l’avifaune sauvage. La période d’incubation maximale rencontrée à ce jour est de 25 jours,
c’est pourquoi il est conseillé de respecter une quarantaine de 30 jours (Center for Food
Security and Public Health, 2008).
L’OIE recommande un vide sanitaire de 21 jours après la survenue de la maladie dans un
élevage.
La vaccination reste donc indispensable au contrôle de la maladie. Il existe plusieurs
types de vaccins. Il s’agit de vaccins à virus inactivés (moins pathogènes mais moins
immunogènes et plus chers, ils demandent également une manipulation individuelle de
chaque animal) ou de vaccins vivants atténués (lentogènes comme Hitchner B1, LaSota…
mais aussi parfois mésogènes dans les pays enzootiques). Les vaccins vivants peuvent être
utilisés en aérosol ou dans l’eau de boisson. Des vaccins issus de techniques de biologie
moléculaire (vaccins recombinants…) sont également à l’étude.
La vaccination s’adresse aux jeunes animaux de moins de 3 semaines ainsi qu’aux poules
pondeuses. Le protocole est à adapter en fonction de l’âge des volailles, de l’espèce, du statut
épidémiologique de la zone (enzootie, indemne…), du niveau d’immunité maternelle… (OIE,
2005)
Il existe également des vaccins thermostables vivants qui peuvent être utilisés dans
l’alimentation ou en collyre, utile pour vacciner les poulets des élevages villageois. (OIE,
2005). Au Cameroun, un vaccin thermostable produit localement à partir d’une souche
LaSota, thermostable (stockage 10 jours après la première utilisation à température ambiante
soit en moyenne 34°C) s’est révélé efficace dans la réduction de la mortalité des volailles
villageoises (Awa D.N. et al., 2009). De même, une souche I2 apte à la vaccination,
thermostable, immunogène et avirulente a été développée (Tu, 1998). Ces vaccins ont de plus
l’avantage de se transmettre d’un animal à l’autre.
Nasser et al. (2000) ont montré que le taux de séroconversion après la vaccination n’était
pas toujours indicatif du niveau de protection des animaux. Ainsi la vaccination jouerait
également un rôle au niveau de l’immunité à médiation cellulaire et l’immunité locale contre
l’infection par les virus vélogènes.
II.1.f. Importance de la maladie
On retrouve la maladie sous une forme enzootique en Asie, en Afrique et en Amérique du
Sud (figure 7).
27
..
Figure 7 : Carte de la répartition de la maladie de Newcastle entre juillet et décembre 2008
(WAHIS, OIE)
L’importance de cette maladie est due aux conséquences médicales des formes
virulentes (forte mortalité, chute de production) et à sa forte contagiosité. Elle figure sur la
liste des maladies notifiables de l’OIE. Pour les pays développés on peut donc rajouter
l’impact économique du à l’arrêt des exports en cas d’apparition de la maladie dans le pays.
Dans beaucoup de pays en développement elle est considérée comme la plus
importante des maladies animales touchant les poulets villageois (Spradbrow, 2000 ; Awan et
al., 1994), surtout sous sa forme épizootique dans les petits villages dont les poulets n’ont
jamais rencontré la maladie.
Dans ces pays, les conséquences sont souvent très importantes, puisqu’en plus du rôle de
nourriture ou de « réserve d’argent » joué par les volailles, celles-ci ont souvent un rôle
culturel très important. Les conséquences de la maladie sont donc également très importantes
sur les plans économique et social.
Il faut cependant garder à l’esprit que même si la maladie représente une contrainte
majeure, ce n’est pas le seul facteur limitant, s’ajoutent aussi les déficiences nutritionnelles,
les problèmes climatiques, les autres maladies ou les prédateurs.
II.2.
La maladie de Newcastle en Ethiopie
Il existe très peu de données sur la maladie de Newcastle en Ethiopie, particulièrement des
données de prévalence. Les données disponibles concernent surtout les élevages industriels à
grande échelle, bien que l’élevage villageois représente 99% des animaux (Tadesse et al.,
2005).
Les données de terrain la rapportent comme la maladie la plus importante qui causerait
beaucoup de mortalité chaque année (Zeleke et al., 2005).
II.2.a. Données de prévalence
La maladie de Newcastle semble être en situation enzootique en Ethiopie. Des cas sont
reportés à l’OIE chaque année : 70 notifications de nouveaux foyers en 2005, 84 en 2006, 28
en 2007, 29 en 2008 (WAHIS, OIE). Il est cependant difficile de connaitre la situation exacte,
surtout pour l’élevage villageois. Si dans les fermes industrielles les épisodes de mortalité
massive sont investigués, ce n’est pas le cas dans les villages. Il y a donc une sous déclaration
des cas.
28
..
Ashenafi (2000) rapporte une prévalence de 44% en zone rurale en moyenne dans le
pays.
Tadesse et al. (2005) rapportent une prévalence de 32% dans tout le pays, et plus
particulièrement 38% dans les zones de basse altitude (vallée du Rift), sans pouvoir montrer
que la maladie était plus présente dans une zone agroclimatique particulière (altitudes haute,
moyenne et basse). Il montre ainsi l’exposition forte des animaux au virus, et l’explique par
plusieurs facteurs. Le système d’élevage traditionnel favorise le stress des animaux.
L’infection est favorisée par les mauvaises conditions sanitaires, exposition aux oiseaux
sauvages, les déficiences nutritionnelles, l’absence de vaccination dans les villages, le contact
quasi permanent des volailles d’un même village, tous ces facteurs favorisant la dissémination
particulièrement rapide du virus.
Nasser (1998) a montré que la plupart des souches qui circulaient étaient vélogènes, mais
seule une petite partie de son échantillon provient d’élevages villageois, et les échantillons
n’ont été prélevés que lors d’épisodes cliniques. Cependant les virus vélogènes sont répandus
dans tout le pays.
Pour Zeleke et al. (2005), la prévalence globale dans le pays est de 20%. Ils ont également
trouvé une séroprévalence de 23 % dans les zones sèches (vallée du Rift) et 14% dans les
zones humides de haute altitude au sud (différence non significative). Ils ont eux aussi mis en
évidence la pression virale constante existant en Ethiopie. Ils mettent également en cause le
système d’élevage en liberté qui permet d’entretenir le cycle du virus, ainsi que les contacts
avec les oiseaux sauvages et les marchés d’oiseaux vivants. Ils ont également répertorié les
symptômes cités par les éleveurs lors d’occurrences de la maladie : mortalité soudaine et en
grand nombre, troubles respiratoires (éternuements, bruits respiratoires anormaux,
écoulements nasaux), digestifs (diarrhées verdâtres, jaunâtres ou teintées de sang),
neurologiques (torticolis, incapacité à boire ou à manger), mais aussi dermatologiques
(croûtes autour des yeux) et circulatoires (œdème de la crête et des caroncules, cyanose de la
tête).
Ces auteurs ont ainsi montré la persistance de la maladie à l’état enzootique, une
infection continue où le mode d’élevage entretient la circulation des virus, et cette circulation
est renforcée par les contacts avec les oiseaux sauvages ainsi qu’avec les autres volailles dans
les marchés.
Les auteurs ne sont pas d’accord sur la présence ou non de zone avec une séronégativité.
Il y a une vingtaine d’années, avant la redistribution de l’habitat et le regroupement en
villages (1984-1985), la maladie survenait très préférentiellement au début de la saison des
pluies, soit fin mai à début juin, mais depuis la maladie est devenu un problème tout au long
de l’année, avec un pic au début de la saison des pluies (Tadelle et Ogle, 2001).
La mortalité due à la maladie de Newcastle se situe entre 50 et 100% par an (Sonaya,
1990 cité par Alemu et al., 2008). La sévérité est plus élevée pendant la saison sèche mais la
maladie est plus répandue lors de la saison humide dans les hauts plateaux. Cependant Otim et
al. (2007) n’ont pas trouvé de différence significative dans l’incidence de la maladie entre les
deux périodes en Ouganda.
II.2.b. Connaissance de la maladie par les éleveurs
Les éleveurs éthiopiens connaissent, à 81%, la maladie de Newcastle qu’ils nomment
« fengel » (Tadesse et al., 2005 ; Olive, 2007). Ce nom désignerait plutôt l’ensemble des
maladies aviaires, mais des études spécifiques seraient nécessaires pour le confirmer (Services
29
..
Vétérinaires, Woreda Lome, communication personnelle). Les principaux symptômes qu’ils
rapportent sont la mortalité soudaine et les diarrhées (Olive, 2007).
Si pour la plupart ils connaissent le rôle des animaux malades ainsi que des sécrétions
comme source de la maladie, il n’en est pas de même pour le rôle de l’homme comme
transporteur passif ou les oiseaux sauvages (Olive, 2007).
Les mesures sanitaires ne sont pas forcément appliquées. En cas de foyer, ils sont très peu
à déclarer la maladie aux services vétérinaires (4%), et certains vendent ou échangent les
animaux malades (4%) (Olive, 2007).
II.2.c. Vaccination en Ethiopie
Les volailles des élevages commerciaux sont régulièrement vaccinés avec les souches
Hitchner B1 et La Sota produits par le National Veterinary Institute. En revanche la
vaccination pose problème dans les élevages villageois, car elle demanderait une
manipulation individuelle des animaux, ainsi qu’une chaine du froid pour conserver le vaccin.
Des études ont été menées pour l’utilisation d’un vaccin thermostable à partir de la souche
I2, en utilisant du sorgho ou de l’orge comme vecteur. Ce vaccin protègerait aussi bien que La
Sota ou HB1. La protection semble être maximale 3 semaines après la vaccination.
L’instillation oculaire et l’utilisation du sorgho et de l’orge blanchis comme vecteurs se sont
révélées efficaces face à l’infection expérimentale avec un virus vélogène. Dans le cas
d’utilisation par voie orale, le mélange doit cependant être réalisé juste avant l’administration.
La vaccination orale à l’aide d’un vaccin thermostable et produit localement, à moindre coût,
est donc possible en Ethiopie (Nasser et al., 2000). D’après les tests de cette étude elle
demanderait en revanche deux administrations pour permettre l’augmentation du taux
d’anticorps.
La meilleure voie d’administration est la voire oculaire, pour les virus La Sota et HB1
adjuvés (en termes d’efficacité et de rapport qualité prix), avec 2 administrations à 3 semaines
d’intervalle (Degefa et al., 2004).
Les vaccins sont produits localement au National Veterinary Institute, ce qui permet de
réduire les couts de production. Reste à connaitre la perception et l’acceptabilité de la
vaccination par les éleveurs villageois.
Le prix de 100 doses de vaccins B1 ou La Sota produits localement a été estimé à 0,44%
du prix d’un poulet adulte, ce qui fait que la vaccination reviendrait à 1,28% du revenu
mensuel (FAO, 1998). Le coût ne semble donc pas être un frein à la vaccination. La
thermostabilité d’un vaccin comme I2 pourrait le rendre accessible à tous.
II.3.
L’influenza aviaire et la situation en Ethiopie
La maladie de Newcastle a été utilisée comme modèle de l’influenza aviaire, car les deux
maladies sont très proches sur les plans épidémiologique, clinique et lésionnel, et
indiscernable sans examen complémentaire le plus souvent. Ainsi les caractéristiques
principales de l’influenza aviaire sont décrites, afin de justifier le choix de la maladie de
Newcastle comme modèle, l’Ethiopie étant officiellement indemne d’influenza aviaire.
II.3.a Présentation de l’influenza aviaire
L’influenza aviaire est causée par un Orthomyxoviridae du genre Influenza de type A. Les
virus de cette famille sont caractérisés par leurs protéines de surface : hémagglutinine (H) et
neuraminidase (N) ce qui permet une dénomination sous la forme HxNx. Leur génome est
30
..
constitué de 8 fragments d’ARN. C’est l’hémagglutinine qui permet l’entrée dans la cellule
grâce à un peptide fusogène qui apparait après clivage. Elle détermine donc le tropisme
d’espèce et de tissus. Les mutations sur le site de clivage peuvent changer la pathogénicité en
changeant le tropisme.
La variabilité est due aux glissements antigéniques (au sein d’un même sous-type) et aux
réassortiments (entre sous-types, qui aboutissent à la création d’un nouveau sous-type).
Les virus sont résistants au pH acide, ce qui leur permet de réaliser un cycle orofécal chez
les volailles. Il est en revanche sensible à la plupart des désinfectants habituels et à la chaleur
(détruit à 56°C pendant 30 min). Ils sont résistants quelques semaines à quelques jours dans
les fientes (7 jours à 20°C) ainsi que quelques jours dans l’eau contaminée, par l’intermédiaire
de l’avifaune sauvage (Ganière et al., 2008).
On distingue deux formes : l’influenza aviaire faiblement pathogène (IAFP) et l’influenza
aviaire hautement pathogène (IAHP).
Les IAHP sont des virus de type H5 ou H7 avec une séquence spécifique d’acides aminés
basiques sur le site de clivage de l’hémagglutinine ou des virus possédant un IPIV (Indice de
Pathogénicité Intra Veineuse) supérieur à 1,2 ou entrainant une mortalité d’au moins 75%
chez des poulets âgés de 4 à 8 semaines infectés par voie intra veineuse. Ces sous-types ont la
capacité d’évoluer facilement de la forme FP (Faiblement pathogène) à la forme HP
(hautement pathogène) (OIE, 2009).
Ce virus touche toutes les espèces aviaires mais le plus souvent elles sont peu sensibles
sauf les espèces domestiques. Certains mammifères peuvent également être réceptifs (homme,
porcs) mais n’ont la plupart du temps pas de signes cliniques.
Depuis 2003 une panzootie d’IAHP due à un virus H5N1 s’est répandue sur tous les
continents, par la voie des oiseaux sauvages (Fouchier et Munster, 2009) ou par le commerce
principalement illégal (van den Berg, 2009) car le plus souvent des mesures sanitaires sont
prises, comme l’importation en provenance de pays ayant déclaré des foyers.
L’importance économique (mortalité allant jusqu’à 90%, coût des plans de lutte) et
sanitaire (zoonose) en font une maladie très prise en compte par la plupart des Etats.
