KAAKAI Sarah

Cet article traite de la modélisation stochastique d'une classe de dynamiques de populations hétérogènes dans un environnement aléatoire. Ces populations Birth-Death-Swap généralisent les processus de Markov multi-types Birth-Death, en considérant les événements de swap (déplacements entre sous-groupes) en plus des événements démographiques, et en permettant aux intensités des événements d'être des fonctions aléatoires de la population. La complexité du problème est considérablement réduite en modélisant la mesure des sauts de la population, décrite par un processus de comptage multivarié. Dans l'esprit de Massouli\'e (1998), ce processus est défini comme la solution d'un système différentiel stochastique à coefficients aléatoires, piloté par une mesure aléatoire de Poisson multivariée. La solution est obtenue sous des hypothèses plus faibles que d'habitude, par amincissement d'un processus de points dominants piloté par la même mesure de Poisson. Cette construction clé repose sur un résultat de comparaison générale d'intérêt indépendant. La deuxième partie est consacrée aux résultats de moyennage lorsque les événements de swap sont plus fréquents que les événements démographiques. Un ingrédient important est la convergence stable qui étend naturellement la convergence de la distribution en présence d'un environnement aléatoire. La construction par chemin par domination donne des résultats directs d'étanchéité, en particulier pour le processus de population qui est considéré comme une variable simple sur $\Omega \times \mathbb R^+$. À la limite, les fonctionnelles d'intensité démographique sont moyennées par rapport à des noyaux aléatoires dépendant des événements de swap. Enfin, nous montrons sous une hypothèse naturelle la convergence de la population agrégée vers un "vrai" processus de Naissance-Mort dans un environnement aléatoire avec une dépendance de la densité.

Contexte : Ce projet est né de l'ambition d'étudier, dès le départ, les conséquences potentielles d'une future transposition à un contexte humain des recherches sur la prédiction de la mort naturelle aujourd'hui activement menées dans le domaine de la biologie du vieillissement. Elle est centrée sur les questions éthiques, les défis rencontrés dans les processus de décision médicale et enfin leurs implications en matière économique et d'assurance. Les progrès récents de la biologie ont fait de la prédiction du début de la mort naturelle une perspective techniquement réalisable. Méthodes : Ce projet a donné lieu à une étude avant application basée sur une approche interdisciplinaire, une combinaison de philosophie, de psychologie clinique, de médecine, de démographie, de biologie et de science actuarielle. La question a été mise en perspective au regard des théories contemporaines du vieillissement ainsi que de notre compréhension de ce qu'est la mort. La philosophie (revue de la littérature et analyse conceptuelle) et la psychologie (théorie et expérience clinique) nous ont permis de décomposer en thèmes distincts le rapport individuel à la mort, son anticipation et sa prédiction afin de mieux comprendre les enjeux que pourrait soulever la prédiction de la mort naturelle entrante. Dans le domaine médical, notre approche du problème s'est concentrée sur les soins intensifs en raison de la fréquence élevée des décès secondaires aux maladies aiguës. C'est donc naturellement que nous avons examiné comment le développement d'outils de prédiction du risque de décès pourrait devenir un outil d'aide à la décision médicale et permettre aux équipes concernées de mieux y faire face. Les approches démographiques et actuarielles nous ont permis de replacer la prédiction du décès dans le contexte de l'analyse des tables de mortalité, déjà ancienne. Les nouvelles méthodes de prédiction du décès posent de nouveaux défis aux hypothèses établies de longue date des modèles démographiques utilisés dans la mise en œuvre des politiques de retraite et de santé publique et des décisions en matière d'assurance. Résultats : Ce travail interdisciplinaire a conduit à la co-construction d'un cadre de réflexion scientifique et éthique qui peut être pertinent pour définir une politique de santé publique. Contrairement à une approche en aval qui ne fournit des données qu'après coup ou du moins après que la société ait adopté une innovation scientifique et/ou technologique, ce travail s'efforce d'accompagner la mise en œuvre de l'innovation et d'anticiper ses effets. Interprétation : Dans cette étude, nous proposons une première esquisse de ce que pourraient être les implications de la prédiction de la mort en tant que telle - dans la mesure où elle touche à la fois la conscience de la mort et son anticipation - d'un point de vue individuel, médical et social . Les avantages potentiels de tels outils pour la société peuvent encore être contrebalancés par des applications éthiquement problématiques. Nous cherchons ici à fournir un cadre de réflexion pour de telles applications. Financement : Ce projet a été partiellement financé par l'IHSS (Institut Humanités, Sciences et Sociétés, Université Paris Diderot), le CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique) et le programme ATIP/Avenir jeune chef de groupe.

