GUANA Lina (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, 100124, Beijing, China et Universite Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France), PRIEUR Christophe (Universite Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France), ZHANGA Liguo (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, 100124, Beijing, China), PRIEUR Clémentine (Universite Grenoble Alpes, CNRS, Inria, Grenoble INP, LJK, 38000 Grenoble, France ), GEORGES Didier (Universite Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France), BELLEMAIN Pascal (Universite Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France)
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02906401
Une extension du modèle SIRD classique de pandémie est proposée pour modéliser la propagation régionale de Covid-19 en France dans le cadre de stratégies de confinement. Ce modèle compartimental divise les individus infectés et les individus redevenus sains en compartiments respectivement non détectés et détectés. Un algorithme d’optimisation est utilisé pour déterminer les paramètres optimaux, la condition initiale et la date de début de l’épidémie dans les régions françaises, en ajustant ce modèle avec les données réelles mesurées pendant le confinement. Une extension de ce modèle considérant toutes les classes d’âge et incluant le réseau du transport de la pandémie entre les régions est ensuite proposé. Ce modèle étendu est mis en oeuvre afin d’étudier l’effet de transport de la pandémie Covid-19 après le confinement. Grâce aux données de déplacement des personnes effectuant des mobilités entre chaque ville, le modèle précédent est calibré et simulé à l’échelle du réseau des villes françaises. Enfin un modèle intégro-différentiel est discuté afin de modéliser la dynamique de la pandémie pour chaque classe d’âge.