Le projet ICI (INRIA - Collaboration - IGN) est un simulateur de propagation d’épidémies, particulièrement adapté au COVID-19, reposant sur une modélisation très détaillée d’un espace urbain et de sa population correspondante à l'échelle individuelle. Ce simulateur a pour but d'aider les autorités sanitaires à prendre les meilleures décisions, à l'échelle d'une ville moyenne, pour contrôler au mieux la propagation de l'épidémie.

Description du modèle

1. Une modélisation géographique réaliste

Le simulateur ICI repose sur la modélisation de l'espace géographique urbain où vivent et se déplacent des individus. Cette représentation géographique est construite grâce à des traitements prenant en compte de nombreuses sources de données (IGN, INSEE, OpenStreetMap, Agence Parisienne d'URbanisme (APUR)).

illustration of a city model (from the 1975 movie clip 'I like America (and America likes me')

Exemple de visualisation des données géographiques

Cette carte présente les données d'entrées du modèle pour les quartiers Saint-Victor et Jussieu situés dans le Vème arrondissement de Paris. Plus particulièrement, elle contient les informations sur les bâtiments (nombre de logements, adresses), les points d'intérêts (POI - type de lieu, fréquentation, superficie), les lieux de travail (nom, type, effectif, superficie), les individus (sexe, âge) et les ménages présents dans les logements (composition, nombre d'individus)

2. Les habitudes des individus

Les déplacements journaliers de la population au sein de l'espace géographique sont modélisés grâce à un couplage de données très hétérogènes (opérateurs mobiles, d’enquêtes, de régies de transport, etc.). Plus particulièrement, ces déplacements permettent de connaître la fréquentation au sein des bâtiments (restaurant, commerces, salle de sport, etc.) à une heure précise, ainsi que des volumes horaires des flux d'entrées/sorties au sein de la zone géographique.

3. Un modèle individu-centré basé sur une méthode Monte-Carlo

La simulation de la propagation d'une épidémie doit s'adapter à l'échelle fine et détaillée de la structure sociale de la population et de l'espace urbain. Le simulateur contient un modèle de déplacement des individus basé sur des processus aléatoires markoviens à temps et espace discrets (chaînes de Markov). De plus, notamment dans le cas de la COVID-19, en raison de la très forte dépendance de l’évolution de l’épidémie à des caractéristiques épidémiologiques et à divers paramètres hétérogènes au sein de la population (temps d’incubation, probabilité de transmission, etc. ), tous ces paramètres sont modélisés de manière probabiliste.

Les perspectives du projet ICI

Les utilisations potentielles du simulateur ICI sont très nombreuses. Ils permettent de prendre en compte l'effet de diverse mesures sanitaires sur la diffusion d'une épidémie, par exemple :

  • en adaptant les mécanismes de transmission en fonction de la couverture vaccinale, de la contagiosité de différentes activités, etc.
  • en modifiant l'ouverture ou non de différents types de commerces, leurs horaires d'ouverture, les différencier selon leurs localisation, etc.
  • en appliquant différant taux de télétravail ainsi que l'utilisation de différents types de transports, etc.
Le simulateur pourra, à terme, être utilisé pour prévenir, prévoir, gérer des propagations d’épidémies autres que la COVID-19. Enfin, il pourrait servir dans des contextes très différents, par exemple dans le processus de conception de moyens de transport adaptés aux modes de vie des habitants, grâce aux modélisations avancées des multiples phénomènes régissant les déplacements.

Exemples de résultats du simulateur ICI sur la COVID-19

Cette section présente les résultats de simulation de la propagation de l'épidémie de Covid-19 dans les quartiers Saint-Victor et Jussieu au sein du 5ème arrondissement de Paris. Les principaux indicateurs épidémiologiques ont été calculés pour trois situations sanitaires différentes (sans confinement, avec confinement général et individualisé).

Jouer avec les paramètres du modèle (en cours de développement)

Une application dynamique permettra à l'utilisateur de consulter les résultats de simulations en jouant sur les paramètres d'entrée du modèle (démographie, épidémiologie) et pourra, à sa guise, inclure des mesures sanitaires.

Résumé des principales caractéristiques du simulateur ICI

Représentation géographique précise

De nombreuses sources de données sont croisées (IGN, INSEE, OpenStreeMap, Agence Parisienne d'URbanisme-APUR, opérateurs mobiles,RATP, enquêtes de déplacements, comptage de véhicules)

A l'échelle de l'individu

Le modèle ICI s'appuie sur une population synthétique réaliste. L'environnement urbain correspondant (habitation, entreprise, école, restaurant, cinéma, etc.) sont modélisés.

Prise en compte des déplacements

Les déplacements des individus sont soumis à des règles réalistes déduites d’enquêtes de déplacements et d’informations fournies par les opérateurs mobiles. Les trajectoires quotidiennes (heure par heure) des individus sont tirées au hasard selon une loi de probabilité de chaîne de Markov à temps et espace discret.

Modèle individu-centré

Le modèle ICI simule la propagation de l’épidémie au sein de la population synthétique simulée en tirant au hasard les contaminations entre individus présents au même instant dans la même cellule élémentaire de chaque bâtiment de la génération. Il s’agit donc d’une modélisation individu-centré.

Simulations des impacts de mesures sanitaires

Le modèle ICI permet d’aider à mesurer l’impact de toute mesure sanitaire globale (par exemple, confinement total ou partiel, traçage) sur la propagation de l’épidémie.

Langages informatiques

Le simulateur est codé en Julia (v1.5.3) et utilise les données générées à l'aide de programmes de traitement de données spatiales en java (et parfois en scala). La visualisation des données est effectuée grâce au language R (et parfois en javascript).

Equipe scientifique

  • Denis Talay : Directeur de Recherche INRIA. Coordinateur du projet et REPI de l'équipe INRIA/ASCII de Saclay. Initiateur et responsable du développement du simulateur.
  • Maxime Colomb : Post-doctorant en charge de la partie Données du simulateur.
  • Nicolas Gilet : Ingénieur de Recherche en charge du code de calcul du simulateur.

  • Aline Carneiro-Viana : Directrice de Recherche INRIA SIF. co-responsable de SafeCityMap et référent pour l’utilisation des données d’opérateurs mobiles.
  • Josselin Garnier : Professeur et chercheur à l'Ecole Polytechnique. Référent étude de variabilité des modèles.
  • Sébastien Gilles : Ingénieur de Recherche au SED INRIA Saclay. Appuis et conseils pour l'ingénierie du projet.
  • Carl Graham : Chargé de Recherche CNRS à l'Ecole Polytechnique. Référent modélisation mathématique.
  • Laura Grigori : Directrice de Recherche à l'INRIA. Référente pour la distribution parallélisée des simulations et le High Performance Computing.
  • Julien Perret : Directeur de Recherche à l'IGN. Responsable du développement des données spatiales.
  • Milica Tomasevic : Chargée de Recherche CNRS à l'Ecole Polytechnique. Référente pour la modélisation et la simulation numérique.
  • Razvan Stanica : Chargé de Recherche à l'INSA Lyon. co-responsable de SafeCityMap et référent pour l’utilisation des données d’opérateurs mobiles.

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