Éditorial

Pour repartir pleine d'énergie à la rentrée, la plateforme MODCOV19 ralentira le rythme cet été. Vous pouvez bien sûr continuer à nous contacter. Le groupe de travail reprendra le 15 septembre à 14h avec une séance sur la modélisation de la propagation en milieu fermé.

Nous vous souhaitons repos et détente pour les semaines à venir et vous retrouverons avec plaisir à la rentrée !

Très bel été !

Continuez à nous transmettre des nouvelles de vos projets à l'adresse de contact de la plateforme et de nous informer de vos publications (voir la partie « Affichage des publications sur le site MODCOV19 » de cette lettre).

Nouveautés du site Web

Nous vous invitons à vous rendre régulièrement sur le site web pour découvrir les nouveautés. Nous attirons en particulier votre attention sur les éléments suivants :

Thèmes de modélisation importants

Vous trouverez sur le site une liste de thèmes de modélisation que nous avons identifiés comme étant importants pour comprendre et anticiper l'évolution de l'épidémie de Covid-19 et les besoins liés à la gestion de la crise sanitaire.

Si vous travaillez déjà sur un ou plusieurs de ces thèmes, n'hésitez pas à nous le signaler en écrivant à l'adresse de contact de la plateforme. Faire une cartographie de qui travaille sur quel aspect pourra notamment nous aider à mobiliser plus rapidement des forces sur des questions qui pourraient resurgir à la rentrée.

Synthèse des caractéristiques des modèles de propagation

Une synthèse des caractéristiques des modèles de propagation d'épidémie utilisés dans les (pré)publications signalées à MODCOV19 et affichées sur la page des (pré)publications des membres de la plateforme a été rédigée par l'équipe de coordination.

Conférences

Mathematical models in understanding Covid-19 : du 10 au 12 août 2020

L'IPAM (Institute for Pure & Applied Mathematics, Université de Californie à Los Angeles) organise un atelier virtuel de trois jours sur les interactions entre la modélisation mathématique, les politiques publiques et la communication scientifique pour la réponse à la Covid-19. Chaque journée débutera par une conférence de synthèse suivie d'exposés d'un ensemble d'expertes et d'experts dans ces domaines.

Site de la conférence

Orateurs et oratrices :

  • Carl Bergstrom (University of Washington)
  • Vittoria Colizza (Inserm)
  • Jennifer Gardy (The Bill and Melinda Gates Foundation)
  • Michelle Girvan (University of Maryland)
  • Mel Herbert (University of Southern California (USC))
  • Claire Jarashow (Los Angeles County Department of Public Health)
  • Adam Kucharski (London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM))
  • Roger Lewis (Los Angeles County Department of Health Services)
  • Joel Miller (La Trobe University, Mathematics and Biology)
  • Mason A. Porter (University of California, Los Angeles (UCLA), Mathematics)
  • Samuel Scarpino (Northeastern University)
  • David Schriger (University of California, Los Angeles (UCLA), Emergency Medicine)
  • Daniel Sledge (University of Texas at Arlington)

Conference on Artificial Intelligence for Defense : 18-19 novembre 2020

La deuxième conférence Conference on Artificial Intelligence for Defense (CAID) dédiée à l'intelligence artificielle appliquée à la défense aura lieu à Rennes, les 18 et 19 novembre 2020. Cette année, la conférence propose une session spéciale dédiée à l'utilisation de l'intelligence artificielle et/ou à la science des données pour la gestion de crise. Les contributions appliquées à la lutte contre la Covid-19 sont donc les bienvenues. La conférence CAID se veut pédagogique et présente des problématiques liées à l'intelligence artificielle à un public qui peut être novice dans ce domaine. Les acteurs de tous milieux (recherches académique, industrielle, défense…) sont invités à soumettre des publications ayant un lien avec un des sujets qui touchent à l'intelligence artificielle et la défense.

Soumission des articles avant le lundi 31 Août 2020.

