Epidémies: le trafic aérien mis en équation

Le 18 décembre 2013 par Romain Loury
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Les passagers des avions, propagateurs de maladies potentiels.
Les passagers des avions, propagateurs de maladies potentiels.
DR

Deux chercheurs européens ont mis au point un modèle mathématique permettant de prédire la dynamique d’une épidémie grâce au trafic aérien, lors de travaux publiés dans la revue Science.

Avec l’explosion du trafic aérien au cours des dernières décennies, la seule distance géographique ne présente plus beaucoup d’intérêt lorsqu’il s’agit d’expliquer ou de prévoir l’extension mondiale d’une maladie. Mise au point par Dirk Brockmann, de l’Institut Robert Koch (Berlin), et Dirk Helbing, de l’Institut fédéral suisse de technologie (Zurich), une nouvelle notion s’avère bien plus prédictive, celle de «distance effective».

Spécialistes de modélisation mathématique, les deux chercheurs se sont basés sur le réseau du trafic aérien: la «distance effective» séparant deux aéroports dépend du flux de passagers entre eux. Plus ce dernier est élevé, plus les aéroports seront «effectivement proches»: c’est cette formule mathématique que les chercheurs ont élaborée.

Grâce à elle, il devient théoriquement possible de répondre à plusieurs questions cruciales en épidémiologie: «D’où provient une nouvelle maladie? Où doit-on s’attendre à de prochains cas? Quand surviendront-ils? Combien de personnes contracteront-elles la maladie?». Et donc de cibler au mieux les mesures de prévention à appliquer.

Signe de l’intérêt prédictif de leur modèle mathématique, les chercheurs sont parvenus à retracer la diffusion géographique de deux récentes épidémies mondiales, celle du syndrome respiratoire aigu sévère (Sras) en 2003, et celle de la grippe A/H1N1 en 2009.

 

Une vitesse propre à chaque maladie

Grâce à la distance effective, les auteurs sont parvenus à résoudre une partie du problème, celle du parcours le plus probable des pathogènes. Quant à la vitesse de propagation d’une épidémie, elle dépend de paramètres spécifiques à la maladie. Lesquels ne peuvent, par essence, être connus à l’avance.

Selon les chercheurs, leur raisonnement pourrait s’appliquer à bien d’autres phénomènes de contagion, notamment les virus informatiques, l’information ou les rumeurs, voire la propagation d’espèces invasives.

 



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