Orateurs invités :
L’objectif de ce travail est la prise en compte au niveau individuel d’interactions complexes au sein des populations et la réduction des modèles associés en grande population. Dans un premier temps, nous présenterons un cadre probabiliste unifié pour les réponses fonctionnelles, qui quantifient en biologie et écologie les interactions. Il est basé sur la théorie du renouvellement et permet de donner une approximation déterministe et les fluctuations gaussiennes décrivant le nombre d’interactions. Dans un second temps nous considérerons deux populations régies par de telles interactions, avec deux échelles de tailles différentes et une grande échelle de temps. Nous nous focaliserons sur des systèmes proies prédateurs et en décrirons l’approximation macroscopique par des systèmes dynamiques. La preuve sera basée sur des techniques d’averaging de martingales développées par Tom Kurtz. Nous pourrons ensuite dans certains régimes décrire les fluctuations autour du système dynamique, héritées du théorème de renouvellement.
Autres orateurs :
Maxime GARNAULT (INRA MaIAGE & BIOGER Jouy-en-Josas) – L’utilisation de fongicides à l’échelle régionale : un déterminant majeur de la diversité spatio-temporelle des dynamiques des résistances aux fongicides observées chez Zymposeptoria Tritici en France
Les fongicides pourraient être gérés de manière plus économe et durable en adaptant leur application aux dynamiques des résistances à ces produits qui apparaissent dans les populations pathogènes. Cependant ces dynamiques de résistances restent encore mal connues et difficiles à anticiper, ceci dû notamment à leur forte variabilité spatiale. Nous proposons d’analyser quantitativement ces dynamiques spatio-temporelles dans le cas des populations françaises de Zymoseptoria tritici, agent pathogène responsable de la septoriose du blé.
Le réseau Performance a effectué le suivi des résistances à différents modes d’action fongicides chez Z. tritici de 2004 à 2017 sur environ 70 essais par an répartis partout en France. Nous avons développé 3 modèles décrivant l’évolution de ces différents phénotypes résistants. Nous mettons en évidence des dynamiques très contrastées, en particulier concernant (1) leur distribution spatiale, (2) leur vitesse de croissance à l’échelle nationale, et (3) leurs vitesses de croissance régionales. Nous caractérisons ainsi de manière quantitative les dynamiques des différentes résistances, opposant régulièrement les régions du Nord et du Sud de la France.
A l’aide d’un quatrième modèle intégrant des facteurs explicatifs potentiels de l’évolution des résistances, nous montrons que l’utilisation régionale des fongicides anti-septoriose est un facteur majeur expliquant l’hétérogénéité spatio-temporelle des fréquences de résistance observées. Nous mettons ainsi en évidence le potentiel d’une gestion de la résistance à l’échelle régionale, comme un intermédiaire entre les stratégies de gestion à l’échelle de la parcelle et les recommandations nationales d’utilisation des fongicides.
Gaël THEBAUD (INRA BGPI Montpellier) – De l’inférence de la fonction de dispersion des pucerons à l’optimisation conjointe de la gestion de la sharka et de l’allocation de variétés résistantes
Les modèles permettent d’estimer des paramètres épidémiologiques, d’évaluer l’efficacité de différentes stratégies de gestion, et de les optimiser. A cette fin, nous avons développé le cadre PESO (parameter estimation–simulation–optimization), que nous avons appliqué à la gestion de la sharka (causée par le Plum pox virus ; PPV), la plus grave maladie des Prunus. Nous avons tout d’abord démontré que les paramètres épidémiologiques de la sharka peuvent être estimés précisément même en présence d’une lutte active contre la maladie. Ainsi, les données de surveillance collectées pendant 15 ans ont, entre autres, permis d’obtenir la première estimation des distances de vol des pucerons à l’échelle du paysage. Un modèle de simulation a ainsi pu être paramétré afin de simuler la dispersion et la gestion de la sharka (incluant la surveillance des vergers, l’arrachage d’arbres à risque, des interdictions de plantation, et le remplacement de vergers sensibles par des variétés résistantes). Nous avons ainsi défini la répartition de vergers résistants minimisant l’impact économique de la sharka dans des paysages plus ou moins agrégés, et nous avons montré que l’optimisation conjointe de la lutte contre la maladie et de la répartition des variétés résistantes peut améliorer l’efficience économique globale de la gestion de la sharka.
