Extension stochastique des modèles compartimentaux épidémiologiques

En analysant le contexte local du Covid19 à Madagascar, nous proposons une extension stochastique pour modéliser la propagation du Covid19 localement. Nous adaptons un modèle SEIR (Susceptible, Exposé, Infectieux, Remis) aux spécificités malgaches, introduit une extension stochastique pour tenir compte de l'incertitude due au manque de données. Nous proposons une approche créative de la modélisation épidémiologique pour mieux anticiper et gérer les crises sanitaires dans des environnements à ressources limitées. Pour conclure, cet ouvrage offre un regard novateur sur la modélisation épidémiologique en intégrant des éléments locaux et stochastiques. Il jette les bases d'une approche adaptative et résiliente pour comprendre et répondre aux défis complexes posés par les maladies infectieuses dans des contextes similaires à Madagascar.

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Stefana Tabera Tsilefa a eu son master en mathématiques à l'École Normale Supérieure de l'Université de Fianarantsoa. Actuellement, il poursuit un doctorat en mathématiques appliquées, avec une spécialisation en théories des probabilités et modélisation stochastique appliquée en environnement et épidémiologie.