← RETOUR SOMMAIRE

Activité 4 – Pourquoi une épidémie explose : R₀ et exponentielle PROJET DOCUMENTAIRE

Chapitre 9 – Fonction ln et exponentielle népérienne | Terminale Bac Pro | Mathématiques | ⏱ 50 min

Dernière mise à jour : 4 mai 2026, 11:30

Objectifs :

Situation – début d'une épidémie

Une nouvelle maladie infectieuse apparaît. Au jour 0, 1 personne est infectée. Chaque malade contamine en moyenne R₀ = 2,5 personnes en une semaine, puis guérit (ou meurt). Que va-t-il se passer ?

Document — modèle simplifié de propagation

N(s) = N₀ × R₀^s

N(s) = nombre d'infectés à la semaine s. R₀ = taux de reproduction.

Document — comparaison sans/avec mesures

Évolution selon R₀ (échelle log) 10⁶ 10⁴ 10² 1 N infectés 0 5 10 15 20 Semaines R₀ = 2,5 (EXPLOSION) R₀ = 0,9 (extinction) R=1 (équilibre)

📚 Cette activité approfondit les notions du cours §3 (suite exponentielle) et §6 (modélisation épidémiologique).

Problématique : Combien d'infectés après 15 semaines avec R₀ = 2,5 ? Et que se passe-t-il avec gestes barrières (R = 0,9) ?

Question 1 REA

Calculer N(5), N(10), N(15) avec R₀ = 2,5 et N₀ = 1.

  • N(5) = 2,5⁵ ≈ 98 infectés
  • N(10) = 2,5¹⁰ ≈ 9 537 infectés
  • N(15) = 2,5¹⁵ ≈ 931 323 infectés ≈ près d'1 million !

En 15 semaines, on passe de 1 à près de 1 million d'infectés. C'est la puissance terrifiante de la croissance exponentielle.

Toute la population française (~67 M) serait infectée en 20 semaines à ce rythme.

Question 2 REA

Avec mesures sanitaires (gestes barrières, masques, distance), R passe à 0,9. Calculer N(5), N(10) à partir de N₀ = 1 000 (épidémie en cours).

  • N(5) = 1 000 × 0,9⁵ = 1 000 × 0,590 ≈ 590
  • N(10) = 1 000 × 0,9¹⁰ = 1 000 × 0,349 ≈ 349

L'épidémie recule. À long terme, N → 0. Les gestes barrières sont efficaces.

Le pic est atteint au moment où R passe sous 1 (= moment où le nombre d'infectés cesse de croître).

Question 3 VAL

Quelle est la valeur seuil de R qui sépare explosion et extinction de l'épidémie ?

Seuil = R = 1.

  • R > 1 : croissance exponentielle (explosion).
  • R = 1 : nombre d'infectés stable (chaque malade contamine 1 nouveau, en moyenne).
  • R < 1 : décroissance exponentielle (extinction).

L'objectif des autorités sanitaires est R < 1 pour faire reculer l'épidémie.

Question 4 ANA

L'« immunité collective » est atteinte quand R passe sous 1 grâce à l'immunisation (vaccin ou guérison). Calculer le seuil pour R₀ = 2,5.

Si une fraction p de la population est immunisée, R effectif = R₀ × (1 − p).

Pour R = 1 : R₀ × (1 − p) = 1 → 1 − p = 1/R₀ → p = 1 − 1/R₀.

Pour R₀ = 2,5 : p = 1 − 1/2,5 = 0,6 → 60 % de la population doit être immunisée.

Pour R₀ = 5 (rougeole) : p = 80 %. Pour R₀ = 12 (variole) : p = 92 %.

Plus une maladie est contagieuse, plus le seuil d'immunité collective est élevé.

Question 5 ANA

Pour la rougeole (R₀ ≈ 15), combien faut-il vacciner pour bloquer l'épidémie ?

p = 1 − 1/15 ≈ 0,933 → 93,3 % de couverture vaccinale.

C'est très élevé ! Difficile à atteindre dans une population entière.

Conséquence : la rougeole est l'une des maladies les plus difficiles à éradiquer. Toute baisse de la couverture vaccinale (mouvements anti-vaccins) entraîne des épidémies (cas en France 2018-2020).

L'OMS demande une couverture > 95 % pour éviter les épidémies de rougeole.

Question 6 VAL

Pourquoi est-il difficile pour le grand public de comprendre la croissance exponentielle ?

Notre cerveau est câblé pour la pensée linéaire (« si 1 fait X, 10 font 10X »). L'exponentielle dépasse notre intuition.

Exemples emblématiques :

  • Au COVID-19, début 2020, beaucoup minimisaient « il y a juste quelques cas en Italie ». 4 semaines plus tard : 60 000 cas.
  • Légende du grain de riz sur l'échiquier : 2⁶⁴ ≈ 18 milliards de milliards de grains → impossible à honorer.
  • Pliage d'une feuille de papier 50 fois : épaisseur supérieure à la distance Terre-Soleil.

Conséquence santé publique : les mesures doivent être prises tôt, avant que les chiffres ne semblent dramatiques. Trop tard = catastrophe.

Question 7 COM

Rédiger en 5 lignes une note de communication pour expliquer l'urgence des mesures sanitaires en début d'épidémie.

Pourquoi agir maintenant ? La maths de la propagation

Quand un virus a un R₀ = 2,5, chaque semaine multiplie les cas par 2,5. En 5 semaines : 100 cas. En 10 semaines : 10 000. En 15 semaines : 1 million.

Si on attend que les cas « explosent visiblement », il est déjà trop tard : les hôpitaux saturent, les morts grimpent. Les mesures doivent être prises quand les chiffres semblent encore petits.

L'objectif : ramener R sous 1 (gestes barrières + tests + isolement) → l'épidémie recule au lieu d'exploser. C'est la maths qui guide la politique sanitaire, pas l'intuition.

🚀 Pour aller plus loin ANA

Le modèle SIR (Susceptibles, Infectés, Rétablis) est plus réaliste. Il intègre l'épuisement des « personnes à infecter ». Quelle est la différence avec notre modèle simple ?

Modèle simple N(s) = R₀^s : croissance illimitée → irréaliste à long terme (impossible d'avoir plus de cas que la population totale).

Modèle SIR :

  • S(t) : susceptibles (non-infectés, non-immunisés)
  • I(t) : infectés
  • R(t) : rétablis (immunisés ou décédés)
  • S + I + R = N (population totale)

SIR donne une courbe en cloche pour I(t) : montée exponentielle, pic, descente exponentielle. Plus de S à infecter → l'épidémie s'éteint.

C'est le modèle utilisé par les épidémiologistes pendant le COVID-19 pour prédire les pics et planifier les hôpitaux.

Variantes plus complexes : SEIR (avec exposés non-infectieux), SIRD (avec décès), SIR avec âge, etc.

À retenir