Luận văn: Mô hình hóa đa tỷ lệ dựa trên tác nhân mô phỏng dịch tễ Dengue

Luận văn thạc sĩ về mô hình đa tỷ lệ dựa trên tác nhân mô phỏng sự lây lan dịch bệnh sốt xuất huyết. Chuyên ngành công nghệ thông tin.

• Tác giả: Rajaonarivo Hiary Landy
• Người hướng dẫn: M. Nicolas Marilleau, Ingénieur De Recherche Ird-Ummisco
• Trường học: Institut de la Francophonie pour l’Informatique (IFI) de Hanoï Vietnam
• Chuyên ngành: Informatique
• Đề tài: Modélisation Multi-Échelles À Base D’agents Permettant De Simuler La Propagation D’épidémies De Dengue
• Loại tài liệu: Mémoire de fin d’études
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hanoï

Mục lục chi tiết

• Remerciements
• RÉSUMÉ
• ABSTRACT
• Table des matières
• Liste des Figures
• Liste des Tableaux
• 1. Présentation Générale
• 1.1. Présentation de l’établissement d’accueil
• 1.1.1. Présentation de l’IRD
• 1.1.2. Sa mission et son ambition
• 1.1.3. Données et chiffres clés de l’IRD
• 1.1.4. Les recherches à l’IRD centre Bondy
• 1.1.5. Présentation de l’UMI UMMISCO
• 1.1.6. Quelques partenaires de l’UMI UMMISCO
• 1.2. Déscription du stage
• 2. Contexte du sujet
• 2.1. Contexte de la maladie de dengue
• 2.1.1. Dengue et la dengue hémorragique
• 2.1.2. Vie d’un moustique
• 2.1.3. Propagation de dengue
• 2.1.4. Lutte contre la dengue
• 2.2. Contexte de la modélisation et la simulation
• 2.3. Principaux outils existants
• 2.3.1. Modèles à base des systèmes d’équations différentielles
• 2.3.2. Modèles à base de système multi-agents (SMA)
• 2.4. Données à la disposition
• 2.4.1. Données sur la ville de Can Tho (Vietnam)
• 2.4.2. Données sur la ville de Phnom Penh (Cambodge)
• 2.5. Outils à la disposition
• 4. Modèles proposés
• 4.1. Synthèse sur les modèles existants
• 4.2. Intérêt des modèles proposés
• 5. Implémentation et expérimentation
• 5.1. Mise en place de la base de données venant des enquêtes
• 5.2. Implémentation du modèle microscopique
• 5.3. Implémentation du modèle macroscopique
• Introduction

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Hóa Đa Tỷ Lệ Dịch Tễ Dengue Hiện Nay

Bệnh Dengue (sốt xuất huyết) là một bệnh truyền nhiễm do virus lây truyền qua muỗi Aedes aegypti. Bệnh này đang lan rộng nhanh chóng trên toàn cầu, đặc biệt là ở các khu vực nhiệt đới và cận nhiệt đới. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính có khoảng 50 đến 100 triệu người mắc bệnh hàng năm. Các yếu tố như khí hậu, mật độ dân số, và đặc biệt là tính di động của dân số, đóng vai trò quan trọng trong việc lan truyền bệnh. Hiện nay chưa có vắc-xin hoặc phương pháp điều trị đặc hiệu cho Dengue, biện pháp phòng ngừa chính là kiểm soát vector truyền bệnh, tức là muỗi. Do đó, việc mô hình hóa dịch tễ Dengue trở nên vô cùng quan trọng để dự đoán và kiểm soát dịch bệnh một cách hiệu quả. Bài toán đặt ra là cần có một mô hình đủ phức tạp để nắm bắt được sự tương tác giữa các yếu tố khác nhau, nhưng cũng đủ đơn giản để có thể tính toán và đưa ra dự báo.

