Anticiper les dynamiques d’infection, à toutes les échelles (hôte, troupeau, bassin de production), permet de limiter l’impact des épizooties en identifiant des interventions adaptées selon la situation épidémiologique. Cet enjeu, crucial pour assurer durabilité de l’élevage, santé publique vétérinaire et bien-être animal, s’accentue encore en contexte de changements globaux du fait de l’évolution des composantes du système. La modélisation épidémiologique fournit un cadre d’analyse pertinent pour répondre à cet enjeu, complémentaire des approches observationnelles et expérimentales. Dans cet article, les apports de la modélisation épidémiologique sont illustrés au travers de quatre exemples de maladies animales : la diarrhée virale bovine, souvent étudiée dans un cadre mono-espèce d’hôte et de virus ; la peste porcine africaine, circulant à l’interface entre faunes sauvage et domestique ; les maladies respiratoires, dont la détection s’appuie de plus en plus sur l’utilisation de capteurs dans un contexte d’élevage de précision ; les maladies vectorielles, dont l’épidémiologie s’appuie sur une composante écologique forte, du fait de la multiplicité des espèces d’hôtes et de vecteurs, à la dynamique de population fortement impactée par les caractéristiques environnementales et climatiques. Ces exemples, englobant une diversité de situations du point de vue de la complexité des pathosystèmes, la dynamique épidémiologique engendrée et les liens avec l’environnement, permettront d’aborder les défis méthodologiques des approches de modélisation encore à relever : interconnexion aux données d’observation, modélisation en temps réel, intégration dans une approche One Health - Eco Health, prise en compte des interactions entre échelles, co-construction des modèles avec les gestionnaires de la santé animale et les décideurs publics, et modélisation des mécanismes décisionnels.