Dans les soumissions, doivent figuer le titre de la communication, les noms et prénoms des auteures et auteurs ainsi que leur affiliation, l'adresse électronique de l'auteur ou auteure principal, un résumé (10 lignes max.) et une liste de mots clés. Le document doit faire 8 pages maximum, au format A4 suivant le modèle Springer Lecture Notes in Computer Science (modèle LaTeX ou modèle Word).

Veille bibliographique

La veille de MODCOV19

La plateforme continue à publier des fiches bibliographiques dans la partie du site accessible aux membres après identification

Ce travail de veille bibliographique est important et nécessite une forte mutualisation des compétences. N'hésitez pas à rejoindre l'équipe en charge de la rédaction des fiches en proposant votre aide à l’adresse contact de la plateforme.

Une information quotidienne de l'Université de Washington

Le Department of Global Health de l'Université de Washington propose une lettre d'information quotidienne qui fournit un résumé succinct de publications scientifiques liées à la pandémie de Covid-19.

Appels à projets et offres de ressources

Retrouvez tous les appels en cours sur la page dédiée du site.

Offre de services de calcul intensif, cloud, stockage

L'unité mixte de service GRICAD localisée sur le site de Grenoble et soutenue par le CNRS, l'UGA, G-INP et Inria, met ses ressources à disposition des projets autour de la Covid-19. GRICAD offre en particulier des services de calcul intensif, cloud, stockage et accompagne les scientifiques sur les problématiques des données de la recherche et du calcul. Les membres de l'unité apportent depuis le début de la crise sanitaire leur soutien à plusieurs projets en lien avec l'épidémie.

Contacter l'unité

GENCI : ressources numériques

Dans le cadre des efforts de recherche menés au niveau national pour endiguer l'épidémie de Covid-19, GENCI met à disposition des chercheurs académiques et industriels français ses moyens de calcul et de stockage pour leurs travaux de modélisation/simulation, traitement de données et usage de l'intelligence artificielle.

Cela s'applique notamment à la recherche au niveau moléculaire pour comprendre les mécanismes utilisés par le virus et développer des vaccins et des thérapies, à la recherche épidémiologique pour comprendre et prévoir la propagation de la maladie, et à d'autres approches connexes visant à comprendre et à stopper la pandémie.

La proposition porte sur l'utilisation immédiate des ressources de GENCI mais aussi l'accompagnement d'équipes de support.

Lien

Sources de données

Nous ne reprenons pas les bases indiquées dans les lettres précédentes et disponibles sur le site. Nous vous invitons à nous signaler d'autres sources de données dont vous auriez connaissance et qui n'apparaissent pas sur le site. Pour cela, merci de nous contacter à l'adresse contact de la plateforme.

La liste de diffusion modcov_donnees@math.cnrs.fr est consacrée aux échanges qui concernent les données. Vous pouvez demander à y être abonné à l'adresse contact de la plateforme.

Outils numériques

Accès aux outils numériques offerts aux membres

L'affectation des droits d'accès aux services numériques et aux pages Membres pour le projet Modcov19 se fait à partir des adresses mél abonnés à la liste de diffusion modelisation_covid@math.cnrs.fr à laquelle cette lettre est envoyée. L'authentification se fait de préférence via la fédération d'identité Éducation Recherche.

Si vous avez un compte dans un établissement qui fait partie de la fédération d'identité, que vous l'utilisez pour vous authentifier et que l'adresse mél fournie par cet établissement est la même que celle avec laquelle vous êtes inscrit ou inscrite à la liste de diffusion, vous aurez accès aux services numériques qui ne nécessitent pas la création d'un compte PLM. Vous aurez aussi la possibilité de vous créer un compte PLM afin d'accéder à l'ensemble des services offerts.

Cas particuliers :

  • Vous avez déjà un compte PLM mais il n'est pas associé à l'adresse mél avec laquelle vous êtes inscrit ou inscrite à la liste de diffusion. Vous avez deux possibilités : vous modifiez votre adresse d'abonnement à liste ou vous contactez le support de la plateforme ;
  • Votre établissement ne fait pas partie de la fédération d'identité, vous devez demander la création d'un compte invité en spécifiant votre adresse mél (celle qui est abonnée à la liste de diffusion) en vous adressant au support de la plateforme. Il est important que cette adresse mél soit une adresse institutionnelle ;
  • Votre établissement fait partie de la fédération d'identité, mais l'adresse mél fournie n'est pas celle avec laquelle vous êtes inscrit ou inscrite à la liste de diffusion. Le mieux est que vous modifiiez votre adresse mél d'abonnement à la liste de diffusion.

