Skip to content
Pinel DAHOUI
HealthModèle compartimentalPythonIndices de Sobol

Modéliser le COVID-19 en Afrique du Sud

Un modèle épidémiologique à 7 compartiments, calibré sur cinq vagues épidémiques, pour évaluer les stratégies de contrôle.

Janvier – mars 2026
Modéliser le COVID-19 en Afrique du Sud

This content has not been translated yet: it is shown in its original language (French).

Contexte

Comprendre la dynamique d'une épidémie et comparer les leviers d'action (vaccination, hospitalisation, mesures barrières) est essentiel pour la décision publique. Ce projet développe un modèle d'aide à la décision appliqué à l'Afrique du Sud.

Méthode

Un modèle déterministe à 7 compartiments (SVEIIaIsIhR) qui intègre :

  • une double progression pour les cas asymptomatiques et symptomatiques ;
  • un compartiment d'hospitalisation isolé de la chaîne de transmission ;
  • une vaccination partiellement efficace avec perte progressive d'immunité.

Le modèle est calibré sur 1 036 jours de données réelles couvrant cinq vagues épidémiques, avec l'algorithme de Levenberg-Marquardt.

Résultats

Une analyse de sensibilité globale par indices de Sobol (10 000 simulations) identifie les leviers d'intervention les plus efficaces.

Portfolio

More work

FinancePython · Streamlit

Portfolio Optimizer Pro

Plateforme d'aide à l'investissement qui calcule l'allocation optimale d'un portefeuille selon Markowitz, adaptée aux marchés africains.

EnvironmentMachine learning · XGBoost

Prédiction de la qualité de l'air

Modèle de prévision des particules fines PM2.5 dans plusieurs villes africaines, récompensé d'une médaille d'argent en compétition.

Got a data project in mind?

A free, no-commitment 30-minute call.

Book a call