Les technologies modernes permettent d'avoir des renseignements toujours plus précis sur les interactions entre individus. Dans ce contexte, la collaboration SocioPatterns a permis de développer une infrastructure mesurant, avec une très grande résolution temporelle, la proximité face-à-face d'individus volontaires, portant des badges de radio-identi cation. Cette infrastructure a été déployée dans divers contextes, tels que des conférences scienti ques, un musée, une école ou encore un service hospitalier. La simple analyse de ces données représente un enjeu majeur pour l'étude de la dynamique humaine et soulève des questions aussi fondamentales que la recherche d'outils et de techniques d'analyse adaptés. Cette thèse présente la caractérisation statistique de la dynamique de proximité physique, mise en relation avec le contexte et les autres métadonnées disponibles, telles que l'âge, le sexe des individus, ou bien la structure de leurs réseaux sociaux virtuels. Si la structure des contacts diff ère considérablement selon le contexte, les distributions empiriques des durées des interactions et entre interactions sont très similaires. Un modèle individu-centré, présenté dans cette thèse, propose des règles d'interactions microscopiques simples susceptibles de donner lieu à cette structure macroscopique complexe des temps d'interaction. Enfin, la caractérisation de la dynamique des contacts entre individus constitue une étape cruciale pour comprendre les mécanismes de propagation de maladies telles que la grippe dans une population. Les données de proximité humaine ont permis d'étudier la quantité d'informations nécessaires sur la dynamique des contacts pour la construction de modèles épidémiologiques de contagion. De tels modèles permettent de mieux estimer a priori l'impact de stratégies de santé publique telles que la fermeture de classes et les vaccinations ciblées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00777540 |
| Date | 17 December 2012 |
| Creators | Stehlé, Juliette |
| Publisher | Aix-Marseille Université |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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