Il existe beaucoup de formes cliniques, aiguës, subaiguës, frustes ou asymptomatiques.
Les principaux symptômes cliniques de l’IAHP sont :
- Un abattement sévère,
- Une chute de ponte drastique voire un arrêt total de la ponte,
- Un œdème facial avec la crête enflée et cyanosée, des hémorragies,
- Des pétéchies hémorragiques sur les membranes internes,
- Des morts subites.
Les symptômes et les lésions sont indiscernables de celles de la maladie de Newcastle.
Des puces à ADN ont été développées pour permettre le diagnostic à la fois de l’IA et de
la maladie de Newcastle. Elles permettent même le diagnostic des pathotypes de la maladie de
Newcastle et des sous types H5 ou H7 de l’influenza aviaire simultanément. La méthode
possède une bonne sensibilité et spécificité, et est rapide et économique (Wang et al., 2008).
Il existe des vaccins qui sont cependant le plus souvent interdits en pays indemnes. Il est
possible (et préférable) d’utiliser des vaccins inactivés ou recombinants exprimant les
antigènes de surface du virus influenza concerné. Il est également préférable d’utiliser des
vaccins utilisant la stratégie DIVA (Differenciating Infected from Vaccinated Animals), qui
utilise la même hémagglutinine (pas de protection croisée) mais une neuraminidase différente
(on peut alors faire la différence en cherchant les anticorps anti neuraminidase). Des
31
..
chercheurs (Schröer et al., 2009 ; Nayak et al., 2009) ont montré l’efficacité d’un vaccin à
partir du virus de la maladie de Newcastle recombinant qui exprime l’antigène H5 ou H7 (pas
de protection croisée et antigène responsable de l’immunogénicité), et confère ainsi une
protection à la fois contre les deux virus (infection expérimentale par Newcastle par voie intra
musculaire et IAHP H5 ou H7 par voie oculonasale) et permet une différenciation entre les
animaux vaccinés et infectés.
II.3.b Pertinence de l’utilisation de la maladie de Newcastle comme modèle
La maladie de Newcastle est utilisée dans ce projet comme modèle de la grippe aviaire
puisqu’elle est enzootique en Ethiopie et que la grippe aviaire y est officiellement absente.
Les caractéristiques de la grippe aviaire sont très proches de celles de la maladie de
Newcastle. On distingue une forme faiblement pathogène et une forme hautement pathogène,
les symptômes et les lésions sont les mêmes ce qui rend les deux maladies indiscernables pour
les éleveurs, et l’épidémiologie des maladies est également la même.
C’est pourquoi, dans le cadre de notre étude, la maladie de Newcastle paraît être un
modèle adapté, et également plus proche des préoccupations des éleveurs locaux.
II.3.c L’Ethiopie et l’influenza aviaire
L’Ethiopie est officiellement indemne d’influenza aviaire hautement pathogène H5N1.
Des recherches effectuées sur l’avifaune sauvage en 2006 ont montré la présence de H8N4
(Alemu et al., 2008). Cependant, elle constitue un pays à risque à cause du grand nombre de
volailles élevées, du niveau de biosécurité généralement très bas et du grand nombre
d’oiseaux migrateurs présents dans le pays à certaines saisons (FAO, 2006). En effet, un
grand nombre d’oiseaux d’espèces connues pour transporter le virus viennent chaque année
en Ethiopie, des charadriiformes et des ansériformes. Il n’y a pas non plus de contrôle des
mouvements, et un grand nombre de mouvements illégaux ont lieux aux frontières avec le
Soudan, le Kenya et Djibouti.
Les conséquences en cas d’introduction et d’expansion de la maladie seraient
importantes. En effet, aux conséquences de la maladie de Newcastle de perte d’animaux, perte
de revenus s’ajouteraient celle d’une zoonose, d’autant plus que le mode d’élevage des
animaux font qu’ils sont très proches des humains. En 2006 a eu lieu une fausse alerte, un
élevage a été suspecté, et suite à une réaction de panique de la population, le prix sur les
marchés a diminué de 50 à 60% en pleine période de Pâques, là où le prix augmente
habituellement.
De ce fait, la question est prise au sérieuses et quelques études d’évaluation des
risques ont été menées.
Ainsi un rapport de la FAO (2006) a montré que la probabilité que les oiseaux
sauvages résidents en Ethiopie soit infectés par le virus H5N1 hautement pathogène par
l’intermédiaire des oiseaux migrateurs et que la maladie devienne enzootique dans les sites de
regroupement éthiopiens est considérée comme faible. La méthode utilisée est la méthode
Zepeda, dans cette échelle un risque faible indique que la probabilité de survenue de
l’événement est peu élevée mais possible dans certaines circonstances. L’estimation globale
du risque que le système d’élevage de basse-cour soit infecté par le virus H5N1 hautement
pathogène par conséquence de l’infection des oiseaux migrateurs est nulle à faible. Cette
basse probabilité est renforcée par l’absence d’élevage d’avifaune aquatique (principalement
de canard). Ils ont également montré que le risque d’introduction du virus H5N1 hautement
32
..
pathogène par l’importation de poussins d’un jour était faible (mais cette estimation possède
une incertitude élevée).
Face à ces risques non nuls auxquels s’ajoute le commerce illégal, des stratégies de
contrôle et de prévention ont été mises en place. L’Avian Influenza Prevention and Control
Policy a été élaboré par le MoARD (Ministry of Agriculture and Rural Development) en
collaboration avec la FAO. Il prévoit une action sur :
- La biosécurité dans les élevages,
- Le contrôle des mouvements et la restriction de l’accès au marché en cas de foyer,
- La surveillance et le diagnostic,
- L’élimination des carcasses et du matériel potentiellement infectieux,
- La vaccination et les mesures de compensation.
Des campagnes d’information sont également prévues.
II.4.
Rôle des marchés dans la transmission des maladies aviaires
Plusieurs études ont démontré que les oiseaux vivants étaient la principale source de
la maladie et le moyen d’introduction dans les villages. Les marchés d’oiseaux vivants
représentent donc une source importante d’oiseaux infectés (Otim et al., 2007 ; Nguyen, 1992
cité par Awan et al., 1994). La circulation de virus d’influenza aviaire a également été mise en
évidence dans les marchés au Vietnam. Différents sous-types circulaient chez des canards et
des oies sains. En 1997 à Hong Kong on retrouvait ensemble plusieurs espèces d’oiseaux
aquatiques et terrestres dans les marchés, ce qui crée un environnement idéal pour un
réassortiment de virus d’espèces différentes, voire la formation de souches capables d’infecter
les humains (Nguyen et al., 2005).
Or les éleveurs éthiopiens achètent 71 % de leurs volailles pour constituer le stock de
départ ou le remplacer. En revanche ils choisissent le lieu soit en fonction de leurs
connaissances soit en allant dans un marché sans épisode récent de maladie dans les lieux
d’où proviennent les animaux (Tadelle et al., 2003).
La majorité des ventes de poulets et d’œufs en Ethiopie se fait au moment des fêtes
traditionnelles et religieuses, ainsi qu’au début de la période des foyers de maladie pour
anticiper les pertes économiques. Enfin, ponctuellement, les éleveurs vendent en cas de besoin
d’argent pour des petites dépenses quotidiennes (Tadelle et Ogle, 2003). Ces périodes
constitueraient donc des périodes à risque pour la transmission des maladies aviaires.
Les marchés joueraient donc un rôle important dans la transmission de la maladie de
Newcastle, ce qui justifie cette étude.
III. La méthode d’analyse des réseaux sociaux
III.1.
Principes généraux
Beaucoup d’études ont permis de mettre en évidence le rôle des mouvements d’animaux
ou le comportement à risque de certains individus comme facteur de risque de la transmission
de maladies, par des calculs statistiques classiques. Ils étaient considérés comme des facteurs
33
..
de risque individuels ; liés au comportement individuel. Les techniques épidémiologiques
classiques s’intéressaient au risque individuel d’être infecté par une maladie, mais pas à
l’influence des contacts ou des liens d’un individu avec d’autres sur la diffusion de la maladie.
La méthode d’analyse des réseaux sociaux a été empruntée à la sociologie. Elle est
fondée sur la théorie des graphes en mathématiques, ce qui lui donne des bases théoriques
utilisables pour l’interprétation. Historiquement, la méthode a été utilisée pour l’étude des
maladies sexuellement transmissibles pour la première fois en épidémiologie. Elle part de
l’hypothèse selon laquelle le réseau de contact a une influence plus grande que le
comportement personnel sur la diffusion de la maladie (Perisse et Nery, 2007).
Un réseau social consiste en un ensemble d’individus ou de groupes qui forment des
nœuds, connectés par des liens qui représentent un certain type de relation (amitié par
exemple) ou d’interaction (sexuelle par exemple). L’analyse de ce réseau permet ensuite de
dégager certaines caractéristiques de propagation par exemple d’une rumeur, d’une
information, ou dans notre cas d’une maladie donnée (Perisse et Nery, 2007). Ces réseaux
peuvent ensuite servir pour déterminer des individus à risque, des acteurs clés, ainsi que pour
de la modélisation de type compartimentale, « SIR » (Susceptible – Infectious –Recovered)
(Chrisley et al., 2005).
Il est possible de donner un sens au lien : on a alors un graphe dirigé (par exemple
mouvement d’animaux de A vers B). On peut également leur attribuer une valeur, un poids
(par exemple flux d’animaux).
III.2.
Utilisation en épidémiologie
Le premier exemple historiquement d’utilisation du SNA (Social Network Analysis) a
été avec les maladies sexuellement transmissibles. En 1985, Klovdahl a utilisé cette
méthode pour décrire un foyer, et a ainsi apporté des arguments en faveur de la théorie d’un
agent infectieux à l’origine du SIDA. La méthode a notamment montré l’importance dans
l’épidémiologie de ces maladies des individus qui font le lien entre les individus du cœur (qui
maintiennent la maladie) et les individus de la périphérie (avec une prévalence plus faible)
(Perisse et Nery, 2007).
La méthode est aussi utilisée en épidémiologie animale depuis quelques années.
En 2005, Webb l’a utilisée afin de déterminer le rôle des concours agricoles dans la
transmission des maladies ovines. Il a ainsi pu montrer qu’une maladie qui arriverait tôt dans
la saison aurait de grandes chances d’atteindre tous les participants. Il a ainsi justifié les
mesures sévères de biosécurité mises en œuvre au Royaume-Uni.
Kao et al. (2006) ont étudié les mouvements de bétail en Grande Bretagne pour
estimer le risque d’une grande épidémie de fièvre aphteuse, et ont pu donner des conseils pour
la surveillance ciblée et le contrôle, qui seraient efficaces pour la diminution de ce risque.
Ortiz Pelaez et al. (2006) ont eux aussi travaillé sur la fièvre aphteuse en Grande
Bretagne. Ils ont utilisé les données des mouvements de 2001 au début de l’épidémie de fièvre
aphteuse. Ils ont pu classer les acteurs de la filière en 3 groupes différents qui auraient conduit
à trois tailles d’épizooties différentes. Ils ont ainsi pu justifier l’intérêt du bannissement total
des mouvements en cas de foyer de fièvre aphteuse. Ils ont également pu identifier des fermes
34
..
« pivots » sur lesquelles la surveillance devrait être ciblée en cas de foyer. Si la méthode
qu’ils ont utilisée pouvait être actualisée en temps réelle, elle permettrait une optimisation de
la surveillance.
Bigras-Poulin et al. (2006) ont eux aussi utilisé les mouvements du bétail au
Danemark, afin de récupérer des donnée sur la transmission du pathogène et la diffusion de la
maladie. Ils font une étude du réseau à quatre niveaux : animal individuel, mouvement des
animaux entre 2 lieux, réseau spécifique de lieu et réseau de la filière entière. Ils ont pu mettre
en évidence le rôle important des marchés d’animaux vivants avec une grande rotation des
animaux, ainsi que quelques fermes avec un transit important. Le réseau ainsi fabriqué est très
complexe et rend compte de l’hétérogénéité dont il est nécessaire de tenir compte lors de
simulations et de modélisations.
Il est également possible d’associer la méthode SNA avec d’autres.
Par exemple Wylie a ajouté une composante géographique, pour situer les individus
du réseau les uns par rapport aux autres, et voir si les individus les plus connectés étaient
également les plus proches (Perisse et Nery, 2007).
Dans une autre étude il a associé les données SNA avec des données de biologie
moléculaire, encore une fois pour comparer les clusters moléculaires avec les clusters
géographiques et ceux du réseau (Perisse et Nery, 2007).
Christley et al. (2005) ont montré l’importance des individus à forte centralité en
couplant les réseaux avec une modélisation de type SIR, pour modéliser la diffusion des
maladies (vitesse, étendue) dans le réseau. Natale et al. (2009) l’ont couplé avec une modèle
de métapopulation afin de simuler des épidémies et montrer l’importance de la structure du
réseau des mouvements commerciaux de bétail sur la taille et la dynamique d’une épidémie.
III.3.
Quelques indicateurs
La théorie des graphes sur laquelle est fondée la méthode SNA permet de calculer une
grande quantité d’indices et de paramètres, qui vont nous permettre de qualifier le réseau et de
classer les nœuds selon leur importance.
Il existe différents types de paramètres que l’on peut calculer à partir du réseau.
III.3.a. Paramètres à l’échelle du réseau
La première catégorie rassemble les paramètres à l’échelle du réseau. Ils s’appliquent à
l’ensemble des nœuds et liens, et permettent par exemple d’avoir une idée sur la manière dont
la structure du réseau influence la propagation de la maladie, des informations… (Izquierdo,
2006).
Exemples de paramètres : taille, densité…
III.3.b. Paramètres de distance sociale
Ces paramètres permettent de s’intéresser aux voisins, mais aussi aux connections des
voisins, donc les connections indirectes du nœud auquel on s’intéresse. On cherche à savoir
à quel point un individu est éloigné de tous les individus du réseau. Pour cela on va calculer le
35
..
nombre de liens qui le sépare de tous les autres acteurs (c’est la distance en termes de distance
sociale). Suivant les manières de calculer cette distance on obtient différents paramètres.
