L’Intelligence Artificielle et le big data proposent quantité de perspectives en matière de détection, prédiction de la propagation, recherche d’un vaccin ou encore synthèse des études. Alors, comment l’IA et le Big Data aident-ils à lutter contre le COVID-19 ? Eléments de réponses.
Alors que la fin de l’année 2020 approche à grands pas, il devient difficile de se rappeler un monde sans COVID-19. Ce qui n’était au départ qu’un virus lointain dans un marché de Chine a provoqué un véritable raz-de-marée. Les évolutions de la pandémie rythment dorénavant le quotidien des habitants de la planète.
Heureusement, la technologie nous donne de nouvelles armes pour lutter contre cet ennemi invisible. L’Intelligence Artificielle (IA) et le big data proposent quantité de perspectives en matière de détection, prédiction de la propagation, recherche d’un vaccin ou encore synthèse des études.
Alors, échec et mat coronavirus ? Pas encore mais nous avons la possibilité de prendre quelques coups d’avance.
Détection rapide de maladies et de clusters infectieux
En décembre 2019, une startup canadienne alors inconnue du grand public identifia un noyau inhabituel de cas de pneumonies dans la région de Wuhan en Chine. Une petite dizaine de jours avant une communication officielle de l’Organisation Mondiale de la Santé, l’entreprise BlueDot avait mis le doigt sur le premier cluster de COVID-19.
Pour y arriver, la startup spécialisée dans les maladies infectieuses a utilisé le big data et l’intelligence artificielle. En effet, BlueDot emploie l’intelligence artificielle et en particulier le machine learning pour recouper des centaines de milliers de données provenant de sources variées. Parmi ces sources, on peut citer les communiqués des agences nationales de santé, les données démographiques, les médias locaux, les données des compagnies aériennes ou encore les rapports concernant certaines maladies du bétail ou de la volaille. L’intelligence artificielle développée par BlueDot ingurgite l’information et la traite de manière quasi instantanée. Elle envoie ensuite des alertes qui sont analysées par la startup.
Bien évidemment, le degré d’exactitude des alertes dépend fortement de la qualité et de la quantité des données analysées. Néanmoins, l’intelligence artificielle permet d’exploiter ces données alors qu’un esprit humain serait incapable d’effectuer les recoupements adéquats.
Suivi de la propagation et diagnostic
L’intelligence artificielle et le big data permettent également de prédire la propagation du virus. Ici aussi, l’analyse de données à grande échelle, notamment les données de compagnies aériennes ou les déplacements via GPS, peuvent faciliter le traçage du virus pour prédire les futurs clusters. La technologie et les données sont là, à disposition, mais leur usage pose certains problèmes.
En pratique en effet, l’usage de certaines données considérées comme privées suscite la controverse et un débat éthique. En France, le succès mitigé de l’application StopCovid témoigne des réticences de la population. Malgré un certain engouement depuis la recrudescence des cas de COVID-19 dans l’Hexagone, le grand public reste méfiant par rapport à son utilisation.
L’intelligence artificielle aide aussi au diagnostic. Plusieurs recherches liées au secteur healthtech tentent d’ailleurs de démontrer que l’intelligence artificielle permet un meilleur diagnostic que l’esprit humain.
Aide à la recherche d’un vaccin et d’un traitement
Le nombre d’études ou de recherches concernant le coronavirus croît de jour en jour. En juillet 2020, on dénombrait plus de 67 000 documents différents. Seule l’intelligence artificielle est capable d’assimiler ces documents et de synthétiser l’ensemble des recherches afin d’en tirer parti.
Au niveau de la recherche médicale également, le big data permet d’accélérer le processus de différentes manières :
- Scanner les médicaments existants et identifier des traitements potentiels grâce au deep learning ;
- Analyser et partager des données scientifiques ou hospitalières. On peut citer en exemple le travail de l’entreprise DeepMind (liée à Google). En 2019, le Forum Économique Mondial estimait que 97% des données produites par les hôpitaux étaient inutilisées. La marge de progression potentielle se révèle dès lors phénoménale.
L’intelligence artificielle aide donc les chercheurs à disposer d’un maximum d’éléments et à transformer ces éléments en information utile et utilisable.
Utilisation de robots et personnalisation des traitements
L’intelligence artificielle permet également de préserver l’humain de manière beaucoup plus concrète. L’utilisation de robots pour effectuer des tâches « à risque » protège par exemple le personnel médical.
L’application la plus courante consiste dans la désinfection d’équipements ou de locaux. Selon le New York Times, l’usage de « robots désinfectants » réduirait le risque d’infections liées à l’environnement de 50 à 100%. Des drones peuvent également désinfecter des espaces publics en quelques secondes.
Plus simplement, les robots limitent les interactions entre humains sains et patients infectés. Cela diminue donc le risque de contagion. Selon le National Geographic, 33 pays utilisaient des robots dans la lutte contre le coronavirus au mois de juillet 2020. L’épidémie aura permis au monde entier de découvrir la valeur ajoutée de ce personnel de métal.
Menaces liées à l’usage du big data et de l’intelligence artificielle
Sur papier donc, l’espèce humaine dispose d’un arsenal de taille pour lutter contre le COVID-19. Néanmoins, l’usage de l’intelligence artificielle et du big data crée également un certain nombre de risques et de débats. Parmi les sujets de controverse, on peut épingler :
- La protection de la vie privée et des données: c’est le nerf de la guerre par excellence. L’usage de données GPS, en matière de traçabilité notamment, fait constamment débat. Dans l’Union européenne, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) protège les citoyens. Un communiqué officiel a d’ailleurs été publié en mars 2020 sur le sujet. De plus, beaucoup d’initiatives impliquent des géants du secteur technologique (Amazon, Google et consorts) ce qui accentue la méfiance vis-à-vis du partage de données ;
- La qualité des données: les données permettent aux intelligences artificielles d’identifier des patterns et d’aider à la prise de décision. Au-delà de la quantité de données, la question de la qualité des données occupe une place centrale. Si les données sont altérées ou incomplètes, les conclusions afficheront forcément un biais. Certaines initiatives existent au niveau national afin de mieux centraliser les données. C’est le cas du Health Data Hub en France qui vise à créer un patrimoine collectif des données de santé ;
- La rivalité politique: même si une certaine forme de coopération existe, la course au vaccin est belle est bien lancée et les enjeux économiques et humains sont colossaux ;
- Les risques de cyberattaque: les menaces de cyberattaques sont omniprésentes depuis l’arrivée du COVID-19 et la nécessité de sécuriser les systèmes, en particulier dans le secteur de la santé, se fait sentir.
Le healthtech, un secteur d’avenir
Malgré ces menaces, le potentiel du secteur healthtech est considérable et ne se limite pas à la pandémie de COVID-19 qui sévit. En 2019, Deloitte rapportait que le montant des investissements dans le domaine avoisinait 7,4 milliards de dollars et ce, rien qu’aux États-Unis. L’année 2020 n’aura fait que renforcer la tendance.
Vous l’aurez compris, les développements dans le champ de la santé passent par un traitement optimal des données. La plateforme de data engineering proposée par Ryax offre de nombreuses perspectives notamment en matière d’automatisation des laboratoires. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à nous contacter.
La Ryax Team.