Modélisation des dynamiques spatiotemporelles des épidémies et réseaux stochastiques multi-échelles

Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour sujet la modélisation des épidémies de maladies transmissibles et le rôle que peuvent jouer les réseaux de contact dans cette problématique.Dans une première partie nous introduisons les principales notions liées aux modèles de réseaux, ainsi que les éléments relevant de la modélisation en épidémiologie qui ont permis de faire le lien entre les réseaux et ce champ d application.Puis nous proposons une étude des comportements épidémiques sur différents types de réseaux. En particulier nous montrons que les épidémies ont tendance à adopter des comportements très variables lorsque celles-ci se propagent sur des réseaux ayant des propriétés communes avec des réseaux sociaux, à savoir les réseaux scale-free. En plus de détailler les étapes de la propagation où la variabilité est la plus grande, nous montrons l impact de la multiplicité des chemins de propagation et nous proposons des pistes d explication de ces différents comportements. Dans la partie suivante, nous adoptons une approche plus empirique en basant notre étude sur des données régionales d épidémies de grippe saisonnière aux Etats-Unis et en France. Nous partons de l hypothèse que l existence d un réseau de propagation à l échelle d un pays doit avoir un impact sur la similarité des profils épidémiques des différentes régions. Ainsi, nous proposons une méthode statistique permettant de retrouver et de quantifier l importance et la stabilité des liens de ce réseau. Puis, en mettant en relation ce réseau avec diverses sources de données géographiques et de transport, nous mettons en évidence une relation entre le trafic aérien et la propagation grippale aux US. Pour le cas de la France, nous montrons une relation avec les transports mais pas avec un mode en particulier qui dominerait les autres. Dans une partie plus technique, nous nous attardons sur les méthodes que nous avons développées pour conduire ces recherches. En particulier, nous décrivons le logiciel de génération de réseau ainsi que le logiciel de simulation épidémique qui le complète. Ces logiciels ont été conçus pour être relativement accessible et ainsi ouvrir l usage de la modélisation par réseau à une plus large communauté d épidémiologiste.Enfin, nous concluons sur ces différents aspects dans une dernière partie où nous proposons certaines perspectives de recherche. Notamment, nous portons notre intérêt sur la propagation spatiale et le rôle des liens à longue distance dans les comportements observés.PARIS-BIUSJ-Thèses (751052125) / SudocPARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF