Nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche de géosimulation multi-niveau permettant de simuler la propagation d’une zoonose (maladie infectieuse qui se transmet des animaux aux humains) à différents niveaux de granularité. Cette approche est caractérisée entre autres par l’utilisation d’un modèle théorique original que nous avons nommé MASTIM (Multi-Actor Spatio-Temporal Interaction Model) permettant de simuler des populations contenant un nombre considérable d’individus en utilisant des modèles compartimentaux enrichis. MASTIM permet de spécifier non seulement l’évolution de ces populations, mais également les aspects relatifs aux interactions spatio-temporelles de ces populations incluant leurs déplacements dans l’environnement de simulation géoréférencé. Notre approche de géosimulation multi-niveau est caractérisée également par l’utilisation d’un environnement géographique virtuel informé (IVGE) qui est composé d’un ensemble de cellules élémentaires dans lesquelles les transitions des différents stades biologiques des populations concernées, ainsi que leurs interactions peuvent être plausiblement simulées. Par ailleurs, nous avons appliqué nos travaux de recherche au développement d’outils d’aide à la décision. Nous avons acquis une première expérience avec le développement d’un outil (WNV-MAGS) dont l’objectif principal est de simuler les comportements des populations de moustiques (Culex) et des oiseaux (corneilles) qui sont impliquées dans la propagation du Virus du Nil Occidental (VNO). Nous avons par la suite participé au développement d’un outil générique (Zoonosis-MAGS) qui peut être utilisé pour simuler la propagation d'une variété de zoonoses telles que la maladie de Lyme et le VNO. Ces outils pourraient fournir des informations utiles aux décideurs de la santé publique et les aider à prendre des décisions informées. En outre, nous pensons que nos travaux de recherche peuvent être appliqués non seulement au phénomène de la propagation des zoonoses, mais également à d’autres phénomènes faisant intervenir des interactions spatio-temporelles entre différents acteurs de plusieurs types. / We propose in this thesis a new multi-level geosimulation approach to simulate the spread of a zoonosis (infectious disease transmitted from animals to humans) at different levels of granularity. This approach is characterized by using an original theoretical model named MASTIM (Multi-Actor Spatio-Temporal Interaction Model) which can be applied to simulate populations containing a huge number of individuals using extended compartmental models. MASTIM may specify not only the evolution of these populations, but also the aspects related to their spatio-temporal interactions, including their movements in the simulated georeferenced environment. Our multi-level geosimulation approach take advantage of an informed virtual geographic environment (IVGE) composed of a set of elementary cells in which the transitions of the different biological stages of the involved populations, as well as their interactions can be simulated plausibly. Furthermore, this approach has been applied to develop decision support tools. We got a first experience with the development of WNV-MAGS, a tool whose main purpose is to simulate the populations’ behavior of mosquitoes (Culex) and birds (crows), which are involved in the spread of West Nile Virus (WNV). We subsequently participated in the development of a generic tool (Zoonosis-MAGS) that can be used to simulate the spread of a variety of zoonoses such as Lyme disease and WNV. These tools may provide useful information to help public health officers to make informed decisions. Besides, we believe that this research can be applied not only to the spread of zoonoses, but also to other phenomena involving spatio-temporal interactions between different actors of different types.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/24441 |
| Date | 19 April 2018 |
| Creators | Bouden, Mondher |
| Contributors | Moulin, Bernard |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | xxviii, 326 p., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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