- Mise à part ces trois facteurs, la mobilité de la population est aussi un facteur non négligeable lors de la propagation d’épidémies de dengue vis à vis des risques sanitaires. - Dans ce travail, nous essayons de comprendre les liens qui pourrait exister entre la mobilité de la population et la propagation d’épidémies de dengue. - Nos modèles s’appuient sur les données réelles de la population des deux grandes villes à risques : Can Tho (Vietnam) et Phnom Penh (Cambodge). - Ce qui nous permet de dire que la mobilité de la population a un impact direct sur le ralentissement ou l’accélération de la vitesse de propagation d’épidémies de dengue. - Nos modèles pourraient aider les décideurs à comprendre le rôle de la mobilité de la population face à la propagation d’épidémies de dengue.. - 2 Contexte du sujet 8 2.1 Contexte de la maladie de dengue. - 2.2 Contexte de la modélisation et la simulation. - 5.1.1 Mise en place de la base de données venant des enquêtes. - 5.1 Extrait de la base de données. - 5.2 Effectifs de la population par village. - 5.3 Mobilité de la population. - 5.13 SEIR de la population du village Tropeang Angchang Chah. - 5.14 SEIR de la population du village Toul Snao. - L’amplification des voyages facilitent la dissémination des différents sérotypes du virus de la dengue. - Notre travail se focalise sur la compréhension de l’évolution de la propaga- tion d’épidémies de dengue face à la mobilité au niveau de la population et aux risques. - – Institut de la Francophonie pour l’Informatique, Hanoï, Viêt-Nam. - 2.1 Contexte de la maladie de dengue. - Le moustique Aedes aegypti est le principal moustique responsable de la propagation d’épidémies de dengue [13]. - C’est à partir des résultats obtenus lors de la simulation que le modèle peut être validé ou non. - Dans cette section, nous allons voir les différents travaux sur la modélisation de la prop- agation d’épidémies de dengue. - les personnes exposées de la maladie (E h. - les person- nes infectées (I h ) et les personnes immunisées de la maladie (R h. - les vecteurs exposés de la maladie (E v. - L’infection par le virus de la dengue se produit quand il existe une corrélation continue. - entre l’effectif de la population humaine et la population des moustiques. - Ce modèle est conçu de la façon suivante. - facteurs principaux qui favorisent la prolifération des moustiques, qui peut entraîner la progression rapide de la maladie de dengue en cas d’épidémies.. - Ceci se fait à partir de la résolution du système d’équations différentielles.. - Pourtant, ils sont très rapides au niveau de simulation même la taille de la population à étudier est très grande.. - Ce papier présente un modèle à base d’agent permettant non seulement de simuler la dynamique de la population mais aussi de simuler la propagation d’épidémies de dengue tant au niveau des hôtes (les hommes) qu’au niveau des vecteurs (les mous- tiques Aedes aegypti). - Il implémente la notion de la grille à 8 voisins. - Après un certains nombre de jours, il cesse de contaminer et devient immunisé de la maladie de dengue. - Ce modèle montre les interactions entre les agents ainsi le processus de la propaga- tion au niveau de l’environnement. - La figure 3.1 montre l’environnement de la simulation du modèle.. - Ce modèle étudie l’évolution de la propagation d’épidémies de dengue en fonction des [17]. - Chaque péri- ode de 6 heures correspond à une partie de la journée : le matin (3 heures-9 heures), la journée (9 heures-15 heures), le soir (15 heures-21 heures) et la nuit (21 heures-3 heures). - Sur n’importe quel jour de la semaine donnée de la période. - Les modèles à base d’agents se concentrent sur l’étude des comportements de chaque individu de la population afin de comprendre l’état du système. - Nous avons aussi les données sur la répartition de la population en pourcentage selon ses activités socio-professionnelles.. - – Programme développé en java pour faire de la statistique. - Les données en sortie de ce programme sont indispensables pour la génération de la population synthétique.. - Ce stage se concentre sur la : «Génération de la population synthétique» [20]. - Nous constatons que les deux modèles mathématiques présentés se concentrent sur l’évo- lution de la propagation d’épidémies du point de vue général (distribution de la pop- ulation selon leur état de santé, densité de la population), sans prendre en compte les détails au niveau des individus. - Pourtant, ils se limitent sur l’étude de l’évolution de la propagation du point de vue générale. - Notre travail se concentre sur la modélisation à base d’agents afin de voir l’interaction entre les individus du système et comprendre l’évolution de la propagation d’épidémies au niveau spatiale et temporelle.. - En effet, la complexité au niveau de chaque modèle dépend de la question posée. - – Le premier modèle à base d’agents (Agent-based model of Dengue Disease Transmis- sion by Aedes aegypti Populations)[16] est un modèle basique visant à comprendre comment la dynamique de la population peut influencer sur la propagation d’épidémies de dengue. - – Le troisième modèle à base d’agents (A spatial simulation model for dengue virus infection in urban areas)[18] prend en compte les activités quotidiennes des individus, la dynamique de la population des moustiques, le piégeage des moustiques. - Quelques entités ont été considérées lors de la conception de ce modèle. - Village nom, effectif de la population générer des individus, des foyers. - déplacement, état de santé, durée d’incubation, durée de la virémie. - Des règles sont établies au niveau de la population des êtres humains et au niveau de la population des moustiques pour concevoir le modèle.. - – Au niveau de la population des êtres humains. - – Au niveau de la population des