Si déconfinement rime avec non-respect des mesures sanitaires, on sera reparti pour une deuxième vague hélas...
"Après comparaison des données, cette modélisation se révèle plus performante que celles faisant référence jusqu'alors" explique la startup Parcoor dans un communiqué, "à savoir les modèles de l'Imperial Collège de Londres développés par Neil Young et ayant inspiré les stratégiques gouvernementale
Alors que le déconfinement se déroule en France et que les épidémiologistes et les politiques ont des difficultés à émettre des projections claires et fiables sur l'impact de ces mesures gouvernementales, Parcoor publie cette modélisation inédite qui donne une visibilité sur l'avenir proche. Si rien ne se fait en terme de sécurité, une deuxième vague plus meurtrière arrivera...
La startup lyonnaise Parcoor, spécialisée dans le développement de solutions d'IA prédictive en lien avec les séries temporelles (les puristes comprendront), a dévoilé le modèle CAST (Cell Agent State Transition) qui permet de modéliser la propagation d'une épidémie et l'impact des mesures visant à la contrer.
Cette modélisation, particulièrement adaptée à l’analyse de la progression de la Covid-19, permet une analyse alternative de l’effet du déconfinement sur la propagation du virus en France.
CAST plus efficace que les modèles de Neil Ferguson
Jusqu’alors les modèles qui ont servi de référence pour simuler l’impact des différents scénarios de déconfinement sur l’évolution de l’épidémie étaient des modèles épidémiologistes de type SEIR, notamment celui développé par Neil Ferguson de l'Imperial Collège de Londres, qui a largement influencé la stratégie du gouvernement britannique.
Modéliser avec précision l’évolution de l'épidémie Covid-19 reste néanmoins difficile, comme s’en est alarmé le CHS (Center for Health Sécurité) dans son récent rapport. "Les outils de modélisation classiques des épidémies ont montré leur limite" affirme Denis Capel, fondateur de Parcoor. "Nous avons souhaité mettre notre expertise DeepTech au service de l’effort citoyen en créant un indicateur fiable de projection".
Manuel Capel, CTO de Parcoor, poursuit: "Notre modélisation est plus performante que celles faisant référence jusque-là. CAST permet des prédictions plus fines car c’est le seul modèle capable de voir ce qu’il se passe à l'échelle locale...."
Alors que le déconfinement se déroule en France et que les épidémiologistes et les politiques ont des difficultés à émettre des projections claires et fiables sur l'impact de ces mesures gouvernementales, Parcoor publie cette modélisation inédite qui donne une visibilité sur l'avenir proche. Si rien ne se fait en terme de sécurité, une deuxième vague plus meurtrière arrivera...
La startup lyonnaise Parcoor, spécialisée dans le développement de solutions d'IA prédictive en lien avec les séries temporelles (les puristes comprendront), a dévoilé le modèle CAST (Cell Agent State Transition) qui permet de modéliser la propagation d'une épidémie et l'impact des mesures visant à la contrer.
Cette modélisation, particulièrement adaptée à l’analyse de la progression de la Covid-19, permet une analyse alternative de l’effet du déconfinement sur la propagation du virus en France.
CAST plus efficace que les modèles de Neil Ferguson
Jusqu’alors les modèles qui ont servi de référence pour simuler l’impact des différents scénarios de déconfinement sur l’évolution de l’épidémie étaient des modèles épidémiologistes de type SEIR, notamment celui développé par Neil Ferguson de l'Imperial Collège de Londres, qui a largement influencé la stratégie du gouvernement britannique.
Modéliser avec précision l’évolution de l'épidémie Covid-19 reste néanmoins difficile, comme s’en est alarmé le CHS (Center for Health Sécurité) dans son récent rapport. "Les outils de modélisation classiques des épidémies ont montré leur limite" affirme Denis Capel, fondateur de Parcoor. "Nous avons souhaité mettre notre expertise DeepTech au service de l’effort citoyen en créant un indicateur fiable de projection".
