Bienvenue dans Covid Simulator !
Un projet réalisé par Joan Teriihoania et Erwan Le Goff
Les phénomènes exponentiels sont partout autour de nous : la propagation des virus, des fake news, les rejets de CO2 dans l'atmosphère ou l'adoption de nouvelles technologies comme les smartphones. Bien souvent notre esprit a du mal à prédire ce genre de phénomènes : leur évolution parait lente au début, puis soudainement le phénomène explose. Ce projet a donc pour but d'illustrer ce que représente une croissance exponentielle, pour cela quoi de mieux que la propagation d'une épidémie !
/!\ Attention /!\ : Plantage de l'ordinateur possible ! l'exponentielle est coûteuse en terme de calculs, une population totale trop élevée (>25 000) peut et va bloquer votre navigateur, en cas de problème, veuillez recharger la page et réduire la taille de la population ou le R.
Un modèle jouet
Comme toute simulation, Covid Simulator contient des limites. Covid Simulator n'a pas pour but d'effectuer de vraies prédictions, c'est avant tout un outil qui permet de se familiariser avec les notions comme celles du Taux de Contamination et ses effets exponentiels. Les semaines sont des périodes du même ordre de grandeur que des vraies semaines, mais les différentes statistiques (taux de mortalité, durée de la maladie...) ne sont que des valeurs approchées qui peuvent significativement s'éloigner de la réalité, ce n'est qu'un modèle pour jouer avec une contamination.
Principe de fonctionnement de Covid Simulator
Vous choisissez la taille de la population malade initiale, qui va être le premier groupe contaminant. Les personnes qui n'ont pas été encore contaminées ne sont pas représentées, vous ne voyez que les personnes qui ont déjà contracté le virus. Une personne malade va chaque semaine contaminer un nombre de malade déterminé par R, le taux de contamination.
Un R > 1 a pour effet une augmentation exponentielle du nombre de nouveaux cas
(R vaut entre 2 et 4 pour le COVID-19 sans mesure de distanciation)
Un R = 1 a pour effet la stabilisation du nombre de nouveaux cas (difficilement atteignable en pratique)
Un R < 1 a pour effet une diminution du nombre de nouveaux cas (R vaut environ 0,5 lors d'un confinement pour le COVID-19)
Pour cette exemple nous prendrons R = 2.
Chaque nouveau malade est représenté par un bonhomme aux couleurs aléatoires. Tant qu'une personne n'est pas guérie ou décédée, elle contaminera 2 personnes par semaine.
La personne a chaque semaine une probabilité de guérir ou mourir, au bout de 3 semaines elle doit forcément guérir ou mourir, avec une probabilité de 2% de mourir.
Lorsqu'une personne est guérie elle passe en vert, si elle est décédée elle passe en noir.
Le nombre total de la population est indicatif pour l'instant, il permet de controler grossièrement le nombre maximum de personnes contaminables et de simuler une immunité totale (l'immunité collective n'est pas encore simulée par notre modèle).
/!\ Attention /!\ : l'exponentielle est coûteuse en terme de calculs, une population totale trop élevée peut et va bloquer votre navigateur, en cas de problème, veuillez recharger la page et réduire la taille de la population ou le R.