L’intelligence artificielle peut-elle nous aider à prédire la fin de la pandémie de coronavirus ?

L’innovation et la technologie peuvent-elles nous permettre d’anticiper mieux les événements à venir ? Des scientifiques du SUTD Data-Driven Innovation Lab, y croient. Menée par Jianxi Luo, docteur en ingénierie des systèmes du MIT, cette équipe de chercheurs a créé un modèle basé sur l’intelligence artificielle (AI) pour tenter de prédire avec le plus d’exactitude possible la fin de l’épidémie de coronavirus dans le monde, mais aussi pays par pays.

Le nom de ce projet ne peut pas être plus explicite : "Quand finira le Covid-19".

En se basant sur les données du nombre de personnes infectées recensées chaque jour et dans chaque pays et un modèle mathématique de propagation du Covid-19, ces "data scientists" ont créé un algorithme qui permet de générer des prévisions de l’évolution de l’épidémie qui sont retranscrites sous forme de graphiques.

Fin de l’épidémie de coronavirus : 2 septembre en Belgique, 1er décembre dans le monde

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Prédiction réalisée à l’aide d’intelligence artificielle de la fin de l’épidémie de coronavirus à l’échelle mondiale. https://ddi.sutd.edu.sg/portfolio/items/445380 © SUTD Data-Driven Innovation Lab/RTBF

Actuellement, la date estimée de fin de l’épidémie au niveau mondial est prévue pour le 1er décembre 2020. En Belgique, la date de fin prévue par le modèle est actuellement estimée au 2 septembre de cette année.

Dans le monde, 97% des personnes qui seront contaminées au total par le coronavirus (selon les prévisions), le seront le 30 mai. Le 16 juin, le virus devrait déjà avoir contaminé 99% du nombre total de cas qui seront recensés mais il faudra attendre le 1er décembre pour que la pandémie prenne réellement fin.

En Belgique, les prévisions tablent sur 97% des cas pour le 22 mai, 99% le 6 juin et une fin de l’épidémie sur notre territoire le 2 septembre 2020.

Balise importante : il n’y a pas de certitudes

Attention, il s’agit donc bien ici de prévisions. La page où on retrouve ces projections indique d’ailleurs très clairement que son contenu est strictement destiné à des fins éducatives et de recherche et peut contenir des erreurs.


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"Le modèle et les données ne sont pas adaptés aux réalités complexes, évolutives et hétérogènes des différents pays. Les prévisions sont par nature incertaines. Les lecteurs doivent prendre toutes ces prévisions avec prudence. Un optimisme excessif fondé sur certaines dates de fin prévues est dangereux car il peut relâcher notre discipline et nos contrôles et provoquer une résurgence du virus et de l’infection, ce qui doit être évité", peut-on lire tout de suite au-dessus de la publication.

Comment sont réalisées ces prévisions ?

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Modèle de prévision pour l’Autriche réalisé par Milan Batista. https://nl.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/4cac6ad5-2620-45eb-9995-969689458f18/a6e83508-68e3-4cf0-9cfc-7fdc5fcb4913/images/screenshot.jpg © Milan Batista/fitVirusCOVID19

Malgré ces réserves importantes, il est intéressant d’en savoir plus sur la façon dont ces prévisions sont réalisées. La méthodologie utilisée par les chercheurs est décrite complètement dans une publication du Dr Jianxi Luo, à la tête du projet.

Pour créer un algorithme, il faut des données et des paramètres. Pour ce qui est des données, l’étude porte globalement sur le nombre de personnes contaminées par le coronavirus et sur le timing dans lequel on peut estimer qu’il n’y en aura plus de nouveaux.

Les données

Au niveau des personnes contaminées dans le monde et de la situation pays par pays, l’équipe du "Data-Driven Innovation Lab" se base sur les informations partagées en Open Source et mises à jour quotidiennement par l’équipe de "Our World In data".

"La précision de ces prévisions dépend directement de la précision des données donc des chiffres émis par les pays", nous explique Camille Uylenbroeck, data scientist pour Sopra Steria Belgique. "Or, les méthodes de comptage diffèrent, que ce soit pour les morts ou les personnes infectées – certains pays prennent en compte les maisons de retraite, par exemple, et d’autres non".

Les paramètres

Pour pouvoir faire des projections à partir des chiffres déjà rassemblés, il faut tenir compte de tout un tas de paramètres comme le nombre de personnes infectées, le nombre de personnes guéries, le nombre de contacts potentiels dans une population entre les personnes infectées et celles qui ne le sont pas. Le modèle sur lequel est basé les projections a été développé par la MMA (Mathematical Association America) tient compte de ces variables et est lui aussi décrit dans les détails.

