Chapitre VII : MISE EN
OEUVRE DE LA SOLUTION
Ce chapitre présente l'analyse des besoins de l'outil,
l'étude des contraintes et sa conception. L'analyse de l'outil s'est
soldée par des diagrammes de cas d'utilisation et de des diagrammes
d'activité. La phase de conception quant à elle a permis de
réaliser les architectures de notre outil et le schéma de
données qui seront recueillies du simulateur.
22. Analyse du besoin
Partant du modèle de Machine Learning proposé,
notre travail consiste à développer une application web
interactif pour les administrations en charge de la santé publique, qui
permettra d'atteindre deux grands objectifs à savoir :
ï Simuler l'évolution de la dynamique
spatio-temporelle d'une épidémie en s'appuyant sur une collecte
préalable des données.
ï Analyser les résultats produits à
l'étape précédente avec des outils d'exploration de
données interactifs pour extraire l'information utile aux
autorités en charge de la santé.
Le simulateur prédit l'évolution de la dynamique
spatio-temporelle d'une épidémie sur une
périodicité bien définie. A l'issus de cette simulation,
des données représentant l'état prévisionnel de la
situation épidémique d'une zone d'étude bien
déterminée, et sur la plage de jours préalablement
précisée sont générées. Les données
simulées seront analysées et interprétées pour
servir d'outils d'aide à la décision aux autorités en
charge de la santé publique.
a) Besoins du système
Les besoins du système informatique représentent
la description de ce que le système doit faire, des services qu'il doit
offrir et des contraintes liées à ses opérations. Ces
besoins sont classés en deux catégories : les besoins
fonctionnels et les besoins non-fonctionnels.
(1) Besoins fonctionnels
Le simulateur EVAL-EPI qui fait l'objet de notre travail a un
double objectif.
· Premièrement permettre de simuler
l'évolution de la dynamique spatio-temporelle d'une
épidémie et,
· Deuxièmement offrir des outils d'aide à
la décision aux autorités en charge de la santé publique,
à travers des indicateurs épidémiologiques extraites
à l'aide d'une analyse des données issues de la simulation.
Nous pouvons par conséquent distinguer six grands
groupes de fonctionnalités à ce niveau :
1. Les fonctionnalités liées à la
simulation de l'évolution de la dynamique spatio-temporelle d'une
épidémie.
2. Les fonctionnalités liées à la gestion
des indicateurs épidémiologiques à suivre.
3. Les fonctionnalités liées à
l'exploration des données issues de la simulation.
4. Les fonctionnalités liées à gestion
des utilisateurs
5. Les fonctionnalités liées à gestion
des modèles de simulations
6. Les fonctionnalités liées à gestion de
la visualisation
(a) Fonctionnalités liées
à la simulation de l'évolution de la dynamique spatio-temporelle
d'une épidémie
L'idée est de permettre à l'utilisateur de
simuler la dynamique spatio-temporelle de l'épidémie, en se
basant sur les données d'inventaires, les paramètres de la
dynamique de l'épidémie ainsi que les paramètres de
simulation qu'il a fournie.
Les données d'inventaires sont des données de
suivi journalier de l'évolution des cas d'infecté, de
décès, d'hospitalisation ... qui sert de base de données
d'entrainement du modèle de Machine Learning.
Les paramètres liés à la simulation
sont :
· La date de début de la simulation.
· Les localités sur lesquelles la simulation aura
lieu.
· La période de prédiction de la
simulation
· La période de comparaison des données
simulées avec les données réelles.
· Le modèle utilisé pour la simulation
· Les métriques d'évaluation de la
performance des modèles,
· Pourcentage des données d'entrainement
Dans cette section un utilisateur a la possibilité
de :
· configurer les données d'inventaire
préalablement chargées,
· procéder au prétraitement des
données d'inventaire préalablement chargées,
· choisir un modèle de simulation,
· ajuster les hyper paramètres d'un modèle
de simulation,
· saisir les paramètres de simulation.
Une fois les données d'inventaires chargées,
les paramètres saisis, et validés par l'utilisateur, une
vérification de la cohérence et la conformité de
données chargée et des paramètres saisies par
l'utilisateur sera effectuée, avant de procéder au
prétraitement des données et enfin le lancement effectif de la
simulation. Si la vérification échoue ou s'il se produit une
erreur durant la simulation, un message doit être renvoyé
à l'utilisateur afin de lui permettre de la corriger.
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