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La modélisation épidémiologique et l'analyse du seuil épidémique dans les réseaux sont largement utilisées pour le contrôle et la prévision de la propagation des maladies infectieuses. Par conséquent, la prédiction du seuil épidémique dans les réseaux est un challenge en épidémiologie où la structure du réseau de contact influence fondamentalement la dynamique de la propagation. Dans cet article, nous concevons et expérimentons une nouvelle approche générale de prédiction structurelle et spectrale du seuil épidémique. Cette approche capture davantage la structure complète du réseau en utilisant le nombre de nœuds, le rayon spectral et l'énergie du graphe. Grâce à des techniques d'analyse et de visualisation des données, nous effectuons des simulations sur 31 types et topologies de réseaux différents. Les simulations montrent des résultats qualitatifs et quantitatifs similaires entre la nouvelle approche de prédiction structurelle des valeurs seuils épidémiques et les approches de référence MF, HMF et QMF largement utilisées précédemment. Les résultats montrent que la nouvelle approche est similaire à la précédente, qu'elle capture davantage la structure complète du réseau et qu'elle est également précise. La nouvelle approche offre un nouveau domaine structurel et spectral général pour analyser les processus de diffusion dans un réseau. Les résultats présentent un intérêt à la fois fondamental et pratique pour l'amélioration du contrôle et de la prévision des processus de propagation dans les réseaux. Ces résultats peuvent donc être particulièrement importants pour être support d'une politique de contrôle épidémiologique efficace.