INFLUENCE DE LA MOBILITE QUOTIDIENNE SUR LA PROPAGATION DE LA DENGUE DEVELOPPEMENT DUN MODELE URBAIN INTEGRE a BASE D’AGENTS

UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL PINON Pierre-Antoine INFLUENCE DE LA MOBILITE QUOTIDIENNE SUR LA PROPAGATION DE LA DENGUE: DEVELOPPEMENT D'UN MODELE URBAIN INTEGRE A BASE DAGENTS NH HNG CA DI CHUYN HNG NGY TI VIC LAN TRUYN BNH ST XUT HUYT: PHT TRIN MT Mễ HèNH ễ TH TRấN NN H A TC T MEMOIRE DE FIN DETUDES DU MASTER INFORMATIQUE HANOI 2015 UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL PINON Pierre-Antoine INFLUENCE DE LA MOBILITE QUOTIDIENNE SUR LA PROPAGATION DE LA DENGUE: DEVELOPPEMENT D'UN MODELE URBAIN INTEGRE A BASE DAGENTS NH HNG CA DI CHUYN HNG NGY TI VIC LAN TRUYN BNH ST XUT HUYT: PHT TRIN MT Mễ HèNH ễ TH TRấN NN H A TC T Spộcialitộ: Systốmes Intelligents et Multimộdia Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN DETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Dr Alexis DROGOUL, Directeur de recherche Dr Nicolas MARILLEAU, Ingộnieur de recherche Lu et validộ, bon pour la soutenance HANOI - 2015 ATTESTATION SUR LHONNEUR Jatteste sur lhonneur que ce mộmoire a ộtộ rộalisộ par moi-mờme et que les donnộes et les rộsultats qui y sont prộsentộs sont exacts et nont jamais ộtộ publiộs ailleurs La source des informations citộes dans ce mộmoire a ộtộ bien prộcisộe LI CAM OAN Tụi cam oan õy l cụng trỡnh nghiờn cu ca riờng tụi Cỏc s liu, kt qu nờu Lun l trung thc v cha tng c cụng b bt k cụng trỡnh no khỏc Cỏc thụng tin trớch dn Lun ó c ch rừ ngun gc Signature de lộtudiant PINON Pierre-Antoine REMERCIEMENTS Je tiens exprimer toute ma reconnaissance M Alexis Drogoul, directeur de recherche lIRD UMMISCO/UPMC, qui m'a proposộ cette offre de stage, et je le remercie pour l'encadrement sans faille, le suivi quil ma apportộ mon stage, les conseils, les discussions et rộunions que nous avons pu avoir tout au long de la rộalisation de ce stage, aussi pour linspiration, et pour le temps quil a bien voulu me consacrer Je tiens remercier toute lộquipe pộdagogique de lInstitut de la Francophonie pour lInformatique (IFI) de Hanoù, Vietnam et les intervenants professionnels responsables de la formation en master de recherche en informatique, pour avoir assurộ la partie thộorique de celle-ci Mes sincốres remerciements sadressent aussi lensemble de lộquipe du projet PICURS, Mlle Julie Blot, Post-Doctorante en gộographie, M Frộdộrick Gay, Spộcialiste en statistique et M Bernard Gazelles, Spộcialiste en ộpidộmiologie, pour les donnộes ộpidộmiologiques quil m'a apportộes Je remercie lensemble du personnel "ICTLab" de l'Universitộ des Sciences et Techniques de Hanoi, pour son accueil trốs chaleureux et pour les conditions de travail optimales Je souhaite remercier toutes les personnes qui m'ont aidộ et soutenu durant toute la pộriode du stage, en particulier M Truong Chi Quang, qui m'a aidộ la crộation des donnộes shapefiles, Huynh Quang Nghi, qui m'a aidộ la mise en place de la plateforme ainsi que Duc An Vo, dộveloppeur du plug-in Gen* sous GAMA, qui m'a aidộ comprendre et implộmenter ce plug-in dans le modốle Egalement, je remercie les personnes qui m'ont accueillie lors de ma mission Can Tho, Minh Thu, Van Pham Dang Tri et Nguyen Hieu Trung Enfin, jadresse mes plus sincốres remerciements ma famille, qui ma toujours soutenue et encouragộ au cours de la rộalisation de mes ộtudes et de ce mộmoire Merci toutes et tous Page sur 63 RESUME La maladie de dengue est une maladie virale transmis par les moustiques Aedes aegypti lhomme Cette maladie se propage gộographiquement trốs vite si certaines mesures ne sont pas prises au moment opportun La vitesse de propagation dộpidộmies de dengue dộpend fortement des diffộrents facteurs tels que les facteurs climatiques, les facteurs dộmographiques, et les facteurs hydrologiques Mise part ces trois facteurs, la mobilitộ de la population est aussi un facteur non nộgligeable lors de la propagation dộpidộmies de dengue vis vis des risques sanitaires Dans ce travail, nous essayons de comprendre les liens qui pourraient exister entre la mobilitộ de la population et la propagation dộpidộmies de dengue Nous avons construit un modốle base dagents couplộ un modốle mathộmatique permettant de simuler la propagation dộpidộmies de dengue au niveau microscopique Notre modốle sappuie sur les donnộes rộelles dune grande ville risques : Can Tho (Vietnam) Nous avons constatộ lors des expộrimentations que plus les individus se dộplacent, plus la maladie sộtend trốs vite Ce qui nous permet de dire que la mobilitộ de la population a un impact direct sur le ralentissement ou laccộlộration de la vitesse de propagation dộpidộmies de dengue Nous avons constatộ aussi que lamộnagement du territoire a un effet sur la propagation dộpidộmies de dengue