Ce projet utilise un modèle SEIRD (Susceptible-Exposé-Infecté-Rétabli-Décédé) combiné à une approche bayésienne pour modéliser et prédire la propagation du SARS-CoV-2. Il intègre les données de Santé publique France et de l'ECDC pour estimer les paramètres du modèle et simuler l'impact des mesures de confinement sur l'évolution de l'épidémie. Les résultats permettent d'anticiper les trajectoires possibles des décès et des infections.