PROPOSITION DE STRATEGIE DE DECONFINEMENT BASEE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PREDICTION: ANALYTIQUES ET PREDICTION EN TEMPS REEL DE LA PANDEMIE COVID-19 - Archive ouverte HAL Access content directly
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PROPOSITION DE STRATEGIE DE DECONFINEMENT BASEE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PREDICTION: ANALYTIQUES ET PREDICTION EN TEMPS REEL DE LA PANDEMIE COVID-19

Abstract

Maintenant que plusieurs pays se trouvent dans le plateau pandémique, certains commencent à réfléchir sur la stratégie à suivre pour le déconfinement. Nous prenons dans cette étude l'exemple de la France, qui , selon nos études analytiques précédentes en pre-print est rentrée dans le plateau épidémique dès le 11/04/2020. A l'aide de notre algorithme présenté dans nos pre-prints précédents, nous proposons une stratégie de déconfinement qui se base sur une gestion décentralisée, progressive, adaptative de l’épidémie. La stratégie repose un déconfinement progressif et décentralisé par paliers dans les localités selon le facteur de contagion démographique relatif (RDCF), extrait par l'algorithme de semaine en semaine. La stratégie est guidé par les capacités hospitalières et la prédiction de l'aide de l'aglorithme.
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Dates and versions

hal-02552082 , version 1 (23-04-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02552082 , version 1

Cite

Chehbi Gamoura Chehbi. PROPOSITION DE STRATEGIE DE DECONFINEMENT BASEE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PREDICTION: ANALYTIQUES ET PREDICTION EN TEMPS REEL DE LA PANDEMIE COVID-19. 2020. ⟨hal-02552082⟩
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