Egalement, nous avons constatộ que le changement climatique a un impact direct sur la reproduction des moustiques, ce qui favorise ou pộnalise la propagation dộpidộmies de dengue dans une courte durộe Notre modốle pourrait aider les dộcideurs comprendre le rụle de la mobilitộ de la population face la propagation dộpidộmies de dengue Page sur 63 ABSTRACT The dengue disease is a viral disease transmitted by Aedes aegypti mosquitoes to humans This disease is spread geographically very quickly if some measures are not taken at the right time The speed of propagation of epidemics of dengue is highly dependent on various factors such as climatic factors, demographic factors, and hydrology factors Aside from these three factors, the mobility of the population is also a significant factor in the spread of dengue epidemics In this work, we try to understand the relationships that may exist between the mobility of the population and spread of dengue epidemics overlooked health risks We built an agent based model coupled with a mathematical model to simulate the spread of dengue epidemics at the microscopic level Our model is based on the actual data of the population of the a citie at risk : Can Tho (Vietnam) We found in experiments that more individuals move, more the disease spreads very quickly This allows us to say that the mobility of the population has a direct impact on slowing or accelerating the rate of spread of dengue epidemics We also found that land has an effect on the spread of dengue epidemics Also, we found that climate change has a direct impact on the reproduction of mosquitoes, which favors or penalizes the spread of dengue outbreaks in a short time Our models can help decision makers to understand the role of population mobility upon the spread of dengue epidemics Page sur 63 TABLE DES FIGURES Figure 3.1.2-1 : Environnement de simulation du modốle [22] .24 Figure 0.3-1 : Reprộsentation de la fonction dộmergence des moustiques [24]. 27 Figure 3.2.1-1 : Carte SIG du district de Ninh Kieu, Vietnam, 2010 .30 Figure 4.3.3-1 : Mobilitộ humaine39 Figure 4.3.4-2 : Diagramme de classe UML du modốle. 40 Figure 5.1.1-1 : Pourcentage des travailleurs43 Figure 5.1.1-2 : Rộpartition Homme/Femme, donnộe rộel, Can Tho 2010 43 Figure 5.1.1-3 : Extrait de l'ộchantillon.43 Figure 5.1.1-4Erreur ! Utilisez l'onglet Accueil pour appliquer au texte que vous souhaitez faire apparaợtre ici : Rộsultat selon l'õge pour environ 1M habitants 44 Figure 5.1.1-5 : Rộsultat selon l'õge pour 500 habitants 44 Figure 5.1.1-6 : Rộpartition selon le statut socioprofessionnel - Echantillon .45 Figure 5.1.1-7 : Rộpartition selon le statut socioprofessionnel - Taille rộel.45 Figure 5.1.2-1 : Vue sous GAMA - An Hoa 2005 (gauche) et 2010 (droite) 46 Figure 5.1.2-2 : Vue sous GAMA - Modốle 47 Figure 5.2-1 : Effectifs population de moustiques49 Figure 5.2-2 : Effectifs population dờtre humains I et E avec mobilitộ de 20% 49 Figure 5.2-3 : Effectifs population dờtre humains I et E avec mobilitộ de 80% 50 Figure 5.2-4 : Effectifs population dindividus I et E, mobilitộ de 20%, SIG modifiộ.50 Figure 5.2-5 : Effectifs population dindividus I et E, mobilitộ de 80%, SIG modifiộ.51 Figure 5.2-6 : Tempộratures hautes et basses pendant annộes, dộbut Janvier 2005..52 Figure 5.2-7 : Tempộratures moyennes pendant annộes, dộbut Janvier 2005. 52 Figure 5.2-8 : Prolifộration des moustiques avec tempộratures moyennes. 52 Figure 5.2-9 : Prolifộration des moustiques avec tempộratures hautes et basses 53 Figure Annexe 2-1 - Installation Gen*.59 Figure Annexe 3-2 : An Hoa 2005 (gauche) et An Hoa 2010 (droite).59 Figure Annexe 3-3 : Cai Khe 2005 (gauche) et Cai Khe 2010 (droite)60 Figure Annexe 3-4 : An Binh 2005 (gauche) et An Binh 2010 (droite) 60 Figure Annexe 4-1 : Photos rộelles deaux stagantes, Can Tho, An Hoa, 2015 .61 Figure Annexe 5-1 : SIG modifiộ premiốre faỗon62 Figure Annexe 5-2: SIG modifiộ premiốre faỗon.63 Page sur 63 LISTE DES TABLEAUX Tableau 3.1.1-1 : Dộfinitions des variables du modốle [19] 19 Tableau 3.1.1-2 : Dộfinitions des variables du modốle [20] 20 Tableau 3.1.3-2 : Dộfinitions des variables SEIR du modốle [24] 28 Tableau 0.3-1 : Dộfinitions des variables SEI du modốle [24] 28 Tableau 4.3.1-1 : Liste des agents.37 Tableau 5.1.1-1 : Distribution par õge dans chaque quartier ộtudiộ 42 Tableau 5.1.1-2 : Distribution par õge de notre ộchantillon.42 Page sur 63 INTRODUCTION La dengue a ộtộ dộcrite dốs le 18ốme siốcle Cette maladie est transmise lhomme par des moustiques Aedes aegypti Elle est classộe parmi les maladies ộmergentes du fait de son extension gộographique rapide : contamination dun village un autre, dune ville une autre, voire mờme dun pays un autre Aujourdhui, Aedes aegypti est prộsent dans pratiquement toutes les zones tropicales et