Exemples de paramètres : chemin de type 1 (walk), cycle, chemin de type 2 (path)…
III.3.c. Paramètres de connexion et connectivité
Ce sont des paramètres qui reflètent la capacité d’un nœud à atteindre les autres en
suivant les liens du réseau. Elle nous renseigne sur le fait que les nœuds sont connectés ou
non, peu importe la longueur du chemin à emprunter.
Un réseau est dit connecté si à partir de chaque nœud on peut atteindre tous les autres. Un
« component » est le plus grand ensemble de nœuds connectés.
Exemple de paramètres : accessibilité (reachability) …
III.3.d. Paramètres de centralité
Ces paramètres indiquent si un nœud occupe une place importante, centrale dans le réseau.
Elle mesure son importance structurelle. Ce sont des paramètres très utilisés en
épidémiologie pour détecter les individus / nœuds pivots, ou acteurs clés.
Exemple de paramètres : degré, « betweenness » (relation d’intermédiaire), « closeness » ou
proximité…
Il existe encore beaucoup de types de paramètres, mais ceux-là sont les plus
fréquemment rencontrés.
IV. Le contexte de l’étude
IV.1.
La zone d’étude
La région d’étude choisie pour le projet GRIPAVI est située dans les régions Oromia
et SNNP. Cette région correspond à la région des lacs de la vallée du Rift. Elle est
représentée sur la figure 8.
L’étude s’est plus particulièrement déroulée dans la région Oromia, zone East
Shewa. Cette zone a été choisie à la fois pour la présence de sites de reproduction d’oiseaux
migrateurs, la présence des trois fermes commerciales à grande échelle à Debre Zeit, des
fermes gouvernementales et de nombreux élevages villageois. On trouve dans la région
Oromia 12,6 millions de volailles dont 95,08% de volailles indigènes, 4,32% de métisses et
0,60% de races exotiques (Alemu et al., 2008). Elle présente donc un intérêt épidémiologique.
36
..
Figure 8 : Carte de la région des lacs de la Vallée du Rift, zone d’étude
La zone d’étude se situe le long de la route menant à Addis Abeba, et comprenait 29
marchés entre Akaki au nord et Bulbula au sud.
IV.2.
Le projet GRIPAVI
IV.2.a. Présentation du projet
Le projet GRIPAVI (Ecologie et épidémiologie de la grippe aviaire dans les pays
du sud) a commencé en 2006 suite au besoin d’approfondir les connaissances sur la grippe
aviaire, en matière de transmission, d’évolution génétique et d’épidémiologie. Il est financé
par des Fonds de Solidarité Prioritaires (FSP) du Ministère des Affaires Etrangères et sa mise
en œuvre a été confiée au CIRAD, pour une durée de 3 ans. Les pays partenaires sont
l’Afrique du Sud, l’Ethiopie, Madagascar, le Mali, la Mauritanie, le Vietnam et le Zimbabwe.
Ces pays ont été choisis pour représenter 6 écosystèmes susceptibles de jouer des rôles variés
dans l’entretien et la dissémination de l’influenza aviaire et de la maladie de Newcastle :
- le Banc d’Arguin (Mauritanie), biotope et zone d’hivernage et de passage de millions
d’oiseaux marins et limicoles endémiques d’Afrique ou nicheurs d’origine paléarctique1,
- au Mali, le delta intérieur du Niger est une zone d’hivernage d’espèces africaines et
paléarctiques. Elles sont l’objet d’une chasse traditionnelle qui alimente une filière
commerciale active. La disponibilité d’eau de surface dans une région globalement aride attire
agriculteurs et éleveurs et entraîne des mouvements commerciaux de toutes sortes,
- la Vallée du Rift éthiopienne, abritant des systèmes d’élevage aviaires originaux en
Afrique continentale ainsi qu’une aviculture moderne. Les lacs de la vallée hébergent des
espèces endémiques, des migrateurs africains et d’origine paléarctique,
37
..
- Les grandes réserves de faune sauvage d’Afrique australe abritent de nombreuses
espèces d’oiseaux endémiques et migratrices. Les abords des parcs sont peuplés en animaux
domestiques, et les interactions sanitaires entre animaux sauvages et domestiques font l’objet
d’une grande attention par les services vétérinaires, centres de recherche et universités des
pays concernés (tuberculose, fièvre aphteuse,…),
- Les hauts plateaux de Madagascar présentent de fortes similitudes avec le sud-est
asiatique : grandes surfaces en rizières, importance de l’élevage des oies et canards, aviculture
moderne autour d’Antananarivo. Des espèces migratrices relient l’île au continent africain et à
la zone paléarctique, voire indo-malaise,
- Les deltas du Fleuve Rouge et du Mékong, au Vietnam, très peuplés et sièges d’une
aviculture villageoise développée (oies, canards, poulets) en relation avec la riziculture. Des
unités avicoles modernes remplacent progressivement les petits producteurs villageois, et la
politique de vaccination de masse contre l’influenza aviaire rend la situation épidémiologique
complexe.
Le projet comporte deux composantes de recherche :
- Ecologie et épidémiologie. Ce volet vise à comprendre comment les virus de
l’Influenza Aviaire et de la Maladie de Newcastle sont introduits et se maintiennent
chez les oiseaux sauvages et domestiques, et passent des uns aux autres. La
compréhension de ce phénomène a des conséquences directes sur la conception et
l’organisation de la surveillance et du contrôle de ces maladies : existence ou non d’un
cycle sauvage H5N1, risque de dissémination de l’Afrique vers l’Europe, etc. Cette
composante apporte des connaissances,
- Analyse du risque d’occurrence et de dissémination. Ce volet s’appuie sur la
description des filières avicoles et des mouvements commerciaux, et l’analyse des
éventuelles méthodes de contrôle. Sur ces bases, des modèles d’analyse du risque
d’occurrence et de dissémination de l’influenza aviaire sont développés. Ils seront
ensuite utilisés pour évaluer les méthodes de surveillance et de contrôle existantes et
proposer des stratégies alternatives. Cette composante apporte des outils d’aide à la
décision.
Et deux composantes transversales :
- Systèmes d’information et communication. Cette composante doit permettre
d’élaborer un système d’information intégré, de mettre en place une stratégie de
communication, d’organiser un cycle de colloques,
- Management et formation. Cette composante est axée sur la construction de
compétences au Sud et de la mise en place d’une dynamique de mutualisation de ces
compétences.
Ainsi le projet bénéficiera aux petits producteurs des pays du sud, à la population en
générale car il s’agit d’une zoonose, aux organismes de recherche à la fois dans les pays du
sud et dans les pays développés.
IV.2.b. Le projet en Ethiopie
L’Ethiopie a été choisie pour son mélange d’élevages traditionnels et modernes, dans une
zone où beaucoup d’oiseaux migrateurs circulent. De plus, même si le pays est officiellement
indemne d’IAHP, il est encadré de deux pays ayant déclaré des cas, le Soudan et Djibouti. Les
partenaires en Ethiopie sont le NAHDIC, l’ILRI et le Ministère de l’Agriculture et du
38
..
Développement Rural (MoARD), ainsi que l’université de Pretoria pour l’encadrement de la
thèse.
Les activités réalisées en Ethiopie sont de trois types :
- Ecologie et épidémiologie de l’influenza aviaire et de la maladie de Newcastle : il
s’agit de la détermination de prévalences et de facteurs de risques au niveau des
marchés et des villages de la zone d’étude. Cette activité doit permettre d’estimer la
prévalence de la maladie de Newcastle au niveau villageois et sur les marchés de
volailles, d’identifier des facteurs de risque à l’échelle du village et de l’élevage,
d’identifier des déterminants temporels et géographiques influençant l’incidence de la
maladie et d’identifier les rôles des marchés de volailles dans la diffusion des virus de
la maladie de Newcastle et développement de modèles de diffusion inter village,
- Appréciation des risques pour l’introduction de l’influenza aviaire à partir des
oiseaux sauvages, ainsi que pour la dissémination par la distribution de volailles
exotiques ou par les échanges commerciaux. En 2007 en étude préliminaire Olive a
déterminé le risque de diffusion des maladies hautement pathogènes par les circuits
commerciaux. En 2008 Claret a évalué le risque de diffusion des virus par le biais des
programmes de distribution de volailles exotiques. L’étude réalisée en 2006 sur les
risques liés aux importations et aux oiseaux sauvages dans l’introduction du virus
IAHP H5N1 en Ethiopie : identification des voies d’introduction de la grippe avaire
par les flux d’importation de poussin d’un jour et par les voies migratoires (FAO,
2006) peut aussi être classée dans cette activité,
- Modélisation de la circulation virale et optimisation de la surveillance :
modélisations et évaluation du système de surveillance éthiopien.
IV.2.c. Les travaux réalisés
 Olive, 2007
Cette étude préliminaire a permis de décrire précisément le commerce de volailles en
Ethiopie et la distribution des poulets exotiques.
Après avoir étudié le fonctionnement de la filière, les mécanismes d’introduction et de
dissémination potentiels ont été décrits et sont présentés sur la figure 9.
Figure 9 : Voies d’introduction et de dissémination de H5N1 en Ethiopie, Olive, 2007
39
..
Ses études de terrain ont également confirmé que les périodes de fêtes correspondent à
un maximum dans la consommation et la vente des poulets. Pour 37% des éleveurs interrogés,
la maladie de Newcastle correspond à la principale cause de mortalité, suivi par les
prédateurs, et 81% des éleveurs connaissent la maladie et ils l’associent majoritairement à une
forte mortalité ou de la diarrhée. Ils sont en revanche peu conscients du rôle de l’homme
comme vecteur mécanique ou du rôle des autres espèces dans la transmission de la maladie.
De plus d’après cette étude seuls 31% des éleveurs déclarent respecter une quarantaine à
l’achat de nouveaux animaux.
Une typologie des marchés a été réalisée et est présentée en annexe 4. La filière
commerciale et ses acteurs a également été décrite, comme montré sur la figure 10. On voit
ainsi que la chaine commerciale se compose d’une multitude d’acteurs et d’intermédiaires
potentiels entre les consommateurs et les éleveurs.
Figure 10 : La filière volaille et ses acteurs (Olive, 2007)
Cet auteur a également montré que la probabilité d’introduction d’au moins un poulet
infecté sur un marché par les éleveurs est estimée à 71% en moyenne, et notamment l’effet de
la vaccination sur cette probabilité : en utilisant un taux de vaccination entre 0.2% et 5% qui
se rapproche de ce qui est effectivement pratiqué sur le terrain, la probabilité d’introduction
d’au moins un poulet infecté sur le marché reste à 70% en moyenne. Il faudrait selon ses
estimations, pratiquer une vaccination de 50% des animaux pour voir la probabilité
d’introduction descendre en moyenne à 51% et 75% de vaccination pour une probabilité
d’introduction de 33% en moyenne.
 Claret Viros, 2008
En 2008 Claret Viros a étudié le risque de diffusion des pestes aviaires par la distribution
gouvernementale de volailles. Le schéma de l’organisation de cette distribution est présenté
sur la figure 11.
40
..
Figure 11 : Organisation de la distribution de volailles exotiques provenant des fermes
gouvernementales (Claret Viros, d’après Olive, 2007)
La distribution est gérée par les bureaux de l’agriculture de la woreda. La distribution
passe par les fonctionnaires de l’Etat des différentes échelles, jusqu’aux agents de
développement, les plus proches des éleveurs. Ce système peut potentiellement diffuser les
maladies en même temps que les oiseaux, c’est pourquoi cette étude de risque a été réalisée.
Elle montre que la probabilité d’introduire au moins un poulet infecté, que ce soit pour
l’influenza aviaire ou la maladie de Newcastle, avec infection à la ferme gouvernementale ou
pendant le trajet, est très élevée, proche de 100%.
Cette étude met en évidence le rôle de la quarantaine au niveau de la ferme villageoise
comme seul paramètre de protection pour l’influenza aviaire et comme le plus influent, devant
la vaccination, pour la maladie de Newcastle. Elle a estimé qu’il faut 99% des fermiers qui
pratiquent la quarantaine pour que la probabilité moyenne d’introduction d’au moins un
poulet infecté tombe à 50%. Pour la maladie de Newcastle, si 95% éleveurs pratiquent à la
fois la vaccination et l’isolement, on tombe à une probabilité de 19%.
41
..
42
..
DEUXIEME PARTIE : CONTRIBUTION PERSONNELLE
Cette nouvelle étape du projet va nous permettre d’utiliser la méthode d’analyse des
réseaux sociaux afin de déterminer le rôle des marchés dans la diffusion des pestes aviaires.
I.
I.1.
Matériels et méthodes
Les enquêtes réalisées
I.1.a Les questionnaires utilisés
Pour l’étude que nous avons réalisée, trois questionnaires ont été utilisés : un
questionnaire pour les marchands sur les marchés, un pour les éleveurs sur les marchés, et un
pour les éleveurs dans les villages. Un de ces questionnaires est présenté en annexe 5.
Ces trois questionnaires comportent des questions sur les lieux et dates d’achat et de
vente de volailles et d’œufs. Les données portent sur le jour de l’interview mais aussi sur leurs
pratiques habituelles au cours de l’année. Ils contiennent également des questions sur la
biosécurité. Sur le conseil d’un technicien éthiopien, nous avons rajouté une question sur les
maladies rencontrées pour le questionnaire des villages. Il était en effet difficile de faire
comprendre aux éleveurs que l’on travaillait sur les maladies des poules sans parler de
maladies mais uniquement de leurs achats et ventes sans éveiller leur méfiance.
I.1.b. Déroulement des enquêtes
Les questionnaires ont été testés sur le terrain la première semaine, au marché de
Debre Zeit et dans un village proche, deux fois pour chaque questionnaire.
Lors de l’étude, le questionnaire, en anglais, était traduit en amharique par un premier
traducteur, et parfois en oromifa par un deuxième traducteur lorsque l’interrogé ne parlait pas
amharique. Tous les questionnaires ont été posés par le même enquêteur, dans chaque marché
et chaque village, mais l’équipe de traducteurs changeait chaque mois.
