Épidémiologie.md

@@ -24,7 +24,7 @@ Chaque individu appartient donc à un compartiment : `S`, `I` ou `R` .
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   <img src="uploads/6ae9107488bd8ad8c3b7465bcd05b9ec/SIR.png" />
   <br/>
-  <figcaption>Modèle compartimental SIR : https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology</figcaption>
+  <figcaption>Modèle compartimental SIR : [source](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology)</figcaption>
 </figure>
 
 
@@ -41,6 +41,17 @@ D'une façon très simple on constate sans peine, que les paramètres sur lequel
 
 
 ## Simulation
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+Nous pourrions dans un premier temps utiliser un automate cellulaire et considérer l'évolution sur une grille.
+
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+  <img src="uploads/829b251b8c167e48115992bf1ac268a5/SIR-AC.gif" />
+  <br/>
+  <figcaption>Modélisation SIR par automate cellulaire utilisant un voisinage de Moore (8 voisins). [Source](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#/media/File:SIR_model_simulated_using_python.gif)</figcaption>
+</figure>
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+Je vous laisse cela en exercice. 
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 Nous allons provoquer une épidémie parmi nos tortues et essayer de voir comment cela évolue. Une tortue va donc être, saine, infectée, ou remise.