Chères et chers collègues,
A-t-on correctement modélisé la Covid-19 ? Comment pourrait-on mieux faire pour la prédire ? Pour l'expliquer ? Pour la comprendre ? Qu'est-ce qui est le plus limitatif pour la qualité des modèles en contexte d'urgence et de forte demande à la fois sociale et politique ? Mais surtout : à partir de quelle perspective critique pourrait-on le mieux - ou le moins mal - évaluer les apports et les limites des modèles computationnels dans un domaine particulièrement complexe parce que mêlant nécessairement et intimement les objets des sciences sociales et ceux des sciences biologiques et médicales ? J'ai le plaisir de vous informer qu'un instrument d'analyse et de réflexion - que je crois fondamental et indispensable désormais pour tout cours ou séminaire sur ces questions - vient de paraître dans la collection MS2C. Ci-dessous : la présentation générale. Accès à la table des matières détaillée : https://materiologiques.com/fr/modelisations-simulations-systemes-complexes-2425-5661/312-la-diffusion-de-la-covid-19-que-peuvent-les-modeles--9782373612561.html Très cordialement, Franck Varenne -- Franck Varenne MCF HDR Université de Rouen Normandie UFR LSH - Département de philosophie Laboratoire ERIAC (EA 4705) http://eriac.univ-rouen.fr/author/franck-varenne/ https://www.researchgate.net/profile/Franck_Varenne *Présentation :* Face à l’irruption de la Covid-19, ont surgi des demandes urgentes de prédire, d’expliquer et de faire comprendre sa diffusion aussi bien géographique que sociale, notamment lorsqu’il s’agissait de soutenir telle ou telle décision politique ou de santé publique (distanciations, confinement, etc.). Plusieurs modèles computationnels – en particulier à agents – ont été bien vite mis en avant. Mais dans quelle mesure sont-ils réellement à même de remplir de telles fonctions, en particulier dans un contexte aussi contraint et variable ? Ce livre propose un ensemble d’analyses précieuses et salutaires pour qui voudra former son jugement à ce sujet. Il s’appuie sur des exemples et des analyses de plusieurs modèles de diffusion de la Covid-19, dont certains ont été utilisés par les pouvoirs publics. Il propose aussi des modèles alternatifs, dont certains inédits. Il s’adresse à un large lectorat. Les analyses techniques y sont effectuées avec beaucoup de pédagogie, sans sacrifier à la précision. Elles peuvent donc intéresser les concepteurs et utilisateurs de modèles, les étudiants, les élus, les associations concernées et tout citoyen soucieux de comprendre ces outils omniprésents. Au-delà du cas de la Covid-19, on y trouve une mise en perspective et une discussion plus générale concernant l’usage des modèles formels en sciences sociales, en particulier dans le cadre de l’aide à la décision publique. Analysant le contexte de la crise que l’on traverse, les auteurs évitent de donner un point de vue personnel, mais au contraire tentent d’aider chacun à avancer dans sa propre réflexion, en mettant en avant les questionnements qui peuvent s’adosser aux modèles présentés. L’ouvrage comprend deux parties : l’une qui propose une analyse critique de modèles existants, l’autre prenant la forme de trois propositions de modèles qui permettent de percevoir la richesse et la multiplicité des modèles agents de diffusion de maladie – à la fois dans leur conception et leur manipulation. Un glossaire et un intermède sur les « apports des modèles agents en général et pour la Covid-19 en particulier » replacent ces réflexions dans le cadre plus large de la simulation agents appliquée aux sciences sociales. *Table des matières :* *Préface de Franck Varenne*(page 3) /Remerciements/(page 11) Introduction (page 13) *Une crise inédite* Chapitre 1(page 13) *Explication des mécanismes de diffusion : **analyse d’un modèle (un peu trop ?) simple* 1] Modèle agents de diffusion 2] Modéliser la diffusion et l’impact de la Covid-19 : la version KISS 3] Méthodes pour contrer la diffusion mécanique Chapitre 2(page 33) *Un modèle utilisé pour la décision publique : **« le modèle de l’Imperial College »* 1] Population synthétique 2] Un modèle SIR probabiliste 3] Les « données » par temps de Covid-19 ? 4] Les alternatives politiques et leur représentation dans un modèle 5] L’humilité et la diversité des points de vue : une solution ? Intermède(page 47) *Apports des modèles agents en général **et pour la Covid-19 en particulier* Chapitre 3(page 55) *L’influence du réseau d’interactions **dans la propagation du virus* 1] « Distanciation sociale » : agir sur les relations contaminantes 2] Le modèle 3] Les formes de réseaux 3.1] Réseau complet 3.2] Réseau aléatoire 3.3] Réseau à forte densité locale 3.4] Réseau de type « petit monde » (« /Small World/ ») 4] Formes des réseaux et confinement 4.1] Réduire les contacts 4.2] Gagner du temps ?! 4.3] Et si la contagiosité augmente ? 4.4] Se « confiner ensemble », une bonne idée ? 5] Extensions 5.1] « Spatialisation » du réseau 5.2] Modéliser la mobilité 6] Conclusion Chapitre 4(page 83) *Confinement ciblé ou confinement aveugle : **qu’est-ce que l’efficacité dans la gestion d’une épidémie ?* 1] Le modèle 2] Deux cas extrêmes 3] Tous raisonnables ? 4] Savoir que l’on est malade 5] L’importance de la temporalité 6] Doit-on rester confiné quand on est guéri ? 7] Comparer le confinement ciblé aux autres options ? Chapitre 5(page 103) *Tester le « protocole IHU » en fonction des incertitudes : proposition d’un modèle par « parcours de maladie »* 1] Etudier un protocole de soin dans un contexte épidémique 2] Parcours plutôt qu’état 3] Les alternatives politiques et les observables 4] Quelques résultats schématiques 5] Conclusion *Conclusion*(page 125) 1] Quelques résultats sur lesquels rebondir 2] Une expertise basée sur une prédiction ? *Glossaire*(page 131) *Bibliographie*(page 137) *Fiche technique et accès au livre : * https://materiologiques.com/fr/modelisations-simulations-systemes-complexes-2425-5661/312-la-diffusion-de-la-covid-19-que-peuvent-les-modeles--9782373612561.html -- https://www.vidal-rosset.net/mailing_list_educasupphilo.html
