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Nicolas Reversat
LRGP – UMR7274 CNRS-UL

Jean Claude André
LRGP – UMR7274 CNRS-UL



Published on 29 April 2022   DOI : 10.21494/ISTE.OP.2022.0835

Abstract

Résumé

Keywords

Mots-clés

For about two years, we have been suffering from the effect of the SARS-COV-2 pandemic [Covid-19]. Distraught, politicians in their speeches have gone from the theme of an ordinary flu, without major effects, to more credible prevention obligations, sometimes with delay. France counts today more than 130,000 deaths! All the society (including scientists), in the ambient vagueness, added its vision and its own proposals, which did not arrange anything. By using (for the most part) methods of solving classical differential equations, we find most of the couplings between viruses (growth, exposure, disappearance) and individuals (sick, immunized, etc.), already scientifically validated. Trends resulting from this semi-quantitative modeling validate a number of effects: social distancing, barrier gestures, mask efficiency, interest in teleworking, etc. On the other hand, in spite of the political rhetoric, validated by its scientific council, it is possible that vaccination will not serve to reduce the pandemic if the vaccinated (protected from the most serious effects) re-emit the virus, even in small quantities. Similarly, the existence of a collective immunity is not proven...

Depuis deux ans environ, nous subissons l’effet de la pandémie liée au SARS-COV-2 [Covid-19]. Désemparés, les politiques dans leurs discours sont passés du thème d’une grippe ordinaire, sans effets majeurs, à des obligations de prévention plus crédibles, parfois avec du retard. La France comptabilise aujourd’hui plus de 130000 morts ! Toute la société (dont des scientifiques), dans le flou ambiant, a ajouté sa vision et ses propres propositions, ce qui n’a rien arrangé. En utilisant (pour l’essentiel) des méthodes de résolution d’équations différentielles classiques, on retrouve la plupart des couplages entre virus (croissance, exposition, disparition) et individus (malades, immunisés, etc.), déjà validés scientifiquement. Des tendances issues de cette modélisation semi-quantitative valident nombre d’effets : distanciation sociale, gestes barrières, qualité du masque, intérêt du télétravail, etc. En revanche, malgré le discours du politique, validé par son conseil scientifique, il est possible que la vaccination ne serve pas à réduire la pandémie si les vaccinés (protégés des effets les plus graves) réémettent du virus, même en petites quantités. De même, l’existence d’une immunité collective n’est pas prouvée...

Propagation dynamics pandemic prevention modeling differential method stochastic method

Dynamique de propagation pandémie prévention modélisation méthode différentielle méthode stochastique