Skip to Main content Skip to Navigation
Preprints, Working Papers, ...

PROPOSITION DE STRATEGIE DE DECONFINEMENT BASEE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PREDICTION: ANALYTIQUES ET PREDICTION EN TEMPS REEL DE LA PANDEMIE COVID-19

Résumé : Maintenant que plusieurs pays se trouvent dans le plateau pandémique, certains commencent à réfléchir sur la stratégie à suivre pour le déconfinement. Nous prenons dans cette étude l'exemple de la France, qui , selon nos études analytiques précédentes en pre-print est rentrée dans le plateau épidémique dès le 11/04/2020. A l'aide de notre algorithme présenté dans nos pre-prints précédents, nous proposons une stratégie de déconfinement qui se base sur une gestion décentralisée, progressive, adaptative de l’épidémie. La stratégie repose un déconfinement progressif et décentralisé par paliers dans les localités selon le facteur de contagion démographique relatif (RDCF), extrait par l'algorithme de semaine en semaine. La stratégie est guidé par les capacités hospitalières et la prédiction de l'aide de l'aglorithme.
Complete list of metadata

Cited literature [15 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02552082
Contributor : Samia Chehbi Gamoura <>
Submitted on : Thursday, April 23, 2020 - 12:03:07 PM
Last modification on : Saturday, April 25, 2020 - 1:03:28 AM

File

Paper_Samia_COVID-19_April-23_...
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02552082, version 1

Collections

Citation

Chehbi Gamoura Chehbi. PROPOSITION DE STRATEGIE DE DECONFINEMENT BASEE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PREDICTION: ANALYTIQUES ET PREDICTION EN TEMPS REEL DE LA PANDEMIE COVID-19. 2020. ⟨hal-02552082⟩

Share

Metrics

Record views

267

Files downloads

179