Depuis le début de la pandémie de SARS-CoV-2, la surveillance de l’évolution du génome du virus avec son séquençage en continu est devenue un élément clé de santé publique. En effet, le génome d’un virus est par nature très dynamique, avec une évolution qui se manifeste par l’accumulation rapide de mutations. Disposer au fil du temps de nombreux génomes d’origines géographiques variées est donc nécessaire pour identifier l’émergence de variants, des lignées porteuses de mutations clés susceptibles d’affecter la pathogénicité et la transmissibilité du virus, voire de mener à un échappement vaccinal. Ce type de surveillance a pu être expérimenté ces dernières années avec la grippe saisonnière, les virus Ebola ou Zika, et a atteint une ampleur inédite avec le suivi du SARS-CoV-2. Une telle tâche requiert des moyens de génération, d’analyse bio-informatique et de partage des données particulièrement optimisés et ambitieux. Comment cela se passe-t-il ?