Ảnh hưởng của di chuyển hàng ngày tới việc lan truyền bệnh sốt xuất huyết phát triển một mô hình đô thị trên nền hệ đa tác tử

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 D’AGENTS ẢNH HƯỞNG CỦA DI CHUYỂN HÀNG NGÀY TỚI VIỆC LAN TRUYỀN BỆNH SỐT XUẤT HUYẾT: PHÁT TRIỂN MỘT MÔ HÌNH ĐÔ THỊ TRÊN NỀN HỆ ĐA TÁC TỬ MEMOIRE DE FIN D’ETUDES 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 D’AGENTS ẢNH HƯỞNG CỦA DI CHUYỂN HÀNG NGÀY TỚI VIỆC LAN TRUYỀN BỆNH SỐT XUẤT HUYẾT: PHÁT TRIỂN MỘT MÔ HÌNH ĐÔ THỊ TRÊN NỀN HỆ ĐA TÁC TỬ Spécialité: Systèmes Intelligents et Multimédia Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Dr Alexis DROGOUL, Directeur de recherche Dr Nicolas MARILLEAU, Ingénieur de recherche Lu et validé, bon pour la soutenance HANOI - 2015 ATTESTATION SUR L’HONNEUR J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs La source des informations citées dans ce mémoire a été bien précisée LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Các thông tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Signature de l’étudiant PINON Pierre-Antoine REMERCIEMENTS Je tiens exprimer toute ma reconnaissance M Alexis Drogoul, directeur de recherche l’IRD UMMISCO/UPMC, qui m'a proposé cette offre de stage, et je le remercie pour l'encadrement sans faille, le suivi qu’il ma apporté mon stage, les conseils, les discussions et réunions que nous avons pu avoir tout au long de la réalisation de ce stage, aussi pour l’inspiration, et pour le temps qu’il a bien voulu me consacrer Je tiens remercier toute l’équipe pédagogique de l’Institut de la Francophonie pour l’Informatique (IFI) de Hanoï, Vietnam et les intervenants professionnels responsables de la formation en master de recherche en informatique, pour avoir assuré la partie théorique de celle-ci Mes sincères remerciements s’adressent aussi l’ensemble de l’équipe du projet PICURS, Mlle Julie Blot, Post-Doctorante en géographie, M Frédérick Gay, Spécialiste en statistique et M Bernard Gazelles, Spécialiste en épidémiologie, pour les données épidémiologiques qu’il m'a apportées Je remercie l’ensemble du personnel "ICTLab" de l'Université des Sciences et Techniques de Hanoi, pour son accueil très chaleureux et pour les conditions de travail optimales Je souhaite remercier toutes les personnes qui m'ont aidé et soutenu durant toute la période du stage, en particulier M Truong Chi Quang, qui m'a aidé la création des données shapefiles, Huynh Quang Nghi, qui m'a aidé la mise en place de la plateforme ainsi que Duc An Vo, développeur du plug-in Gen* sous GAMA, qui m'a aidé comprendre et implémenter ce plug-in dans le modèle 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, j’adresse mes plus sincères remerciements ma famille, qui m’a toujours soutenue et encouragé au cours de la réalisation de mes études et de ce mémoire Merci toutes et tous Page sur 70 RESUME La maladie de dengue est une maladie virale transmis par les moustiques Aedes aegypti l’homme Cette maladie se propage géographiquement très vite si certaines mesures ne sont pas prises au moment opportun La vitesse de propagation d’épidémies de dengue dépend fortement des différents facteurs tels que les facteurs climatiques, les facteurs démographiques, et les facteurs hydrologiques Mise part ces trois facteurs, la mobilité de la population est aussi un facteur non négligeable lors de la propagation d’épidémies de dengue vis vis des risques sanitaires Dans ce travail, nous essayons de comprendre les liens qui pourraient exister entre la mobilité de la population et la propagation d’épidémies de dengue Nous avons construit un modèle base d’agents couplé un modèle mathématique permettant de simuler la propagation d’épidémies de dengue au niveau microscopique Notre modèle s’appuie sur les données réelles d’une grande ville risques : Can Tho (Vietnam) Nous avons constaté lors des expérimentations que plus les individus se déplacent, plus la maladie s’étend très vite Ce qui nous permet de dire que la mobilité de la population a un impact direct sur le ralentissement ou l’accélération de la vitesse de propagation d’épidémies de dengue Nous avons constaté aussi que l’aménagement du territoire a un effet sur la propagation d’épidémies de dengue Egalement, nous avons constaté que le changement climatique a un impact direct sur la reproduction des moustiques, ce qui favorise ou pénalise la propagation d’épidémies de dengue dans une courte durée Notre modèle pourrait aider les décideurs comprendre le rôle de la mobilité de la population face la propagation d’épidémies de dengue Page sur 70 