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Titre : Simulation à base d’agents de la propagation de la Schistosomiase : une approche de composition et de déploiement de modèles (Expérimentation Niamey)

Agent-based simulation of the spread of schistosomiasis : a composition and deployment approach of models

Auteur : Cissé, Papa Alioune

Université de soutenance : Université de Saint-Louis (Sénégal) co tutelle Université Pierre et Marie Curie - Paris VI

Grade : Doctorat : Informatique : Université de Saint-Louis (Sénégal) : 2016

Résumé
Nos travaux de thèse portent sur la modélisation et la simulation à base d’agents de systèmes complexes, appliquées au phénomène de propagation de la Schistosomose. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux aspects spatiaux et sociaux de la propagation de cette maladie, en utilisant une approche de couplage de modèles à base d’agents. En effet, nous avons initialement étudié la modélisation mathématique de la Schistosomose et la complexité du phénomène de sa propagation. Ce qui nous a permis d’identifier deux dynamiques épidémiologiques (dynamiques spatiale et sociale) sous-jacentes à la propagation de la Schistosomose pour lesquelles, les modèles mathématiques présentent des limites. Cette problématique nous a poussés à étudier isolément ces deux dynamiques et à proposer un modèle multi-agents pour chacune d’elles. Ces deux modèles à base d’agents, représentant deux dynamiques complémentaires d’un même système, ont été implémentés selon des formalismes et des plateformes différentes : un modèle dans GAMA, une plateforme de simulation à base d’agents ; et un autre dans JASON, une plateforme de programmation d’agents BDI (Belief, Desire, Intention). Le modèle GAMA implémente l’aspect comportemental (pour la dynamique spatiale) qui se penche sur la réactivité des individus face à l’environnement physique et le suivi de l’infection. Le modèle JASON implémente l’aspect décisionnel (pour la dynamique sociale) qui introduit la dimension cognitive et mentale des individus en assurant leur capacité de décision et de sélection qui sont déterminées par leur environnement social, culturel, économique, etc. Pour assurer la composition des deux modèles, nous avons proposé une solution de couplage (par Co-simulations) des deux plateformes GAMA et JASON. Nous avons finalement expérimenté le modèle avec un cas de dynamique de propagation de la maladie à Niamey (au Niger) pour lequel les données étaient accessibles.

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