Ecole d’hiver : Modélisation dynamique appliquée à l’épidémiologie Présentiel

La modélisation, au sens large, est un outil transversal pouvant servir de nombreuses disciplines.

Il s'agit d'une démarche fondamentale dans les activités de recherche qui permet de synthétiser et simplifier des phénomènes naturels complexes afin de mieux comprendre les mécanismes en jeu. Comme cela fut le cas lors de la récente pandémie de Covid-19, la modélisation permet de fournir des éléments de support pour la prise de décision dans la gestion de problématiques sanitaires. La qualité et la pertinence des résultats dépendent de l'adéquation du modèle aux questions posées ainsi que de la qualité et de la quantité de données collectées pour sa calibration.

Le développement d'un modèle inclut un certain nombre d'étapes fondamentales dont la conceptualisation, le développement, l'implémentation sous forme de code informatique et la recherche des données nécessaires à la calibration. Même si la formation se focalisera sur la modélisation de la transmission et diffusion des maladies, cette approche et les étapes de développement peuvent être appliquées dans de nombreux domaines de recherche.

L'objectif de cette formation, qui s'adresse à de jeunes chercheurs, est de leur donner les outils et connaissances nécessaires à la bonne mise en œuvre d'une approche de modélisation pour répondre à une question de recherche. Par l'utilisation de différents supports pédagogiques, les participants seront amenés à :

• Se familiariser avec le chemin de conception et de construction d'un modèle
• Apprendre les fondamentaux théoriques de la modélisation
• Développer des modèles numériques pour des cas d'études en utilisant R
• Analyser, étayer, interpréter et présenter les résultats
• Apprendre comment développer et partager les codes et les données en utilisant des outils collaboratifs dans un contexte de science FAIR (Findable Accessible, Interoperable Reusable)

Doctorants et post doctorants. 20 places ouvertes selon la répartition :

• 15 doctorants et post doctorants des instituts membres de l'Alliance Agreenium
• 5 doctorants et post doctorants externes à Agreenium

Etre doctorant ou post doctorant.

Des connaissances basiques en mathématiques au niveau d'études universitaires scientifiques. Une connaissance des bases du langage informatique « R » sera demandée. Des supports et tutoriels sur le langage R seront mis à disposition des apprenants avant le début de la formation, comme par exemple le cours d'initiation au langage R d'openclassroom (gratuit) disponible ici : lien. Chaque participant devra venir avec son ordinateur sur lequel les logiciels R et Rstudio devront être installés et à jour.

Pré-inscriptions ouvertes jusqu'au 9 février 2026.

A l'issue des inscriptions : 15 participants de l'Alliance Agreenium et 5 participants extérieurs seront sélectionnés. La sélection aura lieu la deuxième semaine de février.
La formation est gratuite pour les participants des instituts membres de l'Alliance Agreenium.

La formation prévoit une partie théorique avec des exercices guidés pour apprendre les concepts de la modélisation et des travaux de mise en pratique en groupe.

Nous proposons une séance de coaching chaque jour pour travailler avec les participants sur leur projet de recherche.
La formation sera ponctuée d' activités sociales afin de développer une dynamique de groupe plus efficace et pérenne.

Pachka Hammami (Cirad)

Facundo Muñoz (Cirad)

Andrea Apollini (Anses)

Andrea Radici (Université de Montpellier / IRD) 

Pour nous contacter : moddyneco@cirad.fr