Modéliser la pandémie : défis et réponses

Cette séance de cours se penche sur la complexité de la modélisation de la pandémie de COVID-19, explorant les défis et les espoirs associés à la construction de modèles précis. Les instructeurs discutent des difficultés de la collecte des données, telles que les biais de détermination, et de l'importance d'utiliser diverses sources de données, du public au privé. Ils analysent l'impact des différentes mesures de verrouillage et la réponse de la collectivité à l'augmentation du nombre de cas. Grâce à des modèles stochastiques et multinomiaux, ils visent à prédire la propagation du virus et à gérer efficacement la logistique hospitalière. La séance de cours traite également de l'utilisation des données de mobilité Google et Apple pour comprendre les changements dans l'activité humaine pendant la pandémie.