2. Présentation du sujet et de son
intérêt
a) Contexte du sujet
Le 30 janvier 2020, le Comité d'urgence du
Règlement sanitaire international de l'Organisation Mondiale de la
Santé (OMS) a déclaré l'épidémie de la
maladie appelé COVID-19, comme une "urgence de santé publique de
portée internationale". Le coronavirus, virus responsable de la COVID-19
s'est propagé à tous les continents, devenant une crise de
santé publique sans précédent. A la date du 05 mai 2022,
le Comité de pilotage du plan de veille et de lutte contre la
pandémie à coronavirus au Gabon (COPIL) a fait état d'un
total de plus trois cents décès et de près de
quarante-huit mille cas confirmés sur le territoire Gabonais.Afin de
maitriser et de surveiller la dynamique de propagation de cette
épidémie, il convient de l'analyser dans sa dimension
spatio-temporelle, notamment à l'aide d'un système d'information
géo-référencé, prédictif et intelligent.
b) Problématique
La crise sanitaire causée par la covid-19, a contraint
les décideurs à agir dans l'urgence. Le COVID-19 est un
défi pour l'humanité à bien des égards. Son impact
est destructeur non seulement pour les vies humaines mais aussi pour le
fonctionnement de divers secteurs de la sphère économique et
sociale.
Il est nécessaire de prévoir la propagation de
la maladie pour développer des stratégies de réponse
efficacesau niveau local. Les épidémies locales pourraient
submerger les systèmes de santé publique, les hôpitaux et
les salles d'urgence. Ainsi, les décideurs se tournent vers les
scientifiques, avec cette problématique : quelle est la technologie la
plus adaptée pour suivre, décrire et prédire de la
dynamique spatio-temporelle de l'épidémie de la covid-19 ?
c) Objectifs
A partir des données collectées au CHUL et au
COPIL, Il est question dans ce mémoire :
ï D'abord de proposer un premier modèle de
Machine Learning pour la prédiction du nombre de cas de la maladie de
la covid-19 à Libreville,
ï Ensuite de proposer un deuxième modèle
de Machine Learning pour la détermination des clusters à
l'échelle d'arrondissement ou de quartier à Libreville
ï Enfin de concevoir un simulateur, implémentant
les modèles proposées, et qui permet de suivre et de
prédire l'évolution de la dynamique spatio-temporelle de
l'épidémie de la covid-19 à Libreville.
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