1.1. Giới thiệu về dịch tễ học Dengue và sốt xuất huyết

Dengue là một bệnh do virus gây ra, lây truyền qua muỗi Aedes aegypti. Bệnh có thể gây ra các triệu chứng như sốt cao, đau đầu, đau cơ và khớp, phát ban. Trong một số trường hợp nặng, bệnh có thể tiến triển thành sốt xuất huyết Dengue, một dạng bệnh nguy hiểm có thể gây tử vong. Việc hiểu rõ về dịch tễ học Dengue là rất quan trọng để phát triển các chiến lược phòng ngừa và kiểm soát bệnh hiệu quả. Theo báo cáo của WHO, số ca mắc bệnh đã tăng đáng kể trong những năm gần đây, nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp can thiệp kịp thời.

1.2. Vai trò của muỗi Aedes trong việc truyền bệnh Dengue

Muỗi Aedes aegypti là vector truyền bệnh chính của virus Dengue. Muỗi cái hút máu người bệnh và sau đó truyền virus cho người khác khi đốt. Vòng đời của muỗi bao gồm bốn giai đoạn: trứng, ấu trùng, nhộng và muỗi trưởng thành. Muỗi thường đẻ trứng ở những nơi có nước đọng, như chậu hoa, lốp xe cũ, và các vật chứa nước khác. Việc kiểm soát sự sinh sản và phát triển của muỗi là một phần quan trọng của chiến lược phòng chống Dengue.

1.3. Tổng quan về mô hình hóa dịch tễ Dengue

Mô hình hóa dịch tễ Dengue là một công cụ quan trọng để dự đoán và kiểm soát dịch bệnh. Các mô hình toán học và máy tính được sử dụng để mô phỏng sự lây lan của virus Dengue trong cộng đồng, dựa trên các yếu tố như mật độ dân số, khí hậu, và hành vi của muỗi và con người. Các mô hình có thể giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định thông minh hơn về việc phân bổ nguồn lực và triển khai các biện pháp can thiệp.

II. Thách Thức Trong Mô Hình Hóa Đa Tỷ Lệ Dịch Tễ Dengue

Việc xây dựng mô hình hóa dịch tễ Dengue chính xác và hiệu quả gặp nhiều thách thức. Độ trễ thời gian trong lây truyền bệnh, sự phức tạp của động lực học lây truyền Dengue, và sự biến đổi của virus là những yếu tố cần được xem xét. Hơn nữa, việc tích hợp các yếu tố xã hội và kinh tế vào mô hình cũng là một thách thức lớn. Các yếu tố như thu nhập, trình độ học vấn và hành vi phòng ngừa bệnh có thể ảnh hưởng đến sự lây lan của Dengue. Theo một nghiên cứu, việc bỏ qua những yếu tố này có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch. Do đó, một mô hình toàn diện cần phải kết hợp cả các yếu tố sinh học, môi trường và xã hội.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến dịch tễ Dengue cần xem xét

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự lây lan của Dengue, bao gồm: Khí hậu (nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa), Mật độ dân số, Mức độ đô thị hóa, Hành vi của muỗi và con người (ví dụ: sử dụng thuốc chống muỗi, dọn dẹp các vật chứa nước), Tiếp cận với dịch vụ y tế. Một mô hình chính xác cần phải xem xét tất cả các yếu tố này.

2.2. Vấn đề về độ trễ thời gian trong mô hình hóa Dengue

Độ trễ thời gian là một yếu tố quan trọng trong việc mô hình hóa Dengue. Ví dụ, có một độ trễ giữa thời điểm muỗi đốt người bệnh và thời điểm người đó bắt đầu có triệu chứng. Cũng có một độ trễ giữa thời điểm các biện pháp can thiệp được thực hiện và thời điểm chúng bắt đầu có hiệu quả. Việc bỏ qua những độ trễ này có thể dẫn đến những dự đoán không chính xác.

2.3. Sự phức tạp của động lực học lây truyền Dengue

Động lực học lây truyền Dengue rất phức tạp. Virus Dengue có bốn serotype khác nhau (DENV-1, DENV-2, DENV-3, DENV-4), và việc nhiễm một serotype chỉ bảo vệ chống lại serotype đó. Nhiễm các serotype khác có thể dẫn đến bệnh nặng hơn. Các yếu tố khác, chẳng hạn như hệ miễn dịch của người bệnh, cũng có thể ảnh hưởng đến mức độ nghiêm trọng của bệnh.