Au total, 63 marchands ont été interrogés, ainsi que 287 fermiers dans les marchés
et 306 dans les villages.
I.2.
La zone d’étude
La zone d’étude choisie initialement pour la construction du réseau était la zone
comprise entre Debre Zeit et Ziway. Cette zone a été choisie en accord avec les études
réalisées précédemment, qui se déroulaient dans la zone East Shewa. En effet, cette zone
comprend un grand nombre de volailles, y compris les 3 fermes commerciales du pays, des
fermes gouvernementales et beaucoup d’élevages villageois ainsi que de marchés. Elle est
située sur la route de la vallée du Rift, qui est un grand axe de circulation, ainsi qu’une des
routes d’approvisionnement des marchés de la capitale.
La zone d’étude ainsi définie devait comporter 5 woredas : Adaa, Lome, Bora, Dugda
et Adami Tulu Jido Kombolcha (dans sa partie nord jusqu’à Ziway). Nous avons décidé d’y
ajouter la partie sud d’Adami Tulu, la woreda Liben (qui était auparavant fusionnée avec
Adaa et qui était donc dans l’étude de 2007 (MM Olive), et la woreda Akaki, qui est sur la
route d’Addis Abeba, et dont les marchands s’approvisionnent dans la zone d’étude. Ces deux
woredas ont été rajoutées en se basant sur leur intérêt épidémiologique, et sur de nombreuses
citations lors des interviews. Elle est présentée sur la figure 8 ainsi qu’en annexe 6.
43
..
I.3.
Calendrier
Le calendrier de l’étude est présenté dans le tableau I. Le travail de terrain a duré en
tout 14 semaines.
Tableau 2 : Calendrier de l’étude
Dates
Décembre 2008 – mars 2009
15-30 mars
30 mars – 5 juin
5 – 22 juin
22 juin – 20 juillet
20 – 31 juillet
1-31 aout
I.4.
Etape de l’étude
Etude
bibliographique
et
préparation du travail de terrain
Rencontre
des
différents
partenaires,
test
des
questionnaires
Première partie de l’étude de
terrain
Etude
bibliographique,
rédaction du rapport
Deuxième partie de l’étude de
terrain
Etude
bibliographique,
rédaction du rapport, comptesrendus
aux
partenaires
éthiopiens
Traitement et analyse des
données, rédaction du rapport
Lieu
Montpellier, France
Addis Abeba puis Debre Zeit,
Ethiopie
Région Oromia, zone
Shewa, Ethiopie
Addis Abeba, Ethiopie
Régions Oromia et
Ethiopie
Addis Abeba, Ethiopie
East
SNNP,
Montpellier, France
Echantillonnage
I.4.a. Echantillonnage boule de neige ou « Snowball »
Les marchés et les villages de cette étude ont été sélectionnés par la méthode
« snowball ». Poupart et al. (1997), la définissent comme ceci : « grâce à un premier
informateur ou à une personne-ressource, le chercheur trouve l'accès au prochain, procédant
ainsi par contacts successifs ». Comme son nom l’indique, un premier marché est sélectionné,
et les interviews réalisées nous mènent vers d’autres marchés et villages qui sont inclus dans
l’étude. Ces villages et marchés nous mènent ensuite vers d’autres villages et marchés.
Les premiers acteurs sélectionnés répondent aux questions et identifient d’autres
acteurs avec qui ils ont un lien de nature spécifique. Ils constituent la zone de « premier
ordre » du réseau. On sélectionne ensuite si possible les acteurs de cette zone pour les
interroger à leur tour. On obtient ainsi la constitution de la zone de « deuxième ordre ». On
continue ensuite à échantillonner zone par zone (Wasserman et Faust, 1994).
On ne sélectionne les lieux que s’ils se trouvent à l’intérieur de la zone d’étude définie
auparavant.
Pour assurer une bonne représentativité, il faudrait tirer au sort le premier marché ou
village du réseau. En effet, le réseau peut varier en fonction du temps. Cependant, pour des
raisons pratiques et à cause du fait que nous ne possédions pas la liste exhaustive des marchés
de la zone d’étude, nous avons choisi de commencer par le marché de Debre Zeit.
Cette méthode d’échantillonnage est classiquement utilisée dans la construction des
réseaux.
44
..
Elle est très utile si l’accès aux données est difficile ou si l’on a affaire à des données
« cachées ». Elle demande cependant de revenir à posteriori sur la portée et les limites de
l’échantillon, et son adéquation avec les objectifs de l’étude (Poupart et al., 1997).
I.4.b. Echantillonnage dans les villages et marchés
Une fois les lieux sélectionnés par la méthode « snowball », les personnes interrogées
étaient choisies de manière aléatoire.
Dans les marchés, nous avons essayé d’être exhaustif et d’interroger tous les vendeurs
présents. Cela a été possible pour les petits marchés, mais pas pour les plus gros. En effet, les
heures d’activité des marchés (10h – 13h le plus souvent) ne nous ont pas toujours permis
d’interroger tout le monde.
Dans les villages, le nombre de 2 élevages a été choisi, pour nous permettre d’étudier
un plus grand nombre de villages dans le temps limité de l’étude. Nous avons donc fait
l’hypothèse d’une variabilité inter villages supérieure à la variabilité intra village. Nous avons
privilégié une étude en profondeur du réseau.
I.5.
Traitement des données
Les données des questionnaires ont été organisées et enregistrées dans une base de
données relationnelle Microsoft Access.
L’analyse des données spatiales a été réalisée avec le logiciel Arc GIS.
Les études statistiques ont été réalisées avec le logiciel Microsoft Excel.
Les Analyse en Composantes Principales (ACP) et Classifications Ascendantes
Hiérarchiques ont été réalisées avec le logiciel R 2.7.2, 2008, The R Foundation for Statistical
Computing.
Le réseau et ses indicateurs ont été générés avec le logiciel UCINet version 6 pour
Windows (Analytic technologies, Inc., Harvard, Massachusetts), ainsi que Netdraw version 2
pour Windows (Analytic technologies, Inc., Harvard, Massachusetts) pour la visualisation.
I.6.
Construction et analyse des réseaux
Les données ont été récupérées à partir de la base de données pour former des matrices
d’adjacences. Ces matrices sont le support des données des graphes, elles répertorient les
mouvements avec en lignes les origines et en colonnes les destinations. Les logiciels
spécialisés peuvent alors faire la représentation graphique ainsi que le calcul des indices à
partir de cette matrice. Les matrices utilisées pour les deux réseaux étudiés sont présentées en
annexe 7.
Au vu de ce que nous savions sur la dynamique des marchés en Ethiopie, il a été
décidé de comparer le réseau de mouvements durant les périodes de fêtes (qui seront
nommées HD pour holidays dans certaines figures, et qui correspondent aux principales fêtes
religieuses du pays : Nouvel An / Meskel, Noël / Epiphanie et Pâques) avec les mouvements
en dehors de ces périodes. Deux types de personnes ayant été interrogées, correspondant aux
deux types d’acteurs principaux des marchés, il a été décidé de faire deux types de réseaux. Il
a été décidé de n’utiliser que les données sur les poulets et pas sur les œufs, car dans quelques
marchés les animaux vivants et les œufs sont séparés, et il a donc fallu faire un choix pour
cibler les interviews.
Dans le premier réseau, les nœuds représentent les marchés et les liens les
mouvements de volailles liés à l’activité des marchands. Le lien représente le flux d’animaux
par mois entre deux marchés, soit en période de fête soit en dehors. Ces flux sont calculés en
45
..
utilisant les données des questionnaires posés aux marchands, et uniquement ceux-ci car les
liens directs de marché à marché sont formés par les marchands uniquement. De plus les
marchands interrogés n’achètent jamais directement dans les villages. C’est ce réseau qui est
présenté dans cette thèse.
Dans un deuxième temps, les données sur les villageois sont rajoutées. Les nœuds sont
à la fois les marchés et les villages interrogés. Les liens correspondront au flux d’animaux
entre les marchés et les villages ou d’autres marchés, sur une période de un an, pendant les
fêtes ou en dehors. La période de fêtes correspond donc à 3 mois de l’année : septembre avec
le Nouvel An éthiopien, Meskel qui correspond à la découverte de la vraie croix et cette année
l’Aïd AlFitr, Janvier avec Noël et l’Epiphanie, et enfin avril avec Pâques. La période hors
fêtes correspond aux autres mois soit neuf mois. Le réseau ainsi généré étant beaucoup plus
complexe, il fera l’objet d’une étude ultérieure et dans ce rapport nous ne ferons que la
description.
Nous nous intéressons à la construction et aux méthodes d’études du réseau des
marchés.
Le réseau a été visualisé avec Netdraw. Les nœuds ont été placés sous une
configuration optimale pour la visualisation du réseau, ainsi que selon leurs coordonnées
géographiques. Le réseau selon les coordonnées géographiques a été projeté sur une carte
avec le réseau routier et le relief, pour voir si ces paramètres influençaient les pratiques
commerciales.
Différents indices ont été calculés avec UCINet.
La densité : c’est un paramètre de tout le réseau. Elle représente la proportion de liens
effectivement présents parmi tous les liens possibles (de 0 à 1). Dans un réseau avec des poids
attribués aux liens, on additionne toutes ces valeurs qu’on divise par le nombre de liens. Elle
mesure la connexion du réseau, et donne une indication sur la vitesse à laquelle se diffuserait
une épidémie.
Le degré : On parle du degré d’un nœud. Il s’agit du nombre de liens qui sont
connectés à ce nœud (Wasserman et Faust, 1994). Il est facile à obtenir et donne rapidement
des informations utiles. Il permet de savoir si un nœud est beaucoup connecté ou au contraire
isolé. Dans un graphe dirigé on fait la distinction entre « in-degree » (degré entrant, nombre
d’arcs avec le nœud considéré comme destination) et « out-degree » (degré sortant, nombre
d’arcs avec le nœud considéré comme origine). Le in-degree mesure la réceptivité ou
popularité d’un acteur. Le out-degree mesure l’ « expansivité » d’un acteur. La distribution du
degré peut aussi donner des informations sur la structure globale d’un réseau, et le rapprocher
d’un réseau théorique dont les propriétés sont connues.
La betweenness : Ce terme désigne pour un nœud le fait d’être « entre » les autres
nœuds, de se situer sur le chemin entre deux nœuds en suivant les liens du réseau. Si un nœud
N1 se trouve sur le chemin le plus court entre N2 et N3, on peut dire que N1 possède un
certain contrôle sur la relation entre N2 et N3. Un nœud a donc une grande betweenness s’il
se trouve de nombreuses fois sur le plus court chemin entre deux nœuds.
Christley et al. (2005) ont montré que le degré et la betweenness étaient liés à la
probabilité d’infection d’un nœud en utilisant des simulations utilisant les modèles SIR,
particulièrement pour les réseaux libres d’échelle (scale-free).
Les différents indices peuvent être standardisés en les divisant par la valeur maximum
qu’il prend. En effet tous ces indices dépendent du nombre de nœuds et du nombre de liens.
46
..
La standardisation permet donc d’avoir une valeur comprise entre 0 et1 qui permet la
comparaison d’un réseau à l’autre.
UCINet calcule des indices normalisés, en les exprimant sous la forme d’un
pourcentage de la valeur maximale qu’ils peuvent prendre. Cette normalisation dépend donc
toujours du nombre de nœuds, mais on pourra l’utiliser dans notre cas car nous comparons
deux réseaux avec le même nombre de nœuds.
Les indices sont également calculés à partir des flux normalisés (divisés par la valeur
maximum qu’ils prennent), afin de s’affranchir de la différence liée aux variations
saisonnières brutes. On cherche uniquement à savoir s’il y a une variation dans l’importance
de ces flux (ainsi que des paramètres qui en dépendent) relativement les uns aux autres
Les flux normalisés ont été comparés 2 à 2, ainsi que leur part relative dans le total des
flux.
Enfin des typologies ont été réalisées par analyse factorielle (Analyse en Composantes
Principales ACP) puis Classification Ascendante Hiérarchique (CAH). Une typologie à partir
de paramètres relevés sur le terrain a été réalisée, et a été comparée avec des typologies pour
les deux périodes étudiées réalisées à partir des paramètres estimant la place des marchés dans
le réseau.
47
..
II.
II.1.
Résultats
Les marchés visités
Au total, 27 marchés ont été visités, et 29 ont été identifiés par l’échantillonnage. Les
marchés sont présentés dans le tableau II. Ils sont situés sur la carte en annexe 6.
Tableau 3 : Marchés de l’étude et marchés des woredas
Deux marchés, Rogicha et Tadaa auraient dû être visités puisque inclus dans
l’échantillonnage par la méthode « snowball », mais faute de temps et à cause de la pluie, cela
n’a pas été possible. Il a quand même été décidé de les inclure dans les résultats. En effet,
nous possédons quelques données sur les mouvements qui leur sont liés.
II.2.
Pratiques d’achat des éleveurs
Au total, 287 fermiers sur les marchés et 306 fermiers dans les villages ont été interrogés.
II.2.a. Lieux d’achat des fermiers
Pour les fermiers les achats se font à 73% au marché, et à 16% à des voisins (voir figure
12).
Figure 12 : Lieux d’origine des achats des éleveurs
3% 1%
7%
Market
16%
Gov Farm
73%
Neighbours
Comm Farm
Other
48
..
II.2.b. Répartition des achats sur l’année
La figure 13 montre la répartition de la date du dernier achat. Il n’y a pas de distinction
faite entre les achats pour l’élevage et les achats pour la consommation. On observe des pics
d’achat soit au moment des jours de fête (septembre, janvier, avril) soit juste après, quand le
prix des animaux diminuent.
Figure 13 : Répartition du dernier achat selon la date
2006-2007
6
4
2
0
nombre de fermiers
2007-2008
20
10
nombre de fermiers
0
40
2008-2009
20
nombre de fermiers
0
Nous avons également 24% des fermiers interrogés qui n’ont pas acheté de poulets
depuis fin 2006 (même si la plupart d’entre eux ont signalé acheter des poulets tous les ans).
