/news/coronavirus
Navigation

La course aux remèdes: l’intelligence artificielle pour prévenir les pandémies

Des algorithmes et les réseaux sociaux pourront aider les scientifiques

CHINA-HEALTH-VIRUS
Photo d'archives, AFP C’est grâce à l’intelligence artificielle qu’une compagnie canadienne a été l’une des premières au monde à alerter la planète sur la situation qui se détériorait à Wuhan, foyer de l’éclosion du coronavirus.

Coup d'oeil sur cet article

Alors que tous les yeux sont tournés sur la course au vaccin et aux remèdes pour lutter contre le coronavirus, plusieurs chercheurs tentent de mettre au point une méthode pour mieux détecter et surveiller les pandémies. 

• À lire aussi: COVID-19: la course aux remèdes 

L’entreprise de Toronto Bluedot a une longueur d’avance. Elle a été l’une des premières au monde à tirer la sonnette d’alarme sur la situation à Wuhan, foyer de l’éclosion du coronavirus.  

Ce n’est pas pour rien qu’Ottawa a annoncé le 23 mars dernier que l’Agence de la santé publique du Canada utilisera sa plateforme d’analyse des maladies pour comprendre et surveiller la propagation du virus.   

Son travail devrait permettre de comprendre où la distanciation sociale est efficace, où on doit concentrer les ressources et où apparaîtront les secondes vagues de cas, par exemple.  

La première  

Le 31 décembre 2019, Bluedot a repéré un article en chinois évoquant des cas de pneumonie liés à un marché d’animaux à Wuhan, en Chine.   

À cette date, l’Organisation mondiale de la santé n’avait pas encore publié d’information à ce sujet.   

Ce savoir-faire de Bluedot est rendu possible grâce à l’intelligence artificielle.   

Ses experts ont créé des algorithmes et ont entraîné des machines pour traiter des mots clés dans quelque 65 langues. Ils sont ainsi capables de traquer plus de 150 maladies. Ce type d’algorithme n’existait pas en 2003, lors de l’épisode du SRAS.   

Twitter à la rescousse  

La réponse des scientifiques à l’actuelle pandémie est à des années-lumière de celle du SRAS, notamment en raison des avancées de l’intelligence artificielle, souligne dans une lettre parue dans le Globe and Mail le Dr Alan Bernstein, président de l’organisme CIFAR chargé d’élaborer la première Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle.  

Bluedot n’utilise pas les réseaux sociaux, car tout y est trop désordonné. Mais c’est le défi que s’est lancé l’épidémiologiste Hélène Carabin, professeure à l’École de santé publique de l’Université de Montréal qui s’intéresse, elle, à Twitter.  

Son groupe de recherche tente de savoir si le réseau social a le potentiel pour devenir un outil d’analyse.  

« La première étape est d’entraîner un système d’intelligence artificielle à reconnaître les bons tweets de ceux qui n’ont pas rapport », explique Mme Carabin.  

Depuis le 21 janvier, l’équipe télécharge des tweets toutes les 15 minutes dans six langues différentes, ce qui représente environ 1,4 million de tweets par jour. Il a fallu classer à la main plus de 10 000 tweets et ce classement est utilisé pour entraîner la machine.  

« C’est l’avenir, de dire Mme Carabin. Si Twitter s’avère un indicateur valide de ce qui se passe dans la réalité, ça pourrait être un outil de plus dans les poches de la santé publique pour réagir plus rapidement. »  

– Avec l’Agence France Presse  

Une première biobanque québécoise  

Une première biobanque québécoise pour le coronavirus est en train de se créer à vitesse grand V. Une biobanque est un recueil d’échantillons comme du sang par exemple et d’informations sur les patients infectés comme l’âge ou le sexe. La banque rendra possibles des analyses rapides et facilitera la recherche.   

Des maths pour comprendre la propagation  

Des mathématiciens sont à l’œuvre pour comprendre le schéma de transmission du coronavirus au Québec. Leur travail a permis de comprendre quelle stratégie avait été la plus efficace en Chine pour freiner la propagation : la construction de nouveaux hôpitaux à Wuhan.  

« Ils ont mis les gens moins gravement atteints dans un même établissement aussitôt qu’ils étaient infectés. Nos calculs ont conclu que c’est cette stratégie qui a arrêté la propagation », explique Jacques Bélair spécialiste de modélisation mathématique appliquée aux problèmes biologiques à l’Université de Montréal.