CNRS Le Journal n°245 juin 2010
CNRS Le Journal n°245 juin 2010
  • Prix facial : gratuit

  • Parution : n°245 de juin 2010

  • Périodicité : trimestriel

  • Editeur : CNRS

  • Format : (215 x 280) mm

  • Nombre de pages : 44

  • Taille du fichier PDF : 2,7 Mo

  • Dans ce numéro : Rien n'arrête les mathématiques

  • Prix de vente (PDF) : gratuit

Dans ce numéro...
< Pages précédentes
Pages : 22 - 23  |  Aller à la page   OK
Pages suivantes >
22 23
22 > L’ENQUÊTE Pourquoi la diphtérie et la poliomyélite ne sont-elles plus que des mauvais souvenirs en France ? Qu’est-ce qui permet d’espérer qu’à un niveau mondial le paludisme et la tuberculose peuvent être éradiqués ? Les politiques de santé publique et les actions menées par les organismes d’aide sanitaire, bien sûr. Mais pas seulement : aussi large soit-elle, une campagne de vaccination n’empêchera jamais quelques malades de passer entre les mailles du filet. En fait, l’allié invisible des campagnes de vaccination est un résultat mathématique qui apparaît dans tous les modèles de propagation d’infections contagieuses : pour se diffuser, toute épidémie a besoin localement d’un nombre minimal de malades ; en dessous de ce seuil, la maladie finit par s’éteindre d’elle-même, comme un feu qui s’étouffe, privé d’air. En épidémiologie – cet exemple l’illustre –, les mathématiques cernent les mécanismes de contagion. Pourquoi certaines épidémies sont-elles cycliques ? Pourquoi la grippe A s’est-elle transformée en pandémie en se propageant dans le monde comme un feu de paille ? Sans les mathématiques, nous n’aurions pas de réponses à ces questions. En 2008, une équipe internationale impliquant le Laboratoire de physique théorique d’Orsay 1 avait montré, modèle mathématique à l’appui, que le réseau international des transports aériens expliquait, dans ses grandes lignes, les cartes des épidémies mondiales. Sans les mathématiques nous échapperait également l’origine d’épidémies dues à des maladies non transmissibles comme le cancer. Les statistiques sont reines dans ce domaine. « Le cancer du poumon est l’exemple type de cancer qui a été © 2007 Colizza et al. ; licensee BioMed Central Ltd. Des formules contre les épidémies Le journal du CNRS n°245 juin 2010 détecté de façon statistique », décrit Jacques Istas, professeur au Laboratoire Jean-Kuntzmann2, à Grenoble, et auteur d’un livre sur la modélisation mathématique dans les sciences du vivant. « Dans les années 1930, des médecins allemands ont observé un lien entre le cancer des poumons et la consommation de tabac, même s’ils ne comprenaient pas pourquoi », ajoute ce spécialiste du mouvement brownien, un modèle mathématique façon couteau suisse, capable de décrire l’ostéoporose comme le trafic Internet et la propagation d’une épidémie. La maladie de Creutzfeld-Jacob et le diabète appartiennent à l’immense groupe d’infections non contagieuses qui ont été décelées via des études statistiques avant que les causes profondes n’émergent des éprouvettes des biologistes. DES STATISTIQUES DE HAUT VOL L’usage routinier des statistiques ne signifie pas toutefois que celles-ci se sont émancipées de leur tutelle mathématique. Et heureusement, car « les statistiques sont une source inépuisable de pièges », met en garde Bernard Prum, du laboratoire Statistique et génome 3, expert en génétique des maladies épidémiques. Imaginons que vous soupçonniez être atteint d’une maladie mortelle qui touche une personne sur 10000. Vous passez un test qui, comme n’importe quel test, possède une marge d’erreur et n’est précis qu’à 99%. Le test se révèle positif. Quelle chance avez-vous de posséder la maladie ? Votre réponse probable : 99%. Tout faux. En fait, la réponse (contrintuitive) est moins de 1% (se reporter à un manuel de statistique pour le détail des calculs). L’analyse de données épidémiologiques est pavée de chausse-trapes de ce genre… Le modèle mis au point à Orsay s’appuie sur le trafic aérien pour prévoir la propagation d’une épidémie, ici celle du Sras en 2002-2003. L’épaisseur d’un trait indique la probabilité du chemin associé. Pis, la complexité des analyses statistiques est démultipliée depuis qu’on est capable d’aller chercher à l’intérieur du génome les facteurs aggravants des maladies. Il faut en effet savoir que les maladies monogéniques (dont les symptômes ne sont dus qu’à la mutation d’un seul gène) sont l’exception. La plupart des maladies, les cancers en particulier, sont l’expression de dizaines de gènes qu’il faut rechercher parmi les 30 000 du génome des patients. DÉMÊLER LE VRAI DU FAUX « Quand on tient compte de l’expression génétique, on arrive facilement à plusieurs dizaines de milliers de paramètres à considérer, souligne Philippe Besse, de l’Institut de mathématiques de Toulouse 4 et spécialiste de statistique appliquée à la biologie. La difficulté dans ces cas-là est qu’on arrive toujours à trouver des liens statistiques entre les symptômes et des gènes prétendument responsables de la maladie, sans toujours savoir si ces liens sont pertinents ou non. » D’où le développement ces dernières années d’algorithmes issus du domaine de l’intelligence artificielle capables de distinguer les liaisons significatives des liens trompeurs. Nommés boosting ou bagging, ces algorithmes « permettent d’obtenir des modèles avec de meilleures qualités prédictives », continue le chercheur, qui développe quant à lui des outils mathématiques pour aider les biologistes à