intertropicales du globe, Deux milliards et demi de personnes, soit plus de 40% de la population mondiale sont menacộes par la dengue Dans un rapport que lOrganisation mondiale de la santộ (OMS) a publiộ, elle estime que la maladie pourrait toucher chaque annộe 50 100 millions personnes dans le monde La maladie est aujourdhui endộmique dans plus de 100 pays en Afrique, dans les Amộriques, en Mộditerranộe orientale, en Asie du SudEst et dans le Pacifique occidental, indique lOMS La progression de la propagation dộpidộmies de dengue est fortement dộpendante des facteurs environnementaux, aussi bien naturels (tempộrature, prộcipitation et humiditộ) quaux activitộs produites par lHomme (les modes de stockage des rộserves deau, les eaux stagnantes produites par les vases, les gouttiốres) Au cours de ces 20 derniốres annộes, la dengue a ộmergộ ou rộ-ộmergộ dans les pays asiatiques, provoquant des ộpidộmies importantes et de nombreux dộcốs humains En outre, plus le nombre de voyages augmente, plus le nombre de cas de dengue importộe augmente Jusqu maintenant, il nexiste aucun traitement spộcifique ni vaccin contre la dengue "Actuellement, la seule mộthode pour prộvenir ou combattre la transmission du virus consiste lutter contre les vecteurs", souligne lOMS Lộmergence de la dengue dans des diffộrents pays est un phộnomốne complexe qui conduit les chercheurs sintộresser la fois aux maladies elles-mờmes et aux conditions de leur ộmergence et de leur propagation Le grand dộfi est de comprendre les liens pouvant exister entre la propagation dộpidộmies de dengue et les diffộrents facteurs dynamiques comme les facteurs climatiques, les facteurs hydrologiques, et les facteurs dộmographiques Cette ộtude est une analyse du systốme complexe du fait que les dynamiques de chaque facteur prendre en compte sont dộj des systốmes complexes Mise part les facteurs climatiques et les facteurs hydrologiques, la progression et lộmergence rapide dộpidộmies de dengue dộpendent aussi dautres facteurs tels que : lamplification des voyages et lurbanisation Lamplification des voyages favorise en effet la dissộmination des diffộrents sộrotypes du virus de la dengue Et lurbanisation, qui, quant elle, permet de dộvelopper laccessibilitộ leau courante, joue ộgalement un rụle important dans lộvolution de la propagation dộpidộmies de dengue Elle concourt multiplier le nombre de logements susceptibles davoir des eaux stagnantes pouvant entraợner la production rapide dufs des moustiques vecteurs de dengue ; ce Page sur 63 qui favorise et accộlốre la propagation dộpidộmies Notre travail se focalise sur la comprộhension de lộvolution de la propagation dộpidộmies de dengue face la mobilitộ au niveau de la population et limpact de lurbanisation Ce travail consiste concevoir un modốle multi-ộchelles base dagents pour pouvoir comprendre cette ộvolution de propagation dộpidộmies au niveau lộchelle dun quartier ; laquelle, lộchelon dune ville, constitue une petite ộchelle Notre modốle proposộ pourrait aider les dộcideurs comprendre les impacts de la mobilitộ de la population sur la progression rapide de lộpidộmie de dengue et prendre des mesures convenables en cas de lộpidộmie Ce prộsent rapport se divise en cinq grandes parties La premiốre partie prộsente lInstitut de Recherche pour le Dộveloppement (IRD) et le sujet du stage La deuxiốme partie dộfinit le contexte du sujet La troisiốme partie consiste prộsenter les existants La quatriốme partie montre la conception du modốle proposộ Et la cinquiốme partie concerne limplộmentation et lexpộrimentation Page sur 63 par consộquent le mờme nombre dờtres humains infectộs linitialisation, soit 24 personnes initialement infectộes Figure 5.2-1 : Effectifs population de moustique En essayant de modifier les valeurs du taux de mobilitộ des individus dans les quartiers, nous constatons que la mobilitộ des individus pourrait changer lộvolution de la propagation dộpidộmies de dengue Nous pouvons remarquer que si le taux de la mobilitộ des individus est 80%, lộpidộmie est plus rapide et plus importante Le graphe en rouge nous montre le taux des personnes infectộs de la maladie A 4500 pas de simulation, qui correspond environ au 187ốme jours de simulation, environ 85 personnes dans le quartier sont infectộes par la maladie si le taux de mobilitộ est 80% Pourtant, environ 75 personnes sont infectộes de la maladie, ce stade, si le taux de mobilitộ est 20% De mờme, au 6800 pas de simulation, qui correspond presque au 283ốme jour de simulation, environ 55 personnes sont infectộes de la maladie si le taux de mobilitộ est 80%, mais les effectifs des personnes infectộes sont denviron de 40, ce stade, si le taux est 20% Nous pouvons dire que la mobilitộ des individus joue un rụle assez important sur la propagation dộpidộmies du fait quelle