III. Mô Hình Hóa Đa Tỷ Lệ Dịch Tễ Dengue Các Phương Pháp Phổ Biến

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để mô hình hóa dịch tễ Dengue. Các mô hình toán học, như mô hình SEIR, được sử dụng để mô phỏng sự lây lan của virus trong cộng đồng. Mô hình hóa dựa trên tác nhân Dengue (ABM) mô phỏng hành vi của từng cá nhân trong cộng đồng, bao gồm cả muỗi và con người. Mô hình hóa thống kê Dengue sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng trong tương lai. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu của nghiên cứu.

3.1. Mô hình toán học SEIR cho dịch tễ Dengue

Mô hình SEIR là một mô hình toán học phổ biến được sử dụng để mô phỏng sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm. Trong mô hình SEIR, dân số được chia thành bốn nhóm: những người dễ mắc bệnh (S), những người đang trong giai đoạn ủ bệnh (E), những người đang mắc bệnh (I) và những người đã hồi phục và có miễn dịch (R). Mô hình SEIR có thể được sử dụng để dự đoán số lượng ca mắc bệnh trong tương lai và để đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp.

3.2. Mô hình hóa dựa trên tác nhân Dengue Agent Based Modeling

Mô hình hóa dựa trên tác nhân Dengue (ABM) là một phương pháp mô phỏng sự lây lan của virus Dengue bằng cách mô phỏng hành vi của từng cá nhân trong cộng đồng. Trong ABM, mỗi cá nhân (muỗi hoặc con người) được đại diện bởi một tác nhân, và các tác nhân tương tác với nhau và với môi trường. ABM có thể được sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố xã hội và kinh tế đến sự lây lan của Dengue.

3.3. Mô hình hóa thống kê Dengue và dự báo dịch bệnh

Mô hình hóa thống kê Dengue sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng trong tương lai. Các mô hình thống kê có thể được sử dụng để dự đoán số lượng ca mắc bệnh, thời gian đỉnh dịch và phạm vi địa lý của dịch bệnh. Các mô hình thống kê có thể là một công cụ hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các quyết định về việc phân bổ nguồn lực và triển khai các biện pháp can thiệp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Hóa Đa Tỷ Lệ Dịch Tễ Dengue

Mô hình hóa dịch tễ Dengue có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc phòng ngừa và kiểm soát dịch bệnh. Các mô hình có thể được sử dụng để dự đoán sự lây lan của Dengue, đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp, và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Ví dụ, các mô hình có thể giúp các nhà hoạch định chính sách quyết định khi nào và ở đâu nên phun thuốc diệt muỗi, và nên tập trung vào những khu vực nào để phòng ngừa dịch bệnh.

4.1. Dự đoán dịch Dengue và cảnh báo sớm

Mô hình hóa dịch tễ Dengue có thể được sử dụng để dự đoán sự lây lan của Dengue và cảnh báo sớm về nguy cơ bùng phát dịch bệnh. Điều này cho phép các cơ quan y tế công cộng chuẩn bị sẵn sàng cho việc ứng phó với dịch bệnh và triển khai các biện pháp can thiệp kịp thời.

4.2. Đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp Vaccine phun thuốc

Mô hình hóa dịch tễ Dengue có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp, chẳng hạn như vaccine và phun thuốc diệt muỗi. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về việc lựa chọn và triển khai các biện pháp can thiệp hiệu quả nhất.

4.3. Tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực phòng chống Dengue

Mô hình hóa dịch tễ Dengue có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực phòng chống Dengue. Điều này giúp các cơ quan y tế công cộng phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả nhất, tập trung vào những khu vực có nguy cơ cao nhất và triển khai các biện pháp can thiệp hiệu quả nhất.

V. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Mô Hình Dịch Tễ Dengue Tương Lai

Mô hình hóa dịch tễ Dengue là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với nhiều ứng dụng thực tiễn. Các mô hình ngày càng trở nên phức tạp hơn, tích hợp nhiều yếu tố khác nhau và sử dụng các kỹ thuật mô phỏng tiên tiến. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, như việc thu thập và xử lý dữ liệu, và việc đánh giá độ tin cậy của các mô hình. Trong tương lai, các mô hình có thể được sử dụng để dự đoán tác động của biến đổi khí hậu đến sự lây lan của Dengue, và để phát triển các chiến lược phòng ngừa và kiểm soát dịch bệnh hiệu quả hơn.

