Dans le cas de la crise sanitaire que traverse la France, les décisions politiques sont en partie motivées par des simulation numériques de la propagation possible de l'épidémie.

 

Deux avertissements :

/!\ Ce qui est présenté est UN modèle, et comme tous les modèles, il faut l'interroger. En particulier, ses limites et simplifications sont exposées.

 

/!\ un modèle NE PEUT JAMAIS SERVIR DE JUSTIFICATION à une décision politique. En particulier parce qu'une décision politique se base sur des choix arbitraires (quels secteurs de l'économie conserve-t-on ? combien de décès tolère-t-on ? etc.). Un modèle, aussi précis soit-il, n'est jamais un blanc-seing pour un gouvernement.

Après une rapide contextualisation, on présente une modélisation presque vielle d'un siècle, mais facilement opérable aujourd'hui avec les moyens de calcul disponibles.

On l'applique au "système population française" pour essayer de prédire comment une épidémie peut se répandre à travers elle.

Le modèle SIR est le plus simple de tous les modèles, mais malheureusement trop simple pour être réaliste.

Le modèle est alors affiné, et une implémentation Python permet de produire des représentations graphiques interprétables pour différents scénarios (immunité acquise, ou pas ? confinement, ou pas ? vaccin, ou pas ?)

 

Enfin, une ouverture est faite sur des systèmes dynamiques encore plus complexes comme le "système climat", et le "système monde".