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La modélisation mécaniste, utilisée en épidémiologie pour comprendre, prédire et maîtriser la propagation des agents pathogènes, suppose une implémentation lisible, révisable et rapide des modèles, rarement atteinte. Des méthodes d’intelligence artificielle ont permis de développer le logiciel open source EMULSION, qui permet aux modélisateurs de se focaliser sur leurs hypothèses en réduisant la quantité de code informatique à écrire. Les modèles sont décrits sous la forme d’un fichier texte dans un langage dédié avant d’être traités par un moteur de simulation générique capable de représenter divers paradigmes de modélisation à diverses échelles. La flexibilité offerte par ces méthodes ouvre la voie à un approfondissement des recherches à l’interface entre IA et épidémiologie et facilite l’utilisation de ces modèles pour informer la prise de décision des acteurs de la santé animale.

Références bibliographiques :

Picault S., Huang Y.-L., Sicard V., Arnoux S., Beaunée G., Ezanno P. 2019. EMULSION: transparent and flexible multiscale stochastic models in epidemiology. PLoS Computational Biology, 15(9):e1007342 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1007342.