Francuski
Face à l’irruption de la Covid-19, ont surgi des demandes urgentes de prédire, d’expliquer et de faire comprendre sa diffusion aussi bien géographique que sociale, notamment lorsqu’il s’agissait de soutenir telle ou telle décision politique ou de santé publique (distanciations, confinement, etc.). Plusieurs modèles computationnels – en particulier à agents – ont été bien vite mis en avant. Mais dans quelle mesure sont-ils réellement à même de remplir de telles fonctions, en particulier dans un contexte aussi contraint et variable ? Ce livre propose un ensemble d’analyses précieuses et salutaires pour qui voudra former son jugement à ce sujet. Il s’appuie sur des exemples et des analyses de plusieurs modèles de diffusion de la Covid-19, dont certains ont été utilisés par les pouvoirs publics. Il propose aussi des modèles alternatifs, dont certains inédits. Il s’adresse à un large lectorat. Les analyses techniques y sont effectuées avec beaucoup de pédagogie, sans sacrifier à la précision. Elles peuvent donc intéresser les concepteurs et utilisateurs de modèles, les étudiants, les élus, les associations concernées et tout citoyen soucieux de comprendre ces outils omniprésents. Au-delà du cas de la Covid-19, on y trouve une mise en perspective et une discussion plus générale concernant l’usage des modèles formels en sciences sociales, en particulier dans le cadre de l’aide à la décision publique. Analysant le contexte de la crise que l’on traverse, les auteurs évitent de donner un point de vue personnel, mais au contraire tentent d’aider chacun à avancer dans sa propre réflexion, en mettant en avant les questionnements qui peuvent s’adosser aux modèles présentés.L’ouvrage comprend deux parties : l’une qui propose une analyse critique de modèles existants, l’autre prenant la forme de trois propositions de modèles qui permettent de percevoir la richesse et la multiplicité des modèles agents de diffusion de maladie – à la fois dans leur conception et leur manipulation. Un glossaire et un intermède sur les « apports des modèles agents en général et pour la Covid-19 en particulier » replacent ces réflexions dans le cadre plus large de la simulation agents appliquée aux sciences sociales.