Résumé Contexte La découverte de biomarqueurs du vieillissement a conduit au développement de prédicteurs de la mort naturelle imminente et a ouvert la voie à une estimation personnalisée du risque de décès dans la population générale. Cette étude entend identifier les ressources éthiques disponibles pour aborder l'idée d'un processus de mort durable et envisager la perspective de la prédiction de la mort. La réflexion sur la mortalité humaine est nécessaire mais pas suffisante pour affronter cette question. La connaissance de l'anticipation de la mort dans des contextes cliniques permet de mieux l'appréhender. Encore faut-il clarifier la notion même de prédiction et ses implications. Cette étude expose de manière prospective des questions qui appellent des investigations complémentaires dans les différents domaines concernés : éthique, psychologique, médical et social. Méthodes L'étude repose sur une approche interdisciplinaire, associant philosophie, psychologie clinique, médecine, démographie, biologie et actuariat. Résultats La présente étude propose une compréhension de la prédiction de la mort basée sur sa distinction avec le rapport à la mortalité humaine et l'anticipation de la mort, et sur l'analogie avec les implications des tests génétiques effectués dans les stades pré-symptomatiques d'une maladie. Elle conduit à l'identification d'une problématique à plusieurs niveaux, incluant le rapport individuel et personnel à la prédiction de la mort, les utilisations médicales potentielles des biomarqueurs du vieillissement, les implications sociales et économiques de ces derniers, notamment en ce qui concerne la manière dont le risque de longévité est perçu. Conclusions Le présent travail d'étude s'efforce de proposer une première esquisse de ce que pourraient être les implications de la prédiction de la mort en tant que telle - d'un point de vue individuel, médical et social. Tant avec la médecine anti-âge qu'avec la quête transhumaniste de l'immortalité, la recherche sur les biomarqueurs du vieillissement remet au premier plan des questions éthiques cruciales : devons-nous, en tant qu'êtres humains, continuer à ignorer certaines choses, principalement le moment de notre mort, qu'il s'agisse d'une estimation de celle-ci ? Si une telle connaissance était disponible, qui devrait en être informé et comment cette information devrait-elle être donnée ? S'agit-il d'une connaissance qui pourrait être socialement partagée ?

Contexte : Ce projet est né de l'ambition d'étudier, dès le départ, les conséquences potentielles d'une future transposition à un contexte humain des recherches sur la prédiction de la mort naturelle aujourd'hui activement menées dans le domaine de la biologie du vieillissement. Elle est centrée sur les questions éthiques, les défis rencontrés dans les processus de décision médicale et enfin leurs implications en matière économique et d'assurance. Les progrès récents de la biologie ont fait de la prédiction du début de la mort naturelle une perspective techniquement réalisable. Méthodes : Ce projet a donné lieu à une étude avant application basée sur une approche interdisciplinaire, une combinaison de philosophie, de psychologie clinique, de médecine, de démographie, de biologie et de science actuarielle. La question a été mise en perspective au regard des théories contemporaines du vieillissement ainsi que de notre compréhension de ce qu'est la mort. La philosophie (revue de la littérature et analyse conceptuelle) et la psychologie (théorie et expérience clinique) nous ont permis de décomposer en thèmes distincts le rapport individuel à la mort, son anticipation et sa prédiction afin de mieux comprendre les enjeux que pourrait soulever la prédiction de la mort naturelle entrante. Dans le domaine médical, notre approche du problème s'est concentrée sur les soins intensifs en raison de la fréquence élevée des décès secondaires aux maladies aiguës. C'est donc naturellement que nous avons examiné comment le développement d'outils de prédiction du risque de décès pourrait devenir un outil d'aide à la décision médicale et permettre aux équipes concernées de mieux y faire face. Les approches démographiques et actuarielles nous ont permis de replacer la prédiction du décès dans le contexte de l'analyse des tables de mortalité, déjà ancienne. Les nouvelles méthodes de prédiction du décès posent de nouveaux défis aux hypothèses établies de longue date des modèles démographiques utilisés dans la mise en œuvre des politiques de retraite et de santé publique et des décisions en matière d'assurance. Résultats : Ce travail interdisciplinaire a conduit à la co-construction d'un cadre de réflexion scientifique et éthique qui peut être pertinent pour définir une politique de santé publique. Contrairement à une approche en aval qui ne fournit des données qu'après coup ou du moins après que la société ait adopté une innovation scientifique et/ou technologique, ce travail s'efforce d'accompagner la mise en œuvre de l'innovation et d'anticiper ses effets. Interprétation : Dans cette étude, nous proposons une première esquisse de ce que pourraient être les implications de la prédiction de la mort en tant que telle - dans la mesure où elle touche à la fois la conscience de la mort et son anticipation - d'un point de vue individuel, médical et social . Les avantages potentiels de tels outils pour la société peuvent encore être contrebalancés par des applications éthiquement problématiques. Nous cherchons ici à fournir un cadre de réflexion pour de telles applications. Financement : Ce projet a été partiellement financé par l'IHSS (Institut Humanités, Sciences et Sociétés, Université Paris Diderot), le CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique) et le programme ATIP/Avenir jeune chef de groupe.

