Les modèles permettent d’estimer des paramètres épidémiologiques, d’évaluer l’efficacité de différentes stratégies de gestion, et de les optimiser. A cette fin, nous avons développé le cadre PESO (parameter estimation–simulation–optimization), que nous avons appliqué à la gestion de la sharka (causée par le Plum pox virus ; PPV), la plus grave maladie des Prunus. Nous avons tout d’abord démontré que les paramètres épidémiologiques de la sharka peuvent être estimés précisément même en présence d’une lutte active contre la maladie. Ainsi, les données de surveillance collectées pendant 15 ans ont, entre autres, permis d’obtenir la première estimation des distances de vol des pucerons à l’échelle du paysage. Un modèle de simulation a ainsi pu être paramétré afin de simuler la dispersion et la gestion de la sharka (incluant la surveillance des vergers, l’arrachage d’arbres à risque, des interdictions de plantation, et le remplacement de vergers sensibles par des variétés résistantes). Nous avons ainsi défini la répartition de vergers résistants minimisant l’impact économique de la sharka dans des paysages plus ou moins agrégés, et nous avons montré que l’optimisation conjointe de la lutte contre la maladie et de la répartition des variétés résistantes peut améliorer l’efficience économique globale de la gestion de la sharka.