Une fois les données et le modèle qui définit les paramètres définis, le tout est codé afin de générer ces prévisions.

Quelle est la fiabilité de ces projections ?

À l’origine, il s’agit d’un projet de l’Université de Technologie et Design de Singapour (SUTD). La recherche a démarré grâce à la "curiosité" de certains chercheurs de l’université qui cherchait à essayer de déterminer quand l’épidémie de Covid-19 pourrait se terminer à Singapour. Cette recherche a été ensuite à d’autres pays suite aux demandes de certains internautes qui ont consulté la page web qui a été lancée le 18 avril.

Entre-temps, le projet a attiré les regards du monde entier et le responsable de projet estime déjà le nombre de visiteurs sur la page à plusieurs millions.

Car l’avantage du modèle, c’est qu’il est amené à évoluer en fonction des données disponibles. Quotidiennement, les projections sont mises à jour avec les derniers chiffres disponibles. Un tableau récapitulatif reprenant les estimations pour chaque pays est mis en ligne avec des "updates" quotidiennes ce qui permet d’affiner les prévisions en continu.

"Ce qui serait intéressant, c’est d’examiner le 'shift' des prédictions quand des mesures prises par les pays (comme le confinement ou le déconfinement) commencent à se voir dans les données. En effet, ces mesures influencent directement le nombre de contacts qu’une personne infectée peut avoir, donc le taux de personnes susceptibles d’attraper le virus. Ces deux paramètres apparaissent dans le modèle mathématique, donc influencent grandement les prédictions", précise Camille Uylenbroeck.

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Mais la situation de chaque pays est différente, avec des mesures prises par les gouvernements qui peuvent évoluer au jour le jour avec des effets parfois directs et indirects sur l’évolution de la pandémie. Ces effets qui ne sont pas toujours faciles à prendre en compte, surtout dans les pays ou l’épidémie en est à ses débuts.

Donc, même si "les prédictions basées sur la science et les données sont objectives, elles restent incertaines", précise l’équipe de scientifiques.

À quoi ça sert ?

Mais alors, à quoi ça sert ? L’idée derrière les prometteurs du projet c’est de tenter d’aider les gouvernements et les entreprises à faire de bons choix pour le futur en étant mieux informés sur les perspectives. Ces projections pourraient également permettre de réduire l’anxiété ou un optimisme trop exacerbé dans l’esprit de chacun d’entre nous.

Pour Jianxi Luo, "L’estimation du cycle de vie, de l’inflexion et des dates de fin d’une pandémie, basée sur un modèle et des données, si elle est correctement réalisée, peut réduire l’anxiété et l’optimisme excessif et préparer la mentalité de chacun d’entre nous aux prochaines phases de l’évolution de l’épidémie, quelle que soit son amélioration ou son aggravation. Une telle surveillance prédictive permettra aux gouvernements et aux entreprises de prendre dès à présent les décisions et de planifier l’avenir de manière plus "éclairée"."

Pour la "data scientist" belge Camille Uylenbroek, "c’est génial qu’ils aient mis en garde contre l’optimisme que de telles prédictions peuvent entraîner. Elles sont incroyablement utiles pour commencer à prévoir sur le moyen-long terme, mais la propagation d’une épidémie dépend avant tout du comportement des gens, donc le fait même d’être au courant de ces prédictions peut amener à les changer".

Promotion du partage et de la coordination pour faire face à la pandémie

L’autre idée derrière l’initiative singapourienne, c’est de favoriser la résilience au sein des populations, le partage et la coordination afin de faire face à la pandémie : "L’avenir est toujours incertain. Nous devons garder cela à l’esprit lorsque nous lisons une quelconque prédiction. Personne n’a prédit l’épidémie de COVID-19 en novembre 2019, bien que Bill Gates ait mis en garde contre les dommages potentiels d’une maladie infectieuse mondiale dans un discours en 2015. Tout en reconnaissant la nature incertaine de la pandémie en cours et notre monde de plus en plus interconnecté et complexe, ce qui est finalement et fondamentalement nécessaire, c’est la flexibilité, la robustesse et la résilience des personnes, des organisations et des gouvernements, ainsi que le partage et la coordination, pour faire face aux événements futurs imprévisibles et indésirables".

Il sera en tout cas intéressant de voir comment ces prévisions évoluent. Et, une fois que nous aurons un peu plus de recul, analyser le degré de pertinence et l’intérêt de celles-ci.

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