Groupe de Recherche en Modélisation des Maladies Infectieuses

Prof. Pietro Coletti (leader)
 
Tobias Röspel (Doctorant)

Brigitte Umutoni (Doctorante)
 

Notre groupe de recherche se concentre sur la modélisation des maladies infectieuses dans une société confrontée à des défis mondiaux. Nous nous engageons à approfondir la compréhension des dynamiques des maladies infectieuses grâce à la modélisation basée sur les données, la biostatistique et la science des données. En intégrant des ensembles de données diversifiés — allant de la surveillance épidémiologique et de l’immunité des populations aux données climatiques et comportementales — nous développons des modèles prédictifs qui éclairent les stratégies de santé publique.

Notre recherche s’articule autour de trois axes principaux :

1. Impact du changement climatique sur les maladies infectieuses
   
   Le changement climatique modifie les schémas de transmission des maladies en raison de la hausse des températures, des événements météorologiques extrêmes et de la dégradation de l’environnement. Notre travail vise à quantifier ces effets en exploitant des ensembles de données hétérogènes, notamment l’imagerie satellitaire, les données de mobilité et les modèles de contacts sociaux, afin de prédire l’impact des perturbations climatiques sur la propagation des maladies et la résilience des systèmes de santé.
    
2. Différences comportementales et modélisation des maladies
   
   Le comportement humain joue un rôle clé dans la transmission des maladies, mais son intégration dans les modèles épidémiologiques reste un défi. Nous étudions comment les variations comportementales — telles que l’adhésion aux interventions ou les reseaux de contact social — influencent la dynamique des infections, dans le but de développer des stratégies de santé publique plus précises et adaptées à chaque population.
    
3. Méthodologies innovantes pour la modélisation des maladies infectieuses
   
   Les avancées en intelligence artificielle et en science des réseaux transforment la modélisation épidémiologique. Nous explorons ces nouvelles approches afin d’évaluer leur potentiel et leurs limites. Ces méthodes permettront d’identifier les populations à risque et de concevoir des interventions ciblées et efficaces.

En combinant la modélisation mécanistique et les dernières avancées en science des données, notre groupe vise à fournir des connaissances exploitables pour la prévention et le contrôle des maladies infectieuses dans un monde façonné par le changement climatique et l’évolution des comportements humains.