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Jude Kong

York University

Jude Kong est un professeur adjoint à York University et le directeur fondateur du Africa-Canada Artificial Intelligence and Data Innovation Consortium (ACADIC). Il est également le dirigeant du One Health Modelling Network for Emerging Infections (OMNI) Early Warning Signals Network et un membre du Canadian Black Scientist Network, du Scientific Advisory Committee of the Mathematics for Public Health Network, du Canadian Centre for Disease Modelling, et du Canadian COVID-19 Modelling Rapid Response Task Force. Il est un expert en données scientifiques, intelligence artificielle et la modélisation des maladies infectieuses. Ses recherches portent principalement sur l’impact des changements climatiques et environnementaux sur la transmission des maladies et l’identification des populations à risque. Au cours de la pandémie de la COVID-19, il a dirigé une équipe interdisciplinaire de plus de 52 chercheurs venant d’institutions universitaires et gouvernementales clés de neuf pays Africains qui ont utilisé l’intelligence artificielle afin d’aider les gouvernements et les communautés locales à contenir et à gérer la propagation de la COVID-19. En 2020, il a gagné le prix de York Research Leader. En 2021, il a été mis en évidence parmi les Canadian Innovation Research Leaders 2021 pour son travail avec ACADIC. En 2022, il a de nouveau été mis en lumière en tant que Change Maker par “People of YU” pour son travail consistant à aider les autres à apprendre des concepts mathématiques et les encouragés à trouver leur passion et réaliser plus qu’ils ne pensaient possible.

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Comment les mathématiques peuvent sauver des vies: La modélisation mathématique au service de la prise de décision basée en matière de maladies infectieuses

Le Lundi 5 juin, 2023 | 11h00 - 12h00

Comme l’a affirmé Galilée, astronome, physicien et polymathe Italien, le “book of nature” est écrit dans le langage de mathématiques. Plutôt que d’être abstrait, ce langage représente la fondation de notre monde, en termes de dimensions de temps et d’espace, ainsi que d’incertitudes. Généralement perçue comme étant une discipline niche, la modélisation mathématique est devenue extrêmement populaire au cours de la pandémie de la COVID-19, en étant porté au premier plan de l’attention et du débat publics. Des mots tels que « aplatissement de la courbe » et « nombre de reproduction » fut désormais une partie commune du lexique collectif. Dans l’ère de la prise de décision et de la médecine fondées sur des données probantes, les modèles mathématiques sont désormais considérés comme des outils aussi précieux et perspicaces que les enquêtes épidémiologiques et les essais cliniques contrôlés aléatoire. Les institutions gouvernementales et les autorités de la santé publique partout au monde s’appuient de plus en plus sur les mathématiques, non seulement pour prévoir les épidémies en termes de tendances et de projections, mais également afin de comprendre les questions sociétales, y compris l’hésitation de se faire vacciner et l’adhésion des comportements aux recommandations et aux mandats. Jamais comme dans cette période, les mathématiciens et les modèles mathématiques jouent un rôle si important dans la fourniture en temps réel d’informations fiables et compréhensifs pour prédire la propagation de la COVID-19 et son impact, et pour guider les politiques gouvernementales et les meilleurs pratiques. Cependant, malgré la hausse en popularité, la modélisation mathématique semble encore relever davantage de l’art que de la science, avec des résultats parfois très contradictoires et difficiles concilier. Donc, COMMENT concevons-nous un modèle mathématique d’une épidémie d’une maladie infectieuse? COMMENT les modèles peuvent-ils être exploités pour informer les mesures de santé publique aux différentes étapes d’une épidémie? Dans ce discours, j’essaierai de fournir des réponses à ces questions.   

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