• COVID-19
• Publicationsclose
• Other research productsclose
• Open Access close
• FR close
• French close
• Hyper Article en Ligne close
• Hal-Diderot close

International audience

Les réformes engagées depuis les années 2000 en matière d’orientation et de formation professionnelle sont centrées sur la flexicurité à l’échelle européenne et son corollaire français, la sécurisation des parcours professionnels (SPP). Elles promeuvent des dispositifs censés permettre et compenser la flexibilité de l’emploi demandée aux actifs notamment en corrigeant les inégalités d’accès à la formation et en développant des dispositifs d’accompagnement. Dans une logique d’individualisation...

International audience; Cet article questionne la capacité des musées français à faire preuve de résilience organisationnelle face à la crise sanitaire. La nature complexe et contingente de ces établissements nous a conduits à employer une méthodologie exploratoire holistique à même de répondre à leurs caractéristiques. Nous avons construit, sur la base de données secondaires (rapports officiels, guides et webinaires), une taxonomie pragmatique selon la méthode de Grémy et Le Moan (1977), permettant ainsi de répondre à une confusion généralisée dans les sciences humaines et sociales sur les procédures de classification. Cinq dimensions ressortent dans cette taxonomie, révélant la capacité de résilience muséale.

L'intelligence artificielle distribuée est une branche des systèmes multi-agents qui, en épidémiologie, peuvent être utilisée de façon complémentaire aux approches réductionnistes classiques pour prendre en compte les différences individuelles, les interactions et les différences spatiales (densité de population). Nous proposons ici un modèle multi-agents permettant de modéliser l'évolution d'une épidémie de Covid. Les agents, qui sont des personnes humaines, vont se déplacer sur une carte et se contaminer. Les paramètres de l'épidémie reflètent les connaissances médicales et sont ajustables. Il est possible d'adapter le modèle à différents variants du Covid, voire à d'autres virus. Nous avons obtenu des résultats cohérents de l'évolution de l'épidémie selon les mesures sanitaires en place, ce qui permet de fournir une première étape de vérification de ce modèle en cours de développement. Distributed artificial intelligence is a branch of multi-agent systems which, in epidemiology, can be used in a complementary way to classical reduced approaches to take into account individual differences, interactions and spatial differences (population density). We propose here a multi-agent model allowing to model the evolution of a Covid epidemic. The agents, who are human people, will move around a map and become infected. Epidemic parameters indicate medical knowledge and are adjustable. It is possible to adapt the model to different variants of Covid, and even to other viruses. We obtained consistent results of the evolution of the epidemic according to the health measures in place, which makes it possible to provide a first stage of verification of this model under development.

La pandémie de la COVID-19 a été une source de perturbation majeure pour les organisations et la société. Cette situation dramatique a poussé la communauté des Systèmes d’Information (SI) à étudier de plus près comment les SI pouvaient être exploités pour faire face à de tels chocs. La croissance rapide et sporadique des connaissances sur cette notion émergente de « résilience digitale » nécessite un examen complet. A l’aide d’une revue de la littérature (n = 51 articles), notre objectif est d’aboutir à une conceptualisation plus claire de la résilience digitale (RD). Premièrement, nous distinguons différents niveaux d’analyse de la RD dans la littérature. Ensuite, en utilisant les niveaux d’analyse identifiés, nous nous concentrons sur les perspectives théoriques utilisées dans la littérature et les discutons. The COVID-19 pandemic has been a source of major disruption for organizations and society. This dramatic situation urged the Information System community to further investigate how potentials of information systems were used to cope with such shocks. The rapid and sporadic growth of the knowledge on this emerging notion of digital resilience calls for a comprehensive review (n=51 papers). In this article, we aim to contribute to a clearer conceptualization of Digital Resilience (DR). First, we distinguish different focus on DR in the literature. Second, using the identified levels of analysis, we focus on the theoretical perspectives used in the literature and discuss them.

