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L’Université de Götenborg s’intéresse dans une étude à l’intelligence artificielle pour contenir les prochaines épidémies

Dans une étude publiée le 13 avril 2021, des chercheurs de l’université de Götenborg (UG) en Suède expliquent pourquoi l’IA serait une des solutions à retenir pour contenir l’augmentation des infections lors de futures épidémies ou pandémies. Peu d’études s’étaient penchées par le passé sur la manière dont l’IA pourrait être utilisée en cas de pandémie. Le contexte sanitaire dû à la pandémie Covid-19 a évidemment joué dans l’augmentation des recherches sur ce sujet.  

L’utilisation de l’IA pour contrer les pandémies enfin abordées

Malgré le fait que cette étude ne soit que l’une des premières du genre et que des tests avec des données réelles sont nécessaires afin d’améliorer les résultats, cette recherche met en avant les utilisations bénéfiques de l’IA afin de maîtriser rapidement l’épidémie.

Dans le cadre de cette étude, les chercheurs de l’université de Götenborg ont examiné comment des algorithmes de machine learning pourraient permettre de trouver des méthodes de dépistages efficaces et donc de mieux contrôler les futures crises sanitaires malgré les données relativement limitées disponibles en temps de pandémie.

Laura Natali, chercheuse au sein du département de Physiques de l’UG, s’est exprimée autour de l’utilisation de l’IA et du meilleur potentiel de dépistage que cela pourrait offrir aux individus :

“Cela peut être un premier pas vers un meilleur contrôle par la société des futures grandes épidémies et réduire la nécessité de restrictions et de l’arrêt des activités”

Une étude précurseure d’initiatives nouvelles

La nouvelle stratégie de tests basés sur le machine learning va s’adapter automatiquement aux caractéristiques spécifiques des individus malades. Il sera possible grâce à l’IA de savoir si les dépistages doivent être réalisés en priorité sur une population âgée ou non, ou si une zone géographique précise -comme des quartiers, des lieux publics- est considérée comme à risques ou non.

Laura Natali insiste sur l’importance de l’identification des personnes malades :

“Lorsqu’une épidémie commence, il est important d’identifier rapidement et efficacement les individus infectieux. Dans les tests aléatoires, il existe un risque important de ne pas y parvenir, mais avec une stratégie de test plus axée sur les objectifs que l’on souhaite définir, nous pouvons trouver plus d’individus infectés et ainsi obtenir également les informations nécessaires pour réduire la propagation de l’infection. Nous montrons que le machine learning peut être utilisé pour développer ce type de stratégie de test”

Dans le cadre de la pandémie Covid-19, l’IA a été utilisée dans plusieurs pays dont l’Afrique du Sud, afin d’alerter la population sur les risques de contaminations à l’échelle des provinces du pays.

Zacharie Tazrout

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