provoque un impact direct sur laccộlộration ou le ralentissement de la vitesse de propagation dộpidộmies La diminution des dộplacements des individus pourrait ralentir le risque de propagation dộpidộmies, cela pourrait empờcher la propagation de la maladie gộographiquement Figure 5.2-2 : Effectifs population dờtre humains I et E avec mobilitộ de 20% Page 49 sur 63 Figure 5.2-3 : Effectifs population dờtre humains I et E avec mobilitộ de 80% Il est noter aussi quon a besoin dun certain temps, en moyenne mois de simulation pour cette expộrimentation, pour obtenir la premiốre personne infectộe aprốs linitialisation Ceci est dỷ par les rộsolutions des ộquations mathộmatiques et des paramốtres choisi Lamộnagement territorial a-t-il un impact sur la propagation dộpidộmies ? Pour cette expộrimentation, nous avons sộlectionnộ les shapefiles modifiộs de la deuxiốme faỗon (voir Annexe 5) Nous avons tentộs avec les shapefiles de la premiốre faỗon mais les rộsultats ộtaient quasi identique que la premiốre expộrimentation car les changements territoriaux ne sont pas assez important Nous pouvons reprộsenter partir de la Figure 5.2-4, Figure 5.2-5 les rộsultats de la simulation pour cette expộrimentation Figure 5.2-4 : Effectifs population dindividus I et E, mobilitộ de 20%, SIG modifiộ Nous choisissons pour valeur de la mobilitộ des individus 20% et 80% En comparant avec lexpộrimentation prộcộdente, dont le changement est les shapefiles, nous pouvons voir, dans les deux cas de cette expộrimentation, que la premiốre infection dun ờtre humain est ralentit, nous avons un pas de temps de 1250 pour une mobilitộ de 20% et un pas de temps de presque 2000 pour une mobilitộ de 80% alors que pour la prộcộdente expộrimentation, le pas de temps ộtait de 1000 environ pour la premiốre infection A linverse de la prộcộdente expộrimentation, celle-ci montre un cas oự une Page 50 sur 63 mobilitộ de 20% obtient la premiốre infection par rapport une mobilitộ de 80%, ceci peut sexpliquer par le fait que la cellule peut contenir une ou plusieurs parcelles ; dans cette expộrimentation, quasiment seule les cellules aux frontiốres des quartiers peuvent avoir plusieurs parcelles, en particulier Residential et Economic activty car se sont les deux parcelles les plus ô utilisộes ằ, par consộquent le risque dinfecter des personnes est rộduit Les personnes ont leur dộplacement de base, maison travail ; travail maison, dans notre cas, il y a peu de chance que le lieu de travail soit dans une cellule oự il y a une parcelle Residential avec une/des personne(s) initialement infectộes, donc le nombre de moustique est quasi nulle jusqu quil y a une diffusion des vecteurs vers cette cellule Par contre, nous avons le mờme rộsultat en nombre dờtre humains infectộs que pour la prộcộdente expộrimentation, soit : il y a plus dinfectộ pour une population avec une mobilitộ de 80%, et moins pour une mobilitộ de 20% lorsque lộpidộmie continue dans le temps Figure 5.2-5 : Effectifs population dindividus I et E, mobilitộ de 80%, SIG modifiộ Nous pouvons conclure que lamộnagement du territoire un impact sur la vitesse de propagation au dộbut dune ộpidộmie mais aprốs un certain temps, lộvolution de la maladie est la mờme pour les deux types damộnagement quon a essayộ En revanche, par intuition, avec des contrụles sur les vecteurs et des contrụles sur les premiers cas de malades dộclarộs, on pourrait ralentir considộrablement lộvolution des ộpidộmies de dengues avec ce type damộnagement du territoire Le changement climatique a-t-il une influence sur la prolifộration des vecteurs et de la maladie de dengue? Nous avons notre disposition, des donnộes de la tempộrature ; en moyenne, en valeurs hautes et en valeurs basses de chaque mois pour les annộes de 2005 2010 Par cette expộrimentation, nous voulons montrer que la tempộrature un impact important pour lộmergence des moustiques, par consộquent pour la propagation de lộpidộmie de dengue, comme pour le modốle mathộmatique [20] que nous avons prộsentộ Les valeurs moyennes tournent autour de 27.5 degrộs Celsius (Figure 5.2-6) Nous avons choisit pour les valeurs basses le mois de janvier, fộvrier, septembre, Page 51 sur 63 octobre, novembre, dộcembre afin de rester cohộrent au contexte rộelle, en hiver il fait froid, en ộtộ il fait chaud Pour les valeurs hautes, se sont les autres mois de lannộe (Figure 5.2-7) Figure 5.2-6 : Tempộratures hautes et basses pendant annộes, dộbut Janvier 2005 Figure 5.2-7 : Tempộratures moyennes pendant annộes, dộbut Janvier 2005 A noter que lon commence la simulation par le mois de janvier La valeur de la tempộrature et des prộcipitations pour tel jour est fait par le systốme de pondộration expliquộ dans la section associộ Nous pouvons constater quavec les donnộes oự la tempộrature est denviron 27.5 