II.2.c. Distance du marché d’achat
Le marché d’achat est situé en moyenne à 7km du village (de 0 à 25km) par la route. Dans
75% des cas il s’agit du marché le plus proche du village.
II.3.
Pratiques de vente des éleveurs
II.3.a. Lieux de vente des fermiers
Dans 78% des cas les éleveurs vendent au marché, et dans 10% des cas à des voisins,
comme montré sur la figure 14.
49
..
Figure 14 : Lieux de vente des éleveurs
1%
0% 0%
11%
M
10%
RS
N
DtD
78%
farm
shop
II.3.b. Maximum de ventes
La répartition du maximum des ventes des fermiers est représentée sur la figure 15. On
peut distinguer trois groupes selon les raisons donnés par les fermiers : la principale (en
rouge) correspond aux ventes durant les périodes de fêtes. D’ailleurs 91 % des éleveurs
interrogés vendent plus de poulets en avril pendant la période de Pâques. La deuxième raison
correspond aux périodes de maladies (en bleu) supposées par les fermiers. Ils cherchent alors
à récupérer l’argent des animaux en anticipant sur la survenue d’un foyer. On peut s’attendre
à une sous-estimation, les éleveurs n’étant pas forcément enclins à révéler qu’ils vendent des
poulets lors de la survenue de maladies. La troisième raison correspond aux périodes de
jeune, les éleveurs vendent ce qu’ils ne consomment pas (principalement des œufs). C’est le
seul résultat de ce rapport qui prend en compte les œufs, le reste concerne exclusivement les
poulets.
Figure 15 : Répartition du maximum de ventes des fermiers dans l’année
250
200
150
100
50
0
September October
November December
January
February
50
March
April
May
June
July
August
..
II.3.c. Distance du marché de vente
Le marché de vente est situé en moyenne à 8,1 km du village, soit plus (p<0.01, test Z)
que pour les achats. On peut donc penser que les marchés de vente sont différents de ceux
fréquentés pour les achats. De plus 58% des ventes se font dans le marché le plus proche. Les
fermiers ont donc tendance à s’éloigner plus du village pour vendre que pour acheter
(p<0,01, test chi2 d’homogénéité) et à diversifier les lieux de vente. De plus, parmi ceux qui
ne vont pas au marché le plus proche, 64% vont dans un marché « plus gros » (selon la
typologie du tableau III).
II.4.
Biosécurité
II.4.a. A l’introduction de nouveaux animaux
Lors de l’achat de nouveaux animaux les fermiers déclarent à 84% ne pas respecter de
quarantaine. Parmi ceux qui respectent une quarantaine, 81% laissent les animaux isolés une
semaine ou moins, ce qui est insuffisant. De plus, les conditions de quarantaine ne sont
souvent pas efficaces, par exemple les nouveaux poulets sont juste mis sur un arbre, et les
autres poulets passent en-dessous. Cette question n’a pas été approfondie et demanderait une
étude ultérieure.
II.4.b. Au retour du marché
Lorsqu’ils vont vendre des poulets au marché, 12% des éleveurs vendent tous les animaux
soit sur place soit sur la route en rentrant, et 88% ramènent des poulets invendus.
Comme pour les achats, seuls 16% des éleveurs respectent une quarantaine pour les
poulets invendus. Parmi ceux-ci, 95% la font durer une semaine ou moins, soit une durée
insuffisante.
II.5.
Connaissance des maladies
II.5.a. Distinction des maladies
La très grande majorité (98%) des éleveurs interrogés ne font pas de différences entre les
maladies des volailles ou n’en connaissent qu’une seule (voir figure 16).
Figure 16 : Nombre de maladies connues par les éleveurs
2% 0%
1
98%
2
3
II.5.b. Nom des maladies
Comme montré sur la figure 17 près de la moitié des éleveurs désignent les maladies
des poulets sous le nom de Fengel (ou un dérivé suivant la langue du fermier). Quelques-uns
les appellent Enkuref, et le reste n’a pas de nom spécifique, ils les désignent sous le nom de
« maladie des poulets » dans la langue locale (yedoro beshita en amharique, dhibe andaku en
oromifa).
51
..
Figure 17 : Désignations locales des maladies des poulets par les éleveurs
49%
50%
Fengel
Enkuref
Pas de nom
1%
Il faut noter que lors de l’entretien, les symptômes associés sont demandés. Il
semblerait que Fengel ne désigne pas uniquement la maladie de Newcastle mais les maladies
du poulet en général (cela reste à démontrer). Il y a une vingtaine d’année, ce mot désignait
plutôt la coccidiose, mais aujourd’hui les agents de développement enseignent sous ce nom la
maladie de Newcastle dans les Farmer Training Centers (Asmamaw, NAHDIC,
communication personnelle).
II.5.c. Saison d’occurrence des maladies
Selon les éleveurs, les maladies des poulets se produisent le plus souvent lors de la
saison des pluies ou en tout début (vers mai), ce qui est en accord avec la bibliographie (voir
figure 18).
Cette période donne lui à diverses croyances. Certains fermiers constatant que les
poules mangent les premières herbes qui poussent lors des premières pluies, ils attribuent les
maladies à cette herbe. D’autres pensent que la maladie est liée aux limaces qui sortent avec
les premières pluies et que les poules consomment.
Figure 18 : Période d’occurrence des maladies des volailles selon les éleveurs
300
250
200
nombre de
fermiers situant
les maladies à
cette période
150
100
50
0
Remarque : une question sur les symptômes était dans le questionnaire, mais les réponses ne
sont pas utilisables, à cause d’une trop grande variabilité liée aux changements de traducteurs.
II.6.
Pratiques commerciales des marchands
Au total, 63 marchands ont été interrogés. On estime qu’on travaille sur la population
totale des marchands travaillant dans la zone d’étude.
52
..
II.6.a. Utilisation des marchés
Les marchands ont tendance à acheter les poulets dans des « petits » marchés et à les
vendre dans des « gros » comme présenté sur la figure 19 (selon la typologie de Olive 2007,
annexe 4).
De plus, ils utilisent moins de marchés pour la vente que pour l’achat. En effet, 89%
des marchands utilisent de 1 à 2 marchés pour la vente, et seulement 66% utilisent de 1 à 2
marchés pour l’achat.
Nombre de traders
Figure 19 : Type de marchés utilisés par les marchands
80
60
40
achat
20
vente
0
village
primaire
secondaire
terminal
Type de marché
II.6.b. Marchés les plus utilisés pour la vente
Les marchands ayant tendance à utiliser les « gros » marchés pour la vente, leur
identification (figure 20) nous donnera une première idée des marchés importants, vers
lesquels de nombreux poulets circulent.
Figure 20 : Pourcentage de ventes des marchands par marché
6% 4% 3%
3%
6%
Debre Zeit
28%
Addis Ababa
Ziway
6%
Akaki
8%
14%
10%
Meki
Dukem
12%
Others
Mojo
On voit donc que, en plus d’Addis Abeba qui ne fait pas partie de notre zone d’étude,
Debre Zeit, Ziway, Akaki et Meki sont les principaux marchés fréquentés par les marchands
pour la vente. A eux seuls, ils représentent 72% des lieux de vente des marchands. Parmi
ceux-ci, seul Akaki est un marché terminal où les consommateurs sont les principaux
acheteurs et où très peu de fermiers viennent vendre. Les autres marchés semblent donc avoir
un rôle épidémiologique central.
53
..
II.7.
Transport
Le transport est important à considérer puisqu’il peut être à l’origine de la contamination
des animaux.
II.7.a. Transport entre les villages et les marchés
Les principaux moyens de transport utilisés (voir figure 15) sont des moyens de
transport individuels pour les trois quart des cas. De plus, la charrette est souvent partagée
entre personnes du même village, donc avec des poulets qui ont une forte chance d’avoir le
même statut vis-à-vis de la maladie de Newcastle. Ainsi, dans la grande majorité des cas, le
transport entre villages et marchés ne contribue pas à la dissémination de la maladie de
Newcastle.
Figure 21 : Moyens de transport entre les villages et les marchés
1%
1% 13%
13%
72%
vélo / mobilette
bus
charrette
à pieds
II.7.b. Transport entre les marchés par les marchands
Ici les marchands (figure 22) utilisent un peu plus souvent les moyens de transport
collectifs (bus). De plus, lorsqu’ils partagent une charrette, les poulets n’ont pas la même
origine et donc pas le même statut vis-à-vis de la maladie de Newcastle. Le transport pourrait
donc constituer un lieu de contamination pour les poulets des marchands si des mesures
d’isolement pendant le transport ne sont pas prises. Ce risque est cependant à pondérer par le
fait que les durées de transport sont souvent courtes (3h au maximum le plus souvent).
Figure 22 : Moyens de transport par les marchands entre marchés
2%
vélo / mobylette
24%
bus
16%
58%
charrette
à pieds
II.8.
Le réseau des flux d’animaux entre marchés
II.8.a. Description des réseaux des marchés seuls
Les deux réseaux pour les périodes de fêtes (HD) et en dehors (NoHD) possèdent 25 et 24
nœuds. Le réseau HD possède 57 liens et le réseau NoHD 52 liens. La densité est de 0,0702
pour le réseau HD et de 0,0640 pour le réseau NoHD. Les réseaux sont donc peu connectés.
Les deux réseaux ont donc une structure similaire : pratiquement même nombre de nœuds et
de liens, mêmes flux étudiés dus aux mêmes personnes mais à deux moments différents.
Les paramètres de description sont présentés dans le tableau III.
54
..
Tableau 4 : Paramètres de description des réseaux
Paramètre
HD
NoHD
Taille
Nombre de liens
Densité
Valeur maximum de flux
Type de réseau théorique
approché
25
57
0,0702
2660 poulets / mois
Scale free
24
52
0,0640
2490 poulets / mois
Scale free
Le type de réseau peut être estimé en regardant la distribution du degré. Une
distribution qui montre beaucoup de lieux peu connectés et peu de lieux très connectés et qui
semble suivre une loi de distribution exponentielle indique un graphe qui se rapproche d’un
graphe libre d’échelle ou scale free. La distribution totale du degré est présentée sur la figure
23. Les distributions détaillées de indegree et out degree sont présentées en annexe 8.
Figure 23 : Distribution du degré total pour le réseau HD (A) et le réseau NoHD (B)
Degré total HD
A
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
totdegree HD
2
2
1
1
0
0
0
2
4
6
Degré total NoHD
B
totdegree NoHD
0
8 10 12 14 16
2
4
6
8 10 12 14
II.8.b. Représentations graphiques et spatiales des réseaux des marchés seuls
Les deux réseaux ont été représentés à l’aide de Netdraw. Ils sont présentés sur la
figure 24. La représentation graphique est importante car elle permet de repérer au premier
coup d’œil si tous les nœuds sont connectés, si le réseau est très connecté ou pas, s’il existe
des sous-groupes, des clusters… Si on se focalise sur un nœud on peut voir à qui il est
connecté, et même selon la disposition du graphe on peut avoir une idée sur la position
centrale de ce nœud dans le réseau. Netdraw possède une fonction pour optimiser cette
visualisation. Les réseaux ont été représentés en attribuant différentes épaisseurs aux liens
suivant la valeur du flux mensuel de volailles entre deux marchés, et le sens de la flèche
correspond au sens du flux (réseau orienté).
55
..
Figure 24 : Représentations graphiques des réseaux HD (A) et NoHD (B)
A
B
Ainsi, on peut déjà émettre l’hypothèse de la position centrale de Debre Zeit, Meki,
Ziway, Dukem et Akaki dans le réseau. On va chercher à confirmer cette hypothèse avec le
calcul des paramètres dans la partie VIII.3.
La représentation du réseau selon les coordonnées géographiques peut également nous
apporter certaines informations. En effet, le réseau peut ensuite être projeté sur une carte de
densité de population ou de relief. C’est ce qui a été fait sur la figure 25. On peut alors émettre
des hypothèses sur les raisons de l’importance d’un marché, ou sur les raisons de sa
fréquentation par un village donné.
56
..
Figure 25 : Représentation cartographique des réseaux HD (A) et NoHD (B)
N
Cette représentation nous apprend plusieurs choses. Tout d’abord, les flux les plus
importants ne sont pas faits sur des courtes distances, les marchés concernés semblent
éloignés, comme Meki et Akaki ou Meki et Debre Zeit. De plus, on remarque que la plupart
des marchés sont situés sur une route principale (en violet). Debre Zeit semble avoir une
position centrale dans le réseau, mais il a également une position centrale du point de vue
géographique.
II.8.c. Paramètres calculés et comparaison

Le degré
Le classement des marchés selon leur degré a été calculé. Les classements ont été
comparés entre les périodes de fêtes et les périodes en dehors. Le résultat est présenté dans le
tableau VI.
57
..