Picard C., Pleydell D., Rimbaud L., Picheny V., Dallot S., Jacquot E., Soubeyrand S., Thébaud G.
César MARTINEZ (INRA CEE-M Montpellier) – Interactions stratégiques et contrôle optimal d’une épidémie touchant une culture pluriannuelle
Les épidémies affectant des cultures pluriannuelles posent des problèmes de gestion économique particuliers, et potentiellement très complexes. En l’absence de traitement efficace, la question de l’arbitrage entre infections évitées grâce à la gestion et pertes associées au retrait des cultures malades se pose. A cela peuvent s’ajouter des considérations stratégiques, car la maladie se propage entre parcelles appartenant à des propriétaires aux intérêts potentiellement divergents. De manière classique pour un tel type de problème, on questionne la nature des interactions stratégiques entre les agents ainsi que l’existence d’une inefficacité liée à la gestion privée par rapport à une gestion centralisée. Afin de tenir compte des spécificités du problème, un modèle associant, dans un cadre spatialisé, dynamiques épidémique et économique est proposé dans ce travail. Pour être plus précis, on suppose que la gestion peut être mise en place ou non et qu’elle est partiellement inefficace (les individus infectés sont détectés avec un certain taux de détection). A partir de ce cadre de travail, nous nous intéressons au problème de gestion d’un point de vue théorique, en regardant le cas simple d’un modèle de théorie des jeux à deux parcelles et deux périodes. Une résolution du jeu, avec structure d’information « feedback » est proposée. On se concentre sur l’impact de la condition initiale sur les solutions d’équilibre. Une analyse basée sur des exemples illustre différents comportements émergents du modèle. On observe le plus souvent un unique équilibre en stratégie pure mais, pour certains paramètres et certaines conditions initiales, une multiplicité d’équilibres peut être mise en évidence, alors que pour d’autres valeurs particulières il n’y a aucun équilibre en stratégie pure. Parallèlement des critères de caractérisation pour l’optimalité au sens de Pareto (correspondant à une gestion centralisée) sont proposés. En combinant les deux analyses, des conditions indiquant les zones d’inefficacité et les zones associées à des problèmes de coordination sont proposés. Ce travail a été inspiré par le problème posé par la gestion de la Sharka, une maladie virale causant d’important dégâts sur les arbres fruitiers de la famille prunus. Une extension possible de notre travail serait de construire une étude de cas à partir de notre modèle théorique. Pour cela, l’idée serait de récupérer des paramètres associés à cette épidémie et de proposer une analyse décentralisée qui n’a pas été menée à ce jour pour ce problème.
Thibaut MOREL-JOURNEL (INRA BIOEPAR Nantes) – Un algorithme de réallocation de mouvements appliqué aux propagation d'épidémies chez les bovins
Dans le contexte actuel de commerce de bétail à de larges échelles spatiales, étudier le rôle des réseaux de mouvements créés par la vente d’animaux est essentiel pour mieux comprendre de la propagation des épidémies de bétail. Dans ce travail, nous étudions l’efficacité des actions visant à modifier la structure de ces réseaux. Nous proposons un algorithme de réallocation de mouvements basé sur une estimation des prévalences d’une infection au sein des troupeaux d’origine et de destination de chaque animal vendu. Son but est de limiter les mouvements évalués comme à risque, tout en respectant des contraintes sur le nombre et les dates de vente et d’achat de chaque exploitation. Cet algorithme est appliqué à un modèle mécaniste stochastique en temps discret, couplant des dynamiques locales de type SIRS et des mouvements basés sur des données réelles d’achats et de vente de bovins en France. L’efficacité de l’algorithme est évaluée selon les contraintes appliquées, en analysant l’impact de la réallocation sur la dynamique de l’épidémie, mais également sur la structure du réseau de mouvements lui-même.
Lucie MICHEL (INRA BioSP Avignon) – Présentation de la Plateforme d’Epidémiosurveillance en Santé Végétale: constitution d'une équipe opérationnelle tournée vers les données
L’émergence de risques phytosanitaires sur les végétaux est favorisée par l’intensification des échanges internationaux et la modification des habitats naturel causés respectivement par la mondialisation et le changement climatique.
