L'UNIKIN rayonne à Athènes (Grèce) : Le Prof. Selain Kasereka présente deux articles scientifiques à la Conférence internationale MobiSPC 2026

Ces deux travaux, publiés dans la revue Procedia Computer Science (Elsevier / ScienceDirect), illustrent la vitalité de la recherche portée par des chercheurs d'origine congolaise à l'échelle internationale, et témoignent du potentiel scientifique que l'Université de Kinshasa continue de porter au-delà de ses frontières.

Le premier article, intitulé PG–NODETB : Physics-Guided Neural Ordinary Differential Equations for Tuberculosis Transmission Dynamics, présente un cadre novateur combinant les équations différentielles ordinaires guidées par la physique et les réseaux de neurones artificiels — une approche dite PG-NODE — pour modéliser la dynamique de transmission de la tuberculose (TB).

Face aux limites des modèles compartimentaux classiques, rigides par leur structure à paramètres fixes, les auteurs proposent un modèle SLIR enrichi capable d'apprendre des fonctions de transmission variant dans le temps, tout en préservant les lois biologiques de conservation. Une analyse mathématique rigoureuse du nombre de reproduction de base (R₀), de la stabilité des équilibres et des indices de sensibilité est conduite. Trois scénarios de simulation sont examinés : (i) suivi adaptatif des taux de transmission non stationnaires ; (ii) réduction de 27 % de l'erreur quadratique moyenne par rapport aux modèles SLIR classiques ; (iii) optimisation multi-levier des politiques de santé ramenant R₀ à 1,49 sous interventions combinées.

Ce travail ouvre des perspectives particulièrement prometteuses pour les environnements de santé connectés, où les plateformes mobiles génèrent des données de surveillance en continu — une réalité croissante dans les pays africains à ressources limitées.

Le second article, intitulé BioMpox : A Biologically Informed Compartment Model for Mpox Transmission Dynamics, s'attaque à la modélisation de la transmission du Mpox — une zoonose ré-émergente dont les dynamiques épidémiques sont souvent mal saisies par les modèles compartimentaux traditionnels.

Les auteurs proposent un modèle SEPIRD raffiné, intégrant une étape de progression pré-symptomatique et une fonction de transition biologique générale φ(P, θ), permettant de représenter de manière plus réaliste les processus de progression de la maladie. Comparé analytiquement et numériquement à un modèle SEIRD classique, le BioMpox produit un pic infectieux plus faible et retardé — 1,15 % à l'heure 242 contre 12,4 % à l'heure 68 pour le modèle classique — soit une réduction quasi décuplée de la prévalence maximale infectieuse, sans modifier la taille finale de l'attaque.

Ces résultats ont des implications directes pour la planification de la capacité hospitalière et la conception des stratégies d'intervention en contexte épidémique, notamment en Afrique centrale où le Mpox demeure une menace de santé publique majeure.

La présentation simultanée de ces deux travaux lors d'une même conférence internationale de premier plan constitue une performance remarquable qui honore l'Université de Kinshasa et témoigne de l'excellence de ses chercheurs sur la scène mondiale.

Ces contributions s'inscrivent dans un contexte plus large : celui du Workshop international AI2M4RI 2026 (International Workshop on AI & Mathematical Methods for Real-World Impact), co-organisé par le Professeur Selain Kasereka en marge de MobiSPC, qui a rassemblé des chercheurs de plus d'une vingtaine de pays, enregistré 78 soumissions et retenu 42 articles — une proportion significative émanant de chercheurs africains.

Les deux articles sont désormais accessibles via la plateforme ScienceDirect d'Elsevier, dans les actes de la conférence MobiSPC 2026 publiés dans Procedia Computer Science.

La tuberculose et le Mpox figurent parmi les maladies infectieuses les plus préoccupantes pour la santé publique en République démocratique du Congo et sur le continent africain. En développant des outils de modélisation mathématique et d'intelligence artificielle adaptés à ces contextes, les chercheurs de l'UNIKIN contribuent directement à renforcer la capacité scientifique africaine à répondre à ses propres défis sanitaires.

Les chercheurs congolais ne manquent ni d'idées, ni d'expertise, ni d'ambition scientifique ; ils ont surtout besoin d'un environnement institutionnel et financier leur permettant de transformer pleinement leur potentiel en rayonnement scientifique international.

L'Université de Kinshasa se félicite de ces résultats et réaffirme son engagement en faveur d'une recherche scientifique d'excellence, ouverte sur le monde et tournée vers le développement de la République démocratique du Congo.