du 22 mai 2020
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Covid-19 : les « sciences du numérique complètent notre arsenal contre la pandémie »

Dans son Journal, le Centre national pour la recherche scientifique (CNRS) revient sur trois projets portés par ses chercheurs dans le cadre de la lutte contre la maladie Covid-19. Ils sont disponibles sur la plateforme Modcov19 (modélisation et Covid-19).

« Évolution de l’épidémie, stratégie de déconfinement, aide à la décision politique… sur tous ces sujets, et d’autres, les outils des sciences du numérique complètent notre arsenal contre la pandémie », rappelle le CNRS.

Nous avons ainsi « des modèles multi-agents pour prédire l’évolution de l’épidémie ». « À l’échelle de communautés réduites, notre idée est d’utiliser des modélisations multi-agents où les interactions sociales entre individus, qui sont fondamentales en matière de propagation de l’épidémie, sont reproduites par une série de règles comportementales auxquelles on ajoute une part de hasard. On peut alors en déduire une série de lois statistiques qui serviront ensuite à calibrer les paramètres d’entrée du modèle d’évolution de l’épidémie », explique Didier Georges du Gipsa-lab de Grenoble.

Claire Mathieu et son équipe planchent sur les graphes et leur implication dans la modélisation de la propagation du virus sur de petites structures (famille, école, entreprise, etc.) : « un graphe est un réseau de points appelés nœuds, reliés par des liens. Dans le cadre d’une épidémie, chaque nœud représente une personne se trouvant à un stade infectieux donné (saine, infectée ou guérie) et chaque lien entre deux nœuds matérialise une interaction sociale entre deux individus. L’ensemble fournit une sorte de carte de l’ensemble des contacts sociaux au sein d’un groupe ».

« À partir de ce réseau, on se donne ensuite une probabilité pour la transmission du virus lors d’une interaction entre deux personnes du réseau, à partir de quoi on peut étudier la façon dont l’infection se propage au sein de la population », ajoute-t-elle.

Enfin, Samson Lasaulce travaille sur des modèles pour optimiser les coûts : « les algorithmes que nous élaborons permettent d’allouer une ressource en fonction d’un objectif donné et de contraintes propres au problème posé ».

Enfin, le Journal du CNRS se fait l’écho de l’analyse du sociologue Jeremy Ward : « Entre 20 et 25 % de la population ne comptent pas se faire vacciner contre le nouveau coronavirus ».

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