RÉALISATION D’UN MODÈLE ÉPIDÉMIOLOGIQUE AVEC PRISE EN COMPTE DES POLITIQUES DE SANTÉ ENTRE DIFFÉRENTS PAYS

UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL PHILIPPON DAMIEN RÉALISATION D’UN MODÈLE ÉPIDÉMIOLOGIQUE AVEC PRISE EN COMPTE DES POLITIQUES DE SANTÉ ENTRE DIFFÉRENTS PAYS THIẾT LẬP MỘT MƠ HÌNH DỊCH BỆNH CĨ TÍNH ĐẾN CHÍNH SÁCH Y TẾ GIỮA CÁC NƯỚC KHÁC NHAU MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE 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 Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Các thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Signature de l’étudiant PHILIPPON Damien Sommaire Remerciements Résumé Abstract Table des figures Liste des tableaux Introduction Générale État de l’Art 1.1 1.2 1.3 Épidémiologie de la dengue Introduction la Modélisatio Les modèles mathématiques 1.3.1 1.3.2 Les modèles automates ce Les modèles base d’agent Conclusion 1.4 1.5 1.6 Solution Implémentée 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 Introduction Outils utilisés durant le stage 2.2.1 2.2.2 Modèle Épidémiologique Modèle de Mobilité Modèle avec Politique de Co Expérimentations sur le Modèle 3.1 3.2 3.3 Conclusion Bibliographie Annexes i Résultats des premiers mod Journées de Tam Dao Perspectives et Amélioration Remerciements Je tiens remercier Alexis Drogoul de m’avoir fait l’honneur d’être l’encadrant de mon stage Je lui dois énormément que ce soit autant professionnellement qu’humainement Il m’a permis de bénéficier d’échanges intellectuels tout comme culturels dont je lui serai toujours reconnaissant, et m’a donné cet intérêt que je possède désormais pour la modélisation Je sais que son temps lui est précieux de par les fonctions qu’il occupe et le remercie de m’en avoir consacré moi, ce simple stagiaire Je voudrais aussi remercier Marc Choisy d’avoir eu le temps de répondre ces pluies de questions que j’abattais sur lui dans le but de comprendre l’épidémiologie, qui m’était aussi connue que le cycle de vie de la belette pygmée avant de le rencontrer Je pense pouvoir dire que nos discussions m’ont réellement passionnées tout en me donnant un avant-goût de la plu-ridisciplinarité possible avec la modélisation Le rencontrer aura clairement changé ma vision des épidémiologistes Je voudrais aussi remercier Bent Gaudou, Nicolas Marilleau et Truong Chi Quang pour m’avoir supporté durant ces dix jours aux Journées de Tam Dao Je sais que ces excés de café ne me rendait pas tenable mais ils étaient plus que bienvenus Je n’oublierais jamais ces soirées finaliser le modéle dans ce café que je connais finalement plus que Da Nang Ces échanges m’auront apporté plus de bien que vous ne le pensez J’aimerais continuer en remerciant l’équipe du laboratoire ICTLab pour m’avoir accueilli bras ouverts, Rémy Mullot pour m’avoir permis de réaliser cette année de Master l’IFI qui aura changé ma vie, Ho Tuong Vinh pour ses cours et sa présence pour nous avoir aidé quand nous sommes frchement arrivés dans ce pays totalement inconnu et dont je suis admiratif maintenant, ii Pierre Antoine Pinon pour avoir été celui qui m’aura supporté durant mois de collocation, et l’IFI dans sa globalité, pour m’avoir permis de bénéficier dún enseignement déxcellence Pour finir par une touche plus personnelle, je souhaiterais remercier ma famille qui, malgrè la distance, a su me supporter lors de nos conversations Skype et simuler un intêret similaire au mien lorsque je leur exposais mon travail et leur présentait ce modèle Et toi Chanthala, qui, bien que petite par la taille, auras montré une grande force d’esprit en me supportant durant ce stage et en m’aidant lors des difficultés que je rencontrais iii Résumé La compréhension de certains phénomènes, dits complexes, a toujours été difficile pour l’homme, soit par manque de données ou d’informations, soit par manque d’outils permettant d’appréhender leur complexité Un de ces outils, qui monte en puissance depuis ces dernières années, est la modélisa-tion base d’agents Cette approche de modélisation informatique permet de représenter les phénomènes comme conséquences d’interactions entre entités élémentaires - les agents - au sein d’un environnement commun L’une des sciences qui bénéficie le plus de cette approche est l’épidémiologie Dans le cadre de notre stage, nous nous sommes intéressés mise en place d’une co-ordination des politiques de santé publique entre plusieurs pays traversés par un corridor terrestre (un axe routier entre le Vietnam, le Laos, la Thaïlande et le Myanmar) afin de prévenir la di ffusion de la dengue le long de ce corridor Nous avons donc proposé une approche faisant un lien entre la dengue, le climat, la mobilité le long du corridor et les politiques de