Un nombre croissant d'études indiquent un creusement des inégalités socio-économiques en matière de mortalité au cours des dernières décennies. Il est donc devenu crucial de comprendre l'impact de l'hétérogénéité et de son évolution sur la mortalité future des populations hétérogènes. En particulier, les développements récents en matière de mortalité multi-populationnelle ont soulevé un certain nombre de questions, parmi lesquelles celle de l'évaluation des objectifs de réduction des causes de décès fixés par les institutions nationales et internationales en présence d'hétérogénéité. L'objectif de cet article est de montrer comment l'étude des données démographiques et le cadre de la dynamique des populations contribuent à répondre à ces questions, en offrant un nouveau point de vue sur l'évolution des indicateurs de mortalité agrégés en présence d'hétérogénéité. Nos résultats s'appuient sur deux jeux de données concernant la population anglaise et le nombre de décès par cause selon les circonstances socio-économiques, sur la période 1981-2015. L'analyse des données met d'abord en évidence la complexité des évolutions démographiques récentes, caractérisées par d'importants changements de composition de la population, avec des variations considérables selon la classe d'âge ou la cohorte, ainsi qu'un creusement des inégalités socio-économiques. Nous introduisons ensuite un cadre dynamique pour étudier l'impact des changements de composition sur la mortalité de la population mondiale. En particulier, nous nous intéressons à la quantification des impacts de la réduction de la mortalité par cause de décès par rapport aux changements de composition dans une population hétérogène. Nous montrons comment une réduction de la cause de décès pourrait être compensée en présence d'hétérogénéité, ce qui pourrait conduire à des interprétations erronées lors de l'évaluation des impacts des politiques publiques et/ou pour la prévision des tendances futures.

Un nombre croissant d'études indiquent un creusement des inégalités socio-économiques en matière de mortalité au cours des dernières décennies. Il est donc devenu crucial de comprendre l'impact de l'hétérogénéité et de son évolution sur la mortalité future des populations hétérogènes. En particulier, les développements récents en matière de mortalité multi-populationnelle ont soulevé un certain nombre de questions, parmi lesquelles celle de l'évaluation des objectifs de réduction des causes de décès fixés par les institutions nationales et internationales en présence d'hétérogénéité. L'objectif de cet article est de montrer comment l'étude des données démographiques et le cadre de la dynamique des populations contribuent à répondre à ces questions, en offrant un nouveau point de vue sur l'évolution des indicateurs de mortalité agrégés en présence d'hétérogénéité. Nos résultats s'appuient sur deux jeux de données concernant la population anglaise et le nombre de décès par cause selon les circonstances socio-économiques, sur la période 1981-2015. L'analyse des données met d'abord en évidence la complexité des évolutions démographiques récentes, caractérisées par d'importants changements de composition de la population, avec des variations considérables selon la classe d'âge ou la cohorte, ainsi qu'un creusement des inégalités socio-économiques. Nous introduisons ensuite un cadre dynamique pour étudier l'impact des changements de composition sur la mortalité de la population mondiale. En particulier, nous nous intéressons à la quantification des impacts de la réduction de la mortalité par cause de décès par rapport aux changements de composition dans une population hétérogène. Nous montrons comment une réduction de la cause de décès pourrait être compensée en présence d'hétérogénéité, ce qui pourrait conduire à des interprétations erronées lors de l'évaluation des impacts des politiques publiques et/ou pour la prévision des tendances futures.