La gestion de ces émergences nécessite des mesures de prévention et d’anticipation, des outils de détection et de diagnostic, des stratégies de surveillance des routes d’invasion en particulier et du territoire entier en général, des outils d’évaluation des situations sanitaires, ou encore des mesures de lutte post-détection.
C’est dans cette démarche que la Plateforme nationale d’Epidémiosurveillance en Santé Végétale (PESV) a été créée par la signature en Juillet 2018 d’une convention entre la direction générale de l’alimentation (DGAL) au sein du Ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation (MAA), l’Association des Centres Techniques Agricoles (ACTA), l’Agence Nationale de SEcurité Sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail (ANSES), l’Assemblée Permanente des Chambres d’Agriculture (APCA), les Fédérations Régionales de Défense contre les Organismes Nuisibles (FREDON) et l’Institut National de la Recherche Agronomique (INRA).
L’objectif de la PESV est de couvrir potentiellement tout danger sanitaire ou phénomène phytosanitaire ayant ou pouvant avoir un impact sur l’état sanitaire des végétaux et les effets non intentionnels des pratiques agricoles sur l’environnement. La PESV intervient via une amélioration des référentiels méthodologiques et des outils de surveillance déjà utilisés ; ou par la création de nouveaux outils plus adaptés et plus efficaces. Elle assure une veille phytosanitaire internationale sur les dangers sanitaires susceptibles d’avoir un impact sanitaire et/ou économique ; et réalise des synthèses sur la situation épidémiologique du territoire. Elle agit par l’intermédiaire d’un système d’information robuste, fiable et interopérable permettant un accès aux données de surveillance et un retour de l’information rapide (via des bulletins et son site internet) diminuant les délais de détection et de mise en place d’un plan de gestion du risque.
L’équipe opérationnelle de la PESV a en charge la centralisation et le traitement des données de surveillance des dangers sanitaires listés dans le programme de travail annuel de la Plateforme ainsi que l’élaboration et la mise à disposition de bilans sanitaires (basés sur l’exploitation de ces données), de support d’informations et de formations pour différents niveaux d’utilisateurs (DGAL, chercheurs, acteurs de la surveillance phytosanitaire, filières professionnelles, grand public). Elle évalue également les dispositifs de surveillance et apporte du conseil pour l'amélioration de ces dispositifs.
Sylvain FALALA (INRA-CIRAD Astre Montpellier) – PADI-web : un système de veille sanitaire pour analyser l’émergence et la propagation de maladies animales
La veille en santé animale, et notamment la détection précoce d’émergences au niveau mondial d’agents pathogènes, est l’un des moyens permettant de prévenir l’introduction en France de dangers sanitaires.
Dans le cadre de la thématique "Veille sanitaire internationale" de la Plateforme nationale d’épidémiosurveillance en santé animale (Plateforme ESA) , le Cirad, l’Anses et la DGAl développent depuis 2013 un système de veille automatique du Web qui effectue : (1) le recueil quotidien de dépêches épidémiologiques provenant de sources non officielles, incluant les médias électroniques, (2) l’extraction automatique d’informations (nom de maladie ou signes cliniques, lieu, date et espèce touchée) issues de ces dépêches et (3) une restitution synthétique et agrégée de l’information : cartes, séries temporelles.
Actuellement, cinq maladies animales exotiques sont surveillées : peste porcine africaine, influenza aviaire, fièvre catarrhale ovine, fièvre aphteuse, maladie de Schmallenberg. D’autres maladies peuvent être surveillées car l’outil est développé de façon générique.
Unités impliquées :
• ASTRE (Sylvain Falala, Sarah Valentin, Elena Arsevska, Alizé Mercier, Renaud Lancelot)
• TETIS (Mathieu Roche)
• EPIA (Jocelyn de Goër)
• LIRMM (Samiha Fadloun, Pascal Poncelet, Arnaud Sallabery)
Prestataire externe : Julien Rabatel
Morgane SALINES (Anses Ploufragan) – Designing a stochastic individual-based multi-pathogen model to understand hepatitis E virus (HEV) dynamics in a farrow-to-finish pig farm
Hepatitis E virus is a zoonotic pathogen for which pigs have been recognised as the major reservoir in industrialised countries. High variability of HEV infection dynamics has been described in pig farms and may be related to the influence of other pathogens, particularly viruses modulating pig immune system. The aim of this study was to understand the conditions for HEV spread and persistence in farrow-to-finish herds in which pigs may be co-infected with an intercurrent pathogen using an individual-based modelling approach.
