Diffusion des épidémies et complexités géographiques

La complexité se fonde sur l’analyse des interactions entre les entités qui composent les systèmes. Chaque entité d’un « système complexe » est ainsi structurée selon différents sous-niveaux et niveaux parallèles qui entretiennent entre eux des relations spécifiques et de différentes natures. Dans ce champ scientifique, les travaux portant sur la diffusion des épidémies à l’échelle intra-urbaine sont rares. À partir de travaux sur le VIH / Sida à Mumbai (Bombay, Inde) et sur la modélisation multi-agents de la diffusion d’une épidémie, cet article présente plusieurs types de complexité : celle liée à des niveaux spatiaux, à la quantité d’éléments considérés et celle liée aux comportements de systèmes non linéaires. Dans un premier temps, il s’agira de s’intéresser aux phases de transition entre des stades de diffusion spatiale et aux effets des réseaux de circulation et d’échanges sur l’émergence d’une épidémie. Dans un second temps, celui de la modélisation, il s’agira de proposer une approche nouvelle sur la diffusion des épidémies en tenant compte à la fois des effets de l’hétérogénéité spatiale de l’espace intra-urbain et des formes de mobilité associées à la propagation d’un agent pathogène.Complexity theories focus on the interactions between entities in systems. Each entity of a complex system is organised in sub-levels and parallel levels interacting together in different ways. In geography, micro-level studies considering the spatial dynamic of epidemics as complex systems are quite rare. From a set of studies based on the analysis of the HIV/ AIDS epidemic in Mumbai (Bombay, India) and on the multi-agent based modelling of an epidemic, this paper explores several types of complexity : of levels, of the quantity of entities, and of the dynamics in non linear systems. First, we analyse the transition phases in a spatial diffusion process and the impact of circulation networks in the emergence of an epidemic. Second, we propose a new approach in the modelling of the spatial diffusion of an epidemic by combining both heterogeneity of space and patterns of mobility