SMILE

Stochastic Models for the Inference of Life Evolution

Enquête Alcov2

April 28, 2020

Appel à participation à l'enquête Alcov2 pour l'étude de la transmission du nouveau coronavirus au sein des foyers français menée par une équipe CNRS/Sorbonne Université/Collège de France.

Cette enquête, disponible à cette adresse, est à destination de tous les foyers français ayant possiblement expérimenté, même sans certitude, la présence du nouveau coronavirus pendant la période de confinement. Elle permettra de mieux comprendre les modes de transmission dans les foyers mais aussi dans les transports, écoles, lieux de travail, lieux de rassemblement, etc.

Plus les réponses seront nombreuses et plus les résultats seront précis : merci de diffuser cette enquête à vos contacts, indépendamment de s'ils ont ou non été en contact avec le virus, et à la remplir si vous êtes concerné.e.s.

Contact : alcov2@lpsm.paris
Merci pour votre aide.

Alcov2

Une enquête de grande ampleur pour l'étude de la transmission de SARS-Cov2 au sein des foyers français

Une équipe composée de mathématiciens, de statisticiens et d'épidémiologistes (Sorbonne Université, CNRS, Collège de France, Oxford University) a lancé le 28 avril une enquête à destination des foyers français ayant expérimenté la présence du nouveau coronavirus pendant la période de confinement. Ce projet a été baptisé "Alcov2" - un hybride d'alcôve et de SARS-Cov2.

L'idée de cette équipe est la suivante : les histoires des foyers où au moins une personne a ressenti des symptômes liés à Covid-19 (fièvre, toux, maux de tête ou de gorge, fatigue, diarrhée, courbatures, frissons, nausées, perte de goût ou d’odorat, gêne respiratoire, douleur ou oppression thoracique...) sont autant de répétitions indépendantes d'un même processus micro-épidémique de transmission interne au foyer.

Ce processus stochastique, c'est-à-dire de nature probabiliste, sera modélisé finement à l'aide de paramètres tels que le taux d'infection journalier par personne du foyer, la décroissance de ce taux d'infection en fonction du temps écoulé depuis l'infection, la dépendance de ce taux d'infection à la sévérité des symptômes et la probabilité d'être asymptomatique.

En interrogeant les foyers français sur le nombre de personnes du foyer ayant ou n'ayant pas ressenti de symptômes potentiellement liés à Covid-19, leurs facteurs de risque, le tableau clinique précis de chaque cas et surtout pour chacun de ces cas, la date d'apparition des premiers symptômes, cette équipe pourra reconstruire les paramètres de ce processus micro-épidémique.

La première étape de cette reconstruction passe par l'élaboration d'un algorithme de classification non supervisée permettant de classer les cas en fonction de leur tableau clinique et de leurs facteurs de risque et de leur associer un score quantifiant la probabilité qu'ils soient effectivement infectés. La deuxième étape consiste à inférer les paramètres du modèle épidémique en intégrant l'incertitude sur la présence du virus grâce à l'étape précédente (par une approche dite bayésienne) et l'incertitude sur la présence d'individus infectés asymptomatiques ou pauci-symptomatiques (par l'utilisation de chaînes de Markov cachées).

Ce travail à l'interface entre mathématiques de la modélisation, statistique et médecine met en commun des compétences complémentaires, y compris celles de data scientists venus d'horizons très variés (Sorbonne Université, Ekimetrics) et fédérés au sein du Club datacraft. Ce travail collaboratif mettra deux nouveaux outils à la disposition de la communauté scientifique :

  1. un algorithme capable de calculer la probabilité d'avoir été malade du Covid-19 en fonction des symptômes ressentis et des facteurs de risque;
  2. une estimation fine des paramètres cruciaux de la transmission du virus, en particulier les variations du taux d'infection au cours du temps écoulé depuis l'infection et la fréquence des asymptomatiques.

Pour le grand public, ce travail pourrait à terme permettre la diffusion d’un questionnaire-diagnostic permettant à chacun de calculer le risque pour son foyer d’avoir été exposé ou non au coronavirus en fonction des symptômes ressentis et de leur chronologie.