5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính

Nghiên cứu về mô hình hóa dịch tễ Dengue đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây. Các mô hình đã được sử dụng để dự đoán sự lây lan của Dengue, đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp, và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua.

5.2. Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm: Phát triển các mô hình tích hợp hơn, kết hợp nhiều yếu tố khác nhau (khí hậu, xã hội, kinh tế, v.v.), Sử dụng các kỹ thuật mô phỏng tiên tiến hơn (ví dụ: học máy, trí tuệ nhân tạo), Thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn, Đánh giá độ tin cậy của các mô hình một cách khách quan.

5.3. Tác động của biến đổi khí hậu đến mô hình hóa dịch tễ Dengue

Biến đổi khí hậu có thể có tác động đáng kể đến sự lây lan của Dengue. Nhiệt độ tăng và lượng mưa thay đổi có thể làm tăng phạm vi địa lý của muỗi Aedes aegypti và kéo dài mùa Dengue. Do đó, cần phải tích hợp các yếu tố khí hậu vào các mô hình dịch tễ Dengue để dự đoán tác động của biến đổi khí hậu đến sự lây lan của bệnh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MEMOIRE DE FIN D’ETUDES afin d’obtenir le diplôme de MASTER DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE option : Système Intelligent et Multimédia Modélisation multi-échelles à base d’agents permettant de simuler la propagation d’épidémies de dengue Rédigé par : RAJAONARIVO Hiary Landy Sous l’encadrement de : M. Nicolas Marilleau, Ingénieur de Recherche IRD-UMMISCO M. Christophe Cambier, Maître de Conférence IRD/UPCM M. Alexis Drogoul, Directeur de Recherche IRD-UMMISCO ——————- Novembre 2014——————– TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Remerciements Je tiens à remercier dans un premier temps, toute l’équipe pédagogique de l’Institut de la Francophonie pour l’Informatique (IFI) de Hanoï Vietnam et les intervenants profes- sionnels responsables de la formation en master de recherche en informatique, pour avoir assuré la partie théorique de celle-ci.

Je remercie Monsieur Tuong Vinh Ho, Directeur de recherche du laboratoire MSI-IFI, Hanoï, qui m’a proposé cette offre de stage. Je souhaite remercier également Monsieur Jean-Daniel Zucker, Directeur de l’UMI- UMMISCO, de m’avoir acceptée comme stagiaire au sein de son département. Je tiens à exprimer toute ma reconnaissance à M. Nicolas Maril- leau, M.

Alexis Drogoul, et M. Serge Stinckwich, chercheurs à l’IRD-UMMISCO/UPMC, pour leur encadrement sans faille, le suivi qu’ils ont apporté à mon stage, leurs conseils, les nombreuses discussions que nous avons pu avoir tout au long de la réalisation de ce stage, aussi pour l’inspiration, et pour le temps qu’ils ont bien voulu me consacrer. Mes sincères remerciements s’adressent aussi à l’ensemble de l’équipe du projet PI- CURS pour sa collaboration dans le cadre de ce projet, et en particulier, Mlle Julie Blot, Post-Doctorante en géographie, pour l’aide apportée par les données sur les en- quêtes qu’elle m’a fournie, M. Frédérick Gay, Spécialiste en statistique et M.

Bernard Gazelles, Spécialiste en épidémiologie, pour des nombreuses discussions à propos des hypothèses considérées dans notre modèle et pour la mise en place de la base de données du projet. Je tiens à remercier également Mme Kathy BAUMONT, secrétaire de l’IRD-UMMISCO, et Mlle Pham Thi Hai Anh, secrétaire de l’IFI pour ses aides à plusieurs reprises. Je remercie l’ensemble du département "UMI-UMMISCO" du centre de recherche IRD, Bondy, France, pour son accueil très chaleureux. Enfin, j’adresse mes plus sincères remerciements à ma famille, qui m’a toujours soutenue et encouragée au cours de la réalisation de ce mémoire.