Tableau 5 : Classement des marchés selon leur total degree (A), out degree (B) et in degree
(C)
A
B
C
HD
Marché (valeur)
NoHD
Marché (valeur)
HD
Marché (valeur)
NoHD
Marché (valeur)
HD
Marché (valeur)
NoHD
Marché (valeur)
Debre
Zeit
(2,303)
Meki (2,15)
Akaki (1,984)
Adulala (1,008)
Dire (0,631)
Dukem (0,58)
Ziway (0,464)
Alemtena (0,286)
Bakajo (0,227)
Debre
Zeit
(2,261)
Meki (1,615)
Akaki (0,893)
Adulala (0,675)
Dire (0,313)
Alemtena (0,281)
Ziway (0,254)
Ejere (0,209)
Dukem (0,175)
Meki (1,885)
Meki (1,501)
Adulala (1,008)
Dire (0,468)
Alemtena (0,286)
Ziway (0,253)
Bakajo (0,227)
Dukem (0,202)
Bulbula (0,192)
Ejere (0,18)
Bulbula (0,193)
Ejere (0,18)
Koka (0,145)
Koka (0,141)
Godino (0,137)
Adami
Tulu
(0,123)
Bulbula (0,085)
Koka (0,143)
Godino (0,132)
Adami
Tulu
(0,114)
Abu Sera (0,105)
Adulala (0,675)
Alemtena (0,281)
Ejere (0,209)
Dire (0,182)
Koka (0,141)
Godino (0,137)
Ziway (0,132)
Adami
Tulu
(0,086)
Dukem (0,083)
Hidi (0,081)
Bulbula (0,078)
Debre
Zeit
(2,259)
Akaki (1,971)
Dukem (0,378)
Meki (0,265)
Ziway (0,211)
Dire (0,163)
Womber (0,124)
Mojo (0,098)
Adami
Tulu
(0,027)
Abosa (0,026)
Bole (0,012)
Koka (0,002)
Debre
Zeit
(2,253)
Akaki (0,887)
Dire (0,131)
Ziway (0,122)
Meki (0,114)
Dukem (0,092)
Mojo (0,077)
Womber (0,051)
Adami
Tulu
(0,037)
Abosa (0,008)
Bulbula (0,007)
Adulala (0)
Bakajo (0,056)
Bulbula (0,001)
Alemtena (0)
Hidi (0,081)
Mojo (0,077)
Bakajo (0,056)
Abu Sera (0,05)
Rogicha (0,032)
Abosa (0,017)
Bali (0,001)
Adulala (0)
Alemtena (0)
Ejere (0)
Koka (0)
Godino (0)
Abu Sirba (0,012)
Debre
Zeit
(0,008)
Ardaga (0,008)
Akaki (0,006)
Womber (0,003)
Mojo (0)
Bali (0)
Tadaa (0)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Bole (0)
Bakajo (0)
Ejere (0)
Hidi (0)
Bakajo (0)
Godino (0)
Abu Sera (0)
Hidi (0)
Rogicha (0)
Abu Sirba (0)
Ardaga (0)
Tadaa (0)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Abu Sera (0)
Rogicha (0)
Abu Sirba (0)
Ardaga (0)
Bali (0)
Tadaa (0)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Bole (0)
Adami
Tulu
(0,141)
Godino (0,132)
Womber (0,13)
Mojo (0,13)
Abu Sera (0,105)
Hidi (0,087)
Womber (0,054)
Abu Sera (0,05)
Hidi (0,087)
Rogicha (0,075)
Debre
Zeit
(0,044)
Abosa (0,043)
Mojo (0,032)
Rogicha (0,075)
Abosa (0,069)
Abu Sirba (0,03)
Bole (0,012)
Ardaga (0,011)
Bali (0,001)
Tadaa (0,001)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Rogicha (0,032)
Abosa (0,025)
Abu Sirba (0,012)
Ardaga (0,08)
Bali (0)
Tadaa (0)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Bole (0)
Abu Sirba (0,03)
Akaki (0,013)
Ardaga (0,011)
Womber (0,006)
Tadaa (0,001)
Bali (0)
Dekabura (0)
Ombole (0)
Ella (0)
Kiltobaja (0)
Bole (0)
Le total degree d’un nœud nous indique si ce nœud est très connecté ou non. Dans les
deux périodes considérées, les 5 marchés avec le plus grand degré total sont les mêmes. Il
s’agit de Debre Zeit, Meki, Akaki, Adulala, Dire. Ils ont donc les plus grands nombres de
connexions.
Le out degree nous renseigne sur les marchés qui « envoient » beaucoup de poulets
vers d’autres marchés, sur leur rôle comme source. Les classements sont plus hétérogènes,
mais on retrouve Meki, Adulala, Alemtena et Dire dans les 5 premiers pour les deux périodes.
Ces marchés ont donc un rôle important dans les achats de volailles par les marchands.
Le in degree nous renseigne sur les marchés qui « reçoivent » beaucoup de poulets
depuis d’autres marchés, sur leur rôle comme destination. Les classements entre les deux
périodes sont proches, et on retrouve dans les 6 premiers Debre Zeit, Akaki, Dukem, Dire,
Ziway et Meki. On remarque que Meki et Dire sont les seuls marchés à avoir à la fois un haut
out degree et un haut in degree, ils ont un rôle à la fois d’émetteur et de récepteur de volailles.
Pour les autres, on a souvent un haut in degree et un faible out degree (par exemple Debre
Zeit), on a alors affaire à des marchés qui jouent un rôle de réception des volailles, ou bien
l’inverse comme pour Adulala, on a alors un rôle d’émission des volailles. On peut penser que
58
..
ces trois types de marchés auront un rôle différent dans la propagation de maladies comme la
maladie de Newcastle.

La Betweenness
Le classement des marchés selon leur betweenness pour les deux périodes a été
calculé. Les résultats sont présentés dans le tableau VII.
Tableau 6 : Classement des marchés selon la betweenness pour les deux périodes
HD
Marché (valeur normalisée)
Debre Zeit (21,847)
Meki (15,013)
Akaki (12,61)
Dire (9,722)
Dukem (6,68)
Ziway (5,952)
Bali (5,688)
Hidi (4,365)
Womber (1,764)
Adami Tulu (0,044)
Bulbula (0,044)
Bole (0)
Bakajo (0)
Koka (0)
Alemtena (0)
Ejere (0)
Dekabura (0)
Godino (0)
Mojo (0)
Ardaga (0)
Abosa (0)
Abu Sera (0)
Adulala (0)
Ella (0)
KiltoBaja (0)
Ombole (0)
Abu Sirba (0)
Tadaa (0)
Rogicha (0)
NoHD
Marché (valeur normalisée)
Debre Zeit (19,841)
Meki (14,66)
Akaki (12,434)
Dire (11,177)
Ziway (7,077)
Bali (5,688)
Dukem (4,233)
Hidi (4,233)
Womber (1,918)
Koka (1,72)
Adami Tulu (0,044)
Bulbula (0,044)
Bakajo (0)
Bole (0)
Alemtena (0)
Ejere (0)
Dekabura (0)
Godino (0)
Mojo (0)
Ardaga (0)
Abosa (0)
Abu Sera (0)
Adulala (0)
Ella (0)
KiltoBaja (0)
Ombole (0)
Abu Sirba (0)
Tadaa (0)
Rogicha (0)
On remarque que dans l’ensemble la betweenness des marchés ne change pas. Les
quatre marchés avec la plus grande betweenness sont les mêmes entre les deux périodes :
Debre Zeit, Meki, Akaki et Dire, même si la valeur peut changer un peu d’une période à
l’autre. Ce sont les marchés les plus centraux si on en considère que la betweenness.
On remarque également que la betweenness varie pour 3 marchés, ainsi que leur place
dans le classement : Dukem, Ziway et Koka. On peut penser que ces marchés vont avoir une
place et un rôle différent dans le réseau suivant la période. Ziway et surtout Koka ont une
place plus centrale en dehors des périodes de fête, Dukem a une place plus centrale pendant
les périodes de fêtes.
Si on prend en compte les deux indices utilisés, quatre marchés ont une place plus
centrale dans le réseau. Ce sont, dans l’ordre, Debre Zeit, Meki, Akaki et Dire. Ces marchés
semblent donc les plus à risque pour la diffusion de maladies.
59
..

Les flux
On cherche à savoir si un lien (un flux) a une variation inhabituelle, différente des
autres, entre les deux périodes. Pour cela on compare chaque flux entre chaque paire de
nœuds 2 à 2. Les détails sont présentés en annexe 9. Seules les variations importantes sont
présentées dans le tableau VIII. On a comparé les flux normalisés pour s’affranchir des
changements liés uniquement au changement de période.
Tableau 7 : variations notables dans les flux entre les périodes HD et NoHD
Mouvement
Ejere DebreZeit
Koka DebreZeit
Mojo DebreZeit
Ardaga DebreZeit
Meki DebreZeit
Dukem Dire
Adulala Dire
Bakajo Dukem
AbuSera Dukem
DebreZeit Bole
Abosa Meki
AdamiTulu Ziway
Ziway AdamiTulu
Adulala Womber
Valeur normalisée HD
0.179699248
0.045112782
0.030075188
0.011278195
0.812030075
0.00112782
0.067669173
0.088721805
0.014661654
0.012030075
0.010150376
0.048496241
0.026691729
0
Valeur normalisée NoHD
0.208835341
0.064257028
0
0
1
0
0.076305221
0
0
0
0
0.051004016
0.036947791
0.008032129
Variation HD -> NoHD
Augmente
Augmente
Disparait
Disparait
Augmente
Disparait
Augmente
Disparait
Disparait
Disparait
Disparait
Augmente
Augmente
Apparait
On s’attend à ce que la valeur du flux diminue ou reste stable entre les deux périodes.
Ce n’est pas le cas pour toutes les liaisons : certaines disparaissent totalement ou apparaissent,
elles changent donc la structure du réseau. D’autres augmentent, elles peuvent changer
l’importance, la position centrale d’un marché.
II.9.
Le réseau des flux d’animaux entre les marchés et les villages
II.9.a. Description des réseaux des villages et marchés
Les deux réseaux pour les périodes de fêtes (HD) et en dehors (NoHD) possèdent 170
et 155 nœuds. Le réseau HD possède 440 liens, le réseau NoHD 321 liens. La densité est de
0,0150 pour le réseau HD et de 0,0109 pour le réseau NoHD. Les réseaux sont donc très peu
connectés. La structure est différente entre les deux périodes.
Les paramètres de description sont présentés dans le tableau IX.
Tableau 8 : Paramètres de description des réseaux des marchés et villages
Paramètre
HD
NoHD
Taille
Nombre de liens
Densité
Valeur maximum de flux
Type de réseau théorique
approché
170
440
0,0150
8667 poulets / an
Scale free
155
321
0,0109
22410 poulets / an
Scale free
La distribution du degré total est présentée sur la figure 26. Le réseau semble se
rapprocher d’un réseau libre d’échelle. Les précisions sur les distributions du indegree et du
outdegree sont présentées en annexe 10.
60
..
Figure 26 : Distribution du degré total pour les réseaux des villages et marchés pour les
périodes HD (A) et NoHD (B)
A
B
Totdegree NoHD
Totdegree HD
70
60
60
50
50
40
40
30
30
Totdegree
HD
Totdegree
NoHD
20
20
10
10
0
0
0
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48
3
6
9 12 15 18 21 24 27 30
II.9.b. Représentations graphiques et spatiales
Les représentations graphiques sont situées sur la figure 27. Les marchés sont
représentés en rouge et les villages en bleu.
Ces représentations permettent de voir plusieurs choses. Tout d’abord, la plupart des
flux importants se font de marché à marché. Le rajout des villages permet de connecter des
marchés qui étaient isolés au réseau principal. Il semble également que en dehors des périodes
de fêtes, les villages utilisent un seul marché pour la plupart, mais plusieurs pendant les
périodes de fête.
61
..
Figure 27 : Représentation graphique des réseaux des villages et marchés pour les périodes
HD (A) et NoHD (B)
A
B
Légende :
Flux de poulets
Marché
Village
62
..
Les paramètres n’ont pas encore été calculés pour ces réseaux. Cette étape sera faite
ultérieurement. On cherchera à répondre à plusieurs questions. Les marchés les plus centraux
sont-ils toujours les mêmes ? Y a-t-il des villages avec une position centrale dont le rôle
pourrait être déterminant ? Existe-il des clusters, des sous-groupes plus connectés, où la
maladie se diffuserait plus vite ?
Ces questions feront l’objet d’un travail ultérieur.
II.10.
Typologie des marchés
II.10.a. Typologie à partir des critères descriptifs
Une typologie des marchés de la zone avait été commencée en 2007 (Olive, 2007). Elle
avait été réalisée de manière qualitative. Elle est présentée en annexe 4. Certains des critères
utilisés ont été repris pour réaliser une typologie par analyse factorielle (ACP) et CAH. Les
critères utilisés sont : le nombre moyen de poulets sur le marché (nbchicken), le nombre total
de vendeurs de tous types (nbsellers), le rapport nombre de marchands sur nombre de fermiers
(T/F) et le nombre de jours de marché (nbdays).
Nous avons gardé 4 classes. Le résultat est présenté sur la figure 28.
Figure 28 : Typologie des marchés selon des critères descriptifs mesurés sur le terrain
3
2
4
1
Nous avons donc la classe 4 qui correspond à ce que nous avons appelé marché
terminal, avec un seul marché, Akaki. La classe 2 correspond aux marchés de village, la
classe 3 aux marchés primaires et la classe 1 aux marchés secondaires.
La description des classes est présentée en annexe 11.
63
..
II.10.b. Typologie à partir des paramètres décrivant la place du marché dans le réseau
La typologie a été refaite à partir des paramètres calculés sur le réseau : betweenness,
indegree et outdegree. Nous cherchons à voir si la typologie reste stable, et si le classement
des marchés reste le même.
Nous avons encore une fois distingué les périodes de fêtes et les périodes en dehors.
Les résultats sont présentés sur la figure 29.
Figure 29 : Typologies des marchés selon des critères décrivant la position centrale des
marchés dans le réseau, en période de fêtes (A) et hors période de fêtes (B)
B
A
1
2
3
4
13
2
4
On peut déjà remarquer que la composition des classes diffère beaucoup selon les
critères utilisés. Le classement d’un marché dans la typologie en fonction des critères
descriptifs ne permet pas d’estimer sa position dans la typologie selon les paramètres du
réseau, et donc d’avoir une idée de la position centrale ou non de ce marché. On voit donc que
les marchés les plus centraux ne sont pas forcément ceux où se trouvent le plus grand nombre
de poulets ou le plus grands nombre de marchands (c’est également le cas pour la relation
inverse, ce n’est pas parce qu’un marché a une position plus « centrale » qu’il sera plus
fréquenté).
Les différents paramètres des classes sont présentés dans le tableau VIII.
64
..