The COVID-19 pandemic has had a tremendous impact on societies worldwide. As epidemics are only partially observed processes characterized by non-linear dynamics, their study requires the development of appropriate statistical and mathematical models to capture their complexity. The aim of this thesis is to develop modelling analyses to characterize the spread of SARS-CoV-2 in France as well as the impact of different interventions.In a first part, we estimated the burden of SARS-CoV-2 in France at the end of the first lockdown in spring 2020. This study enabled us to produce the first estimates of the fraction of the population infected by SARS-CoV-2. In a second part, we present a modelling study that enabled us to characterize the patterns of SARS-CoV-2 transmission between age groups in a pre-vaccination era. From this, we derived the impact of control measures targeting specific age groups, including strategies shielding the elderly population. In a third part, we report a series of modelling analyses that helped quantifying the impact of different control measures on the dynamics of the COVID-19 epidemic. These included the comparison of different vaccine prioritization strategies, the evaluation of risks and benefits associated with different vaccine distribution strategies or the use of lockdown as a last resort option in case of a COVID-19 epidemic rebound.The analyses reported in this thesis illustrate how modelling may be used to study the spread of pathogens in populations and eventually inform control strategies. The results detailed in this manuscript were shared along the course of the pandemic with French governmental and public health agencies. La pandémie de COVID-19 a eu un impact majeur sur l’organisation des sociétés. Comme les épidémies ne sont généralement que partiellement observées et caractérisées par des dynamiques non linéaires, leur étude nécessite le développement de modèles mathématique et statistiques permettent de prendre en compte cette complexité. L’objectif de cette thèse est de développer des modèles pour caractériser la propagation du SARS-CoV-2 en France ainsi que l’impact de différentes interventions. Dans une première partie, nous avons estimé le fardeau du SARS-CoV-2 en France à la fin du premier confinement en mai 2020. Dans une deuxième partie, nous avons étudié la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 entre les groupes d’âge. Nous en avons déduit l’impact de mesures de contrôle ciblant différents groupes d’âge, notamment des stratégies fondées sur l’isolement des personnes âgées. La troisième partie est constituée de plusieurs analyses ayant permis d’évaluer l’impact de mesures de contrôle sur la dynamique de l’épidémie, notamment la comparaison de stratégies de priorisation des vaccins, l’utilisation du confinement comme solution de dernier recours en cas de reprise épidémique et l’évaluation des risques et bénéfices associés à différentes stratégies de distribution des vaccins. Les analyses rapportées dans cette thèse illustrent comment la modélisation peut permettre d’étudier la propagation de pathogènes dans des populations et potentiellement éclairer les mesures de contrôle pouvant être mises en place. Les résultats détaillés dans ce manuscrit ont été partagés au cours de la pandémie avec les décideurs et les agences de santé publique en France.

Dans le cadre du premier appel à projet « Flash-COVID-19 » de l’Agence nationale de la recherche, nous avons mobilisé des méthodes récentes de l’économie comportementale afin de mieux comprendre les décisions des individus face à la crise sanitaire due à la pandémie de COVID-19 (coronavirus disease 2019) et d’identifier les paramètres pouvant influencer le respect des mesures sanitaires. Cet article introduit brièvement l’économie comportementale, présente un compte rendu des attendus du projet CONFINOBS (Observance et observation des mesures barrières et du confinement : une approche d’économie comportementale) et de ses méthodes, puis il propose une synthèse des résultats obtenus.

International audience

International audience; Dans cet article, nous rappelons la façon dont les données sur la mortalité et sur les causes de décès sont rassemblées et analysées en temps normal en France. Nous détaillons ensuite comment les organismes compétents (Insee, Inserm) ont mis en place des mesures exceptionnelles pour produire plus rapidement des statistiques sur la mortalité et les contaminations pendant l’épidémie de la COVID-19. Ces statistiques sont reprises par les médias et utilisées par les pouvoirs publics et le monde politique. Nous appelons à beaucoup de prudence quant à l’interprétation et l’utilisation de ces données dont le traitement est encore en cours.

National audience; Élaboré en urgence pour répondre de façon équitable et multilatérale à la pandémie du SARS-Cov-2, le Mécanisme COVAX est l’une des branches de l’initiative internationale lancée par l’Organisation mondiale de la Santé (l’« Accélérateur ACT »), dédiée à la recherche, l’achat et la répartition mondiale des vaccins. Ce mécanisme est désormais opérationnel. L’objectif de couvrir les besoins en vaccination de 20 % de la population fragile des pays les plus vulnérables face à la COVID-19 (soit 1,3 milliard de personnes) est certes ambitieux ; trente-huit millions de vaccins ont été à ce jour distribués dans cent pays grâce à lui. Il est donc proposé d’en faire une analyse juridique, car le Mécanisme COVAX exprime en effet nombre de problèmes de la solidarité contemporaine (fondés sur l’éthique et les partenariats volontaires) tout en faisant progresser une conception transversale et unifiée de la vulnérabilité au niveau mondial.