Résumé
Différents types de données permettent de considérablement enrichir notre compréhension du processus de transmission. Par exemple, les études suivant la propagation d’un agent infectieux dans des ménages peuvent nous permettre de mieux apprécier les déterminants de la transmission. Cependant, l’analyse de ces données est compliquée par le fait que le processus de transmission n'est que très imparfaitement observé : on connait la date de début des symptômes d'un cas, mais on ne sait pas quand, où et par qui cette personne a été infectée. Dans ce cours, je décrirai les stratégies d'inférence traditionnellement déployées, qui reposent notamment sur des approches bayésiennes d'augmentation de données. Je montrerai également comment l’analyse de données sérologiques structurées par âge permet de reconstruire l’histoire de la circulation d’une maladie infectieuse dans une population.
