ContexteLa fièvre jaune (FA) est une zoonose hémorragique virale endémique dans 13 pays des Amériques. La FA est transmise par les moustiques du genreHaemogogusetSabethesdans leur cycle sauvage et exceptionnellement parAedes aegyptipour le cycle urbain. Le moustique joue le rôle de réservoir et de vecteur, certains singes celui d'amplificateur. Depuis 2016 jusqu’à présent, plus de 2143 cas et 703 décès ont été enregistrés seulement au Brésil. Une épidémie de cette envergure n'avait pas été vue depuis 1932-1942. Plusieurs raisons peuvent expliquer cette explosion épidémique et ont été modélisées pour mieux caractériser le foyer, comprendre et prévoir le mouvement épidémique pour ainsi être mieux préparé pour la réponse. Ces techniques incluent : l'utilisation de « Machine Learning » (Adaboost algorithme) pour identifier les municipalités à risque (en collaboration avec UNICEF), modélisation de variables géographiques, environnementales, types de sols, climatiques et épidémiologiques suivant équation de Bernoulli (en collaboration avec Université de Minnesota), l'utilisation d'intelligence artificielle pour évaluer le sentiment des personnes envers la vaccination (sur la FA) à travers l'algorithme « Crowdbreaks » (en collaboration avec l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne). Ces outils nous permettent de focaliser les activités de surveillance dans les zones plus à risque, de connaitre quels sont les facteurs qui contribuent le plus à l'apparition de grandes flambées, et de cibler tant le contenu comme dans les localisations/zones par rapport aux campagnes de vaccination.Objectifs d'apprentissageÀ la fin de ce symposium, le participant sera en mesure de :• Illustrer les différentes méthodes existantes pour faire de la prévision de certaines maladies dans la r...