degrộs, lộmergence des moustiques est constante (Figure 5.2-8), ce sont des valeurs favorables la prolifộration des vecteurs En revanche, lorsquon utilise les donnộes oự la tempộrature est la plus basse durant les mois dhiver, le nombre de moustique est en dộclin, et lorsque la tempộrature remonte en ộtộ, ce nombre saccroợt Figure 5.2-8 : Prolifộration des moustiques avec tempộratures moyennes Page 52 sur 63 Figure 5.2-9 : Prolifộration des moustiques avec tempộratures hautes et basses Si nous avions les donnộes rộelles de tempộrature et des prộcipitations quotidiennes, nous aurions un trốs bon modốle climatique qui influe sur lộmergence des moustiques, et par consộquent qui peut entraợner la progression rapide de la maladie de dengue en cas dộpidộmies Page 53 sur 63 CHAPITRE CONCLUSION ET PERSPECTIVE La maladie de dengue est considộrộe comme maladie ộmergente du fait quelle se propage gộographiquement vite Plusieurs chercheurs courent la recherche de la limitation de cette propagation Le projet PICURS a ộtộ crộe afin de rộpondre ce besoin Ce projet a pour objectif de comprendre les impacts des risques de la croissance urbaine et les risques climatiques sur la propagation dộpidộmies de dengue Comme notre stage sinscrit dans le cadre du projet PICURS, notre travail vise comprendre les effets de la mobilitộ de la population et de lamộnagement du territoire sur la propagation dộpidộmies de dengue en concevant des modốles base dagents Pour atteindre cet objectif, nous avons proposộ un modốle base dagents couplộ un modốle mathộmatique afin de simuler la propagation dộpidộmies de dengue une ộchelle microscopique Le modốle permet de simuler la propagation dộpidộmies au niveau de quatre quartiers Notre modốle se base sur les donnộes rộelles, la thộorie dans la littộrature et sur des modốles existants sur la propagation dộpidộmies de dengue Nous utilisons le plug in Gen* afin de gộnộrer les populations basộes sur des donnộes rộelles Nous nous appuyons sur les donnộes dune grande ville risques : Can Tho (Vietnam) Outre le recensement des cas de dengue et les donnộes climatiques, les donnộes disposition dộcrivent les caractộristiques des individus Nous avons constatộ lors des expộrimentations que la mobilitộ des individus a un impact direct sur le ralentissement et laccộlộration de la vitesse de la propagation dộpidộmies de dengue Aussi, le changement climatique influe sur la reproduction des moustiques Enfin, lamộnagement du territoire montre un effet de la propagation dộpidộmies Notre modốle permet daider les dộcideurs pour la comprộhension de lộvolution de la propagation dộpidộmies et de prendre des mesures significatives lors de la propagation dộpidộmies de dengue Le modốle dộveloppộ dans le cadre de ce stage permet de simuler la propagation dộpidộmies de dengue au niveau microscopique Cependant, ils nous manquent des donnộes cruciales pour affiner le modốle tel quune ộtude approfondie sur les dộplacements des individus Can Tho et laccessibilitộ leau courante Nos travaux futurs consisteront, alors, recueillir les donnộes manquantes, les intộgrer au modốle existant et affiner le lien entre le modốle mathộmatique et le modốle base dagents Les plus grands dộfis relever sont de pouvoir comparer les rộsultats du modốle avec ceux des autres modốles existants et calibrer et valider notre modốle avec les donnộes rộelles, en particulier le recensement des cas de dengues Page 54 sur 63 BIBLIOGRAPHE [1] [2] [3] [4] [5] [6] IRD Prộsentation de lIRD Disponible sur : https://www.ird.fr/, [en ligne] IRD Donnộes et chiffres clộs Disponible sur : https://www.ird.fr/l-ird/rapports-dactivite-annuels/2014, [en ligne] UMMISCO Prộsentation dUMMISCO Disponible sur : http://www.ummisco.fr/#&panel1-1, [en ligne] ICTLab Prộsentation dICTLab Disponible sur : http://ictlab.usth.edu.vn/, [en ligne] OMS Dengue et dengue hộmorragique Disponible sur : http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/fr/, [en ligne] Vigilance Moustique La vie dun moustique Disponible sur: http://vigilancemoustiques.com/moustiques-en-france/moustiques-communs-en-france/la-vie-dunmoustique/, [en ligne] [7] INPES Dossier question rộponses sur la dengue en gyanne Disponible sur : http://www.ars.guyane.sante.fr/fileadmin/GUYANE/fichiers/actualites/2013/dengue_q uestions_reponses.pdf, Mis jour le 14/05/2013, [en ligne] [8] [9] Institut Pasteur de Nouvelle-Calộdonie Les moustiques et la dengue Disponible sur : http://www.institutpasteur.nc/les-moustiques-et-la-dengue/, [en ligne] Institut Pasteur Dengue, mis jour courant Juillet 2014 Disponible sur : http://www.pasteur.fr/fr/institut-pasteur/presse/fiches-info/dengue [10] CNRS Recognition determinants of broadly neutralizing human antibodies against dengue viruses, Nature, Janvier 2015 Disponible sur : http://www.igf.cnrs.fr/images/icagenda/files/nature14130.pdf [11] [12] [13] [14] Dunod Modộlisation et Simulation Disponible sur : http://excerpts.numilog.com/books/9782100502165.pdf, [en ligne] Julien Siebert Approche multi-agent pour la multi-modộlisation et le couplage de simulations Application lộtude des influences entre le fonctionnement des rộseaux ambiants et le comportement de leurs utilisateurs PhD thesis, Universitộ Henri Poincarộ - Nancy I, disponible sur : https://hal.inria.fr/tel-00642034/document [en ligne], 2011 Multiagent Systems [cs.MA] Franỗois Klein Contrụle dun Systốme Multi-Agents Rộactif par Modộlisation et Apprentissage de sa Dynamique Globale PhD thesis, Universitộ Nancy II, https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00432354/document [en ligne], 2009 Other [cs.OH] Bernard Espinasse Intelligence Artificielle Distribuộe (IAD) & Systốmes Multi Agents (SMA) Disponible sur : http://www.lsis.org/espinasseb/Supports/SMAI-2008/SMA-BE1-2012-4p.pdf, [en ligne] Page 55 sur 63 [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] Wikipedia Comparison of agent-based modeling software Disponible sur : https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_agent-based_modeling_software, [en ligne] Philippe Caillou Dộveloppement de SMA Disponible sur : https://www.lri.fr/~caillou/c1bDeveloppement.pdf, [en ligne] Edouard Amouroux, Alexis Drogoul, Patrick Taillandier, Duc-An Vo Gama: a simulation platform that integrates geographical information data, agentbased modeling and multi-scale control Kolkata, India Springer Berlin / Heidelberg, 7057 /2012, pp.242-258, Lecture Notes in Computer Science., 2012 Principles and Practice of Multi-agents Systems Disponible sur: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00688318/document, [en ligne] Saeedeh Maleki-Dizaji, Mike Holcombe, Mariam Kiran, Mesude Bicak Flame : A platform for high performance computing of complex systems, applied for three case studies Acta Physica Polonica B Proceedings Supplement, 4(2), 2011 Disponible sur : http://www.actaphys.uj.edu.pl/_old/sup4/pdf/s4p0201.pdf, [en ligne] M S M Noorani SEIR model for transmission of dengue fever in Selangor Malaysia International Journal of Modern Physics, 9:380389, 2012 Disponible sur : http://www.worldscientific.com/doi/pdfplus/10.1142/S2010194512005454, [en ligne] Claudia P Ferreira and al Modeling the dynamics of dengue real epidemics Disponible sur : http://www.sbmac.org.br/eventos/cnmac/xxxiii_cnmac/pdf/94.pdf, [en ligne] Carlos Isidoro and al Agent-based model of dengue disease transmission by aedes aegypti populations Disponible sur : http://www.researchgate.net/profile/Nuno_Fachada/publication/221531305_AgentBased_Model_of_Dengue_Disease_Transmission_by_Aedes_aegypti_Populations/lin ks/02e7e52cb0ea8eb41f000000.pdf, [en ligne] [22] Luớs F O Jacintho and al An agent-based model for the spread of dengue fever : A swarm platform simulation approach Disponible sur : http://www.researchgate.net/profile/Terry_Ruas/publication/220953719_An_agentbased_model_for_the_spread_of_the_Dengue_fever_a_swarm_platform_simulation_a pproach/links/0deec532250a03f3fb000000.pdf, [en ligne] [23] [24] Stephen Karl and al A spatial simulation model for dengue virus infection in urban areas BMC Infectious Diseases 2014, 14/447 Disponible sur : http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2334-14-447.pdf, [en ligne] IRD El Niủo laisse craindre des flambộes de dengue Disponible sur [En ligne depuis le 27 octobre 2015] : https://www.ird.fr/toute-lactualite/actualites/actualites-generales/el-nino-laisse-craindre-des-flambees-dedengue, [en ligne] Page 56 sur 63 [25] Marc Choisy and al Region-wide synchrony and traveling waves of dengue across eight countries in Southeast Asia, Proceedings of the National Academy of Sciences, 2015 ; 201501375 Disponible sur : http://www.pnas.org/content/112/42/13069.full.pdf, [en ligne] [26] Wikipedia El Niủo Disponible sur : https://fr.wikipedia.org/wiki/El_Ni%C3%B1o, [en ligne] [27] Ampornpan Kengluecha and al Water Quality and Breeding Habitats of Anopheline Mosquito in Northwaster Thailand Disponible sur : http://imsear.li.mahidol.ac.th/bitstream/123456789/31434/2/46.pdf , [en ligne] [28] Jill Bigley Dunham An Agent-Based Spatially Explicit Epidemiological Model in MASON Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 9(2), 2005 Disponible sur : http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/1/3.html, [en ligne] [29] Damien Philippon Rộalisation dun modốle ộpidộmiologique avec prise en compte des politiques de santộ entre diffộrents pays Mộmoire de fin dộtude pour lobtention du diplụme de master en information, spộcialitộ Multimộdia, 2015 [30] Paul Edward Parham and Edwin Michael Modeling the Effects of Weather and Climate Change on Malaria