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H/F - Offre de thèse : Une contribution interdisciplinaire pour la surveillance de l'évolution temporelle et spatiale de l'épidémie du Covid-19

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 30 mai 2022

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Informations générales

Référence : UMR5672-PATABR-003
Lieu de travail : LYON 07
Date de publication : lundi 9 mai 2022
Nom du responsable scientifique : Patrice Abry
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Mots clés: Covid-19, interdisciplinarité, optimisation, estimation, échantillonnage stochastique
Unité de recherche : CNRS, ENS Lyon - Département de physique & Institut Rhônalpin des Systèmes Complexes (ixxi.fr) - Lyon, France
Responsables : Patrice Abry, patrice.abry@ens-lyon.fr,
web : http://perso.ens-lyon.fr/patrice.abry/
Contexte : La pandémie du Covid-19 a constitué un test de résilience sans précédent pour nos sociétés, révélant à la fois nos faiblesses et présentant de nombreux défis tous très différents les uns des autres. Le monde de la recherche académique a aussi été touché par deux aspects fondamentaux : i) la pratique de la recherche interdisciplinaire et ii) le rapport de notre société à la science.
En effet, la crise sanitaire a engendré de nombreuses questions scientifiques concernant également de nombreuses disciplines : la biologie, l'épidémiologie, mais aussi le traitement statistique des données, les sciences politiques, l'anthropologie, la philosophie,... Son analyse requiert donc une approche fondamentalement multidisciplinaire. Cependant, dans l'espace universitaire, deux logiques rigoureuses, étayées, rationnelles et de grande qualité se déploient, mais peinent à se fertiliser mutuellement : celle des spécialistes du nombre et de la modélisation, celle des spé- cialistes des sciences sociales et de la pensée critique . Ce constat appelle à un retournement de paradigme : plutôt que de faire converger les disciplines vers un même objet à partir de leurs avancées spécifiques, il s'agit de mettre l'objet (la crise sanitaire) au centre et de stimuler les échanges interdisciplinaires à partir des travaux qu'il appelle et des questions qu'il suscite.
De plus, l'urgence sanitaire, tout comme d'autres urgences (climatique par exemple) expose directement les avancées scientifiques sur le sujet au grand public ainsi qu'aux politiciens. Cela résulte en un mouvement de balancier (pendulaire) entre une demande importante de justification scientifique pour mener des stratégies de contrôle de la pandémie, et une méfiance grandissante envers les discours et analyses scientifiques. Dans ces conditions, notre hypothèse est que la science doit améliorer sa fonction d'informer les citoyens et les décideurs politiques. Ce programme, partagé entre les besoins antagonistes de produire rapidement des connaissances dans un domaine inconnu et à la fois de le partager lors de débats dépassant les limites des savoirs humains, appelle à la poursuite, le renouvellement et la réinvention des moyens d'interaction entre la science et la société.
Par ailleurs, l'urgence sanitaire, comme d'autres crises (l'urgence climatique par exemple), expose de manière directe les propos scientifiques aux citoyens (le grand public) et aux décideurs (les politiques). Ce qui s'est traduit par un mouvement de balancier entre une forte demande initiale d'épaulement par la science des stratégies de lutte de la pandémie et une défiance vis- à-vis des discours et analyses scientifiques. En ce domaine, notre hypothèse est que la science doit améliorer sa fonction informationnelle auprès des citoyens et des décideurs. Ce programme, tiraillé entre les nécessités antagonistes de produire vite de la connaissance sur un domaine méconnu et de la partager dans un débat hors du périmètre des lieux de savoir, appelle à poursuivre, à renouveler et à réinventer les modes d'interaction entre science et société.
Dans ce contexte, une équipe de chercheurs de l'Ens de Lyon, organisée autour de l'Institut des Systèmes Complexes (IXXI), rassemblant des chercheurs du Laboratoire de Physique (SEE) et du laboratoire Triangle (SHS), s'est spontanément constituée pour travailler sur cet enjeu majeur en mesurant, cartographiant et modélisant l'évolution spatio-temporelle du taux de reproduction de la pandémie. Un premier outil d'estimation du taux de reproduction, mis en place dès avril, a été décrit et publié fin juillet 2020 [1]. Nous avons aussi ensuite automatisé et rendu accessibles les mises à jour quotidiennes de ces évolutions spatio-temporelles, pour plus de deux cents pays et pour les départements de la France métropolitaine, via des cartes interactives et animées, pour des publics à la fois averti et large, désireux d'accéder à une information scientifique robuste et documentée : http://perso.ens-lyon.fr/patrice.abry et http://barthes.enssib.fr/coronavirus.
Ces travaux ont suscité un vif intérêt dans la communauté. Ils souffrent néanmoins de limitations méthodologiques importantes (sensibilité à la faible qualité des données, valeurs aberrantes, non-stationarité de la pandémie, adaptation à un territoire donné); ils bénéficie- raient d'intégrer des jeux de données plus riches et d'autres paramètres, notamment sociaux ; et d'être enrichis d'outils de communication afin de faciliter le débat. Ils ouvrent aussi sur des questions épistémologiques (apports de la preuve graphique) qui méritent elles-aussi d'être approfondies. Ce sont ces limites que le présent projet compte dépasser.
Objectifs et programme de recherche : Les pistes de recherches sont organisées selon deux directions principales, combinées et rassemblées dans un cadre interdisciplinaire autour du traitement du signal statistique, des mathématiques appliquées , des sciences humaines et sociales et de la cartographie.
D'une part, nous développerons un ensemble d'outils de traitement de l'information statistique afin de mesurer, prédire, visualiser, comprendre et interpréter l'évolution spatio-temporelle de la pandémie de Covid-19. Cela implique de régler un certain nombre de problèmes liés au traitement du signal et aux statistiques :
• Au lieu d'une procédure en trois étapes (pré-traitement des outliers, estimation, régularisation), nous chercherons à effectuer ces trois étapes conjointement et de manière optimale. Cela implique de savoir construire plusieurs propositions de fonctionnelles qui prennent en compte la présence d'outliers, qui soient conceptuellemment pertinentes et concrètement minimisables. Et donc de rendre ces fonctionnelles robustes à la non- stationarité de la pandémie, par exemple en explorant une mise à jour adaptative, pilotée par les données plutôt que supervisée par un expert : des «hyperparamètres» qui règlent a) l'importance donnée aux outliers, b) le degré de régularisation (la bande passante équivalente du filtre).
• Les estimations bénéficieraient d'être accompagnées par des intervalles de confiance. Pour cela, une enquête théorique sur l'utilisation potentielle d'échantillonnage stochastique dans une procédure intrinsèquement déterministe est nécessaire. Elle reposera sur la maîtrise des techniques d'échantillonnages de trajectoires (boostrap, MCMC. . .).
• Les estimées actuelles reposent sur le nombre de nouvelles infections quotidiennes quand des informations plus riches sont disponibles (hospitalisations, décès, réanimations). De ce fait, nous construirons, à partir de la littérature épidémiologique, un modèle multivarié conservant les qualités de l'univarié actuel, suffisamment riche pour préserver la phénoménologie d"une pandémie et suffisamment simple pour être utilisable.
• La proximité entre territoires (départements), construite sur la notion naïve de frontières partagées, sera repensée pour prendre en compte la complexité des interactions sociales (distances en train, hôpitaux régionaux, villégiatures, disparités démographiques, etc.).
D'autre part, les résultats de ces outils seront utilisés pour traiter les enjeux sociétaux soulevés par la pandémie. Notamment, le travail de recherche contribuera à la production de cartes interactives et configurables permettant de visualiser conjointement l'évolution spatio-temporelle de l'intensité des pandémies et de les comparer pour différents pays. Ce type de carte sera alors utilisé pour effectuer des évaluations comparatives et quantitatives des impacts que peuvent avoir les différentes politiques sanitaires définies par les autorités de santé publique (confinement, couvre-feu, vaccinations,...) et favoriser un transfert direct des informations des scientifiques aux citoyens. Cela peut être fait via la quantification de l'exploitabilité des cartes développées destinées à une audience non nécessairement scientifique. Cela impliquerait alors de concevoir des éléments clés pour enrichir les cartes avec de l'information hypertextuelle : tracé de l'évolution de R en fonction du temps, affichage d'un panneau de métadonnées pertinentes, elles-mêmes configurables pour comprendre et analyser cette évolution (selon des attentes socio-démographiques, de modélisation etc.) et bien sûr adaptée aux territoires considérés.