Pour toute demande d'aide, contacter l'adressesupport de la plateforme.

Vous pourrez vérifier si votre établissement à la fédération Éducation Recherche dans la liste disponible sur le site de Renater

Affichage des (pré)publications sur le site MODCOV19

L'un des objectifs de la plateforme MODCOV19 est de faciliter l'échange des informations des travaux de modélisation réalisés autour de la Covid-19.

Les projets deviennent réalisations, et la plateforme MODCOV19 vous propose d'afficher vos (pré)publications sur la page dédiée du site de la plateforme

Sauf exception, nous n'afficherons que les travaux déposés sur un site d'archives ouvertes tels que HAL, medRxiv, arXiv, bioRxiv… ou les travaux publiés.

L'affichage participe de la mise en valeur et du partage de vos travaux. Il illustre plus largement la diversité des travaux réalisés en modélisation en situation de crise épidémique depuis décembre 2019 par la communauté interdisciplinaire française.

Pour que l'initiative soit fructueuse, il est nécessaire que chacun prenne le peu de temps requis pour nous informer. Nous vous en remercions par avance.

Pour envoyer vos travaux, il suffit d'envoyer, pour chaque travail, un message à l'adresse de contact de la plateforme dont le corps contient :

  • TITRE
  • AUTEURS sous la forme NOM Prénom (employeur)
  • LIEN VERS LE TRAVAIL
  • COURT RÉSUMÉ SCIENTIFIQUE EN FRANÇAIS (résultats et méthodes utilisées)
  • [SI PUBLIÉS] RÉFÉRENCE DE LA PUBLICATION

De façon très exceptionnelle, nous pourrons faire des liens vers des textes déposés sur des sites personnels hébergés par votre employeur ou une tutelle de votre unité. Il conviendra dans ce cas de justifier le non dépôt sur un site d'archives ouvertes ou pourquoi le texte n'est pas destiné à publication scientifique. Idéalement, lorsque les travaux sont un outil numérique, le document affiché sera un document technique de présentation de l'outil.

Transmettre des informations

Les propositions d'informations pour cette lettre peuvent être transmises à l'adresse contact par un message dont l'objet contient [lettre]. Proposer n'implique pas être publié, être publié n'implique pas recevoir caution scientifique.

Gérer son abonnement à la liste, son affichage sur le site

Apparaître sur le site, partager ses compétences, informer de ses projets

La page des membres du site recense les compétences et projets de ses membres. Pour apparaître dans ce recensement :

  • Connectez-vous sur le site d'invitation ;
  • Entrez une adresse mail ;
  • Vous recevrez à cette adresse un mail de Plateforme MODCOV19covid@math.cnrs.fr ;
  • Ce mail contient une invitation sous forme de lien, appelé « lien d'invitation » ;
  • Suivez ce lien d'invitation et répondez au questionnaire.

Grâce au lien, vous pouvez modifier les données entrées en reprenant le questionnaire et notamment mettre à jour la description de vos projets.

L'adresse demandée lors des réponses au questionnaire doit être une adresse institutionnelle. Elle n'est pas nécessairement celle donnée pour recevoir le lien d'invitation.

Si vous souhaitez que vos données soient effacées, merci de nous en informer en écrivant à l'adresse contact un message dont l'objet contient [web].

Abonnement à cette lettre

Vous avez souhaité être membre de la plateforme d'expertes et experts en modélisation autour de la Covid-19. À ce titre, vous êtes inscrit ou inscrite à la liste de diffusion de cette lettre.

Pour vous désabonner, envoyez un message à sympa@listes.math.cnrs.fr ayant pour objet unsubscribe modelisation_covid. L'adresse d'expédition doit être l'adresse à désabonner.