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Contenir Ebola : comment les mathématiques aident à combattre les épidémies

Publié le 21 septembre 2014
Il n'y a pas que les traitements, les chiffres et les formules mathématiques peuvent eux aussi contribuer à faire face à un fléau comme Ebola.
Marc Choizy
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Marc Choisy est chargé de recherche à l'IRD à Montpellier, et enseignant-chercheur à l'EHESP. Il est membre de l'équipe Dynamique des Systèmes et Maladies Infectieuses au sein de l'unité mixte de recherche IRD/CNRS de l'Université de...
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Il n'y a pas que les traitements, les chiffres et les formules mathématiques peuvent eux aussi contribuer à faire face à un fléau comme Ebola.

Atlantico : Epidémies et mathématiques, le lien n'est pas forcément évident. Pourtant les nombres se révèlent de précieux alliés pour les chercheurs qui s'intéressent à ces phénomènes. Comment les mathématiques peuvent-elles aider à combattre les épidémies?

Marc Choisy : Les mathématiques sont un outil précieux pour comprendre les mécanismes de transmission des maladies. Elles permettent de décrire un système de façon claire et d'en révéler le fonctionnement qui peut être complexe et difficile à appréhender de façon intuitive. A ceci près qu'un modèle, par définition, est une représentation imparfaite de la réalité. Donc, une même épidémie peut être modélisée d'une multitude de façons différentes selon les hypothèses faites, qui elles-mêmes dépendent des questions d'intérêt.

D'où est venue l'idée d'utiliser les modèles mathématiques pour mieux appréhender les épidémies?

Le premier modèle mathématique en épidémiologie a été développé en 1760 par Daniel Bernoulli, médecin et physicien suisse. À l'époque, ce que l'on appelait alors la vaccination était une pratique qui consistait à immuniser des individus sains contre la variole en leur injectant des virus de la variole des vaches. Ces derniers, de moindre virulence chez l'homme, conféraient une immunité contre la variole humaine. Cette pratique n'était cependant pas sans risque et quelques cas de vaccination conduisaient à la mort. Le but du modèle développé par Bernoulli était de voir si les effets combinés des avantages et inconvénients étaient bénéfiques ou néfastes à l'échelle de la population. Il faut ensuite attendre plus d'un siècle pour le véritable développement des mathématiques en épidémiologie avec les travaux pionniers de Ronald Ross (prix Nobel 1902) sur la transmission de la malaria. Enfin, durant les deux dernières décennies, le développement des mathématiques en épidémiologie a connu un essor particulièrement important du fait de l'émergence et de la re-émergence de maladies infectieuses à risque pandémique telles que le SARS, la grippe aviaire ou plus récemment Ebola.

Comment sont utilisées aujourd'hui les données récoltées?

Les données récoltées servent essentiellement à paramétriser les modèles, c'est à dire trouver des valeurs réalistes de leur paramètres. Par ailleurs, comme mentionné plus haut, une même épidémie peut être modélisée de façons différentes selon les hypothèses faites. Les données peuvent alors servir en quelque sorte d'arbitre lorsque l'on compare plusieurs modèles correspondant à différentes hypothèses.

Les mathématiques peuvent-elles aider à prévoir les épidémies?

Oui, les mathématiques peuvent aider à prévoir au moins certaines épidémies. La prédiction des épidémies est d'ailleurs une des lignes de recherche particulièrement actives dans le domaine.

Y a-t-il d'autres pistes que les mathématiques pour aider les chercheurs en épidémie ? L'informatique a-t-elle un rôle à jouer?

Oui, bien sûr qu'il y a d'autres pistes que les mathématiques pour aider les chercheurs en épidémiologies (biologie moléculaire, sociologie, etc.). Mais il ne faut pas forcément considérer ces autres pistes comme des alternatives aux mathématiques. Au contraire, l'approche des épidémies se fait de plus en plus de façon intégrative, c'est à dire combinant des expertises de différents domaines, incluant les mathématiques. Les modèles mathématiques sont de plus en plus compliqués et nous ne possédons pas toujours le formalisme mathématique pour résoudre leurs équations. L'informatique s'avère alors un outil de plus en plus utile pour simuler plutôt que résoudre des modèles mathématiques. Le développement récent des puissances de calcul informatique a ainsi complètement changé la façon de faire de la modélisation mathématique.

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