A stochastic individual-based model was developed to represent the population dynamics of a farrow-to-finish pig herd, accounting for breeding and growing pigs. To analyse the role of herd structure on within-herd HEV spread and persistence, this population dynamics was coupled with a multi-pathogen model combining two epidemiological models: the first one represented the dynamics of an immunosuppressive virus (e.g. PRRSV) in a simplified way (SIRS), whereas the second one was designed as a MSEIRS model of HEV, accounting for the partial passive immunity protection in piglets. On an individual and daily basis, epidemiological parameters of the HEV model were modified according to the pig’s status as regard the immunosuppressive virus. Parameters were derived from experimental and field data. The minimal conditions for virus spread and persistence between batches were evaluated by simulations.
Co-infection with an immunosuppressive pathogen was found to favor HEV spread and persistence and to increase the prevalence of contaminated livers at slaughter. Herd structure, driven by the batch-rearing system, and lack of biosecurity measures were also evidenced as a pivotal factor facilitating HEV spread.
Our model, coupling the dynamics of interacting pathogens, allowed gaining insight on within-herd HEV dynamics. Controlling intercurrent pathogens and enhancing farming practices would be major levers to mitigate the HEV-related risk for public health.
Gildas MAZO (INRA MaIAGE Jouy-en-Josas) – Optimal balance between repetitions and explorations in sensitivity analysis for stochastic models
Sensitivity analysis is well developed for deterministic computer models. When the computer model is stochastic, however, it is less clear what its performance is, or even what it means.
In particular, the computer model is repeated several times, say m, at each one of the explorations of the input space. A sensitivity analysis is typically performed with mn(p+1) runs, where n stands for the number of explorations in the input space and p stands for its dimension. Since the computing budget, denoted by T, is limited, we have T=mn(p+1). This is called the budget equation. But there are several couples (n,m) that satisfy the budget equation. What should we choose? Indeed, it is expected that the performance of the sensitivity analysis depends on this choice. That is, the statistical efficiency of the estimators of the sensitivity indices depends on the choice one makes for the couple (m,n) that satisfies the budget equation.
Our contribution is twofold. First, we show that there is a number of repetitions optimal in a certain sense. Second, we build a method to estimate two kinds of sensitivity indices in the stochastic context. The method is a two-step procedure in which the first step estimates the optimal number of repetitions and the second step estimates the sensitivity indices based on the optimal number of repetitions found in the first step.
We show that this procedure is optimal asymptotically, in the sense that it does arbitrarily as good as the procedure in which the optimal number of repetitions is known.
Numerical illustrations are provided to illustrate our theoretical findings.
Maryam ALAMIL (INRA BioSP Avignon) – A statistical learning approach to infer transmissions of infectious diseases from deep sequencing data
Pathogen sequence data have been exploited to infer who infected whom, by using empirical and model-based approaches. Most of these approaches exploit one pathogen sequence per infected host unit (e.g., individual, household, field). However, data collected with deep sequencing techniques, providing a subsample of the pathogen variants at each sampling time, are expected to give more insight on epidemiological links than a single sequence per host unit. A mechanistic viewpoint to transmission and micro-evolution has generally been followed to infer epidemiological links from these data. Here, we investigate an alternative statistical learning approach for estimating epidemiological links, which consists of learning the structure of epidemiological links with a pseudo-evolutionary model and training data before inferring links for the whole data set. We designed the pseudo-evolutionary model as a semi-parametric regression function where the response variable is the set of sequences observed from a recipient host unit and the explanatory variable is the set of sequences observed from a putative source. We derived from this model a penalized pseudo-likelihood that is used for selecting who infected whom or who is closely related to whom, where the penalization is calibrated on training data. In order to assess the efficiency of the pseudo-evolutionary model and the associated inference approach for estimating epidemiological links, we applied it to simulated data generated with diverse sampling efforts, sequencing techniques (corresponding to diverse depths and read lengths), and stochastic models of viral evolution and transmission. Then, we applied it to three real epidemics: swine Influenza, Ebola and a potyvirus of wild salsify. Such an approach has the potential to be particularly valuable in the case of a risk of erroneous mechanistic assumptions and sequencing errors, it is sufficiently parsimonious to allow handling big data sets in the future, and it can be applied to very different contexts from animal, human and plant epidemiology.
