Modéliser la propagation et le contrôle du SARS-CoV-2 en France

The COVID-19 pandemic has had a tremendous impact on societies worldwide. As epidemics are only partially observed processes characterized by non-linear dynamics, their study requires the development of appropriate statistical and mathematical models to capture their complexity. The aim of this thesis is to develop modelling analyses to characterize the spread of SARS-CoV-2 in France as well as the impact of different interventions.In a first part, we estimated the burden of SARS-CoV-2 in France at the end of the first lockdown in spring 2020. This study enabled us to produce the first estimates of the fraction of the population infected by SARS-CoV-2. In a second part, we present a modelling study that enabled us to characterize the patterns of SARS-CoV-2 transmission between age groups in a pre-vaccination era. From this, we derived the impact of control measures targeting specific age groups, including strategies shielding the elderly population. In a third part, we report a series of modelling analyses that helped quantifying the impact of different control measures on the dynamics of the COVID-19 epidemic. These included the comparison of different vaccine prioritization strategies, the evaluation of risks and benefits associated with different vaccine distribution strategies or the use of lockdown as a last resort option in case of a COVID-19 epidemic rebound.The analyses reported in this thesis illustrate how modelling may be used to study the spread of pathogens in populations and eventually inform control strategies. The results detailed in this manuscript were shared along the course of the pandemic with French governmental and public health agencies.La pandémie de COVID-19 a eu un impact majeur sur l’organisation des sociétés. Comme les épidémies ne sont généralement que partiellement observées et caractérisées par des dynamiques non linéaires, leur étude nécessite le développement de modèles mathématique et statistiques permettent de prendre en compte cette complexité. L’objectif de cette thèse est de développer des modèles pour caractériser la propagation du SARS-CoV-2 en France ainsi que l’impact de différentes interventions. Dans une première partie, nous avons estimé le fardeau du SARS-CoV-2 en France à la fin du premier confinement en mai 2020. Dans une deuxième partie, nous avons étudié la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 entre les groupes d’âge. Nous en avons déduit l’impact de mesures de contrôle ciblant différents groupes d’âge, notamment des stratégies fondées sur l’isolement des personnes âgées. La troisième partie est constituée de plusieurs analyses ayant permis d’évaluer l’impact de mesures de contrôle sur la dynamique de l’épidémie, notamment la comparaison de stratégies de priorisation des vaccins, l’utilisation du confinement comme solution de dernier recours en cas de reprise épidémique et l’évaluation des risques et bénéfices associés à différentes stratégies de distribution des vaccins. Les analyses rapportées dans cette thèse illustrent comment la modélisation peut permettre d’étudier la propagation de pathogènes dans des populations et potentiellement éclairer les mesures de contrôle pouvant être mises en place. Les résultats détaillés dans ce manuscrit ont été partagés au cours de la pandémie avec les décideurs et les agences de santé publique en France