moustiques. - Ce paquet peut contenir : (i) des moustiques susceptibles, (ii) des moustiques exposés, (iii) et des moustiques infectés de la dengue.. - Ces nouveaux moustiques exposés deviennent infectés de la maladie après la période d’exposition.. - – Un homme sain piqué par une femelle infectée est exposé de la maladie dans les 3 à 6 jours. - Ce modèle combine le modèle à base d’agents et les modèles mathématiques afin d’optimiser l’accélération de la simulation. - Ce modèle permet donc de com- prendre l’évolution de la maladie de dengue tant au niveau de la population humaine qu’au niveau de la population des moustiques. - Nous pouvons considérer l’évolution de la propagation dans le temps et dans l’espace et en temps réel. - nom, effectif de la population (hérite l’entité Place). - Ces règles sont classifiées en deux catégories : les règles au niveau des comportements des individus et les règles au niveau de la contamination d’épidémies.. - L’effectif de la population change de valeur alors le matin et reprend sa la valeur originale le soir.. - – Hypothèses au niveau de la contamination. - Ils génèrent aussi des nouveaux moustiques, des moustiques exposés, des moustiques infectés de la maladie de dengue. - – La génération des nouveaux individus de la population tant au niveau des êtres humains qu’au niveau des moustiques se fait à partir des équations différentielles.. - Avant de présenter les étapes de l’implémentation des modèles, nous allons présenter la mise en place de la base de données.. - Figure 5.1: Extrait de la base de données. - Figure 5.2: Effectifs de la population par village. - Figure 5.3: Mobilité de la population. - Ceci est très important à déterminer afin de comprendre la mobilité de la population face à l’épidémie.. - Cette étape est indispensable pour la génération de la population synthétique.. - Nous pouvons créer nos agents à partir des fichiers csv retournés par l’étape de la génération des individus.. - – Les étapes de pré-traitement de données et la génération de la population synthétique sont les mêmes avec celles du modèle microscopique.. - Ce modèle utilise les données retournés par la phase de génération de la population sur les 4 villages. - de la propagation d’épidémies dans la ville, nous avons présenté les données en sortie sous formes de graphes comme : la variation de la distribution de la population des individus et de la population des moustiques selon leurs états de santé.. - L’étude de l’évolution de la propagation d’épidémies consiste à déterminer les facteurs principaux qui influencent sur cette évolution. - La mobilité de la population a-t-elle effet sur la propagation d’épidémies. - – L’évolution de la propagation d’épidémies pourrait-t-elle influencer par les risques dans les foyers. - – Quelle est l’impact de la fréquence de mobilité des individus sur la propagation d’épidémies de la dengue. - – La fermeture des écoles pourrait-t-elle contribuer à la diminution de la vitesse de propagation d’épidémies de la dengue. - – La mise en place d’un système de contrôle de la phase aquatique contribue-t-elle à la diminution de la vitesse de propagation d’épidémies de dengue. - – La variation du taux de contact entre les individus sur les points de destination a-t-elle effet sur la propagation d’épidémies de la dengue. - Expérimentation 1 : Quel est l’impact de la mobilité des individus sur la propagation d’épidémies de dengue. - Pour cette expérimentation, nous avons lancé plusieurs de simulations en donnant dif- férentes valeurs au taux de mobilité de la population au niveau macroscopique, afin de comprendre le rôle de cette mobilité lors de la propagation d’épidémies de dengue. - Le graphe en bleu nous montre le taux des personnes nouvellement exposés de la maladie. - Expérimentation 2 :L’évolution de la propagation d’épidémies pourrait-t-elle influencer par les risques d’accessibilité à l’eau courante dans les foyers ? Cette expérimentation est faite au niveau du modèle microscopique. - Figure 5.13: SEIR de la population du village Tropeang Angchang Chah. - Figure 5.14: SEIR de la population du village Toul Snao. - Au début de la simulation, les deux quartiers ont les mêmes quantités de moustiques. - Si nous nous referons à la figure 5.13 et à la figure 5.14, ces deux figures montrent l’évo- lution de la propagation d’épidémies au niveau de la population des deux quartiers TC et TS. - A 375 pas de simulation, corre- spondant à 5ème jour de simulation, les personnes infectées au niveau du village TC représentent la moitié de la population totale. - Ces personnes représentent moins de la moitié de la population au niveau du village TS, à ce stade.. - Cette aug- mentation rapide de quantité de moustiques n’est pas dangereuse si la mobilité au niveau de la population est faible. - L’homme, les moustiques et l’eau sont les vecteurs principaux et complémentaires de la propagation d’épidémies de dengue. - Plusieurs chercheurs courent à la recherche de la limitation de cette propagation. - Ce projet a pour objectif de comprendre les impacts des risques de la croissance urbaine et les risques climatiques sur la propagation d’épidémies de dengue. - Comme notre stage s’inscrit dans le cadre du projet PICURS, notre travail vise à comprendre les effets de la mobilité de la population et de l’accessibilité à l’eau courante sur la propagation d’épidémies de dengue en concevant des modèles à base d’agents. - Nous avons constaté lors des expérimentations que la mobilité des individus a un impact direct sur le ralentissement et l’accélération de la vitesse de la propagation d’épidémies de dengue. - Nos modèles permettent d’aider les décideurs pour la compréhension de l’évolution de la propagation d’épidémies et de prendre des mesures significatifs lors de la propagation d’épidémies de dengue.