Une épidémie, ce n'est pas seulement un virus, c'est aussi des millions de décisions personnelles. L'un continue de prendre le métro, l'autre s'enferme chez lui. Les modèles classiques décrivent le comportement moyen de la foule, mais ne se demandent pas pourquoi chacun agit ainsi. Ce nouveau travail ajoute la théorie des jeux à l'épidémiologie : chaque participant est un joueur qui choisit combien de contacts il s'autorise, en tenant compte de sa propre protection et de ce qui se passe autour de lui.
La principale difficulté, c'est l'immunité invisible. Une personne peut conserver une protection après une maladie, mais avec le temps, elle s'affaiblit. Ou elle disparaît instantanément, comme une lumière que l'on éteint — et la personne redevient vulnérable sans même le savoir. Le modèle en tient compte : chaque joueur connaît son niveau de protection actuel, s'il est visible, ou agit à l'aveugle sinon. Pour calculer de tels scénarios, les auteurs ont réduit des équations complexes à un système que l'on peut résoudre sur un ordinateur ordinaire — et ils ont montré que la méthode fonctionne même avec un horizon de planification incertain.
Cette approche n'est pas utile seulement pour les épidémies. Elle s'applique à toute situation où les gens prennent des décisions qui influencent le risque collectif : des bulles financières à la circulation routière. Lorsque chacun agit de manière raisonnable, mais à sa façon, le tableau collectif peut surprendre.
Si l'immunité disparaît soudainement et sans signe visible, une personne peut se croire protégée alors qu'elle est en réalité vulnérable — comme un conducteur dont les freins lâchent, mais dont le témoin sur le tableau de bord ne s'allume pas.
Un tel modèle évoque des scénarios où les héros doivent prendre des décisions en pleine épidémie sans savoir avec certitude qui est infecté — par exemple, dans le film « Contagion » ou la série « The Walking Dead ».