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Il y a principalement trois types de sources qui m’ont servi dans ce TIPE.
Le premier m’a apporté des données sociales importantes, afin de me familiariser avec le sujet,
d’une part (en particulier à travers la lecture de tribunes et de témoignages) ; et d’autre part pour
avoir des statistiques plus précises à introduire dans mon programme, en particulier sur la
corrélation entre les transidentités et/ou le fait d’être racisé.e, et celui d'être précaire (référence [1])
ou celui d’être travailleur.euse du sexe (référence [2]) ; mais aussi sur la répartition des revenus en
France (référence [3]); ou encore sur le lien entre l'usage à risque de drogues (par seringues ou
pailles notamment) et la précarité d'une personne (référence [4]). Dans certains cas, n’ayant pas eu
directement accès à une probabilité ou une proportion concernant le phénomène exact qui
m’intéressait, j’ai été amenée à utiliser la formule des probabilités conditionnelles (pour ce qui est
de la proportion de personnes précaires transgenres ou racisées par exemple), ou bien tout
simplement à prendre le nombre de personnes concernées par le phénomène, puis à le diviser par la
population totale. La référence [5] m’a en particulier été très utile car elle avait cet avantage de
donner certaines valeurs précises en même temps que des témoignages que j’ai tenté de prendre en
compte à travers certains choix de programmation.

Le deuxième type de sources m’a aidée au niveau de la programmation elle-même. La référence [6]
m’a ainsi permis de mieux comprendre les possibilités qu’offrait un système multi-agents, mais m’a
surtout amenée à me poser des questions fondamentales sur les phénomènes que je prendrais ou non
en compte, afin de garder une complexité acceptable ; et à réfléchir aux limites de ce que je
montrerai grâce à cette modélisation. J’ai, suite à la lecture de ce document, décidé de laisser de
côté un certain nombre de facteurs (le fait d’être sans-papiers ou non ; le fait qu’un.e client.e soit
ou non un homme cisgenre ; le type de relations sexuelles –lequel est associé si le rapport est nonprotégé
à différentes probabilités de contamination au VIH- ; les agressions en dehors des relations
tarifées), de telle sorte que les résultats présentés soient sous-évalués (plutôt que surévalués, ce qui
aurait rendu leur interprétation plus difficile).

Le troisième type de sources, enfin, m’a permis de me faire une idée de ce qui avait déjà été fait sur
le sujet. À la manière de la référence [7], la plupart des études que j’ai trouvées voyaient surtout les
prostitué.e.s comme des « réservoirs à sida » (c’est ainsi qu’une campagne des années 1980 les
désignait, comme le précise la référence [5]), et tentaient d’évaluer leur responsabilité dans la
propagation du VIH dans le reste de la population. Or les prostitué.e.s, en tant qu’humain.e.s
comme les autres, ne désirent pas non plus être contaminé.e.s ; et iels comptent de fait parmi les
personnes qui se font le plus souvent dépister. Selon les mots de Lydia Braggiotti dans la référence
[5], « Ça a toujours fait partie de notre mentalité de lutter contre les maladies sexuellement
transmissibles […], on s’est débrouillées, on s’est renseignées, […] on informe nos clients […]. Les
prostituées ne sont pas débiles ». J’ai donc ici plutôt considéré que ce sont les client.e.s qui
contaminent les prostitué.e.s, et pas l’inverse. La seule étude que j’aie trouvée qui partageait cette
vision est la [8] : celle-ci m’a permis d’identifier certains facteurs déterminants que je devrais
prendre en compte dans la programmation ; mais aussi de comparer mes résultats finaux à une
référence extérieure afin de vérifier leur cohérence.


[1] M. V. Lee Badgett, Soon Kyu Choi, Bianca D.M. Wilson : LGBT POVERTY IN THE UNITED
STATES A study of differences between sexual orientation and gender identity groups :
https://williamsinstitute.law.ucla.edu/wp-content/uploads/National-LGBT-Poverty-Oct-2019.pdf
[2] Evan Urquhart : Decriminalizing Prostitution Is Central to Transgender Rights :
https://slate.com/human-interest/2018/02/decriminalizing-prostitution-is-central-to-transgenderrights.
html
[3] INSEE : Revenus salariaux en 2017 : dispersion des revenus :
https://www.insee.fr/fr/statistiques/2381326#tableau-figure1_radio2
[4] OBSERVATOIRE FRANÇAIS DES DROGUES ET DES TOXICOMANIE : Consommation de drogues
illicites et exclusion sociale: état des connaissances en France :
https://www.ofdt.fr/BDD/publications/docs/eftxdlia.pdf
[5] Anne Coppel, Malika Amaouche, Lydia Braggiotti : Le Bus des Femmes prostituées, Histoire
d'une Mobilisation : Édition Anamosa, publication en 2020
[6] Cédric Sueur, Jean-Loup Guillaume, Frédéric Amblard : Modélisation des réseaux sociaux :
https://www.researchgate.net/profile/Cedric-
Sueur/publication/337311761_Modelisation_des_reseaux_sociaux/links/5dd6a6e092851c1feda559d
9/Modelisation-des-reseaux-sociaux.pdf
[7] Parvaiz Ahmad Naik, Mehmet Yavuz, Jian Zu : The role of prostitution on HIV transmission
with memory: A modeling approach :
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110016820301666
[8] K. Shannon, S. A Strathdee, S. M Goldenberg, P. Duff , P. Mwangi, M. Rusakova, S. Reza-Paul, J.
Lau, K. Deering, M. R Pickles, M-C. Boily : Global epidemiology of HIV among female sex workers:
influence of structural determinants : https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S0140-
6736%2814%2960931-4