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 70 TABLE DES MATIERES REMERCIEMENTS RESUME ABSTRACT TABLE DES MATIERES TABLE DES FIGURES LISTE DES TABLEAUX INTRODUCTION CHAPITRE – PRESENTATION GENERALE 10 1.1 Présentation de l’établissement d’accueil 10 1.1.1 Présentation de l’IRD 10 1.1.2 Ses missions et ses ambitions 10 1.1.3 Données et chiffres clés de l’IRD 10 1.1.4 Les recherche de l’IRD au Vietnam 11 1.1.5 Présentation d’UMI UMMISCO 11 1.1.6 Quelques partenaires d’UMI MMISCO 12 1.1.7 Présentation d’ICTLab 12 1.2 Description du stage 12 1.3 Travaux effectués 14 1.3.1 Recueil de données de terrain 14 1.3.2 Construction de cartes SIG 15 1.3.3 Génération d’une population synthétique 15 1.3.4 Développement d’un modèle multi-échelle base d’agents 15 CHAPITRE – CONTEXTE DU SUJET 16 2.1 Contexte de la maladie de dengue 16 2.1.1 Dengue hémorragique 16 2.1.2 Vie d’un moustique 15 2.1.3 Propagation de dengue 17 2.1.4 Lutte contre la dengue 18 2.2 Contexte de la modélisation 18 2.2.1 Quelques définitions 18 2.2.2 Domaine d’application 19 2.2.3 Principaux outils de la modélisation 19 2.2.4 Modèles existants 20 2.2.4.1 Modèles base des systèmes d’équations différentielles 20 2.2.4.2 Modèles base des systèmes multi-agents (SMA) 24 2.2.4.3 Modèle épidémiologique de Damien Philippon 29 CHAPITRE – MODELE PROPOSE 33 3.1 Données disposition 33 Page sur 70 3.2 Outils utilisés 34 3.3 Intérêt du modèle proposé 36 3.3.1 Environnement du modèle 36 3.3.2 Entités du modèle 37 3.3.4 Couplage modèle base d’agent et modèle mathématique 38 3.3.5 Hypothèses 39 3.3.6 Conception 40 CHAPITRE – IMPLEMENTATION ET EXPERIMENTATIONS 42 4.1 Implémentation 42 4.1.1 Mise en place de la population synthétique 42 4.1.2 Création et modification fichiers SIG 47 4.1.3 Développement du modèle sous GAMA 48 4.2 Expérimentations 49 CHAPITRE – CONCLUSION ET PERSPECTIVES 55 BIBLIOGRAPHIE 56 ANNEXES 59 Page sur 70 TABLE DES FIGURES Figure 2.2.4.2-1 : Environnement de simulation du modèle [22] 26 Figure 2.2.4.3-1 : Représentation de la fonction d’émergence des moustiques [24] 30 Figure 3.1-1 : Carte SIG du district de Ninh Kieu, Vietnam, 2010 34 Figure 3.3.5-1 : Mobilité humaine 39 Figure 3.3.6-1 : Diagramme de classe UML du modèle 41 Figure 4.1.1-1 : Pourcentage des travailleurs 44 Figure 4.1.1-2 : Répartition Homme/Femme, donnée réel, Can Tho 2010 44 Figure 4.1.1-3 : Extrait de l'échantillon 44 Figure 4.1.1-4 : Résultat selon l'âge pour environ 1M habitants 45 Figure 4.1.1-5 : Résultat selon l'âge pour 500 habitants 45 Figure 4.1.1-6 : Répartition selon le statut socioprofessionnel - Echantillon 46 Figure 4.1.1-7 : Répartition selon le statut socioprofessionnel - Taille réel 46 Figure 4.1.2-1 : Vue sous GAMA - An Hoa 2005 (gauche) et 2010 (droite) 47 Figure 4.1.2-2 : Vue sous GAMA - Modèle 48 Figure 4.2-1 : Effectifs population de moustiques 50 Figure 4.2-2 : Effectifs population d’être humains I et E avec mobilité de 20 .50 Figure 4.2-3 : Effectifs population d’être humains I et E avec mobilité de 80 .51 Figure 4.2-4 : Effectifs population d’individus I et E, mobilité de 20%, SIG modifié 51 Figure 4.2-5 : Effectifs population d’individus I et E, mobilité de 80%, SIG modifié………52 Figure 4.2-6 : Températures hautes et basses pendant années, début Janvier 2005…….….53 Figure 4.2-7 : Températures moyennes pendant années, début Janvier 2005…………… 53 Figure 4.2-8 : Prolifération des moustiques avec températures moyennes………………… 53 Figure 4.2-9 : Prolifération des moustiques avec températures hautes et basses…………… 54 Figure Annexe 2-1 - Installation Gen .60 Figure Annexe 3-1 : An Hoa 2005 (gauche) et An Hoa 2010 (droite) 60 Figure Annexe 3-2 : An Khanh 2005 (gauche) et An Khanh 2010 (droite)………………….61 Figure Annexe 3-3 : Cai Khe 2005 (gauche) et Cai Khe 2010 (droite) 61 Figure Annexe 3-4 : An Binh 2005 (gauche) et An Binh 2010 (droite) 62 Figure Annexe 4-1 : Photos réelles d’eaux stagantes, Can Tho, An Hoa, 2015 .63 Figure Annexe 5-1 : SIG modifié première façon 64 Figure Annexe 5-2 : SIG modifié deuxième façon 64 Page sur 70 LISTE DES TABLEAUX Tableau 2.2.4.1-1 : Définitions des variables du modèle [19]……………… ………………21 Tableau 2.2.4.1-2 : Définitions des variables du modèle [20] …………………………23 Tableau 2.2.4.3-1 : Définitions des variables SEIR du modèle [29]………….…………… 31 Tableau 2.2.4.3-2 : Définitions des variables SEI du modèle [29]…………….…………… 31 Tableau 3.3.1-1 : Liste des agents du modèle……………………………… ……………….37 Tableau 4.1.1-1 : Distribution par âge dans chaque quartier étudié……………… ……… 43 Tableau 4.1.1-2 : Distribution par âge de notre échantillon………………………………… 43 Page sur 70