Action coordonnée Modélisation des maladies infectieuses (FRAME)

Activités de l’action coordonnée

L’action coordonnée Modélisation des maladies infectieuses (FRAME) a été mise en place dès le lancement de l’ANRS Maladies infectieuses émergentes (ANRS MIE) en 2021, en s’appuyant sur un groupe de travail pré-existant sur la modélisation de la pandémie de SARS-CoV-2. Elle s’inscrit ainsi dans la continuité des interactions régulières entre les différentes équipes de recherche en France impliquées dans la modélisation des maladies infectieuses.

FRAME regroupe la majorité des équipes françaises travaillant sur le sujet et est constituée d’environ 170 membres, incluant un grand nombre de jeunes chercheuses et chercheurs. Son spectre thématique est large, centré sur la modélisation des maladies infectieuses humaines mais explorant les connexions possibles avec des domaines proches tels que l’épidémiologie animale et végétale et sa modélisation, le développement de nouveaux outils de mathématiques appliquées, ou encore la biologie de l’évolution.

Ses activités visent principalement à trois objectifs :

Structurer et renforcer la communauté française de la modélisation des maladies infectieuses

Favoriser la coordination et la collaboration entre chercheurs de différentes disciplines (épidémiologie, mathématiques, science des données, sciences sociales), institutions et niveaux de carrière, afin de construire une communauté nationale cohérente et visible.

Faire progresser les approches de modélisation au service de la préparation et de la décision en santé publique

Encourager le développement, la comparaison et l’application de cadres de modélisation innovants pour mieux comprendre les dynamiques des maladies infectieuses, anticiper les risques épidémiques et éclairer les décisions de santé publique fondées sur les données.

Favoriser le partage des connaissances, renforcer la visibilité internationale, et soutenir les jeunes chercheurs

Encourager les échanges et collaborations avec les réseaux internationaux afin de positionner la France comme un acteur majeur de la modélisation des épidémies à l’échelle mondiale, tout en favorisant l’intégration et le développement scientifique des jeunes chercheurs.

Présidence

Bureau

Groupes de travail organisés

8 groupes de travail (GT) sont actuellement actifs au sein de l’AC.

Modélisation des dynamiques intra-hôtes

Responsables : Jérémie Guedj et Mélanie Prague

Ouvert en 2021, ce GT recoupe les thématiques suivantes :

• Modélisation des réponses virologiques et immunitaires,
• Modélisation intégrée de biomarqueurs multisources, incluant les données omics,
• Modélisation multi-échelle pour la transmission virale,
• Analyse quantitative de la réponse vaccinale,
• Modélisation du microbiote et impact des antibiotiques sur l’intestin,
• Biostatistiques et méthodes pour l’inférence.

En 2025, le GT a été moteur dans l’organisation de la conférence internationale 7th Workshop on Virus Dynamics, qui s’est tenue à Bordeaux du 14 au 16 octobre 2025, et a contribué à l’organisation de la journée d’ouverture sur le thème Modélisation et Vaccination organisée par l’AC en mars 2025.

Prise en compte des comportements dans les modèles de dynamique épidémique

Responsables : Paolo Bosetti, Vittoria Colizza et Jocelyn Raude

En 2025, ce GT créé en 2021 a organisé plusieurs séminaires et ateliers :

• « Using AI to quantify behavior and health risks associated with infectious diseases », Caroline Van Cauwelaert (EPCON AI) (19/02/2025, webinaire)
• « Facteurs comportementaux associés à l’exposition des moustiques », avec Panpim Thongsripong (University of Florida), Lina Cristancho-Fajardo (Institut Pasteur), Isaac Polanco Almonte & Faith Zaphaniah (EHESP School of Public Health) (04/06/2025, réunion en ligne)
• EPICONTACTS2025 : workshop et cours sur l’utilisation des données de contact pour modéliser les épidémies (08-09/12/2025)

Modélisation de l’épidémiologie des infections sexuellement transmissibles (IST)

Responsable : Samuel Alizon

Lancé en 2023, après l’identification lors de la réunion du Comité Scientifique de l’AC fin 2022 d’un manque manifeste de modélisateurs en France travaillant sur cette thématique, ce groupe est constitué aujourd’hui de 33 participants, avec une forte représentation de Santé publique France et des représentants associatifs (TRT-5, Act’Up). Il se consacre à l’étude des IST telles que le VIH, les hépatites et le papillomavirus.