Merci à tous et à toutes. i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ii RÉSUMÉ La maladie de dengue est une maladie virale transmis par les moustiques Aedes aegypti à 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 à part ces trois facteurs, la mobilité de la population est aussi un facteur non négligeable lors de la propagation d’épidémies de dengue vis à vis des risques sanitaires. Dans ce travail, nous essayons de comprendre les liens qui pourrait exister entre la mobilité de la population et la propagation d’épidémies de dengue. Nous avons construit deux modèles à base d’agents permettant de simuler la propagation d’épidémies de dengue au niveau microscopique et au niveau macroscopique. Nos modèles s’appuient sur les données réelles de la population des deux grandes villes à risques : Can Tho (Vietnam) et Phnom Penh (Cambodge).

Ces données sont récupérées à partir des enquêtes. Nous avons constaté lors des expérimentations que plus il y a beaucoup de déplacements d’individus vers les points de rencontres, 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 les risques d’accéssibilité à l’eau courante provoquent la reproduction rapide des moustiques, qui peuvent favoriser la propagation d’épidémies de dengue dans une courte durée.

Nos modèles pourraient aider les décideurs à comprendre le rôle de la mobilité de la population face à la propagation d’épidémies de dengue. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] iii ABSTRACT The dengue disease is a viral disease transmitted by Aedes aegypti mosquitoes to hu- mans. This disease is spread geographically very quick 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 two agents based models to simulate the spread of dengue epidemics at the microscopic level and the macroscopic level. Our models are based on the actual data of the population of the two cities at risk : Can Tho (Vietnam) and Phnom Penh (Cambodia).

These data are collected from the surveys. We found in experiments that more there are many displacements of individuals towards the meeting points, more the disease spreads 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 the risks to the accessibility of running water causes rapid breeding of mosquitoes, which can promote 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. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des matières Remerciements i Table des matières iv Liste des Figures vi Liste des Tableaux vii 1 Présentation Générale 3 1.1 Présentation de l’établissement d’accueil .1 Présentation de l’IRD .2 Sa mission et son ambition .3 Données et chiffres clés de l’IRD .4 Les recherches à l’IRD centre Bondy .5 Présentation de l’UMI UMMISCO .6 Quelques partenaires de l’UMI UMMISCO .2 Déscription du stage. 5 2 Contexte du sujet 8 2.1 Contexte de la maladie de dengue .1 Dengue et la dengue hémorragique .2 Vie d’un moustique .3 Propagation de dengue .4 Lutte contre la dengue .2 Contexte de la modélisation et la simulation .3 Principaux outils existants .1 Modèles à base des systèmes d’équations différentielles .2 Modèles à base de système multi-agents (SMA) .2 Données à la disposition .1 Données sur la ville de Can Tho (Vietnam) .2 Données sur la ville de Phnom Penh (Cambodge) .3 Outils à la disposition. 22 iv TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des matières v 4 Modèles proposés 24 4.1 Synthèse sur les modèles existants .2 Intérêt des modèles proposés.

34 5 Implémentation et expérimentation 36 5.1 Mise en place de la base de données venant des enquêtes .2 Implémentation du modèle microscopique .3 Implémentation du modèle macroscopique. 42 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des figures 3.1 Environnement de simulation du modèle .2 Conception du modèle IBM .3 carte SIG du district de NinhKieu Vietnam .4 carte SIG du district de Phnom Penh Cambodge .1 Activités quotidiennes des individus .2 Règle de contamination dans l’espace temporelle .3 Règle de contamination dans l’espace spatiale .4 Changement de compartiments au niveau d’un paquet de moustiques .5 Diagramme de classe du modèle micro .6 Diagramme de classe du modèle macro .1 Extrait de la base de données .2 Effectifs de la population par village .3 Mobilité de la population .4 Effectifs des individus infectés par la dengue selon l’âge .5 Effectifs des individus infectés par la dengue par année .6 plan du village An Hoa (district Ninh Kieu, Vietnam) .7 plan du district Phnom Penh Cambodge .8 Contamination de l’épidémie de dengue au niveau de l’espace .9 SEIR avec un taux de mobilité :48% .10 SEIR avec un taux de mobilité :20% .11 Effectifs des moustiques dans les foyers du village Tropeang Angchang Chah 45 5.12 Effectifs des moustiques dans les foyers du village Toul Snao .13 SEIR de la population du village Tropeang Angchang Chah .14 SEIR de la population du village Toul Snao. 46 vi TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des tableaux 4.1 Liste des agents du modèle microscopique .2 Liste des agents du modèle macroscopique. 33 vii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Introduction 1 INTRODUCTION La dengue a été décrite dès le 18ème siècle.

