Les biotechnologies, c’est aussi des mathématiques !

Pour rejoindre Sup’Biotech, les élèves de Terminale doivent passer différentes épreuves via le Concours Advance, dont une de mathématiques. Mais pourquoi donc les mathématiques sont-elles si essentielles pour explorer le monde du vivant ? Enseignante-chercheuse à Sup’Biotech et coordinatrice de l’enseignement des mathématiques pour les deux campus de l’école, Ouerdia Arkoun se prête au jeu de l’interview pour vous permettre de répondre à cette question !

 

Ouerdia Arkoun

 

Quand on pense biologie et biotechnologies, on ne pense pas forcément tout de suite aux mathématiques. Pourtant, elles occupent une place importante, non ?

Ouerdia Arkoun : Tout à fait. Pour citer Cédric Villani, « les mathématiques sont la science qui nous aide à appréhender et à décrire la complexité du monde ». Les mathématiques font donc partie de notre quotidien et les possibilités qu’elles nous offrent sont infinies. De ce fait, la biologie et les biotechnologies n’échappent pas à la règle. D’ailleurs, un bon exemple lié à l’actualité concerne l’important travail de modélisation, d’estimation et d’analyse prospective autour de l’épidémie de la Covid-19 mené par les chercheurs et épidémiologistes en la matière. Si par ailleurs les mathématiques ne constituent pas l’axe essentiel de la formation à Sup’Biotech, elles occupent néanmoins une place importante dans le cursus de l’étudiant en tant que science nécessaire pour la maîtrise et approfondissement de tous les aspects et volets liés aux biotechnologies.

 

C’est pour cela que les mathématiques font partie des épreuves du Concours Advance ?

Absolument ! L’épreuve de mathématiques sert d’une part à évaluer la maîtrise par le candidat des connaissances liées au programme de Terminale, et d’autre part à estimer les capacités de ce dernier à dérouler un raisonnement, le conduire et l’exposer de manière claire et rigoureuse. Cette épreuve a lieu face à des professeurs qui disposent d’abord de 5 minutes pour faire connaissance avec le candidat, le rassurer et le mettre en confiance. Le candidat se voit ensuite proposer un certain nombre de thèmes, huit en général parmi lesquels il doit en retenir six. À chaque thème correspond un exercice de 10 à 15 minutes. Le concours s’achève par un oral.

 

 

Le raisonnement, c’est justement ce qui fait l’essence même du métier d’ingénieur.

Raisonner, c’est apprendre à résoudre un problème en utilisant différentes techniques, notamment mathématiques. Les mathématiques, ce n’est pas que des chiffres et des signes !

 

C’est ce aussi que vous faites en tant que chercheuse, n’est-ce pas ?

Effectivement. Je travaille en tant que biostatisticienne au sein du Bio-Information Research Laboratory (BIRL), le laboratoire de recherche en biologie numérique et chimie computationnelle de Sup’Biotech, dans l’équipe de Jean-Yves Trosset. En parallèle, je suis également chercheuse associée au LMRS de l’Université de Rouen, un laboratoire de mathématiques avec qui j’ai d’ailleurs compilé différents travaux menés conjointement dans un chapitre de l’ouvrage « Statistical Topics and Stochastic Models for Dependent Data with Applications » publié fin 2020. Mes travaux portent sur des processus et modèles appelés « autorégressifs » et basés sur des séries temporelles. La série temporelle s’explique ici par ses valeurs passées et ce modèle autorégressif est un outil pour justement comprendre et prédire les valeurs futures de la série. En gros, l’idée est de pouvoir définir quel est le lien d’une variable au temps T en fonction de la même variable au temps T-1. On peut alors comparer l’évolution entre deux séquences d’ADN… tout comme on pourrait comparer l’évolution démographique de deux régions géographiques ou, pour retourner à la biologie, suivre celle du taux d’hormones ou la progression du nombre de bactéries dans un milieu. La question que nous posons alors en tant que chercheurs, c’est comment prédire parfaitement ces évolutions et, surtout, quelle méthode – ou quel modèle – va nous permettre d’atteindre ce degré de perfection recherché dans la prédiction.

Prenons le cas de la Covid-19 : si l’on veut surveiller l’évolution de l’épidémie, nous devons d’abord comprendre et choisir des indicateurs spécifiques. Ainsi, on va, par exemple, noter le paramètre « R » : il s’agit du nombre de reproduction de base d’une infection, soit le nombre moyen de personnes qu’un individu contagieux va contaminer au tout début de l’épidémie quand personne n’est encore immunisé au sein de la population. Ce paramètre est très utile car il détermine la proportion de la population qu’il faut vacciner pour éviter la circulation du virus. Et nous, dans nos recherches, nous pouvons estimer la valeur de « R » en modélisant la dynamique de l’épidémie à son début, soit la dynamique de la série temporelle, à travers le nombre de cas par jour, le nombre d’hospitalisations par jour, le nombre de décès par jour, etc. Toutefois, il ne faut pas s’arrêter là : il faut ensuite se demander si cet estimateur est efficace et s’il peut éventuellement être amélioré. Nos méthodes statistiques permettent justement de faire en sorte que cet estimateur soit encore meilleur. Je pense que nous avons un bon exemple de mathématiques appliquées aux biotechnologies !