Séparation des préoccupations en épidémiologie / Thi-Mai-Anh Bui ; sous la direction de Mikal Ziane

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Épidémiologie -- Modèles mathématiques

SDL (langage de programmation)

Classification Dewey : 003.3

Ziane, Mikal (19..-.... ; Maître de conférences en informatique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Blay-Fornarino, Mireille (19..-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Ramat, Eric (19..-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Cazelles, Bernard (1959-....) (Membre du jury / opponent)

Duchien, Laurence (1961-....) (Membre du jury / opponent)

Mosser, Sébastien (1983-....) (Membre du jury / opponent)

Roche, Benjamin (1985-.... ; directeur de recherche à l'IRD) (Membre du jury / opponent)

Stinckwich, Serge (1967-....) (Membre du jury / opponent)

Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

LIP6 (1997-....) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : La modélisation mathématique est largement utilisée pour effectuer des recherches sur la modélisation des maladies infectieuses. Combler le fossé entre les modèles conceptuels et leurs simulations est l'un des problèmes de la modélisation. Les langages métiers sont souvent utilisés pour addresser ces problèmes en séparant deux aspects de la modélisation : la spécification (modèles conceptuels) et la simulation (modèles informatiques). Dans cette perspective, nous développons un langage métier, appelé KENDRICK, dédié à la modélisation épidémiologique, couplé avec une plate-forme de simulation. Un autre problème de la modélisation en épidémiologie est le mélange des aspects de domaine qui doivent être séparés. Afin de faciliter l'écriture et l'évolution des modèles, il est crucial de pouvoir définir une préoccupation avec aussi peu de dépendances avec d'autres que possible et de pouvoir les combiner aussi librement que possible. Nous abordons ces défis en proposant un méta-modèle mathématique commun qui peut représenter les modèles ainsi que les préoccupations. Nous définissons ensuite les opérateurs qui permettent de combiner des préoccupations ainsi que de les appliquer dans un modèle. Le langage KENDRICK simplifie donc la programmation des simulations épidémiologiques en décomposant un modèle monolithique hautement-couplé en préoccupations modulaires. Cela rend alors plus facile la construction des modèles complexes de l'épidémiologie où plusieurs préoccupations sont considérées en même temps.

Résumé / Abstract : Mathematical and computational models have become widely used and demanded tools for examining mechanisms of transmission, exploring characteristics of epidemics, predicting future courses of an outbreak and evaluating strategies to find a best control-program. One of the problems of modelling is bridging the gap between conceptual models (i.e compartmental models of epidemiology) and their computer simulation (through deterministic, stochastic or agent-based implementation). Domain Specific Languages (DSLs) are often used to address such difficulties by separating two concerns of modelling, specification (conceptual model) and implementation (computational model). In this perspective, we develop a DSL called KENDRICK targeted to the epidemiological modelling and coupled with a simulation platform that allows the study of such models. The other important issue needs to be addressed in the context of epidemiological modelling is the heterogeneities introduced by separate concerns. In order to facilitate the specification of models and their evolution, it is crucial to be able to define concerns with as few dependencies with each other as possible and to combine them as freely as possible. We address such challenges by proposing a common mathematical meta-model that supports both concerns and models and enabling their compositions by some operators. We then implement our proposal language KENDRICK based on this meta-model. The language simplifies the construction of complex epidemiological models by decomposing them into modular concerns, by which common concerns can be reused across models and can be easily changed.