Cette maladie est transmise à l’homme par des moustiques Aedes aegypti. Elle est classée parmi les maladies émergentes du fait de son extension géographique rapide : contamination d’un village à un autre, d’une ville à une autre, voir même d’un pays à un autre. Aujourd’hui, Aedes aegypti est présent dans pratiquement toutes les zones tropicales et intertropicales du globe, 2,5 milliards de personnes, soit plus de 40% de la population mondiale sont menacés par la dengue. Dans un rapport que l’Organisation mondiale de la santé (OMS) a publié, elle estime que la maladie pourrait toucher chaque année 50 à 100 millions personnes dans le monde.

La maladie est aujourd’hui endémique dans plus de 100 pays en Afrique, dans les Amériques, en Méditerranée orientale, en Asie du Sud-Est et dans le Pacifique occidental, indique l’OMS. La progression de la propagation d’épidémies de dengue est fortement dépendante des facteurs environnementaux, aussi bien naturels (température, précipitation et humidité) qu’aux activités produites par l’Homme (les modes de stockage des réserves d’eau, les eaux stagnantes produites par les vases, les gouttières). Au cours de ces 20 dernières années, la dengue a émergé ou ré-émergé dans les pays asiatiques, et provoquant des épidémies importantes et de nombreux décès humains. Plus, il y a beaucoup de voyages, plus, le nombre de cas de dengue importée augmente.

Jusqu’à maintenant, il n’existe aucun traitement spécifique ni vaccin contre la dengue. "Actuellement, la seule méthode pour prévenir ou combattre la transmission du virus consiste à lutter contre les vecteurs", souligne l’OMS. L’émergence de la dengue dans des différents pays est un phénomène complexe qui con- duit les chercheurs à s’intéresser à la fois aux maladies elles-mêmes et aux conditions de leur émergence et de leur propagation. Le grand défi est de comprendre les liens pouvant exister entre la propagation d’épidémies de dengue et les différents facteurs dynamiques comme les facteurs climatiques, les facteurs hydrologique, et les facteurs démographiques.

Cette étude est une analyse du système complexe du fait que les dy- namiques de chaque facteur à prendre en comptes sont déjà des systèmes complexes. Mise à part les facteurs climatiques et les facteurs hydrologiques, la progression et l’émergence rapide d’épidémies de dengue dépendent aussi d’autres facteurs tels que : l’amplification des voyages et l’urbanisation. L’amplification des voyages facilitent la dissémination des différents sérotypes du virus de la dengue. Et l’urbanisation telle que l’accessibilité à l’eau courante joue un rôle important sur l’évolution de la propagation d’épidémies de dengue du fait que l’existence des eaux stagnantes dans des maisons entraîne la produc- tion rapide des œufs des moustiques de dengue qui amène à la gravité de la propagation d’épidémies.

Notre travail se focalise sur la compréhension de l’évolution de la propaga- tion d’épidémies de dengue face à la mobilité au niveau de la population et aux risques TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Introduction 2 d’accéssibilité à l’eau courrante. Ce travail consiste à concevoir un modèle multi-échelles à base d’agents pour pouvoir comprendre cette évolution de propagation d’épidémies au niveau d’une petite échelle tel qu’un quartier et au niveau d’une grande échelle tel qu’un district. Nos modèles proposés pourraient aider les décideurs à comprendre les impacts de la mobilité de la population sur la progression rapide de l’épidémie de dengue et à prendre des mesures convenables en cas de l’épidémie. Ce présent rapport se divise en cinq grandes parties.

La première partie présente l’In- stitut de Recherche pour le Développement (IRD) et le sujet du stage. La deuxième partie définie le contexte du sujet. La troisième partie consiste à présenter les existants. La quatrième partie montre la conception des modèles proposés.