Covid Research @ IXXI

Ces travaux seront présentés par "La Méthode Scientifique" (France Culture, 26/03/2021-16h, ici) 

Une équipe interdisciplinaire de chercheurs de l'Institut Rhônalpin des Systèmes Complexes à l'ENS de Lyon (équipe Signaux, Système et Physique du Laboratoire de Physique, équipe DANTE du LIP, laboratoire Triangle) propose un travail original pour l'estimation de l'évolution spatio-temporelle du taux de reproduction, R(t), de la Covid-19.

Ce travail combine : 

• un modèle de propagation d'épidémie, validé dans la littérature scientifique internationale, à partir des précédentes pandémies, et qui se concentre sur le seul paramètre R(t) [1] ; 
• les comptes de nouvelles infections quotidiennes, rendues publiques par Santé-Publique-France et/ou l'Université John Hopkins ; 
• une procédure de minimisation convexe d'une fonctionnelle dûment écrite pour rendre compte de l'adéquation données / modèles et imposer à l'estimée de R(t) d'avoir des propriétés compatibles avec l'évolution d'une pandémie (positivité, régularité en temps, régularité en espace) et robuste à la qualité limitée des données rendues publiques par les autorités sanitaires dans un contexte de crise (données manquantes, données aberrantes). 

• recalculées tous les jours à partir des données publiées par les autorités sanitaires, et 
• rendues publiques sous forme de cartes interactives et animées quotidiennement et automatiquement, ou de fichiers de valeurs, dans une démarche de promotion des interactions entre paroles scientifique et citoyenne, en cohérence avec le seminaire "la-covid-19-regards-et-questions-interdisciplinaires" proposé par l'IXXI. 

Les estimées de R(t) sont relatives (page WEB détaillée, rapport détaillé): 

 

• aux départements français (Carte de France, Evolution spatio-temporelle du R(t) en France Métropolitaine, valeurs des estimées)
• à plus de 200 pays (Carte animée du monde, évolutions temporelles pour quelques pays, valeurs des estimées)
• les 50 états des Etats-Unis (Carte, Evolution temporelle)

Des réflexions complémentaires et indépendantes sur la façon de "penser l'épidémie de Covid-19" sont disponibles ici. 

[1]  Anne Cori, Neil~M Ferguson, Christophe Fraser, and Simon Cauchemez. "A new framework and software to estimate time-varying reproduction numbers during epidemics."American journal of epidemiology, 178(9):1505--1512, 2013.