Les modèles les plus simples de propagation de maladies infectieuses font appel à des concepts simples et sont bien compris d'un point de vue mathématique, permettant de capturer la phénoménologie d'une épidémie. Afin d'aller plus loin, les modèles doivent cependant intégrer la complexité des dynamiques de mobilité et de contact entre individus. D'importants pas dans cette direction ont été effectués dans les dernières années, grâce en particulier à des collaborations interdisciplinaires et à la science des réseaux. Je présenterai ici quelques résultats dus à la collaboration "SocioPatterns" (http://www.sociopatterns.org/) qui a développé dans les dernières années une infrastructure capable de mesurer les interactions sociales dans des contextes divers (conférence, bureaux, écoles, hôpitaux...), et étudie les réseaux sociaux dynamiques correspondants. Je présenterai les résultats obtenus par les déploiements de cette infrastructure, qui révèlent des régularités inattendues dans les interactions sociales. Je présenterai les différentes directions de recherche qu'offrent ces nouvelles données, qui vont de problèmes fondamentaux à des applications pratiques en épidémiologie et santé publique comme la définition de stratégies de luttes contre une pandémie.
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