Il a pour objectif de développer différentes techniques de modélisation, notamment des méthodes d’estimation de l’incidence pour des dynamiques épidémiques partiellement cachées et des méthodes et modèles permettant l’exploitation de données génomiques virales, combinant l’épidémiologie, les dynamiques intra-hôtes, les mathématiques et statistiques. Il couvre plusieurs affiliations (CNRS, INSERM, INRAE, SpF, TRT-05) et régions (Paris, Bordeaux, Avignon, Montpellier, Toulouse, Lausanne, Londres). Le groupe interagit avec l’ANRS (AC IST, PEPFAR et les agences de Santé Publique (ARS IDF).

Modélisation des maladies vectorielles et zoonotiques

Responsables : Raphaëlle Métras et Simon Cauchemez

Lancé courant 2023 après l’identification du besoin de renforcer la communauté et les interactions entre ses membres sur ces thématiques lors de la réunion du comité scientifique de l’AC de novembre 2022. Le nombre de participants est passé de 6 en 2023 à 44 en 2025.

En 2025, le GT a contribué à la mise en place d’un consortium qui a remporté un financement du projet PEPR Maths-Vives portant sur la compréhension et l’anticipation de la dynamique des arboviroses (principalement la dengue) en France métropolitaine. Le GT a également organisé une réunion en présentiel à Jussieu en mars 2025 impliquant des modélisateurs et personnels de Santé Publique France.

Application des approches Deep Learning à l’épidémiologie

Responsable : Eugenio Valdano

Ce GT est constitué de 19 membres. Il a organisé 4 séminaires en 2025 :

• « Reinforcement learning », Pieter Libin (Vrije Universiteit Brussel, Belgium) (31/01/2025)
• « Foundational time series models », Suprabhath Kalahasti (Sorbonne U, Inserm, Paris, France) (26/02/2025)
• « Graph neural networks », Wei Jin (Emory U, Atlanta, GA, USA) (14/05/2025)
• « DL-based phylodynamics », Anna Zhukova (Pasteur Institute, Paris, France) (17/11/2025)

Préparation à une éventuelle pandémie de grippe H5N1

Responsable : Vittoria Colizza

Ce GT se concentre sur la préparation de la communauté des modélisateurs au cas où le H5N1 parviendrait à une transmission interhumaine durable et efficace. Il vise à mieux préparer les activités de modélisation face à une nouvelle pandémie de grippe.

Enseignement avancé des méthodes de modélisation des maladies infectieuses

Responsable : Lulla Opatowski

Plusieurs cours d’initiation à la modélisation existent en France, mais un cours de modélisation avancée manque. Ce GT mène une réflexion sur la création d’un tel cours.

Méthodologie d’utilisation concrète des données PMSI et SNDS

Responsable : Pascal Crépey

Ce GT anime une liste de diffusion permettant d’échanger sur les bonnes pratiques pour l’utilisation des données.

Précédents groupes de travail

• Modèles mésoscopiques de dynamiques épidémiques (2021 – 2024) – Initiatrice : Elisabeta Vergu – Responsable : Eugenio Valdano
• Covid-19 et maladies respiratoires (2020 – 2022) – Responsable : Simon Cauchemez

Par ailleurs, depuis 2021 une réflexion est menée sur le retour d’expérience Covid-19, et en particulier sur l’identification des changements d’organisation et d’articulation entre les acteurs de la gestion de crise qui seraient nécessaires pour améliorer la réponse aux maladies émergentes. Ces réflexions sont coordonnées par Pascal Crépey et Harold Noël.

Modélisation et Covid-19

Pour illustrer le spectre de questions au cœur des activités de l’action coordonnée Modélisation des maladies infectieuses, voici ci-dessous une série d’éditoriaux coordonnée par Mircea Sofonea et publiée dans Anaesthesia Critical Care & Pain Medicine en avril 2022.