CNRS Le Journal n°300 jun/jui/aoû 2020
CNRS Le Journal n°300 jun/jui/aoû 2020
  • Prix facial : gratuit

  • Parution : n°300 de jun/jui/aoû 2020

  • Périodicité : trimestriel

  • Editeur : CNRS

  • Format : (210 x 270) mm

  • Nombre de pages : 68

  • Taille du fichier PDF : 9,6 Mo

  • Dans ce numéro : spécial covid-19.

  • Prix de vente (PDF) : gratuit

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SPÉCIAL COVID-19 JOM ARIYA/STOCK.ADOBE.COM 110//Cases Report 1.031Élte fflerai I aeg, là JI - Fbmx, ne Me ee'l lerroenres lem Me" erg.'Hee  : , scdremonal.d.oLonet teri ore rig epelt.. Rarement le monde n’aura guetté avec autant d’attention les travaux des modélisateurs. Depuis le début de la crise, chaque jour a drainé son lot de projections sur la durée, le nombre de victimes ou la possibilité d’un rebond de l’épidémie. Mais comment aborder ces outils scientifiques et médicaux qui ne sont pas conçus, à la base, pour éclairer le grand public ? Comment sont-ils construits ? « Les modèles d’épidémies sont généralement de deux types  : agrégés, à l’échelle des populations, ou distribués, à l’échelle des individus », explique Éric Daudé, géographe et directeur de recherche CNRS au laboratoire Identité et différenciation de l’espace, de l’environnement et des sociétés 1. Ils vont ainsi du peu précis, mais pratique aux grandes échelles, au très détaillé qui ne décrit qu’un contexte très spécifique. Les modèles développés au départ dans le cadre du Covid-19 entrent dans la première catégorie, où des équations différentielles décrivent l’évolution de l’état de quatre genres de population  : Saine, Exposée, Infectée et Remise (Seir). Les volumes de ces groupes changent en fonction de la dangerosité du virus et des moyens mis en œuvre pour lutter contre le fléau. La contamination joue d’abord sur trois critères  : le nombre de contacts entre individus sains et infectés, la facilité qu’a le pathogène à se transmettre lors de ces contacts et la durée pendant laquelle les patients sont infectieux. CNRS LE JOURNAL 26 121Stekell 9.516)1.9 11911:1 Ce modèle de base peut être amélioré selon les scénarii envisagés, en intégrant les mouvements de population, les expositions différenciées, les tranches d’âge… « Ces modèles macroscopiques sont assez parcimonieux, c’est-à-dire qu’ils utilisent peu de paramètres, calibrés au fur et à mesure que l’on connaît mieux la maladie », précise Éric Daudé. Ils reposent en revanche sur des hypothèses très simplifiées. La seconde catégorie, les modèles distribués, opte pour des approches informatiques qui décrivent cette fois-ci des individus et des comportements. Une méthode plus lourde, privilégiée lorsque les variations environnementales et sociales sont déterminantes dans l’émergence et la propagation de la maladie, ce qui est notamment le cas des maladies transmises par des vecteurs, comme des moustiques ou des puces. Ces modèles permettent par exemple de guider les actions de désinsectisation à l’échelle de quartiers, voire de rues, dans des villes vastes et complexes comme Delhi, en Inde ou Bangkok, en Thaïlande. Des modèles face à l’inconnu Si ces modélisations sont utilisées depuis longtemps et ont fait leurs preuves, on peut se demander ce qu’elles valent face à un virus très mal connu. « L’épidémiologie a l’avantage d’obéir d’abord aux lois de la physique, insiste Samuel Alizon, épidémiologiste et directeur de recherche CNRS au 63407
/M/1/1//1000/0000/M NUMÉRIQUE Épidémiologie. Depuis des mois, le monde scrute les projections concernant l’évolution de l’épidémie de Covid-19. Trois experts nous éclairent sur la science derrière ces modèles et les précautions à prendre concernant leurs interprétations. PAR MARTIN KOPPE laboratoire Mivegec 2. On obtient les données à partir des courbes d’incidence hebdomadaires des nouveaux cas et le suivi des contacts fournit l’intervalle sériel  : le temps entre l’apparition des symptômes chez une personne et leur survenue chez ceux qu’elle a infectés. Un paramètre qui nécessite, en pleine épidémie, de retrouver des couples infectant-infecté dans la population. » Le modèle est ensuite calibré avec l’affinement des statistiques et des connaissances existantes, par exemple celles tirées de l’épidémie de SRAS de 2003. Pour les premiers stades des épidémies, les modèles stochastiques, c’est-àdire basés sur le hasard, sont privilégiés. En effet, un petit groupe de personnes porteuses contamine les gens de manière très aléatoire. À partir d’un certain moment, la loi des grands nombres prend le dessus  : on peut alors considérer que le taux de contamination est le même pour tout le monde. Les chercheurs se tournent alors vers des modèles déterministes, qui permettent de prévoir l’apparition des pics et de jauger les différentes stratégies de contrôle. Les modèles aident aussi à mieux comprendre le virus. En comparant les prédictions aux statistiques du terrain, les scientifiques repèrent les paramètres qui expliquent les éventuelles différences. Ils en tirent des informations qui Comment sont conçus les modèles des épidémies 1. Unité CNRS/Université Le Havre Normandie/Université Caen Normandie/Université Rouen Normandie. 2. Maladies infectieuses et vecteurs  : écologie, génétique, évolution et contrôle (CNRS/IRD/Univ. de Montpellier. 3. Unité CNRS/Université Sorbonne Paris Nord. leur échapperaient sinon et affinent leurs modèles. « La plus grosse difficulté n’est pas tant de découvrir quels sont les mécanismes de propagation, mais de connaître les conditions initiales de l’épidémie », précise Éric Daudé. Des outils issus de publications particulièrement fondamentales sont cependant disponibles pour améliorer les simulations. Jean-Stéphane Dhersin, membre du Laboratoire analyse, géométrie et applications 3 et directeur adjoint scientifique de l’Institut national des sciences mathématiques et de leurs interactions (Insmi) du CNRS est ainsi … L’immunité de groupe Samuel Alizon épidémiologiste À écouter sur lejournal.cnrs.fr MODÉLISATION Lire l’intégralité des articles sur lejournal.cnrs.fr « Si elle semble être la solution la plus rapide pour sortir d’une épidémie, l’immunité de groupe pose des questions éthiques, pratiques et techniques. En effet, pour y parvenir, les deux tiers de la population doivent avoir été contaminés et surtout, guéris. Elle repose aussi sur un double pari  : que l’immunité générée par une infection soit suffisante et qu’elle dure assez longtemps. » N°300 27



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