Le Café philosophique de SFU recevra le 22 avril le Dr.
Rutherford, directeur scientifique du Complex Systems Modelling Group (CSMG) situé sur le campus de Burnaby. Le Centre s’intéresse en particulier aux applications de la modélisation et de la recherche opérationnelle mathématiques dans les soins de santé, l’épidémiologie et le système de justice pénale.

Détenteur d’un doctorat à UBC en Physique mathématique, le Dr Rutherford est arrivé à SFU en 2005. Peter Borwien, déjà professeur de mathématiques à SFU, a convaincu le Dr. Rutherford de l’aider à développer un groupe de recherche dévoué à la modélisation mathématique. Ce groupe deviendra l’Interdisciplinary Research in the Mathematical and Computational Sciences (IRMACS) qui facilitera plus tard la création et le fonctionnement du CSMG.

La modélisation mathématique peut être plusieurs choses mais c’est avant tout une représentation mathématique du fonctionnement dynamique d’une organisation (usine, compagnie, hôpital, centre carcéral, etc.). D’abord un diagramme de ce fonctionnement est produit et ensuite recréé en équations auxquelles on incorpore des données quantitatives du système (par exemple un hôpital) en vue d’analyser la réponse à ces nouvelles données. C’est alors que les chercheurs explorent les changements qui pourraient mieux servir le fonctionnement et les buts du service hospitalier étudié.

La modélisation mathématique a vraiment commencé en Angleterre en 1943 lorsqu’on l’a utilisée pour rendre plus efficace le système de défense aérienne. Aujourd’hui, elle est utilisée un peu partout dans le monde, par exemple par les compagnies d’aviation afin de maximiser l’utilisation efficace de leurs avions.

Modélisation mathématique
Étape 1: Diagramme

Les mathématiques à la rescousse du système de santé

Le CSMG travaille depuis plus de 4 ans avec le Vancouver Coastal Health Centre et leurs programmes sur les soins de santé reliés au VIH et à sa transmission. La grande complexité des services offerts et les difficultés liées au dépistage des gens infectés a conduit le Centre de santé « à travailler avec le CSMG afin de trouver, entre autres, les meilleures façons de dépister le virus avec le plus d’impact et le moins de coûts. »,
nous dit le Dr. Rutherford.

Le ministère de la Santé dépense à lui seul plus de 40 % du budget du gouvernement. Aussi est-il très important de rationaliser les soins de santé afin d’éviter le gaspillage de ressources qui pourraient mieux servir ailleurs la population. La modélisation et la recherche opérationnelle sont aussi utilisées pour décider quel devrait être le nombre de lits d’urgence dans un hôpital qui pourraient mieux servir la clientèle en visant toujours l’efficacité. Pour Dr. Rutherford « un bon modèle en est un qui est mathématiquement solide et applicable à des situations concrètes. »

Sans les modèles mathématiques, les grandes banques de données seraient sans grande valeur

Les mathématiques sont devenues la « lingua franca des sciences ». Le développement des grandes banques de données oblige les corporations et nos institutions à utiliser de plus en plus des modèles mathématiques pour les aider à prendre leurs décisions. Des chercheurs du Centre doivent par exemple construire des programmes afin de sortir des banques de données seulement ce dont ils ont besoin pour leur recherche. En Colombie-Britannique, tout document en relation avec une personne accusée d’un crime et/ou incarcérée dans un pénitencier est entré dans des banques de données. Le IRMACS/CSMG travaille sur ces données pour produire des modèles opérationnels plus appropriées aux problèmes rencontrés et aux buts recherchés.

« La modélisation mathématique n’est pas la seule variable dans la prise de décision »

Le Dr. Rutherford tient à ajouter que « ceci ne veut pas dire que les décisions prises seront nécessairement les meilleures mais au moins nos décideurs ont des informations quantifiables pour les prendre. Par contre, la modélisation n’est pas la seule variable dans la prise de décision ». Dans plusieurs cas, il y a des considérations d’éthique et de vie privée qui sont d’une grande importance et auxquelles il faut porter beaucoup d’attention. Tout n’est pas quantifiable, heureusement peut-être.

Mais la modélisation mathématique est-elle dangereuse ? Une société contrôlée par des modèles d’efficacité optimale sera-t-elle toujours bénéfique pour ses citoyens ? L’aspect humain est-il assez présent dans les équations créées sur des bases de données quantifiables ? Voilà des questions qui seront probablement soulevées au Café philosophique de SFU. L’efficacité n’est pas toujours garante d’un mieux-être pour les citoyens, clients, consommateurs, patients, etc., même si elle est basée sur des modèles mathématiques à la recherche de résultats optimaux. Le problème, ce sont les buts visés par ces résultats optimaux et pour quoi et pour qui ils sont recherchés. Pensons aux sièges dans
les avions !