Kinshasa, 13 novembre 2026 (ACP).- L’utilisation de la modélisation épidémiologique pour anticiper l’impact des interventions contre la rougeole et le choléra a été au centre d’un atelier organisé jeudi à Kinshasa, en République démocratique du Congo (RDC) dans le cadre du projet « Orcas », qui s’investit notamment dans la recherche et le développement de modèles prédictifs.
« Nous travaillons sur des activités de modélisation et d’analyse pour la rougeole et le choléra. Nous collaborons aujourd’hui avec les différentes directions du ministère de la Santé, notamment la Direction de surveillance épidémiologique (DSE), le Programme élargi de vaccination (PEV) et le Programme national d’élimination du choléra (PNECO), afin d’identifier les questions opérationnelles auxquelles nos modèles pourront répondre », a déclaré le professeur Dav Ebengo, responsable de l’Unité de modélisation et intelligence épidémique à l’Institut national de recherche biomédicale (INRB).
« L’objectif poursuivi est de déterminer les questions prioritaires à aborder par la modélisation ou des analyses avancées, afin de voir comment inverser la courbe épidémique et réduire le nombre de cas de rougeole et de choléra », a-t-il poursuivi.
Cet atelier de co-conception (co-design) s’inscrit dans le cadre du projet « Orcas », financé par la Fondation Gates. Piloté par l’Université Redeemer’s (Nigeria), ce consortium réunit l’INRB, l’Université d’Oxford (Royaume-Uni) et l’Institut national de santé publique du Nigeria (NCDC).
Plusieurs résultats sont attendus à l’issue de ces assises : dresser la cartographie des parties prenantes impliquées dans la riposte contre ces deux épidémies, recenser les sources de données disponibles et définir les questions précises qui orienteront les futurs modèles prédictifs.
Le professeur Ebongo a également annoncé l’élaboration d’outils d’aide à la décision, incluant une plateforme de diffusion des résultats d’analyse ainsi que des notes d’orientation (policy briefs) et des rapports de situation destinés aux décideurs publics.
Sur le plan méthodologique, l’équipe combinera des approches mécanistiques (modélisation mathématique) et l’intelligence artificielle, grâce à un partenariat avec Google. L’INRB exploitera notamment les modèles de dynamique des populations (PDFM) de Google ainsi que des algorithmes de réseaux de neurones pour anticiper les foyers à risque et l’évolution des cas.
L’impact des changements climatiques intégré aux modèles
Le responsable de l’unité a souligné l’importance des facteurs environnementaux dans la propagation des épidémies, rappelant que le choléra est une maladie particulièrement sensible aux variations climatiques.
« Dans le contexte actuel, nous intégrerons dans nos modèles les variables liées au climat, aux inondations et aux événements météorologiques extrêmes, notamment dans la partie Est de la RDC », a-t-il précisé.
Ces paramètres, couplés aux données sur la mobilité humaine, permettront de mieux cerner les facteurs explicatifs de la dynamique du choléra et de la rougeole. ACP/ K./D/Kapi (SP)