Modélisation pour la gestion d'une crise sanitaire due à une pandémie
Résumé
De nombreuses réflexions sur les stratégies de gestion de crise à adopter sont donc en cours. Il est bien évident que toute solution, même partielle, nécessite un niveau d'information élevé, des moyens de réaction rapides et une prospective sur la durée de la crise. Pour ce faire, il est nécessaire de faire appel à des méthodes d'aide à la décision et/ou de simulation. Dans ce papier, nous proposons d'analyser un élément qui nous parait essentiel : la mobilité journalière des personnes dans le cadre de leur activité professionnelle ou personnelle. En effet, la connaissance des flux migratoires quotidiens est indispensable pour essayer d'estimer la propagation de l'épidémie. Dans le cadre d'une collaboration avec le service de sécurité de la préfecture du Vaucluse, nous travaillons à une modélisation de cette propagation. A partir des données INSEE recensant les déplacements quotidiens à l'intérieur du département d'une part et ceux en provenance de ou vers des départements limitrophes, nous construisons une matrice de flux à partir de laquelle, par l'intermédiaire d'un modèle dynamique, de type Markov, nous estimons l'évolution du nombre de personnes atteintes quotidiennement. Cette étude est basée sur des données de déplacements de commune à commune, avec la prise en compte du mode de déplacement (en commun ou particulier), des tranches d'âge des personnes se déplaçant. La vitesse de propagation ainsi que le niveau de départ de la pandémie sont des variables de commande du modèle qui permettent de faire des analyses de sensibilité. A partir de ce modèle, un outil de simulation, basé sur Matlab est développé, de manière à tester différents scénarios de crise.