David Abrial (INRA EPIA Theix) – Une approche Bayésienne de l'étude des populations de bactéries pathogènes pour données méta-génomiques
L'étude de la diversité des populations bactériennes, en particulier leur structure, est un élément clé pour comprendre la circulation, l'évolution des agents pathogènes et leurs interactions. Les populations de pathogènes peuvent être observées dans le cadre d'échantillons d'hôtes infectés. Ces échantillons peuvent eux-mêmes contenir une population de pathogènes potentiellement diversifiée. Le traitement de ces données relève d'une approche méta-génomique dont le principal objectif est déterminer l'identité des lignées de pathogènes et leurs proportions dans divers prélèvements. La difficulté d'une telle approche provient du fait qu'un échantillon est composé à la fois de souches connues, présentes dans des bases de données, et de nouvelles souches encore non-référencées. La variabilité des données méta-génomiques peut s'exprimer sous forme de comptages d'allèles dit de référence et d'allèles mutés par site polymorphe et par échantillon. Cette information peut être utilisée pour inférer les proportions des lignées bactériennes dans les différents échantillons, mais aussi d'inférer sur le génotype des potentielles lignées inconnues. Cette dernière information pourrait également permettre de replacer les lignées inconnues dans un l'arbre phylogénétique des pathogènes.
Pour exploiter cette information, nous proposons un modèle bayésien hiérarchique basé sur celui de [O'Brien et al., 2014]. Celui-ci est estimé par une méthode d'acceptation-rejet utilisant sur l'algorithme de Metropolis-Hastings. Notre modèle se différencie des travaux antérieurs par un mécanisme de proposition original des génotypes inconnus, couplé à une partition des sites et à un arbre phylogénétique de toutes les lignées du pathogène. C'est le triplet génotype, partition et arbre qui est accepté ou non par le nouvel algorithme. Ce mécanisme propose un génotype à partir d'une lignée connue sur laquelle on applique un processus évolutif, un ensemble de mutations, selon un modèle de transition simple [Jukes and Cantor, 1968]. Le temps d'évolution est inféré à partir d'une distribution estimée au préalable à l'aide de l'arbre phylogénétique des lignées connues et les sites potentiellement mutés sont choisis selon un critère basé sur l'entropie de Shannon [Shannon, 1957]. On en déduit une partition des sites qui sépare les sites réellement polymorphes des sites variants liées à une erreur de séquençage. Enfin, on estime par maximum de vraisemblance [Felsenstein, 1981] l'arbre phylogénétique contenant toutes les lignées.
Ce modèle développé dans le cadre du CATI IMOTEP a été implémenté en C++ dans un logiciel nommé 'lignée3'. La méthodologie, l'implémentation et les perspectives de développement à envisager seront discutées.
Références :
[Felsenstein, 1981] Felsenstein, J. (1981). Evolutionary trees from dna se-quences : a maximum likelihood approach. Journal of Molecular Evolution,17 :368-376.
[Jukes and Cantor, 1968] Jukes, T. and Cantor, C. (1968). Evolution of protein molecules. Academic Press.
[O'Brien et al., 2014] O'Brien, J., Didelot, X., Iqbal, Z., Amenga-Etego, L., Ahiska, B., and Falush, D. (2014). A bayesian approach to inferring the phylogenetic structure of communities from metagenomic data. Genetics,197 :925-937.
[Shannon, 1957] Shannon, C. (1957). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(379.423) :623-656.
Jocelyn DE GOER (INRA EPIA Theix) – PSH, une fonction de hachage perceptuel permettant l’indexation et la comparaison des séquences ADN
L’accroissement constant des capacités de séquençage de l’ADN entraîne l’émergence de nouveaux questionnements biologiques. Le stockage et le traitement de cette masse d’information restent des enjeux majeurs pour les années à venir. Durant le processus d’analyse des données génomiques, la recherche de séquences exactes ou proches, au travers de bases de données de génomes de références, est une tâche incontournable. Elle est notamment nécessaire dans les phases d’assemblage, d’alignement de séquences et plus généralement pour identifier la séquence de référence la plus proche d’une séquence requête. Ces tâches sont notamment essentielles dans le cadre d’étude en Biologie Évolutive, en Phylogénie ou en Métagénomique.
