Alors que le monde est en guerre contre le coronavirus (COVID-19), les comparaisons avec d’autres épidémies sont inévitables : comme avec celle de la SRAS de 2003. De nombreuses différences existent entre ces deux épidémies : les virus en eux-mêmes, leurs impacts, et le fait que nous soyons beaucoup plus interconnectés qu’il y a 15 ans.

En France, il y a plus de smartphones que de personnes ; la plupart d’entre nous disposons de gadgets santé tels que des Fitbits ou des montres intelligentes capables de prendre notre température et de surveiller notre rythme cardiaque et nous communiquons en permanence sur les réseaux sociaux, ce que nous faisons, où nous allons, et comment nous nous sentons.

Cette hyper connectivité nous donne l’opportunité d’améliorer la surveillance et le contrôle des pandémies comme celle du coronavirus, comme l’ont déjà démontré plusieurs initiatives très intéressantes. En Australie, l’Organisation de la recherche scientifique et industrielle du Commonwealth (CSIRO) a démontré sa capacité à recevoir une alerte précoce d’une épidémie, simplement en surveillant les messages Twitter.

En novembre 2016, une tempête locale a provoqué une augmentation des crises d’asthmes à Melbourne, engendrant en seulement une journée la saturation des services d’urgence et des hôpitaux. Malgré quelques décés, à 6h de l’après-midi, plus de 8000 personnes asmathique étaient convenablement prises en charge dans les hôpitaux.

A partir des données anonymes disponibles sur Twitter, un outil d’intelligence artificielle (IA) développé par CSIRO, fut capable d’analyser plus de 3 millions de tweets, avec certains mots-clés en relation avec l’asthme, comme « haleine » et « toux », pour détecter l‘épidémie 9h avant qu’elle soit officiellement annoncée dans les médias.

Une entreprise canadienne, BlueDot, offre déjà un service commercial qui fournit à ses clients (agences gouvernementales, hôpitaux et entreprises) des alertes en avance sur les épidémies récentes et a pu détecter le coronavirus, avant qu’il se convertisse en une pandémie.

BlueDot a lancé, avant la OMS, l’alerte du COVID-19

Le 31 décembre de 2019, BlueDot a mis en alerte ses clients sur l’épidémie du virus de Wuhan (China) 9 jours avant que l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) fasse sa première déclaration sur le sujet,

BlueDot assure que le système global d’alertes offre des informations critiques, sur la propagation des maladies infectieuses, grâce à plus d’une centaine d’ensemble de données de leur propre algorithme.

Cette initiative démontre qu’il est possible de détecter et de combattre une pandémie mondiale, à partir de l’utilisation de données personnelles et d’autres types, en temps réel, si elle se combine intelligemment avec les informations de santé publique.

Cela nécessite une plateforme capable d’accéder à toutes les sources d’information, pour formuler des hypothèses à partir de celles-ci, dans un scénario compliqué, en raison de la nature personnelle et très sensible de ces données

Pour lutter contre COVID-19, Taiwan a démontré qu’il est possible de combiner l’infrastructure de santé publique avec l’analyse des données, en mettant en relation différentes sources d’information.

L’exemple de Taiwan

Dans l’article publié par le Journal Of the American Medical Association, Jason Wang, professeur associé en pédiatrie de l’Université de Standford, décrit comment Taiwan a intégré sa base nationale de données, avec celle de son service de l’immigration et des douanes et, grâce à l’analyse des données, a identifié en temps réel les éventuels porteurs du virus COVID -19.

Au moment même où ses citoyens se présentaient dans une clinique, Taïwan était en mesure de classer le risque d’infection des voyageurs, en fonction du lieu d’origine de leurs vols et de leurs voyages prévus pour les 14 prochains jours. Les personnes considérées à risque ont été mises en quarantaine à leur domicile et sous surveillance, à l’aide de leur téléphone portable, pour s’assurer qu’elles restent chez elles pendant la période de quarantaine, selon Wang lui-même.

Comme le gouvernement taïwanais l’a reconnu, 113 personnes présentant des symptômes respiratoires graves ont été détectées dans la base de données du Service national de santé (NHI pour son sigle anglais), qui a également enregistré les personnes dont les tests étaient négatifs mais qui avaient été exposées, et les tests de COV-19 ont été répétés.

Une mine de données

Singapour a également été à l’avant-garde de la réponse à la COVID-19. Selon un rapport des centres américains de contrôle et de prévention des maladies, le gouvernement de Singapour a employé un certain nombre de méthodes de surveillance complémentaires qui lui ont permis d’identifier les personnes infectées. Ce chevauchement des systèmes de détection a amélioré le taux de réussite, bien meilleur que si il avait été pris individuellement.

Le gouvernement sud-coréen a également utilisé une application mobile, développée par son ministère de l’Intérieur et de la Sécurité, pour suivre la localisation des personnes mises en quarantaine à partir des données GPS de leurs téléphones, les empêchant ainsi de contourner la quarantaine. Les autorités ont insisté sur le fait que leur intention était de faire face à l’énorme charge de travail et de détecter les personnes « super-propagateurs » responsables d’un grand nombre d’infections.

Le pays a profité des données recueillies par les technologies de Smart City pour affronter COVID-19. Plus précisément, ils ont permis aux responsables de la santé de surveiller les mouvements des personnes infectées, en se basant sur les mouvements de leurs cartes de crédit ou sur les images recueillies par les caméras de sécurité.

Aux États-Unis, Zencity, une entreprise dotée d’une plateforme basée sur l’intelligence artificielle, a permis aux autorités locales de mieux comprendre les besoins de leurs citoyens, grâce à l’analyse de leurs conversations en ligne, dans plus de 100 villes du pays. En particulier celles liées à COVID-19.

Selon ce qui a été publié dans le magazine Medium, Eyal Feder-Levy, le directeur exécutif de Zencity, assure que « grâce à la modélisation et au regroupement des sujets, il est possible d’identifier les conversations et, par extension, les sujets qui les intéressent ou qui les concernent le plus. Ces informations peuvent aider les gouvernements locaux à adapter leurs politiques et leurs messages ». Les fermetures d’écoles ont été en tête de liste, suivies de l’annulation d’événements publics ou de transports publics.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreuses façons d’exploiter l’énorme trésor que représentent les smartphones (de la détection à l’extraction, en passant par la compréhension et l’analyse des données), et de faire ainsi face à ce qui est probablement la plus grande menace sanitaire que le monde ait connue depuis la grippe espagnole de 1918.