Fig.1: Evolution spatio-temporelle du nombre de reproduction de base R(t). Cartes animées et interactives disponibles aux adresses web : http://barthes.enssib.fr/coronavirus/cartes/Rmonde/
et http://barthes.enssib.fr/coronavirus/cartes/RFrance/.
Prérequis : Le/La candidat(e) devra présenter un fort intérêt pour le travail interdisciplinaire, et de la motivation à la fois pour des développements théoriques en statistique et en analyse de données réelles, mais aussi pour l'interaction avec les domaines de la cartographie et des sciences humaines. Des connaissances en Python, MATLAB, SVG seraient un plus.
Candidature : Envoyez un CV et une lettre de motivation à patrice.abry@ens-lyon.fr
Références
[1] Guichard E. et al. Abry P. Spatial and temporal regularization to estimate covid-19 reproduction number R (t): Promoting piecewise smoothness via convex optimization. PlosOne, Aug. 2020. URL: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0237901
[2] Heinz H Bauschke, Regina S Burachik, Patrick L Combettes, Veit Elser, D Russell Luke, and Henry Wolkowicz. Fixed-point algorithms for inverse problems in science and engineering, volume 49. Springer Science & Business Media, 2011.

Contexte de travail

Ecole Normale Supérieure de Lyon,
Laboratoire de Physique et Institut rhône-alpin des systèmes complexes
Equipe Signaux, Systèmes et Physique (SiSyPhe)

Contraintes et risques

N/A

Informations complémentaires

Prérequis : Le/La candidat(e) devra présenter un fort intérêt pour le travail interdisciplinaire, et de la motivation à la fois pour des développements théoriques en statistique et en analyse de données réelles, mais aussi pour l'interaction avec les domaines de la cartographie et des sciences humaines. Des connaissances en Python, MATLAB, SVG seraient un plus.
Candidature : Fournir un CV et une lettre de motivation et une (des) lettre(s) de recommendation

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