Transmission Environmental Health Perspectives, 5/118 Disponible sur : http://sa.indiaenvironmentportal.org.in/files/Modeling%20the%20Effects%20of%20Weat her%20and%20Climate%20Change%20on%20Malaria%20Transmission.pdf , [en ligne] Page 57 sur 63 ANNEXES ANNEXE : Installation GAMA 1.7 Le site web de GAMA met en ligne un tutoriel pour installer la version dộveloppeur de GAMA Il est disponible l'adresse suivante : https://github.com/gama-platform/gama/wiki/G InstallingGitVersion Il faut simplement suivre les ộtapes indiquộes Attention toute fois, lorsqu'il est indiquộ de tộlộcharger une version spộcifique d'un module, il faut absolument tộlộcharger cette version Par exemple, nous avons eu une mộsaventure lorsqu'on avait tộlộchargộ ''XText'' (un module gộrant les fenờtres d'ộdition), il est sộlectionnộ par dộfaut lorsqu'on veut installer le module, or pour que GAMA fonctionne correctement, il faut absolument prendre la version indiquộ dans le tutoriel ANNEXE : Installation du plug-in Gen* Le plug-in Gen* est ộgalement disponible sur GitHub, comme pour GAMA version dộveloppeur La mộthode d'installation est lộgốrement diffộrente Tout d'abord, on doit crộer un rộpertoire clone de Git sous Eclipse (comme pour GAMA version dộveloppeur), l'adresse du rộpertoire est : https://github.com/anvd/gensta (voir Figure 8, n1 ) Il faut ajouter ''ummisco.genstar.feature'' dans les dộpendances de l'application GAMA Pour cela, dans la vue Java sous Eclipse, il y a un projet nommộ : ????, lorsqu'on dộroule le projet, il y a un fichier appelộ : ''gama1.7.Eclipse3\_8\_2.product'', c'est dans ce fichier qu'on ajoute la dộpendance citộ avant (voir Figure 8, n2 ) Pour avoir accốs aux diffộrents projets de Gen*, qui sont des modốles dộmo et des vrais modốles comme le projet MIRO ou le projet PICURS, il faut importer les projets (voir Figure 8, n3 ) Choisir : ''Import existing projects'' - ''Next'' - cocher la case nommộ : ''Search for nested projects'' - ''Finish'' Les projets Gen* sont importer dans le rộpertoire clone sur votre disque dur Sous GAMA, importer les projets Page 58 sur 63 Figure Annexe 2-1 - Installation Gen* ANNEXE : Les fichiers SIG des quartiers Pour le quartier An Hoa (Figure et 10) : en 2005, il y a plus d'ộtablissements militaires quen 2010 ; ceux-ci se sont transformộs en zones rộsidentielles ou en zones d'activitộs On constate qu'il y a plus d'ộtablissements scolaires en 2010 quen 2005 Il y a eu des travaux routiers, des grands axes routiers se sont construits durant l'annộe 2010 Les zones agricoles n'ont pas rộellement ộvoluộes Figure Annexe 3-2 : An Hoa 2005 (gauche) et An Hoa 2010 (droite) Page 59 sur 63 Pour le quartier An Khanh (Figure 11 et 12) : Les zones rộsidentielles ont diminuộes pour l'annộe 2010 pour laisser place plus de zones agricoles Une grande zone rộsidentielle de l'annộe 2005 est devenue une zone scolaire en 2010 Une zone militaire a ộtộ transformộe en zone agricole en 2010 Figure Annexe 3-2 : An Khanh 2005 (gauche) et An Khanh 2010 (droite) Pour le quartier Cai Khe (Figure 13 et 14) : les zones agricoles ont considộrablement diminuộes entre l'annộe 2005 et 2010 pour laisser place plus de zones d'activitộs Certains emplacements de zones rộsidentielles ont ộtộ modifiộs mais leur nombre entre 2005 et 2010 est constant L'aquaculture a quasi disparue en 2010 Figure Annexe 3-3 : Cai Khe 2005 (gauche) et Cai Khe 2010 (droite) Page 60 sur 63 Pour le quartier An Binh (Figure 15 et 16) : c'est un quartier quasi agricole Entre 2005 et 2010, le nombre de zones agricoles a lộgốrement augmentộ Une grande zone militaire est devenue une zone agricole en 2010 On constate aussi l'ộmergence de zones d'activitộs en 2010, situộes gauche du quartier, le long d'un axe routier important Cet axe routier a ộtộ amộnagộ en 2010, il traverse les diffộrents quartiers qu'on a notre disposition Les zones rộsidentielles ont lộgốrement diminuộ en 2010 Figure Annexe 3-4 : An Binh 2005 (gauche) et An Binh 2010 (droite) Can Tho est une ville en constante expansion Les pouvoirs publics mettent en uvre des infrastructures dans tous les quartiers Chaque annộe, l'amộnagement du territoire ộvolue Cependant, les zones rộsidentielles diminuent dans les quartiers excentrộs du centre ville La population devient de plus en plus urbaine Page 61 sur 63 Annexe : Photos eaux stagnantes Can Tho Avril 2015 Figure Annexe 4-1 : Photos rộelles deaux stagantes, Can Tho, An Hoa, 2015 Lors de notre visite Can Tho au mois davril 2015, nous avons visitộ les ruelles dAn Hoa Nous avons dộcouvert plusieurs lieux oự des eaux stagnantes sont prộsentes mais dans de trốs mauvaises conditions environnementales Gộnộralement, voire systộmatiquement, leau est de couleur noire accompagnộe dune odeur nausộabonde insoutenable Nous considộrons que cette eau est polluộe de divers produits chimiques puisque les habitants dộversent directement leurs eaux usộes quotidiennes dans ces lieux (eau des toilettes, eau de douche, eau de la machine laver, etc.) Cette eau polluộe, chargộe de molộcules chimiques susceptibles dempoisonner leau, constitue un milieu dộfavorable au dộveloppement des moustiques Page 62 sur 63 Annexe : Fichiers SIG modifiộs 2010 Premiốre faỗon : Les parcelles sont mieux regroupộes Figure Annexe 5-1 : SIG modifiộ premiốre faỗon Deuxiốme faỗon : Un quartier est devenu une zone rộsidentielle (An Hoa et An Khanh) ou zone dactivitộ (Cai Khe) ou zone agricole (An Binh) Figure Annexe 5-2: SIG modifiộ premiốre faỗon Page 63 sur 63 [...]