Vers une approche individu-centrée pour modéliser et simuler l’expression spatiale d’une maladie transmissible : la peste à Madagascar

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9 octobre 2014

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Dominique Badariotti et al., « Vers une approche individu-centrée pour modéliser et simuler l’expression spatiale d’une maladie transmissible : la peste à Madagascar », Cybergeo : revue européenne de géographie / European journal of geography, ID : 10.4000/cybergeo.9052


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Depuis l’introduction de la peste à Madagascar par les colons européens, les recherches sur le cycle épidémiologique du foyer malgache se sont concentrées sur les processus de transmission du bacille pesteux entre les hôtes principaux -les rats- et secondaires -les hommes- via un vecteur, les puces. Ces mécanismes sont désormais bien connus grâce à la démarche expérimentale de laboratoire. L’enjeu actuel des recherches porte davantage sur l’analyse des processus d’émergence, de réémergence, de diffusion et de conservation de la peste, ce qui suppose de replacer la maladie dans son environnement, dans l’objectif de mieux la contrôler. L’objet de cet article est de montrer, tout en retraçant l’évolution des recherches entreprises sur la peste à Madagascar, l’intérêt heuristique d’une approche récente de modélisation informatique dérivée de l’intelligence artificielle distribuée et fondée sur le paradigme de la complexité : les multi-agents.

Since the introduction of plague in Madagascar by European settlers, research on the Madagascar epidemiologic cycle has been focusing upon the comprehension of the transmission process between the main host, rats, and the secondary one, humans, via a vector, fleas. This process is now well known, thanks to the experimental method. Nowadays, research integrates a new approach, derived from artificial intelligence techniques and founded upon sciences of complexity, to analyse emergence, re-emergence, conservation and diffusion of plague in its environment, in order to improve its control. The aim of our paper is to present this new approach of plague, replaced in its historical context, and based on multi-agent modelling.

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