Approche mathématique d'une épidémie: modélisation, machine learning et données de contacts sociaux

Nicolas Franco

Approche mathématique d'une épidémie: modélisation, machine learning et données de contacts sociaux

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Résumé

La modélisation mathématique des maladies infectieuses est un outil qui a connu un essor important avec la pandémie de COVID-19. Elle permet d'estimer certaines caractéristiques encore inobservées du virus et de projeter les effets potentiels de différents scénarios. Elle fait appel à la fois à des techniques complexes de mathématiques appliquées, à des puissants calculs informatiques ainsi qu'à l'analyse de nombreuses données incluant des données de contacts sociaux. Elle peut être un élément important pour les prises de décision relatives à la santé publique à condition de bien comprendre son utilisation et ses limitations.

langue originale	Français
titre	Les leçons économiques de la crise COVID-19
Sous-titre	Actes du 24e Congrès des économistes
rédacteurs en chef	Dominique Cabiaux
Editeur	Université Ouverte
ISBN (Electronique)	978-2-87306-161-6
Etat de la publication	Publié - 2023
Evénement	24e Congrès des économistes: Les leçons économiques de la crise COVID-19 - Banque nationale, Bruxelles, Belgique Durée: 18 nov. 2021 → … https://www.congresdeseconomistes.be

Colloque

Colloque	24e Congrès des économistes
Pays/Territoire	Belgique
La ville	Bruxelles
période	18/11/21 → …
Adresse Internet	https://www.congresdeseconomistes.be

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Contient cette citation

@inproceedings{0329da41ea994924a90ef4c2b92395ca,

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author = "Nicolas Franco",

year = "2023",

language = "Fran{\c c}ais",

editor = "Dominique Cabiaux",

booktitle = "Les le{\c c}ons {\'e}conomiques de la crise COVID-19",

publisher = "Universit{\'e} Ouverte",

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Franco, N 2023, Approche mathématique d'une épidémie: modélisation, machine learning et données de contacts sociaux. Dans D Cabiaux (Ed.), Les leçons économiques de la crise COVID-19: Actes du 24e Congrès des économistes. Université Ouverte, 24e Congrès des économistes, Bruxelles, Belgique, 18/11/21. <https://www.congresdeseconomistes.be/wp-content/uploads/2021/11/Nicolas-Franco.pdf>

Approche mathématique d'une épidémie: modélisation, machine learning et données de contacts sociaux. / Franco, Nicolas.
Les leçons économiques de la crise COVID-19: Actes du 24e Congrès des économistes. Ed. / Dominique Cabiaux. Université Ouverte, 2023.

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TY - GEN

T1 - Approche mathématique d'une épidémie

T2 - 24e Congrès des économistes

AU - Franco, Nicolas

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - La modélisation mathématique des maladies infectieuses est un outil qui a connu un essor important avec la pandémie de COVID-19. Elle permet d'estimer certaines caractéristiques encore inobservées du virus et de projeter les effets potentiels de différents scénarios. Elle fait appel à la fois à des techniques complexes de mathématiques appliquées, à des puissants calculs informatiques ainsi qu'à l'analyse de nombreuses données incluant des données de contacts sociaux. Elle peut être un élément important pour les prises de décision relatives à la santé publique à condition de bien comprendre son utilisation et ses limitations.

AB - La modélisation mathématique des maladies infectieuses est un outil qui a connu un essor important avec la pandémie de COVID-19. Elle permet d'estimer certaines caractéristiques encore inobservées du virus et de projeter les effets potentiels de différents scénarios. Elle fait appel à la fois à des techniques complexes de mathématiques appliquées, à des puissants calculs informatiques ainsi qu'à l'analyse de nombreuses données incluant des données de contacts sociaux. Elle peut être un élément important pour les prises de décision relatives à la santé publique à condition de bien comprendre son utilisation et ses limitations.

M3 - Article dans les actes d'une conférence/un colloque

BT - Les leçons économiques de la crise COVID-19

A2 - Cabiaux, Dominique

PB - Université Ouverte

Y2 - 18 November 2021

ER -