Anticiper et réduire les vulnérabilités sociales et sanitaires grâce à la modélisation et le plongement géométrique, topologique et de réseau

Titre : Anticiper et réduire les vulnérabilités sociales et sanitaires grâce à la modélisation et le plongement géométrique, topologique et de réseau / Anticipating and Reducing Social and Healthcare Vulnerabilities Through Modeling and Geometric, Topological, and Network embeddings

Résumé : Le contexte du changement climatique, les tensions géopolitiques importantes et l’émergence de nouveaux virus déstabilisent les organisations gouvernementales, sanitaires, ou sociales en mettant à mal leur robustesse tout en pointant leur incapacité à être résilient. Anticiper ou lutter contre les vulnérabilités des populations concernées reste un défi que nous traitons sous déférents angles. Tout d’abords, et au travers de la gestion de crise du tremblement de terre d’Haïti en 2010, nous montrons comment la modélisation sous forme de réseaux et l’étude de ses centralitéstées puis de ses fragilités permet de répondre à ces défis. Ensuite, nous traiterons plus largement la prise en charge des populations lors d’épidémies virales importantes par plongement du flux de patients des urgences dans diverses variétés différentielles. En particulier, nous proposons de nouvelles représentations de ces processus temporels sur des groupes de Lie au travers de la théorie de la dilatation d’opérateurs permettant la définition d’indicateur précoces de venues anormales, mais permettant aussi d’extraire des caractéristiques topologiques intrinsèques des mesures spectrales de ces flux, utiles à des fins de classification et de suivi de pathologies des populations. Les perspectives de cette présentation nous mènerons enfin vers la possibilité de décrire les processus images des organisations populationnelles par des approches de mécanique statistique, géométrique et dynamique.

Summary : The context of climate change, significant geopolitical stresses and the emergence of new viruses are destabilizing government, health, and social organizations by undermining their robustness while highlighting their failure to be resilient. Anticipating or addressing the vulnerabilities of affected related populations remains a challenge that we approach from different angles. First, drawing on the crisis management following the 2010 Haiti earthquake, we demonstrate how network modeling—and the analysis of network centralities and next their vulnerabilities—can help address these challenges. Then, we will address more broadly the care of populations during major viral epidemics by embedding the flow of emergency room patients into various differential manifolds. In particular, we propose new representations of these temporal processes on Lie groups using operator dilation theory, which allows for the definition of early indicators of abnormal arrivals and also enables the extraction of intrinsic topological characteristics from the spectral measures of these flows—characteristics useful for classifying and monitoring population-level pathologies. The perspectives of this presentation will ultimately lead us to the possibility of describing the processes underlying population-level organizations using approaches from Statistical Mechanics, Geometry, and Dynamical Systems.

Lieu : Salle M7 101