contrôle des différents pays qu’il traverse, en suivant une démarche de conception consistant décomposer ces différents éléments en sous-modèles, ensuite couplés pour ne faire qu’un seul modèle intégré.Les résultats des simulations de ce modèle intégré sont intéressants dans le sens où nous avons pu montrer que la mise en place de politiques de contrôle synchronisées diminue fortement la propagation de la maladie, alors que celle-ci devrait être amplifiée par l’augmentation de la mobilité des individus (elle-même conséquence de l’ouverture économique entre pays de l’ASEAN) Ce modèle, grâce ses résultats, a pu être utilisé comme support une formation d’une semaine dans le cadre d’une Ecole d’Eté destinée aux chercheurs en sciences sociales (JTD, Da Nang) Mots clés : Modélisation multi-agents, Modèle épidémiologique, Système d’In-formations Géographiques, Lutte antivectorielle iv Abstract The understanding of some phenomenas, said complex, has always been difficult for Mens, whether because of missing data or information, either by lack of tools allowing to get to their complexity One of these tools, becoming more and more powerful, is agent based modelling This approach of com-puting modelling allows to represent phenomenas as results of interactions between elementary entities - agents - inside an common environment One of the sciences benefiting most from this approach is epidemiology In the context of our internship, we have looked at the set up of a coordination of health policies between countries crossed by an onshore corridor ( a road between Vietnam, Laos, Thailand and Myanmar) to prevent dengue fever diffusion inside this corridor We proposed an approach linking dengue fever, climate, mobility inside the corridor and health policies of the different coun-tries, following a design methodology to decompose these di fferent entities in-side sub-models, then linked to make one integrated-model The results of the simulations of this integrated model are interesting in terms of showing that synchronised health policies strongly decrease the spread of the disease, while this one should be amplified by the increasing mobility of individuals (coming from the economic opening of ASEAN countries) This model, thanks to its results, have been used as training support for one week in the context of a summer school for researchers in social sciences (Tam Dao Days in Da Nang) Keywords : Agent based model, Epidemiological model, Geographical In-formation System, Health Policy v Table des figures 1.1 Cycle de vie du moustique Aedes Aegypti 1.2 Zone de probabilité d’apparition de la dengue : en haut, estimation pour 2085 en bas 1.3 Déroulement typique d’un modèle SEIR 1.4 Automate cellulaire du Jeu de la Vie, par J.H.Co 1.5 Modèle utilisant un automate cellulaire de L.C Cas 1.6 Modèle utilisant un automate cellulaire de Endu en haut la couche humain, en bas la couche vec 1.7 Les différentes étapes du modèle de C.Isidoro 1.8 La diminution significative entre la population de villages d’interventions et la population C des vi interventions au voisinage 2.1 En Orange les provinces du Myanmar, en Bleu l de la Thaïlande, en Jaune le Laos et en Violet le du Vietnam, avec le Corridor au milieu 2.2 Diagramme de Classe UML du modèle épidémio 2.3 Représentation de la fonction d’émergence des m 2.4 Sorties du modèle Épidémiologique l’intialisat 2.5 Diagramme de Classe UML du modèle de mobi 2.6 Sorties du modèle de mobilité l’initialisation 2.7 Diagramme de Classe UML du modèle avec politique 2.8 Sorties du modèle avec politiques 3.1 Sorties du modèle épidémiologique sans changem mètres 3.2 Sorties du modèle épidémiologique avec villes 3.3 Sorties du modèle de mobilité 3.4 Sorties du modèle final sans politique de contrôle vi 3.2 Journées de Tam Dao Une formation a eu lieu Da Nang et a duré une semaine Cette formation, nommée les Journées de Tam Dao, a pour but d’offrir une formation aux méthodologies d’analyse en sciences sociales une centaine de partici-pants (chercheurs, étudiants, professeurs, ingénieurs) venants du Vietnam, Cambodge, Thaïlande, Myanmar, Laos ou encore Madagascar La formation est divisée en plusieurs ateliers, et le modèle a été utilisé pour l’atelier nommé "Risques Épidémiologiques et Intégration Régionale : Utiliser la modélisation pour mieux choisir", auquel toute une équipe composée d’Alexis Drogoul, Bent Gaudou, Nicolas Marilleau, Vo An Duc, Truong Chi Quang et moi même a joué le rôle d’équipe de formation Nous avons expliqué la vingtaine de participants comment implémenter un modèle dans GAMA en utilisant le modèle, tout en essayant de leur faire comprendre l’intérêt de la discussion pour décider des politiques pour lutter contre une