Le questionnaire est disponible publiquement à cette adresse, et est diffusé en parallèle à un panel national représentatif de 10 000 foyers grâce à la coopération gracieuse du groupe Bilendi et de l’institut d’études BVA.

L’enquête a également vocation à être répliquée dans plusieurs autres pays.

Plus les réponses seront nombreuses et plus les résultats seront précis : n'hésitez pas à répondre à cette enquête si vous êtes concerné et à la diffuser largement autour de vous dans tous les cas.

Contact presse : Amaury Lambert
Contact public : alcov2@lpsm.paris


Le LPSM (Laboratoire de probabilités, statistique et modélisation) est une unité mixte de recherche CNRS/Sorbonne Université/Université de Paris qui regroupe des chercheurs et enseignants-chercheurs experts en modélisation stochastique. Son équipe MAV (Modélisation aléatoire du vivant) est spécialisée dans les projets pluridisciplinaires notamment à l’interface biomédicale, avec un intérêt tout particulier pour l’épidémiologie et la dynamique des épidémies.

Le CIRB (Centre Interdisciplinaire de Recherche en Biologie) est une unité mixte de recherche Collège de France/CNRS/Inserm qui rassemble 18 équipes de recherche travaillant sur des thèmes très variés : biologie théorique, microbiologie, biologie cellulaire et du développement, neurosciences, biologie du cancer et recherche cardio-vasculaire. Son équipe SMILE (Stochastic models for the inference of life evolution) regroupe des mathématiciens et des biologistes modélisant les processus biologiques à diverses échelles de temps allant de la croissance des tumeurs à la diversification des espèces en passant par les épidémies.

OUCRU (Oxford University Clinical Research Unit) est une unité de recherche clinique et de santé publique de grande dimension basée au Vietnam et en Indonésie, et hébergée par le Hospital of Tropical Diseases à Boss Chi Minh Ville, le National Hospital for Tropical Diseases à Hanoi, et le Eijkman Institute for Molecular Biolology à Jakarta. Il s'agit de l'un des cinq sites du Wellcome Africa and Asia Programme. Sa recherche se concentre sur les principales maladies infectieuses de la région, notamment la dengue, le paludisme, la grippe, la résistance aux antimicrobiens et les maladies infectieuses émergentes, dont Covid-19.

GRICAD (Grenoble Alpes Recherche - Infrastructure de Calcul Intensif et de Données) est une structure de service soutenue par le CNRS, l'Université Grenoble Alpes, l'Institut polytechnique de Grenoble et INRIA, qui accompagne les laboratoires du site grenoblois sur tous leurs besoins autour du calcul scientifique et des données de la recherche.

Ekimetrics est un cabinet de conseil, leader européen en data science avec +280 data scientists et +1000 projets data science à son actif. Sa mission est de créer des solutions data science applicables au business, réplicables et pérennes grâce au contrôle de toute la chaine de valeur depuis la création d’algorithmes à l’industrialisation à l’échelle, en passant par la construction de nouveaux actifs analytiques (data lab, data lake, gouvernance data etc).

datacraft est un Club pour les entreprises et leurs salariés qui travaillent sur la donnée, permettant un apprentissage entre pairs et une accélération des projets liés à la donnée. L'accès au Club se fait à travers une adhésion annuelle des entreprises. La première Base datacraft a ouvert en février à Paris. Outre les data scientists et data ingénieurs des entreprises membres, datacraft accueille des chercheurs et data scientists freelance en résidence de très haut niveau.

Bilendi est l’un des opérateurs majeurs de panels en ligne, fournissant des solutions technologiques et des services de collecte de données on-line.

Le groupe BVA accompagne la transformation des entreprises à partir de la compréhension des individus et de leurs comportements. Implanté dans 16 pays, le groupe s’est construit de façon originale pour aboutir à un modèle hybridant 4 activités principales : insights, technologies, communications et consulting.

Illustrations