... dynamics of dengue real epidemics [20]: Page 19 sur 63 Dans ce travail, les auteurs proposent un modốle mathộmatique pour la transmission de la propagation de la dengue afin danalyser et de comparer deux ộpidộmies de dengue survenus Salvador, au Brộsil, en 1995-1996 et en 2002 Ce modốle est conỗu de la faỗon suivante : La population des moustiques (M) est divisộe en quatre composantes : aquatique (A) , susceptibles... Aussi, la prộcipitation influence sur la production des moustiques La tempộrature et la prộcipitation sont les facteurs principaux qui favorisent la prolifộration des moustiques, qui peut entraợner la progression rapide de la maladie de dengue en cas dộpidộmies Lobjectif des auteurs dans cette ộtude est de connaợtre leffet de la lutte antivectorielle Lanalyse a ộtộ effectuộe en fonction du nombre de. .. mathộmatiques, il y a du changement de rộpartition de la population tant au niveau des ờtres humains quau niveau des moustiques du fait de la rộsolution des systốmes dộquations diffộrentielles Ces modốles utilisent des informations globales de la ville ộtudiộe telles que les effectifs de population dans chaque groupe de compartiments, le taux de transmission de la maladie, taux de guộrison, taux de mortalitộ, nombre... but de recueillir des donnộes sur le terrain et de concevoir un modốle base dagents une ộchelle assez fine, mettant en avant lexposition accrue de la population de la ville de Can Tho au Page 11 sur 63 travers des risques liộs la mobilitộ de la population, et au travers de la question de l'amộnagement du territoire Plus concrốtement, le travail de ce stage consiste construire un modốle intộgrộ base. .. prộsence (celle des hommes, de l'amộnagement du territoire et des vecteurs de la maladie) Page 12 sur 63 CHAPITRE 2 CONTEXTE DU SUJET 2.1 Contexte de la maladie de dengue : Nous prộsentons dans ce chapitre quelques notions sur la dengue afin de mieux comprendre lộvolution de sa propagation dans un quartier ou dans une ville 2.1.1 Dengue hộmorragique : La dengue est une infection transmise par les moustiques... sộvốre de la maladie [9] Aussi, trốs rộcemment, une ộquipe internationale a regroupộ des scientifiques de 18 institutions travers le monde, passant en revue 18 annộes de rapports sanitaires, issus de 8 pays du Sud-Est asiatique, pour ộtablir des modốles de transmission de la dengue dans toute la rộgion [24] [25] Cette ộquipe a mis en ộvidence la corrộlation des grandes vagues ộpidộmiques avec des tempộratures... aegypti Populations [21] : Cet article prộsente un modốle base dagent permettant non seulement de simuler la dynamique de la population mais aussi de simuler la propagation dộpidộmies de dengue tant au niveau des hụtes (les hommes) quau niveau des vecteurs (les Page 21 sur 63 moustiques Aedes aegypti) Ce modốle base dagent se base principalement sur laspect ộcologique et les comportements des moustiques... Dans la perspective du travail, nous souhaitons introduire ces donnộes dans le modốle implộmentộ Donnộes sur les cas de dengues dộclarộs : Le professeur Bernard Cazelles a pu obtenir les cas dộclarộs de la maladie de la dengue sur plusieurs annộes, rộpartis sur chaque mois Nous avons voulu calibrer le paramốtre des personnes initialement infectộes pour lannộe 2005, et valider ce paramốtre pour lannộe... faible pendant cette saison Pendant la saison dộtộ, aprốs 60 jours de simulation, trois personnes sont morts cause de la maladie, 33% de la population humaine sont infectộs et 83% de la population des moustiques sont infectộs Le taux daugmentation des moustiques adultes est trốs ộlevộ cause des conditions climatiques favorables Page 23 sur 63 La figure 3.1.2-2 montre lenvironnement de la simulation du... mouvement de la population humaine, la transmission du virus de la dengue et la lutte contre la dengue Les donnộes ộpidộmiologiques dộtaillộes de Cairns (Australie) pour deux ộpidộmies de dengue (2003 et 2008-2009), ộtaient la disposition des auteurs La premiốre catộgorie Page 24 sur 63 de donnộes (2003) a ộtộ utilisộe pour calibrer le modốle et la deuxiốme catộgorie de donnộes (2008-2009) pour valider le