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La modélisation des épidémies via les modèles comportementaux classiques souffre de certaines lacunes (par exemple de ne pas pouvoir prendre en compte l'hétérogénéité au sein de la population). Des modèles stochastiques sur graphe permettent de pallier ces faiblesses mais ils sont généralement coûteux à simuler et difficiles à optimiser. Nous introduisons tout d'abord un modèle réduit déterministe construit à l'aide d'un réseau de neurones afin d'imiter la dynamique locale du modèle sur graphe original. Dans un second temps, nous proposons de déterminer une politique de santé optimale au moyen d'un problème de contrôle optimal sur le modèle réduit. Il s'agit d'un travail en collaboration avec Emmanuel Franck, Killian Lutz, Laurent Navoret et Yannick Privat.