Manuel Capel, CTO de Parcoor, poursuit: "Notre modélisation est plus performante que celles faisant référence jusque-là. CAST permet des prédictions plus fines car c’est le seul modèle capable de voir ce qu’il se passe à l'échelle locale...."
“En moyenne, nous avons eu 2% d'erreur sur nos prédictions d’hospitalisations et 3% sur nos prédictions de réanimations. Les prédictions de l’Imperial College de Londres tournent, quant à elles, autour des 7%” se félicite Manuel Capel, CTO Parcoor
Une simulation pour calculer l'impact des mesures sanitaires CAST simule des individus qui se déplacent de cellule en cellule (représentant ici des lieux publics ou privés) et peuvent donc se faire contaminer par d'autres agents.
Une fois infecté, un agent transite d'un état à un autre, ce qui influence son comportement. Chacune de ces étapes se fait aléatoirement selon des probabilités reflétant les circonstances.
Par exemple, il y a bien moins de probabilités de déplacements en cas de confinement, ou de contagion en cas de port du masque généralisé. Il s’agit d’un modèle réaliste calculable sur un ordinateur grand public.
Une fois infecté, un agent transite d'un état à un autre, ce qui influence son comportement. Chacune de ces étapes se fait aléatoirement selon des probabilités reflétant les circonstances.
Par exemple, il y a bien moins de probabilités de déplacements en cas de confinement, ou de contagion en cas de port du masque généralisé. Il s’agit d’un modèle réaliste calculable sur un ordinateur grand public.
L'évolution du nombre de cas selon les 3 scénarios, c'est on ne peut plus clair
Déconfinement: le modèle CAST évoque 3 scénarios
CAST permet également de calculer l’impact de mesures sanitaires en modifiant des paramètres du modèle pendant la simulation. Par exemple, en cas de confinement, on réduit fortement le paramètre de mobilité des agents.
En cas de port généralisé du masque, on réduit la contagiosité de ces agents, etc. Les entrepreneurs se sont intéressés à l’impact du déconfinement sur la propagation du virus.
Trois scénarios sont précisés à fin mai 2020:
1. En cas de déconfinement avec mise en place de mesures de sécurité renforcées (port du masque à 90%, lieux publics trois fois plus sécurisés, 70% de contact tracing), la propagation du virus est endiguée.
2. En cas de déconfinement avec mise en place partielle des mesures de sécurité (port du masque à 30%, lieux publics deux fois plus sécurisés), une deuxième vague de propagation aussi forte que la première est à craindre.
3. En cas de déconfinement sans aucune mesure de sécurité, une seconde vague de propagation 6,5 fois plus forte que la première est à attendre.
Voilà, tout est dit, les tableaux présentés sont explicites, il est absolument nécessaire de mettre en place des mesures de sécurité sanitaire renforcées afin d'éviter une deuxième vague et un reconfinement...
CAST permet également de calculer l’impact de mesures sanitaires en modifiant des paramètres du modèle pendant la simulation. Par exemple, en cas de confinement, on réduit fortement le paramètre de mobilité des agents.
En cas de port généralisé du masque, on réduit la contagiosité de ces agents, etc. Les entrepreneurs se sont intéressés à l’impact du déconfinement sur la propagation du virus.
Trois scénarios sont précisés à fin mai 2020:
1. En cas de déconfinement avec mise en place de mesures de sécurité renforcées (port du masque à 90%, lieux publics trois fois plus sécurisés, 70% de contact tracing), la propagation du virus est endiguée.
2. En cas de déconfinement avec mise en place partielle des mesures de sécurité (port du masque à 30%, lieux publics deux fois plus sécurisés), une deuxième vague de propagation aussi forte que la première est à craindre.
3. En cas de déconfinement sans aucune mesure de sécurité, une seconde vague de propagation 6,5 fois plus forte que la première est à attendre.
Voilà, tout est dit, les tableaux présentés sont explicites, il est absolument nécessaire de mettre en place des mesures de sécurité sanitaire renforcées afin d'éviter une deuxième vague et un reconfinement...
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