Thèse soutenue

Diffusion des épidémies : le rôle de la mobilité des agents et des réseaux de transport
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Paolo Bajardi
Direction : Alain Barrat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique théorique et mathématique
Date : Soutenance le 24/11/2011
Etablissement(s) : Aix-Marseille 2
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de physique théorique (CPT) (Marseille ; Toulon)
Jury : Président / Présidente : Jean-François Pinton
Examinateurs / Examinatrices : Alain Barrat, Jean-François Pinton, Pablo Jensen, Romualdo Pastor-Satorras, Vittoria Colizza
Rapporteurs / Rapporteuses : Fabrice Carrat, Pablo Jensen

Résumé

FR  |  
EN

Ces dernières années, la puissance croissante des ordinateurs a permis à la fois de rassembler une quantité sans précédent de données décrivant la société moderne et d'envisager des outils numériques capables de s'attaquer à l'analyse et la modélisation les processus dynamiques qui se déroulent dans cette réalité complexe. Dans cette perspective, l'approche quantitative de la physique est un des catalyseurs de la croissance de nouveaux domaines interdisciplinaires visant à la compréhension des systèmes complexes techno-sociaux. Dans cette thèse, nous présentons dans cette thèse un cadre théorique et numérique pour simuler des épidémies de maladies infectieuses émergentes dans des contextes réalistes. Dans ce but, nous utilisons le rôle crucial de la mobilité des agents dans la diffusion des maladies infectieuses et nous nous appuyons sur l'étude des réseaux complexes pour gérer les ensembles de données à grande échelle décrivant les interconnexions de la population mondiale. En particulier, nous abordons deux différents problèmes de santé publique. Tout d'abord, nous considérons la propagation d’une épidémie au niveau mondial, et présentons un modèle de mobilité (GLEAM) conçu pour simuler la propagation d'une maladie de type grippal à l'échelle globale, en intégrant des données réelles de mobilité dans le monde entier. La dernière pandémie de grippe H1N1 2009 a démontré la nécessité de modèles mathématiques pour fournir des prévisions épidémiques et évaluer l'efficacité des politiques d'interventions. Dans cette perspective, nous présentons les résultats obtenus en temps réel pendant le déroulement de l'épidémie, ainsi qu'une analyse a posteriori portant sur les stratégies de lutte et sur la validation du modèle. Le deuxième problème que nous abordons est lié à la propagation de l'épidémie sur des systèmes en réseau dépendant du temps. En particulier, nous analysons des données décrivant les mouvements du bétail en Italie afin de caractériser les corrélations temporelles et les propriétés statistiques qui régissent ce système. Nous étudions ensuite la propagation d'une maladie infectieuse, en vue de caractériser la vulnérabilité du système et de concevoir des stratégies de contrôle. Ce travail est une approche interdisciplinaire qui combine les techniques de la physique statistique et de l'analyse des systèmes complexes dans le contexte de la mobilité des agents et de l'épidémiologie numérique.