Au cours de ce travail, nous nous sommes plus particulièrement intéressés au concept de hachage perceptuel, utilisé habituellement pour indexer et comparer des images numériques, afin de déterminer si de telles méthodes sont pertinentes pour comparer des séquences exactes ou approchées au sein de base de données de séquences de références.
Nous proposons la fonction de hachage perceptuel PSH, qui permet l’indexation de séquences ADN/ARN. Outre une diminution importante des données indexées par rapport aux séquences fournies en entrée, cette fonction de hachage a la particularité de conserver la propriété de comparabilité entre deux clés de hachages. Deux séquences ADN/ARN proches, auront des clés de hachage également proches et ainsi comparables.
Sébastien PICAULT (INRA BIOEPAR Nantes) – Comparer métaphylaxie et détection précoce dans le traitement des bronchopneummonies infectieuses des jeunes bovins : une modélisation flexible et modulaire
Face aux bronchopneumonies infectieuses (Bovine Respiratory Disease, BRD) qui affectent lourdement les lots de jeunes bovins de boucherie à l'engraissement, le rôle joué par les mesures de maîtrise (métaphylaxie ou détection précoce par des capteurs) dans le compromis entre durée de la maladie et utilisation des antibiotiques est difficile à évaluer. Notre objectif était de déterminer des stratégies de lutte efficaces au regard de la durée de la maladie, des doses d'antibiotiques et des faux positifs.
Emily WALKER (INRA BioSP Avignon) – Environnement Méca-Stat et démos
Une problématique importante en biologie des populations et des communautés est d'élucider les processus régissant les interactions entre individus et espèces à partir d'observations censurées et indirectes. L'approche mécanistico-statistique couple des modèles mécanistes (déterministes ou stochastiques) à un modèle probabiliste décrivant les observations et permet de répondre à cet objectif. La modélisation du processus d’observation puis l’estimation de la vraisemblance du modèle selon les données peuvent être menées par des méthodes d’estimation bayésienne (échantillonneur de Gibbs par exemple) ou par des méthodes d’optimisation (ex: Quasi-Newton). Nous présenterons un environnement développé pour faciliter la mise en œuvre de cette approche. Dans un premier temps, nous présenterons l’environnement dans son ensemble, puis nous focaliserons sur deux couplages mécanistico-statistiques (Equations différentielles/JAGS, Equations différentielles/Quasi-Newton). Dans un second temps, nous montrerons des démos d’utilisation de l’environnement pour une prise en main facilitée des utilisateurs potentiels.
Olivier Bonnefon, Emily Walker, Jean-François Rey, Julien Papaïx
Thiery HOCH (BIOEPAR Nantes) – Le CATI IMOTEP : un collectif pour des projets d'ingénierie en épidémiologie et dynamique des populations
Le CATI IMOTEP (Informations, MOdèles et Traitement des données en Epidémiologie et dynamique des Populations) a été homologué à l’occasion de la vague d’homologation CATI3G. Le nouveau CATI, regroupant des agents des départements MIA, SA, SPE et EFPA, aura pour mission d’organiser et de développer des projets d’ingénierie en lien avec les recherches dans les domaines de l’épidémiologie (animale et végétale) et de la dynamique des populations, dans les paysages agricoles. Ces recherches se situent à une échelle populationnelle et nécessitent le traitement spécifique de données souvent éparses dans le temps et l’espace. Les principaux projets envisagés pour le CATI se déclinent en trois volets détaillés comme suit :
- Acquisition et gestion des données.
- Traitement, analyse des données et modélisation.
- Développement d’outils issus des travaux de modélisation.
Le CATI pourra ainsi mobiliser l’ensemble de la chaîne traitement de l’information (acquisition, analyse/modélisation et valorisation). Les travaux d’ingénierie entrepris s’inséreront dans des projets scientifiques, en lien avec des réseaux de recherche : ModStatSAP, principalement, mais aussi PAYOTE, RESSTE, AIGM…
Nous (Hervé Richard, co-animateur, et moi-même) nous proposons de présenter le CATI, ses activités et ses projets. Cette présentation générale se veut une introduction à des exposés plus détaillés des agents du CATI IMOTEP.
Le CATI IMOTEP: un collectif pour des projets d'ingénierie en épidémiologie et dynamique des populations