DOUSSIN Benoît (Grenoble INP), ADAM Carole (Université Grenoble-Alpes), GEORGES Didier (Grenoble INP)
https://arxiv.org/abs/2112.01167
Plus d’un an après le début de l’épidémie de Covid-19, il est toujours difficile de prédire précisément sa dynamique à venir et l’impact d’éventuelles interventions politiques. Les modèles d’épidémies actuels se séparent essentiellement en deux approches : les modèles compartimentaux, qui divisent la population en différentes classes et reposent sur des équations différentielles dont la résolution donne une description macroscopique de la dynamique épidémique et les modèles par agents, qui donnent une vision microscopique de la situation puisque chaque personne est modélisée comme un agent autonome, ce qui permet d’étudier la dynamique épidémique en prenant en compte les comportements individuels (hétérogènes). Dans ce travail, nous comparons ces deux méthodologies et les combinons pour tenter d’en saisir les avantages tout en surmontant leurs limites. En particulier, les simulations de modèles par agents peuvent être utilisées pour affiner les valeurs des paramètres d’un modèle compartimental, ou pour prédire comment ces valeurs évoluent en fonction des politiques sanitaires appliquées. Dans ce rapport, nous discutons des conditions pour qu’une telle combinaison d’approches puisse être utilisée et décrivons les améliorations possibles.