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21 Apr 2020

AI for Good - Quel rôle pour l’IA dans la lutte contre le Covid-19 ?

Le covid-19 continue de sévir autour du globe et les experts de l’Intelligence Artificielle se mobilisent pour trouver des moyens de combattre ce dernier. Divers projets et initiatives ont vu le jour dans l’espoir de juguler la pandémie.

La crise que nous traversons actuellement est d’une ampleur inédite et bien plus grave que la première épidémie mortelle de coronavirus, celle du Sras en 2003, mais l’explosion des données des dix dernières années a permis aux technologies de l’IA de progresser significativement et les projets basés sur les algorithmes fleurissent aujourd’hui aux quatre coins du globe, espérant contribuer à la recherche et à la lutte contre le coronavirus. 

 

Détecter le risque épidémique et prédire sa diffusion

Les technologies d’IA ont dans un premier temps su identifier le risque viral et prédire sa propagation. La start-up canadienne BlueDot a été l’une des premières à détecter les signes avant-coureurs de la pandémie que nous connaissons aujourd’hui et à lancer l'alerte quelques jours avant que celle-ci ne soit annoncée par les institutions mondiales de santé publique. Développé suite à l'épidémie de Sras, l’algorithme BlueDot passe en revue des centaines de milliers d’articles de presse chaque jour et des données du trafic aérien afin de détecter et suivre les risques de propagation de maladies infectieuses. Ainsi, suite à l’identification du risque de développement d’une épidémie virale, BlueDot a correctement prédit les pays dans lesquels le virus risquait de se diffuser.   

Parallèlement, Healthmap, un système de surveillance automatique affilié au Boston Children’s Hospital a détecté avant les chercheurs un nombre inhabituel de cas de pneumonie inexpliqués. Depuis, cette carte interactive surveille continuellement l'épidémie et sa progression à travers le monde et les données qu’elle génère sont rendues publiques à la disposition des chercheurs et des scientifiques. 

 

Accélérer le dépistage du virus 

Le géant chinois Alibaba œuvre de son côté à une détection plus rapide du coronavirus. Son système d’intelligence artificielle, capable d’analyser des images prises en scanner et d’identifier des points d’intérêt ou des anomalies, a été entraîné à détecter spécifiquement les traces d’infection du SRAS-CoV-2 dans l’appareil respiratoire de personnes examinées. Alibaba affirme que son Intelligence Artificielle, grâce à 5 000 images et autres données issues des dossiers médicaux de patients de Wuhan, est désormais capable d’indiquer si une personne est atteinte du coronavirus en moins de 20 secondes et ce, avec 96% de précision. 

 

Contribuer à la recherche scientifique 

Détecter est une première étape essentielle. Prévenir et guérir serait le must. Depuis le début de la pandémie, des chercheurs de laboratoires du monde entier planchent sans relâche sur l'élaboration d’un traitement et le développement d’un vaccin. Plusieurs entreprises Tech se sont ainsi mises au service de la R&D dans la lutte contre le coronavirus. La start-up Iktos, spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la conception de nouveaux médicaments et le centre de recherche indépendant SRI International ont annoncé le mois dernier leur collaboration.  Celle-ci a pour objectif d'accélérer la recherche de nouveaux composés actifs contre plusieurs virus, y compris le covid-19. 

Avant eux, BenevolentAI, plateforme IA destinée à transformer la façon dont les médicaments sont découverts, développés, testés et commercialisés, a, dès février, appliqué sa plateforme et dédié son équipe à la recherche d’un traitement pour le covid-19. Le programme a d’ores et déjà identifié le baricitinib comme un potentiel remède. Médicament déjà approuvé et utilisé pour le traitement de la polyarthrite rhumatoïde, le baricitinib va maintenant être testé à grande échelle aux Etats-Unis chez des patients atteints du coronavirus. Cet essai s'ajoute à celui déjà en cours au Canada. Les premiers résultats sont attendus dans les deux prochains mois. 

Google n’est pas en reste. DeepMind, sa division Intelligence Artificielle a mis à la disposition des chercheurs les modélisations 3D de la structure de protéines du covid-19 générées par son outil AlphaFold, algorithme d’apprentissage automatique de deep learning. La société n’a pas testé ces résultats en laboratoire et n’est donc pas encore en mesure de garantir l’exactitude des structures fournies. Néanmoins, celles-ci, en contribuant à la réflexion des scientifiques sur le fonctionnement du virus pourraient aider ces derniers à la mise au point d’un vaccin.  

 

Répondre aux problématiques de déconfinement  

Alors que la France entre dans le deuxième mois de confinement, les citoyens rêvent déjà au déconfinement. Afin d'éviter une deuxième vague épidémique, celui-ci doit être réalisé de façon la plus ‘intelligente’ possible et sans aucun doute, graduellement. C’est ici que l’IA entre en jeu. Bien que la décision et la méthode de déconfinement soit du ressort des politiques, l’IA peut s'avérer un outil capital au service de la prise de décision. Le groupe de chercheurs et médecins à l’initiative du projet bénévole CovidIA en est convaincu et prône l’usage de la data science et des algorithmes pour sortir du tunnel sans prendre de risque sur le plan sanitaire, tout en relançant progressivement l'activité économique du pays. L'idée est de définir un modèle de propagation du virus et d’y associer des simulations afin de mesurer les effets du déconfinement et l'évolution de la maladie en fonction des décisions prises. S’appuyant notamment sur les données disponibles sur data.gouv.fr pour bâtir ce modèle, l’équipe de CovidIA vise à établir une cartographie de l'épidémie en France. Grâce à un code couleur, celle-ci illustrera la diffusion du virus à l'échelle de la commune, en fonction des choix de déconfinement. Plusieurs scénarios sont actuellement en cours de simulation et l'équipe espère pouvoir donner des résultats concrets d’ici fin avril, permettant d'appréhender plus facilement l'après 11 mai.  

 

Cette liste n’est pas exhaustive, mais permet de montrer comment les technologies de l’intelligence artificielle, prometteuses et pleines de bonnes intentions, tendent à apporter leur pierre à l'édifice pour enrayer l'épidémie. Malgré les efforts fournis, le manque de résultats tangibles nous amène cependant à nous poser la question de la maturité de l’Intelligence Artificielle. N’a-t-on pas idéalisé la technologie dans l’espoir de vaincre la maladie ? Il ne faut pas oublier que l’apport de l’intelligence artificielle est déterminé par les données utilisées qui l’alimentent.

A ce jour, disposons-nous de données suffisamment qualitatives et fiables pour que les technologies IA apportent une contribution convaincante à la lutte contre le covid-19 et notamment à la recherche d’un traitement ?

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