Tableau 9 : Description des classes des typologies des marchés en période de fêtes et hors des
périodes de fêtes
Betweenness
Indegree
Outdegree
nbchicken
nbsellers
T/F
nbdays
HD
1
17.23
2.11
0.03
700
57.5
1.55
5
2
0.10
0.02
0.08
275.83
53.89
0.05
1.17
3
15.01
0.27
1.89
800
120
0.2
2
4
5.40
0.13
0.34
595
65.33
0.13
1.17
NoHD
1
19.84
2.25
0.01
500
80
0.6
3
2
0.21
0.01
0.06
275.83
53.89
0.05
1.17
3
14.66
0.11
1.50
800
120
0.2
2
4
6.41
0.18
0.17
638.57
61
0.47
2
On remarque également que la composition des classes diffère aussi selon la période
de l’année. On met donc une nouvelle fois en évidence les changements dans la position
centrale de certains marchés entre les deux périodes. Par ailleurs, cette classification a été
réalisée par analyse factorielle, donc en prenant en compte tous les paramètres de centralité
calculés. On retrouve les marchés qui avaient déjà été identifiés lors de l’analyse individuelle
de ces paramètres : Debre Zeit, Meki, Akaki et Dire. Meki semble ressortir de ce groupe, il
a à la fois une forte betweenness, un fort indegree et un fort out degree, contrairement à des
marchés comme Debre Zeit qui a un très fort indegree mais un faible outdegree. Meki est
donc un marché de transit important, où beaucoup de poulets transitent. Si on devait cibler la
surveillance sur un marché, ce serait sur celui-là. On voit qu’on peut leur ajouter également
Ziway, Dukem, Hidi et Adulala, dont la position centrale semble proche.
On a vu que la position centrale d’un marché ne peut pas être estimée par les seuls
paramètres descriptifs, sans passer par le réseau. La typologie nous permet en plus d’identifier
des marchés dont la centralité est mise en évidence par le classement dans une même
catégorie que des marchés déjà identifiés précédemment. C’est le cas de Bali. Son cas sera
développé dans la partie discussion.
65
..
III. Discussion
III.1.
Discussion des matériels et méthodes
Cette étude a été réalisée à partir de 5 mois de collecte des données sur le terrain.
Cependant ce mode de collecte des données entraine de nombreux biais.
Les questionnaires utilisés n’étaient pas optimaux pour la collecte des données. Nous
n’avions pas fait de séparation entre les deux périodes d’études au préalable. On peut penser
qu’en orientant les questions nous aurions eu des réponses plus précises. De plus certaines
questions comme les dons n’ont pas été assez détaillées et n’ont pas pu être utilisées afin d’en
tirer des données précises.
Les questions ont été posées par l’intermédiaire de traducteurs. Une première
traduction était parfois suivie d’une deuxième, ce qui augmentait les biais et les pertes
d’information. De plus, les traducteurs avaient parfois tendance à répondre à la place des
personnes interrogées si la réponse leur paraissait évidente ou pour gagner du temps. Ils
changeaient également parfois les réponses pour qu’elles concordent avec ce qu’ils pensaient
être les résultats attendus de l’étude. Enfin, les changements de traducteurs entrainaient des
différences trop importantes d’une équipe à l’autre. C’est le cas de la question sur les
symptômes identifiés par les éleveurs, qui dépendait surtout du niveau d’anglais du traducteur
et de ses connaissances de la maladie de Newcastle.
La délimitation de la zone d’étude a également influencé les résultats. Les limites ont
été définies arbitrairement, et les marchés et les villages qui se trouvaient en dehors des
woredas définies mais étaient liés au réseau n’ont pas été pris en compte. De ce fait, pour les
marchés et villages les plus périphériques la centralité a pu être sous-estimée puisque les
connexions avec l’extérieur de la zone d’étude n’ont pas été prises en compte. La question de
la pertinence de la zone d’étude choisie c’est aussi posée, principalement pour Akaki, car il
s’agit d’un marché urbain dont les principaux acheteurs sont des consommateurs. Cependant
il se situe sur le trajet vers la capitale Addis Abeba, les volailles des marchands viennent
principalement de la zone d’étude et certains éleveurs de la woreda viennent vendre leurs
volailles pour les fêtes.
L’échantillonnage n’a également pas pu être réalisé comme prévu. L’interview de
toutes les personnes sur les marchés n’a pas toujours pu être faite, soit pour des problèmes de
langue pour les marchés à la frontière avec la zone Gurage (ouest de la zone d’étude), soit
parce que les gens ne voulaient pas répondre par peur de taxes de la part du gouvernement,
soit par manque de temps. Cependant, les calculs sur les marchands ont été réalisés à partir de
l’hypothèse d’une population totale. Cette hypothèse a été faite compte tenu du fait que lors
des visites de marchés ils étaient recherchés activement, il y a donc de fortes chances pour que
cette condition soit presque remplie.
De plus dans les villages il avait été décidé d’interroger seulement deux fermes par
villages, afin de faire le plus de villages possibles pendant un temps limité. En effet, nous
avions fait l’hypothèse que la variabilité intra village était plus petite que la variabilité inter
villages, mais ceci reste à vérifier pour valider cette hypothèse. Le nombre de 2 peut sembler
un peu petit et diminuer la précision de nos résultats. Si on compte les entretiens réalisés sur
les marchés également, on obtient une moyenne de 4 interviews par village, ce qui peut être
insuffisant pour avoir une bonne précision pour les plus gros villages, lorsque l’on rapporte
les données à la population totale. L’échelle village n’existant pas en Ethiopie, il a également
66
..
été parfois difficile de tirer les fermes au sort. Les limites des villages ont été prises
arbitrairement à partir des limites indiquées par les éleveurs eux-mêmes.
Enfin, les problèmes d’accessibilité des villages, que ce soit à cause de l’absence de
route ou du mauvais temps à la fin de la période d’étude a également modifié
l’échantillonnage en retirant des villages identifiés par le snowball. Le problème s’est
également posé pour 2 marchés à la fin de l’étude qui avait pris 2 semaines de retard. Ces
marchés ont été ajoutés à l’analyse sans avoir été visités, car leur position géographique était
centrale et nous possédions quelques données. Les bureaux des woredas nous ont également
indiqué d’autres marchés qui n’ont pas été identifiés par l’échantillonnage. Il aurait été
intéressant d’avoir les coordonnées géographiques de ces marchés afin de les situer et savoir
si le fait qu’ils n’aient pas été repérés par l’échantillonnage était du au fait qu’ils étaient situés
en périphérie et faisaient donc probablement partie d’un autre raison, ou du à une autre raison.
Ces données n’ont pas pu être récupérées à cause de démarches administratives trop
compliquées.
Lors d’un échantillonnage boule de neige, il faudrait tirer au sort le premier « nœud »
du réseau. En effet, le réseau, et notamment sa structure peut varier au cours du temps, et pour
assurer une bonne représentativité le premier lieu doit être choisi aléatoirement. On aurait
alors une bonne représentativité des liens, des connexions du réseau, mais pas des villages et
des marchés. Malheureusement les conditions de terrain ne nous ont pas permis d’effectuer ce
tirage au sort. Pour les mêmes raisons, les résultats obtenus pour les fermiers, les marchands,
les villages et les marchés ne sont pas extrapolables à la zone d’étude dans son intégralité.
III.2.
Discussion des résultats
Avec cette étude les pratiques des élevages ont pu être décrites, notamment
l’utilisation des marchés. La pratique du sharing décrite par Aklilu (2008) n’a pas été
rapportée. Le nombre de volailles était inclus dans le questionnaire, mais les éleveurs cachant
presque systématiquement une bonne partie de leurs animaux par peur des taxes nous avons
préféré ne pas analyser ces données.
Les marchés servent pour 73% des achats et 78% des ventes, ce qui justifie encore
l’intérêt de cette étude. Le commerce avec les voisins représente 16% des achats et 10% des
ventes. Ces mouvements n’ont pas été utilisés pour le réseau car nous avons fait l’hypothèse
que les ventes entre voisins se faisaient à l’intérieur d’un même village et qu’il n’y avait donc
pas de mouvement. Ceci reste vraisemblable car les ventes entre voisins se font
principalement pour éviter l’introduction de nouveaux animaux dans le village. Les dons
n’ont également pas été en compte, car le questionnaire ne permettait pas d’avoir des données
assez détaillées et les dons sont souvent ponctuels, au moment de la création du foyer (voire
absent dans certaines régions, certains éleveurs ont rapporté une croyance selon laquelle le
fait de donner un poulet apportait la stérilité dans le troupeau).
Le nom Fengel est utilisé par 50% des éleveurs, même si plus de 80% connaissent la
maladie, parfois sous un autre nom (Tadesse et al. 2005 ; Olive, 2007).
Les éleveurs ont également rapporté la saison des pluies comme la période
d’occurrence des maladies, ce qui confirme les données de Awan et al., 1994 et Spradbrow,
1999.
Le maximum des ventes a lieu pendant les périodes de fêtes, comme l’a rapporté
Aklilu (2007).
67
..
L’application de la méthode d’analyse des réseaux sociaux aux données sur les
mouvements récoltées ont permis d’identifier les marchés centraux, les plus à risque dans la
transmission de la maladie de Newcastle. Les indices calculés ainsi que la typologie réalisée
ont permis de repérer le rôle de plaque tournante de Meki. Akaki et Debre Zeit ont aussi été
repérés comme marchés de destination, marchés finaux vers lesquels beaucoup de
mouvements finissent. D’autres marchés comme Adulala ont été repérés comme marchés
« sources ».
Cette méthode, et c’est aussi son intérêt, a permis de mettre en évidence le rôle
surprenant de Bali. Ce marché est très petit, une vingtaine de volailles en moyenne par
semaine y sont amenées. Mais un marchand y travaille régulièrement. Ce marchand achète les
poulets et essaie de les revendre sur place le jour même. Ensuite, il emmène les invendus le
lendemain dans un autre marché. Il travaille de cette manière dans plusieurs marchés, et vient
donc régulièrement à Bali avec des invendus d’un autre marché. En faisant ceci, il « crée »
des liens dans le réseau, depuis et vers Bali. Même si ces liens sont attribués d’une faible
valeur due à un faible flux d’animaux, ils peuvent créer des « court-circuit » dans le réseau et
ainsi se trouver sur le chemin entre de nombreux autres marchés. Il serait donc intéressant de
reconstruire un réseau en simulant ce qui se passerait si on supprimait les mouvements du à ce
marchand.
Ainsi, si on devait établir une surveillance avec des moyens limités, on choisirait de
cibler cette surveillance sur Meki.
Enfin, la typologie des marchés réalisée avec les indices du réseau a montré qu’à partir
des simples paramètres descriptifs il était impossible de prévoir la place d’un marché dans le
réseau et que des marchés considérés comme terminaux auparavant (Olive, 2007), pouvaient
ne pas l’être du point de vue du réseau.
III.3.
Apports de l’étude et perspectives
Cette étude constitue l’une des premières applications de la méthode d’analyse des
réseaux sociaux en Afrique (à notre connaissance).
La plupart des études ont été réalisées en Europe, à partir de données provenant des
enregistrements de mouvement de bétail (Bigras-Poulin et al., 2006 ; Kao et al., 2006 ; OrtizPelaez et al., 2006 ; Natale et al., 2009). Les conditions de récolte des données sont donc
totalement différentes. L’enregistrement des mouvements permet plus de fiabilité dans les
données et permet de s’affranchir des biais lié à la récolte des données par questionnaire.
Peu d’études ont été réalisées dans les pays en voie de développement. En effet, les
études sont plus difficiles à mener, les données sont plus difficiles à réaliser. Van Kerkhove
(2009) a réalisé une étude similaire au Cambodge sur les mouvements de volailles. Elle a
également, grâce aux paramètres de centralité, pu identifier les plaques tournantes du
commerce de volailles et de canards au Cambodge. De plus, en utilisant les paramètres de
connectivité, elle a pu estimer des tailles potentielles d’épidémies. La zone d’étude était
également plus étendue, mais cette étude disposait de plus de moyens humains et de temps
que la notre. Waret (2009) a utilisé la méthode pour évaluer la transmission de la peste des
petits ruminants en Ethiopie : les liens correspondent au partage des pâtures ou des points
d’eau.
Ainsi l’idéal serait de pouvoir enregistrer exhaustivement les mouvements, mais pour
l’instant cela n’est fait que dans les pays du nord.
68
..
Dans toutes les études citées ci-dessus, les paramètres de centralité ont été utilisés pour
identifier des nœuds (représentant des lieux le plus souvent) importants. Ces paramètres
semblent les plus pertinents en épidémiologie animale.
D’autres paramètres sont parfois utilisés en addition, lorsque le but est différent. Par
exemple Van Kerkhove (2009) utilise également des paramètres de connectivité, afin de
simuler des tailles d’épidémie. Lorsque le but est de cibler la surveillance, les paramètres
optimaux sont les paramètres de centralité, liés à la probabilité d’être un « individu » à haut
risque (Christley et al., 2005).
Il est également possible d’aller encore plus loin et d’utiliser le réseau construit pour
des simulations de type méta population (Natale et al., 2006) ou de type SIR (Christley et al.,
2005), qui permettrait alors de simuler des épidémies, et voir l’étendue et la vitesse de
diffusion de la maladie.
69
..
70
..
CONCLUSION
Grâce à cette étude, les pratiques commerciales des éleveurs et des fermiers ont pu être
décrites, en termes de pratiques d’achat, pratiques de vente, utilisation des marchés,
quarantaine ou transport des animaux.
Le réseau des flux de volailles entre marchés, dus à l’activité des marchands a été
contruit et analysé grâce à des paramètres de centralité. La comparaison a pu être établie entre
les périodes de fête et les périodes hors fêtes. Les périodes de fêtes semblent être des périodes
à risque car les flux de volailles dans tout le réseau augmentent considérablement. On observe
peu de changements dans la structure du réseau, mais quelques marchés voient leur place dans
le réseau changer : c’est le cas de Dukem dont la centralité augmente pendant les fêtes et
Koka dont la centralité diminue. Une typologie des marchés a été créée à partir des
paramètres calculés. On a ainsi pu mettre en évidence le rôle central de Meki comme lieu de
transit important de volailles. Si on utilise tous les résultats obtenus dans cette étude, il ressort
que Debre Zeit, Akaki et Dire ressortent également comme plaques tournantes et lieux
prioritaires dans le cadre d’un programme de surveillance des maladies contagieuses aviaires.