maladie Le modèle leur a été expliqué et ils ont pu explorer le modèle après l’avoir implémenté, le tester, et enfin effectuer des modifications en fonction de projets qui leur ont été assignés par groupe Nous allons donc voir les di fférents projets que les étudiants ont implémentés en utilisant le modèle que nous avons conỗus, pour nous rendre compte que limplộmentation de faỗon incrộmentale est tout fait possible, mờme avec cette version "finale" du modèle Parmi les étudiants, il est important de savoir que des géographes, des modélisateurs, des historiens et des anthropologues été présents Le tout premier projet que nous allons présenter est un projet ajoutant la perspective des inondations dans le modèle de la dengue, qui détruisent les moustiques lors de leur apparition mais favorisent leur reproduction une fois l’eau retirée (plus d’humidité) Ce modèle effectue des changements en mo-difiant certaines classes, en modifiant le step par mois pour avancer plus vite dans le modèle malgré la perte d’informations Le modèle utilise un carte d’altitude pour montrer des zones géographiques, les hautes altitudes tendent vers le blanc et les basses altitudes vers le noir, et ce dans le but de trouver les zones inondables 46 Figure 3.9 – Graphique de comparaison entre les différentes expérimenta-tions (a) Cycle (b) Cycle (c) Cycle 30 (d) Graphique au cours du temps Figure 3.10 – Sorties du modèle final avec inondations Comme nous pouvons le constater, avec le temps, les inondations vont permettre aux moustiques de proliférer et de favoriser la prolifération de la 47 dengue une fois l’eau retirée, avec une très nette augmentation du nombre d’infectés dans les zones qui ont été inondées Un deuxième groupe a travaillé sur l’ouverture progressive des routes du corridor durant la période de la simulation, car le corridor n’a pas été ou-vert en une seule fois, mais portions par portions Pour cela, des poids ont été ajoutés sur les routes n’étant pas encore ouvertes (pour augmenter le temps de transport pour simuler un mauvais état de la route), mais aussi du temps d’attente aux frontières a été ajouté L’ouverture des routes se fait selon le schéma suivant, avec en noir les routes neuves et en jaune les routes anciennes : Figure 3.11 – Ouverture des routes (a) Temps d’attente de heures (b) Temps d’attente de 12 heures Les principales différences avec le modèle initial sont le changement de 48 couleur des cellules qui se situent proximité des frontières, elles sont en effet plus rouges car les camions ont plus de chance de libérer des moustiques infectés du fait de leur attente Le troisiốme groupe a conỗu un modốle participatif mais réel, demandant la participation des étudiants de la formation pour représenter chaque pays et effectuer des choix Bien qu’aucun modèle dans GAMA nait ộtộ conỗu, nous avons jugộ intộressant ce travail de par le comportement d’étudiants de différents pays, voire même la participation de certains formateurs des autres ateliers, qui ont joué le rôle d’un pays qui était di fférent de celui d’où les joueurs venaient Certains avaient un budget moins conséquent que d’autres amenant des scénarios où les joueurs demandaient de l’argent aux autres joueurs pour éviter la diffusion de la maladie dans leur pays, et amenait la question "Vaut il mieux que je garde l’argent pour moi même en cas de maladie, ou que je la donne aux pays voisins qui rencontrent une épidémie pour éviter que la dengue entre dans mon territoire en étant diffusée ?" Enfin, le dernier groupe de travail a réalisé un modèle utilisant un procédé de décision entre des politiques de contrôles en utilisant soit une technique de mimétisme des pays, soit en utilisant les politiques de l’année précédente pour en retenir quelque chose Les pays ont une probabilité de copier les politiques de contrôle du pays ayant le moins d’infectés si jamais ils considèrent que leurs propres politiques de contrôle ne sont pas bonnes, c’est dire que le nombre d’infectés par rapport l’année précédente est supérieur ou égal Les politiques de contrôle ont des poids d’applications (il y a donc une possible favorisation d’une politique par rapport une autre, mais les deux seront possiblement appliquées) Comme nous pouvons le voir dans la figure 3.12, les poids de la Thailande ont changés pour ressembler ceux du Laos, qui ont permis une nette diminution du nombre d’infectés 49 (c) (d) Figure 3.12 – Sorties du modèle final avec poids 3.3 Perspectives et Améliorations possibles Nous avons proposé un modèle qui permet de faire le lien entre la mobilité, le climat, les politiques de contrôles et la dengue Ce modèle est cependant simplifié car il ne prend pas en compte plusieurs informations qui pourraient