Vers la construction d’une ontologie pour la modélisation et la simulation de modèles de maladies infectieuses

Abstract

La modélisation et la simulation des maladies infectieuses sont essentielles pour comprendre la propagation des épidémies et évaluer les stratégies d’atténuation. Ce travail propose une approche ontologique visant à structurer les connaissances afin d’améliorer l’interopérabilité entre différents modèles épidémiologiques. L’étude explore les limites des approches classiques, notamment les modèles compartimentaux et multi-agents et met en évidence l’apport des ontologies pour standardiser la représentation des concepts et faciliter l’intégration des données hétérogènes. Nous visons à surmonter les difficultés inhérentes à la modélisation épidémiologique, notamment en facilitant l'intégration de modèles hétérogènes, en automatisant les simulations et en rendant les connaissances plus accessibles aux chercheurs. En s’appuyant sur une architecture basée sur les microservices et une ontologie, la plateforme, en cours de développement, vise à favoriser la réutilisabilité de modèles et l’automatisation des simulations. Les résultats obtenus soulignent l’intérêt d’une approche ontologique pour renforcer la précision et la reproductibilité des simulations, tout en offrant un cadre flexible pour la collaboration interdisciplinaire.