Ahmadou Sylla (2025-2026)

Principales missions :

•  Corréler les données de distribution des sérovars de Salmonella avec les données climatiques issues des plateformes européennes (Copernicus, AGRI4CAST, MétéoFrance, etc.) à l'aide d'outils de type " machine learning ".
• Modéliser et prévoir les risques à l'aide d'outils quantitatifs afin d'évaluer les effets du changement climatique sur la contamination des aliments et de proposer des mesures d'adaptation et de prévention des risques.
• Intégrer cette évaluation des risques dans une approche coût-bénéfice plus globale pour optimiser la sécurité alimentaire tout en réduisant les impacts environnementaux et/ou économiques.

Valorisation:

Sylla, A., Membré, J.-M., Brulé, L., Thorin, C., Delaunay, L., 2026. Development of a machine learning-based early warning system to anticipate climate change impacts: application to the detection of Salmonella in poultry in France. Food Control 190, 112420. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2026.112420