Publié le 15 avril 2021 Mis à jour le 22 avril 2021

Alors qu'ils modélisaient la propagation de maladies agricoles dans des vergers de noisetiers, des chercheurs se sont dit qu'ils pourraient appliquer leurs modèles à la Covid-19. Le projet mené par des chercheurs de l'École polytechnique vise à mesurer l'effet du nombre de tests quotidiens sur une politique de contrôle des épidémies purement basée sur le dépistage et la quarantaine sélective.

Et si la lutte contre les maladies qui touchent les vergers pouvait aider à gérer l'épidémie de Covid-19? C'est l'idée qui est au centre de la recherche d'Emanuele Garone et N. Bono Rossello - Service d'Automatique et d'Analyse des Systèmes (SAAS), École polytechnique de Bruxelles. Ils tentent de comprendre l'effet du nombre de tests quotidiens sur une politique de contrôle des épidémies purement basée sur le dépistage et la quarantaine sélective, et l'impact de ces actions en fonction du moment où elles sont mises en place.  

Ce projet intitulé PANTHEON, utilise les connaissances acquises par la modélisation des maladies agricoles (dans des vergers de noisetiers) pour modéliser la propagation de l'épidémie de COVID-19 et proposer de nouvelles stratégies de test.  

"Les mesures effectuées chaque jour dans les vergers ne peuvent couvrir qu'un nombre limité de plantes sur l'ensemble du verger. Le problème du suivi des différents paramètres phytosanitaires des plantes est donc étroitement lié aux problèmes d'observation et de sélection des capteurs sur les réseaux de capteurs sans fil. Avec l'apparition de la crise COVID-19 en mars/avril 2020, on a réalisé que le même problème se posait, on a donc porté notre attention sur le problème des tests intelligents pour les réseaux humains," explique Emanuele Garone


Pour ce faire, les chercheurs ont réalisé une simulation à l'aide d'automates cellulaires stochastiques représentant une communauté de 50.000 individus. Cette méthode de calcul aléatoire permet, en répétant un grand nombre de fois une expérience, de façon indépendante, d’obtenir une approximation de plus en plus fiable de la valeur moyenne du phénomène.

Des résultats préliminaires confirment que l'augmentation du nombre de tests diminue le nombre d'individus infectés et/ou mis en quarantaine. Cela réduit donc aussi les coûts socio-économiques des épidémies. Les résultats montrent que le moment où les mesures sont mises en place est aussi important que les mesures elles-mêmes et qu'il faut "tester plus et plus tôt".  


 
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