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Modélisation structurelle des réseaux sociaux : application à un système d’aide à la décision en cas de crise sanitaire
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Basileu, Cynthia |
| Copyright Year | 2011 |
| Abstract | Face a une situation de crise sanitaire liee a l’apparition d’une pandemie de grande envergure, des mesures adequates doivent rapidement etre prises pour la contenir tout en preservant la capacite de production de l’economie. D’autre part, beaucoup de travaux sont realises dans le domaine de la diffusion de la propagation d’une epidemie. C’est pourquoi, nous accentuons notre apport a un decideur afin de lui permettre de maintenir les fonctions minimums de survie de la societe dans le cadre d’une crise sanitaire. Ainsi, nous proposons un modele d’aide a la decision de gestion de crise sanitaire. Par ailleurs, la societe est situee au coeur de notre modele. Nous sommes donc amenes a considerer un certain nombre d’interactions directes et indirectes entre divers individus. La theorie des graphes, et principalement les graphes aleatoires, permettent de gerer une a une ces relations. Or, dans notre cas, la gestion des relations une a une n’est pas appropriee d’autant plus que les relations peuvent varier sous l’influence de facteurs incontrolables. Cela nous a conduits a proposer un modele mathematique de reseaux stochastiques base sur une extension de la theorie des graphes aleatoires. Il s’agit de la pretopologie stochastique qui est issue du couplage de deux theories mathematiques fondamentales, la pretopologie classique et les ensembles aleatoires. La simulation de notre modele est effectuee selon une approche multi-agents. Nous avons opte pour cette approche car nous souhaitons mettre en place un modele d’aide a la decision. Cette methode va donc nous permettre de faire des simulations et des analyses de sensibilites. Nous avons une representation explicite des comportements des individus qui ne sont pas figes. Situee entre la theorie et l’ensemble des donnees de l’experience, l’approche multi-agents permet de prendre en compte de maniere simultanee les comportements individuels, les interactions entre les individus et les hypotheses dynamiques formulees dans le modele. Cette approche sera couplee au systeme d’information geographique afin de considerer l’aspect spatial. Considere comme un « oignon », le systeme d’information geographique permet d’exploiter differentes donnees et de les superposer sous forme de couches. Disposant de donnees epidemiologiques provenant des Groupes Regionaux d’Observation de la Grippe (GROG) et des donnees sociodemographiques issues de l’Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), nous pourrons tester la robustesse de notre modele. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00755031/document |
| Alternate Webpage(s) | https://core.ac.uk/download/pdf/52648756.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