Cet article traite de la modélisation stochastique d'une classe générale de dynamiques de populations hétérogènes structurées par des sous-groupes discrets. Ces processus généralisent les processus classiques de naissances et de décès à plusieurs types d'individus en permettant des événements de permutation, c'est-à-dire des transferts d'un sous-groupe à un autre. La variabilité de l'environnement est également incluse et l'évolution de la population n'est pas markovienne. Nous proposons une nouvelle représentation de la population basée sur sa mesure de saut, caractérisée comme un processus de comptage multivarié avec des conditions de support spécifiques, et qui, avec la population, définit un système Birth-Death-Swap (BDS). Nous prouvons d'abord un résultat général, sur la construction par domination forte de processus de comptage multivariés solutions d'équations différentielles stochastiques pilotées par des mesures de Poisson étendues. Sous des hypothèses plus faibles que d'habitude, on obtient l'existence de systèmes BDS fortement dominés par un processus de Cox-Birth. Cette comparaison par chemin est l'outil principal pour obtenir des résultats d'étanchéité dans la deuxième partie de l'article. Le système BDS en présence de deux échelles de temps est ensuite étudié, lorsque les événements d'échange se produisent à une échelle de temps plus rapide que les événements démographiques. Un résultat général de moyennage pour le processus de comptage démographique est prouvé. Les résultats classiques de moyennage obtenus dans le cas de Markov ne peuvent pas être appliqués ici, et afin de surmonter cette difficulté, nous nous appuyons sur la convergence stable des processus impliqués. Ce mode de convergence est particulièrement bien adapté à notre cadre général. À la limite, la population agrégée devient un processus Naissance-Mort avec des intensités moyennées, résultant d'une agrégation non triviale des intensités de naissance et de mort des sous-groupes.

Pas de résumé disponible.

Cette thèse porte sur la modélisation probabiliste de l'hétérogénéité des populations humaines et de son impact sur la longévité. Au cours des dernières années, de nombreuses études ont montré une augmentation significative des inégalités géographiques et socio-économiques en matière de mortalité. De nouvelles questions ont émergé de ce changement de paradigme que les modèles démographiques traditionnels ne sont pas en mesure de résoudre, et dont la formalisation nécessite une analyse minutieuse des données, dans un environnement multidisciplinaire. En utilisant le cadre de la dynamique des populations, cette thèse vise à illustrer cette complexité selon différents points de vue : Nous explorons le lien entre hétérogénéité et non-linéarité en présence de changements de composition de la population, d'un point de vue de modélisation mathématique. La dynamique de la population, appelée Birth Death Swap, est construite comme la solution d'une équation stochastique pilotée par une mesure de Poisson, en utilisant un résultat plus général de comparaison de chemins. Lorsque les swaps se produisent à un rythme plus rapide que les événements démographiques, un résultat de moyenne est obtenu par convergence et comparaison stables. En particulier, la population agrégée converge vers une dynamique non linéaire. Dans la deuxième partie, l'impact de l'hétérogénéité sur la mortalité agrégée est étudié d'un point de vue empirique, en utilisant des données de population anglaise structurées par âge et par circonstances socio-économiques. Sur la base de simulations numériques, nous montrons comment une réduction des causes de décès pourrait être compensée en présence d'hétérogénéité. Le dernier point de vue est une enquête interdisciplinaire sur les déterminants de la longévité, accompagnée d'une analyse sur l'évolution des outils pour l'analyser et sur les nouveaux enjeux de modélisation face à ce changement de paradigme.

Cette thèse porte sur la modélisation probabiliste de l’hétérogénéité des populations humaines et de son impact sur la longévité. Depuis quelques années, de nombreuses études montrent une augmentation alarmante des inégalités de mortalité géographiques et socioéconomiques. Ce changement de paradigme pose des problèmes que les modèles démographiques traditionnels ne peuvent résoudre, et dont la formalisation exige une observation fine des données dans un contexte pluridisciplinaire. Avec comme fil conducteur les modèles de dynamique de population, cette thèse propose d’illustrer cette complexité selon différents points de vue: Le premier propose de montrer le lien entre hétérogénéité et non-linéarité en présence de changements de composition de la population. Le processus appelé Birth Death Swap est défini par une équation dirigée par une mesure de Poisson à l’aide d’un résultat de comparaison trajectoriel. Quand les swaps sont plus rapides que les évènements démographiques, un résultat de moyennisation est établi par convergence stable et comparaison. En particulier, la population agrégée tend vers une dynamique non-linéaire. Nous étudions ensuite empiriquement l’impact de l’hétérogénéité sur la mortalité agrégée, en s’appuyant sur des données de population anglaise structurée par âge et circonstances socioéconomiques. Nous montrons par des simulations numériques comment l’hétérogénéité peut compenser la réduction d’une cause de mortalité. Le dernier point de vue est une revue interdisciplinaire sur les déterminants de la longévité, accompagnée d’une réflexion sur l’évolution des outils pour l’analyser et des nouveaux enjeux de modélisation face à ce changement de paradigme.