être importantes pour l’émergence des moustiques comme l’utilisation du territoire (forêt, rivière, ville, village, champs) De plus, les données météorologiques sont très simplifiées, nous avons seulement les informations par mois, alors qu’une semaine de pluies fortes est totalement di fférente d’un mois entier de pluies faibles qui pourtant pourrait avoir une moyenne simi- 50 laire Un projet avec le VNSC est actuellement en cours de discussion suite aux Journées de Tam Dao où le modèle serait utilisé en le couplant des données satellites climatiques et infrarouges pour l’utilisation du territoire pour pouvoir effectuer une corrélation entre le climat et l’incidence de la dengue Le modèle a aussi des difficultés pour être lancé avec une valeur de cycle supérieure la dynamique de vie des moustiques, faisant des taux d’évolutions trop importants pour les compartiments SEIR et perdant en précision (en un mois, tous les moustiques du cycle précédent sont morts et ont donné naissance d’autres moustiques, mais les piqûres comptées sont déterminées par le nombre de moustiques au cycle précédent, ce qui signifie que ceux nés un jour après jusqu’au mois suivant ne sont pas pris en compte lors du calcul) Vietnam National Satellite Center 51 Conclusion En conclusion, travers ce mémoire, nous avons proposé un modèle multiagents pour représenter l’épidémiologie de la dengue sur une zone géographique importante en prenant en compte les facteurs économiques et climatiques, et en ajoutant la dimension des politiques de contrôles Nous nous sommes appuyés de modèles déjà existants traitant de la dengue ou bien d’une autre maladie vectorielle, en utilisant principalement les modèles compartiments SEIRS Après avoir recueilli des données des di fférents organismes importants d’Asie du Sud Est, nous avons pu concevoir une base de fichiers conséquente qui permet au modèle de bénéficier d’un certain réalisme Nous avons développé deux sous modèles qui ne sont pas interdépendants pour représenter d’une part le côté épidémiologique et d’autre part la partie mobilité, pour au final les relier dans un modèle ajoutant les politiques de contrôles, en changeant les paramètres du modèle SEIRS pré-calculés avant leur utilisation pour le calcul des évolutions des compartiments Nous avons expérimenté les différents modèles pour les valider par des experts épidémiologistes avec différents scénarios avant de le présenter lors d’une formation qui aura permis plusieurs choses, en mettant l’accent sur les e ffets de la mobilité sur la propagation de la dengue mais aussi les effets des politiques de contrôles sur l’incidence de la dengue Les résultats obtenus ont montré que notre modèle est tout fait fonctionnel pour représenter une maladie vectorielle mais qu’il est limité par la durée de la dynamique du vecteur en lui même Premièrement, des utilisateurs ont pu essayer le modèle, lui ajouter des fonc-tionnalités, mais surtout, le modèle a pu trouver un avenir en terme d’uti-lisation, puisqu’il sera utilisé et amélioré lors d’un projet en ayant accès a plus de données, lui permettant d’être encore plus précis Il est important d’ajouter que je serai affecté au projet pour effectuer les modifications sur le modèle 52 Bibliographie [1] Mohd R Abu Bakar and Salisu G Mohammed Deterministic models in dengue transmission dynamics Math Digest, 2008 [2] Asian Development Bank and World Health Organization Managing regional public goods for health : Community-based dengue vector control 2013 [3] Romeo Bellini, Herve Zeller, and Wim Van Bortel A review of the vector management methods to prevent and control outbreaks of west nile virus infection and the challenge for europe 2014 [4] C.Barcellos and R.Lowe Expansion of the dengue transmission area in 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avec inondations 57 (a) Annexes-Nombre d’infectés par pays (b) Annexes-SEI et SEIRS du modèle (c) Annexes-Répartitions du budget en Thailand (d) Annexes-Poids des pays Figure 4.3 – Annexes-Modèle avec poids 58 Figure 4.4 – Annexes - Différentes Étapes de Construction d’un Modèle 59 ... calcul des paramètres et mise jour des deux populations en fonction des paramètres calculés précédemment La méthode de calcul de l’émergence des moustiques en fonction de la température et des précipitations... LibreOffice est un ensemble de logiciels de bureautique, pouvant interagir entre eux pour créer et modifier des do-cuments tels que des textes, des tableaux, des présentations ou encore des présentations... de notre modèle ou du moins des di fférents modèles qui le composent : le modèle épidémiologique, le modèle de mobilité économique et le modèle prenant en compte les politiques de contrôles, avec