Le réseau des flux de volailles de marchés à marchés et de marchés à villages, dus à
l’activité des marchands et des fermiers a également été construit et décrit succinctement,
mais l’analyse sera réalisée ultérieurement.
Ainsi cette étape se place dans la continuité de ce qui a été réalisé depuis deux ans
dans le cadre du projet GRIPAVI. Elle constitue un début de modélisation, qui sera complété.
Il est déjà possible d’utiliser ces données dans le cadre de la création d’un plan de surveillance
des maladies aviaires contagieuses. Les étapes ultérieures devraient pouvoir préciser la
manière, en couplant les réseaux avec des modèles SEIR pour mieux comprendre la diffusion
des maladies, en simulant la fermeture d’un marché par le retrait d’un nœud du réseau, ce qui
permettra d’évaluer l’efficacité des mesures de contrôle, ou en extrapolant nos résultats à
d’autres zones d’Ethiopie et à d’autres périodes de l’année. Il sera également possible de
compléter cette étude par une autre, sur une zone d’étude chevauchant en partie celle-ci afin
de déterminer les caractéristiques globales du réseau et extrapoler à une plus grande zone sans
avoir besoin de questionnaires. Enfin, si dans cette étude les résultats ont été appliqués à la
surveillance de la maladie de Newcastle, il est également possible de les utiliser pour d’autres
maladies très contagieuses comme la maladie de Gumboro qui était présente en Ethiopie lors
de la réalisation de cette étude.
71
..
72
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77
..
78
..
Annexe 1 : Contraintes environnementales en Ethiopie (FAO)
Annexe 2 : Couverture végétale en Ethiopie (FAO)
79
..
Annexe 3 : Systèmes agricoles en Ethiopie (FAO)
Annexe 4 : Typologie des marchés (Olive, 2007)
80
..
Annexe 5 : Questionnaire marchands utilisé sur le terrain
Date
Woreda
Kebelle / PA
Village / Garee
CODE
Country N°Market N°Interview Lettercrossing : ETH ________ _______ ________ __
A. Marchand
1. Interview n°: ____
If others interviews, when and where? ________________________________________________
__________________________________________________________________________________
2. Poultry 
Eggs 
Chick
Eggs
Origins*
Localisation
wereda)
(Village,
kebelle,
Sellers**
Date
Name of
marchand
Total
collected
Frqcy
***
*Precise premise: woreda, kebele, and for road side, which road and closest village
* Code for place: market (M), road side (RS), Village (V), other (precise)
** Code Sellers: T marchand; F farmer
*** 1= every day; 2=every week; 3= one to several times per month; 4= regularly throughout the year; 5=throughout the year
with peaks (precise peaks periods); 6=at some specific periods (specify periods)
B. Product purchase
1. From where did you collect/buy the products you are selling today? (With order of crossing)
81
..
2. Do you buy your products from other places than cited above?  Yes
 No
If yes,
Place
Sellers Frequency Total collected
**
***
Chicke Eggs
ns
C. Product selling
1. How often do you come to this market to sell? ___________________
2. Is there a period of the year when you come more frequently? _____________________________
3. Is there a period of the year when you come less frequently? ______________________________
4. Do you sell products in other places?
If yes, where do you sell products?
Place*
 Yes
 No
Location (village, woreda, kebele)
Period
Frequency**
Average number
Eggs
6. How many eggs did you bring to be sold today? __________________
In average how many eggs do you bring to be sold out of Hollydays? _______________
In average how many eggs do you bring to be sold during Hollydays? _______________
7. How many chickens did you bring to be sold today? _______________
In average how many chickens do you bring to be sold out of Hollydays? ____________
In average how many chickens do you bring to be sold during Hollydays? ____________
82
Chickens
..
8. Today who did you sell chicken/eggs to?
Type of people # people # chicken
# eggs
9. Do you have regular customers?  Yes
If yes,
Name
Farmer or marchand?
If marchand, market where they will sell it
 No
Average number
chicken sold
of Average number of
eggs sold
11. Where will you go if you don’t sell all your products today?
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
D. transport
1. How did you bring poultry to the market?

_______
By foot
by car/truck 
cart  moped  bicycle  common carriers 
Name of marchand: _______________________
Comments:
83
others 
..
Annexe 6 : Carte de la zone d’étude et localisation des marchés et
villages étudiés
84
..
Annexe 7 : Matrices d’adjacences des réseaux des marchés pours les deux périodes
85
..
86
..
Annexe 8 : Distribution du degré pour les réseaux des marchés
outdegree NoHD
outdegree HD
12
10
8
6
outdegree
NoHD
4
2
0
0
1
2
3
4
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
5
outdegree HD
0
1
indegree NoHD
2
3
4
5
indegree HD
16
14
14
12
12
10
10
8
8
indegree NoHD
6
6
indegree HD
4
4
2
2
0
0
0
2
4
6
8 10
0
totdegree NoHD
2
4
6
8 10 12
totdegree HD
7
7
6
6
5
5
4
4
totdegree
NoHD
3
3
2
2
1
1
0
0
0
2
4
6
totdegree HD
0 2 4 6 8 10 12 14 16
8 10 12 14
87
..
Annexe 9 : Valeurs et variations des flux entre les deux périodes
pour les réseaux des marchés
Mouvement
Dire DebreZeit
Bakajo Debrezeit
Godino Debrezeit
Hidi DebreZeit
Dukem DebreZeit
Adulala DebreZeit
Ejere DebreZeit
Koka DebreZeit
Mojo DebreZeit
Ardaga DebreZeit
Meki DebreZeit
Alemtena DebreZeit
Tadaa DebreZeit
DebreZeit Dire
Dukem Dire
Adulala Dire
AbuSera Dire
Womber Dire
Bali Hidi
DebreZeit Dukem
Dire Dukem
Bakajo Dukem
Akaki Dukem
Adulala Dukem
Meki Dukem
AbuSera Dukem
Dire Akaki
Dukem Akaki
Adulala Akaki
Meki Akaki
Ziway Akaki
Bulbula Akaki
AbuSera Akaki
AbuSirba Akaki
DebreZeit Bole
Mojo Koka
Koka Mojo
Akaki Meki
Alemtena Meki
Ziway Meki
AdamiTulu Meki
Bulbula Meki
Abosa Meki
DebreZeit Bali
Meki Ziway
AdamiTulu Ziway
Bulbula Ziway
Abosa Ziway
Ziway AdamiTulu
Ziway Bulbula
Meki Abosa
AdamiTulu Abosa
Bulbula Abosa
Dire Womber
Bakajo Womber
Rogicha Womber
Hidi Tadaa
Adulala Womber
Valeur normalisée HD
0.210526316
0.093233083
0.131578947
0.086466165
0.011654135
0.383458647
0.179699248
0.045112782
0.030075188
0.011278195
0.812030075
0.263157895
0.00075188
0.028195489
0.00112782
0.067669173
0.060150376
0.006015038
0.00037594
0.003383459
0.062030075
0.088721805
0.005639098
0.173684211
0.030075188
0.014661654
0.191729323
0.189473684
0.383458647
1
0.108646617
0.037593985
0.030075188
0.030075188
0.012030075
0.001503759
0.097744361
0.007518797
0.022556391
0.117293233
0.062030075
0.045112782
0.010150376
0.00075188
0.042481203
0.048496241
0.087218045
0.033082707
0.026691729
0.00075188
0.00037594
0.003007519
0.022556391
0.003759398
0.045112782
0.07518797
0.00037594
0
Valeur normalisée NoHD
0.073493976
0.048192771
0.136546185
0.080321285
0.002008032
0.37751004
0.208835341
0.064257028
0
0
1
0.261044177
0.000401606
0.00562249
0
0.076305221
0.03815261
0.003212851
0.000401606
0.002409639
0.008032129
0
0.001606426
0.044176707
0.036144578
0
0.098393574
0.081124498
0.168674699
0.434538153
0.048192771
0.032128514
0.012048193
0.012048193
0
0.000401606
0.076706827
0.004016064
0.020080321
0.039759036
0.03373494
0.016064257
0
0.000401606
0.030120482
0.051004016
0.024096386
0.017269076
0.036947791
0.006827309
0.000401606
0.001606426
0.006024096
0.002409639
0.008032129
0.032128514
0.000401606
0.008032129
88
Variation HD -> NoHD
Diminue
Diminue
Stable
Stable
Diminue
Diminue
Augmente
Augmente
Disparait
Disparait
Augmente
Stable
Stable
Diminue
Disparait
Augmente
Diminue
Stable
Stable
Stable
Diminue
Disparait
Stable
Diminue
Stable
Disparait
Diminue
Diminue
Diminue
Diminue
Diminue
Stable
Diminue
Diminue
Disparait
Stable
Diminue
Stable
Stable
Diminue
Diminue
Diminue
Disparait
Stable
Diminue
Augmente
Diminue
Diminue
Augmente
Stable
Stable
Stable
Diminue
Stable
Diminue
Diminue
Stable
Apparait
..
Annexe 10 : Distribution du degré pour les réseaux des marchés et
des villages
Outdegree HD
Outdegree NoHD
70
80
60
70
50
60
50
40
40
30
Outdegree HD
Outdegree
NoHD
30
20
20
10
10
0
0
0 2 4 6 8 10 12 14
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Indegree HD
Indegree NoHD
90
80
80
70
70
60
60
50
50
40
40
Indegree HD
Indegree
NoHD
30
30
20
20
10
10
0
0
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Totdegree NoHD
Totdegree HD
70
60
60
50
50
40
40
30
30
Totdegree
NoHD
Totdegree HD
20
20
10
10
0
0
0 3 6 9 12151821242730
0 6 12 18 24 30 36 42 48
89
..
Annexe 11 : Description des classes de la typologie basée sur les
paramètres descriptifs
Betweenness
Indegree
Outdegree
Nbchicken
Nbsellers
T/F
Nbdays
HD
NoHD
HD
NoHD
HD
NoHD
1
5.93
5.88
0.34
0.28
0.37
0.26
720
114.70
0.18
1.6
2
0.62
0.64
0.02
0.01
0.03
0.01
65.42
22.83
0.05
1.08
3
1.09
1.06
0
0
0.36
0.24
462.50
35.25
0.02
1
4
12.61
12.43
1.37
0.89
0.01
0.01
900
35
2.5
7
90
..
MOUVEMENTS ET FLUX DE VOLAILLES DANS LA REGION
D’OROMIA, ETHIOPIE, POUR DETERMINER LE ROLE DES
MARCHES DANS LA DISSEMINATION DES PESTES AVIAIRES
VALLEE Emilie
Résumé :
Les pratiques commerciales des éleveurs et des marchands de la zone East Shewa, région
Oromia en Ethiopie ont été étudiées dans 29 marchés. Les pratiques d’achat, de vente, d’utilisation des
marchés, de quarantaine et de transport des animaux ont été décrites.
La méthode d’analyse des réseaux sociaux ou SNA (Social Network Analysis) a été utilisée
pour construire le réseau des flux de volailles entre les marchés dus à l’activité des marchands, et pour
analyser ce réseau selon des indices de centralité : in degree, out degree, betweenness. Le réseau a été
construit et analysé pour les périodes de fêtes et en dehors de ces fêtes. Une typologie des marchés a
également été construite à partir de ces indices. Il en ressort que le marché de Meki semble jouer un
rôle de plaque tournante dans la région d’étude. D’autres marchés, Debre Zeit, Akaki et Dire ressortent
également comme des marchés à risque de diffusion pour la maladie de Newcastle.
Le réseau des flux de volailles entre marchés mais aussi entre villages et marchés a également
été construit, représentant à la fois l’activité des fermiers et des marchands. Il a été décrit et l’analyse
de ce réseau aura lieu ultérieurement.
Cette première étape de modélisation servira de base à d’autres étapes, comme le couplage
avec des méthodes SEIR (Susceptible Exposed Infected Recovered) et des simulations d’épidémies.
Les résultats obtenus peuvent également servir à cibler un programme de surveillance sur les marchés
identifiés.
Mots clés :
EPIDEMIOLOGIE, MODELISATION, ANALYSE DES RESEAUX
VIRALE, PESTE AVIAIRE, VOLAILLE, POULET, ETHIOPIE
Jury :
Président : Pr.
Directeur : Pr. Barbara DUFOUR
Assesseur : Dr. Karim ADJOU
Adresse de l’auteur :
Mlle Emilie VALLEE
6 avenue de Montréal
72000 Le Mans
91
SOCIAUX
(SNA),
MARCHE, MALADIE
..
POULTRY MOVEMENTS AND FLOWS IN OROMIA REGION,
ETHIOPIA, TO DETERMINE POTENTIAL ROLES OF MARKETS IN
THE SPREAD OF AVIAN PLAGUES
VALLEE Emilie
Summary:
Breeders and merchants trade pratices in East Shewa zone, Oromia region, Ethiopia have been
studied in 29 markets. Purchase, sale, markets use, quarantine and animal transport practices have
been described.
Social Networks Analysis (SNA) method was used to build the network of poultry flows
between markets due to merchants’ activity, and to analyze this network using centrality parameters:
betweenness, in degree and out degree. Networks were built and analyzed for religious feasts time and
out of feasts time. A market typology was also built using these parameters. According to this
typology, Meki seems to play an important part as a nerve centre in the study area. Some other
markets, Debre Zeit, Akaki and Dire are also highlighted as having high diffusion risk for Newcastle
disease.
The network of poultry flows between markets and also between villages and markets was
also built, representing both farmers’ and merchants’ activity. It was described and its analysis will be
done later.
This first step of modelling will be used as a basis for other steps, such as coupling with SEIR
methods (Susceptible Exposed Infected Recovered) and epidemics simulations. These results can also
be used to build a targeted surveillance program on the identified markets.
Keywords:
EPIDEMIOLOGY, MODELING, SOCIAL NETWORK ANALYSIS (SNA), MARKET, VIRAL DISEASE,
AVIAN PLAGUE, POULTRY, CHICKEN, ETHIOPIA
Jury:
President: Pr.
Director: Pr. Barbara DUFOUR
Assessor: Dr. Karim ADJOU
Author’s address:
VALLEE Emilie
6 avenue de Montréal
72000 Le Mans
92