comprendre le rôle dans les cellules de gènes et de protéines spécifiques. Les outils mathématiques développés par Philippe Besse et ses collègues ont, par exemple, permis d’étudier l’influence sur l’organisme du bisphénol A, ce composé chimique qui entre dans la composition notamment des biberons et qui est soupçonné de toxicité. Ces recherches ont ainsi montré que le bisphénol A perturbait le système hormonal de souris soumises à de faibles doses de ce composé. Dans l’ensemble, les mathématiciens travaillant en biologie s’accordent pour dire que les sciences de la vie vont jouer au XXI e siècle le rôle de muse pour les mathématiques, comme la physique l’a été au siècle dernier. Xavier Müller 1. Laboratoire CNRS/Université Paris-XI. 2. Laboratoire CNRS/Universités Grenoble-I et -II/Institut polytechnique de Grenoble. 3. Unité CNRS/Université d’Évry. 4. Unité CNRS/Universités Toulouse-I et -III/Insa Toulouse. CONTACTS ➔ Philippe Besse philippe.besse@insa-toulouse.fr ➔ Jacques Istas, jacques.istas@imag.fr ➔ Bernard Prum, bprum@genopole.cnrs.fr
© O. Monge/Myop La physique accro aux maths La nature est un livre écrit en langage mathématique. » La phrase est de Galilée. Et, depuis le XVII e siècle, nombres et abstractions sont devenus inséparables de la physique. La raison de ce goût immodéré des physiciens pour les mathématiques ? Leur « déraisonnable efficacité », répondait Eugene Wigner, Prix Nobel de physique en 1963. Celle de faire émerger unité et lois fondamentales, là où l’observation brute ne renvoie qu’au désordre et à l’irrégularité des phénomènes. Pour le comprendre, rien de tel qu’un exemple concret que des chercheurs du CNRS remettent actuellement à la une de l’actualité. Au milieu des années 1970, le célèbre physicien anglais Stephen Hawking montre que les trous noirs, des objets du cosmos censés avaler jusqu’au moindre grain de lumière entrant dans leur sphère d’attraction, émettent en réalité une Les trous noirs astronomiques sont un phénomène invisible, mais qui possède un analogue hydrodynamique. Des mathématiciens du CNRS tentent ici de reproduire ce phénomène dans un bassin à houle. faible radiation. Joie des théoriciens, cette prédiction est l’une des seules à marier sur le papier relativité générale (la théorieeinsteinienne de la gravitation) et mécanique quantique (reine de l’infiniment petit). Désespoir des expérimentateurs : l’intensité de la radiation Hawking est si faible qu’aucun appareil de mesure ne pourra jamais la mettre en évidence. DÉTECTER LA RADIATION HAWKING C’était sans compter sur les mathématiques. En effet, en 1981, Bill Unruh, à l’université de Colombie britannique, prouve que les « ingrédients » de la radiation Hawking ne sont pas propres à la physique des trous noirs. Plus précisément, en remplaçant sur le papier la gravitation par l’écoulement d’un liquide, et les ondes lumineuses, par des vaguelettes à la surface de l’eau, on obtient la même physique. « Ici, les mathématiques ont Représentation d’un trou noir, un astre si dense que tout ce qui tombe à l’intérieur, même la lumière, y reste prisonnier à jamais. L’ENQUÊTE 23 permis de montrer quantitativement l’équivalence de deux phénomènes d’apparence très différents, en ce sens qu’ils sont régis exactement par les mêmes équations », explique Germain Rousseaux, du Laboratoire Jean-Alexandre-Dieudonné 1, à Nice. Au point que ce physicien a entrepris récemment de détecter la radiation Hawking dans le bassin à houle de l’entreprise Acri, à Nice, spécialisée en génie côtier ! Une expérience dans laquelle la radiation Hawking devrait prendre la forme de vaguelettes émises en une zone du bassin où une vague voit sa propagation arrêtée net par un courant de sens contraire. UNE LUNETTE DE GROSSISSEMENT Mais les mathématiques auront ici un autre rôle : celui d’aider à démêler les données des expériences en cours. « Pour ce faire, nous avons introduit dans notre description les outils mathématiques des systèmes dynamiques, traditionnellement utilisés pour étudier l’évolution temporelle de systèmes comme les planètes du système solaire, indique Germain Rousseaux. Cet emploi dérivé illustre simplement que plus on introduit de mathématiques complexes pour étudier un phénomène, plus on révèle de détails. Les maths sont comme une lunette de grossissement pour la physique. » Dans certains cas, elles sont même le seul et unique moyen d’accéder à un phénomène. Comme ceux qui se produiront dans le futur réacteur expérimental thermonucléaire international (Iter), actuellement en construction à Cadarache. Un prototype destiné à vérifier la faisabilité de la fusion nucléaire comme nouvelle source d’énergie. De fait, dans pareil réacteur, un gaz ionisé contenu par un puissant champ magnétique est porté à une température de quelque 100 millions de degrés ! Soit une fournaise à laquelle aucun capteur ne serait en mesure de résister. Seule solution, récolter des mesures indirectes effectuées sur la surface du plasma avant de les incorporer dans un modèle mathématique permettant de calculer numériquement ce qui se passe à l’intérieur. Comme l’explique Jacques Blum, lui aussi du Laboratoire Jean-Alexandre- Dieudonné, « pour cela, il était nécessaire de > Le journal du CNRS n°245 juin 2010 © M. Kulyk/SPL/Cosmos



Autres parutions de ce magazine  voir tous les numéros


Liens vers cette page
Couverture seule :


Couverture avec texte parution au-dessus :


Couverture avec texte parution en dessous :