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Comment L’ia Devient Un Outil Approprié En Réponse À L’épidémie Mondiale – Covid-19

Introduction

COVID-19 peut être considéré comme la plus grave pandémie de grippe à se propager dans notre monde hyper-connecté.
Il s’est avéré que c’est un phénomène qui affecte de manière significative et rapide de nombreuses couches de notre société.
Il est vrai que plusieurs mesures ont été prises avec un seul but ; diminuer le nombre de personnes contaminées et en finir avec la propagation à grandes échelles du virus.
Pourtant, les chiffres ne cessent de croître, avec 116 millions de cas confirmés et plus de 2 millions de décès dans 235 pays différents, comme le rapporte l’Organisation mondiale de la santé (OMS) fin février 2021.

De sérieuses inquiétudes concernant la capacité des systèmes de santé sont apparues en raison de la demande sans précédent de services de santé, en particulier dans les États défavorisés.

Dans ce scénario, des méthodologies capables d’accélérer les procédures de diagnostic, d’améliorer les capacités de surveillance et de suivi, de prédire les étapes évolutives de la contagion ainsi que ses effets sur la société, et de simuler les résultats d’une stratégie de confinement, d’un protocole médical ou d’une nouvelle molécule, peut représenter une étape révolutionnaire dans le progrès du monde face à ces événements dramatiques.
L’urgence COVID-19 a donné un élan incroyable à l’amélioration des modèles existants et au développement de nouveaux prototypes afin d’obtenir des résultats prometteurs dans des domaines tels que le traçage de l’infection ou la prédiction de sa diffusion et les effets des mesures restrictives.

Les progrès de l’IA devraient représenter une stratégie efficace pour faire face à ces défis : grâce à la quantité massive d’informations rendues disponibles en raison de l’avènement de l’informatique omniprésente et à la puissance de calcul en constante augmentation, l‘IA a montré une performance exceptionnelle concernant la plupart des problèmes mentionnés dessus.

En effet, sa capacité à extraire des modèles et des relations à partir de données a rendu ce domaine de recherche particulièrement attrayant dans les tâches impliquant la description d’informations et de dynamiques complexes.

La Dynamique Pandémique :

Un Aperçu Conceptuel

Le paysage de la dynamique pandémique est composé de plusieurs relations interconnectées complexes entre les données, les modèles et les applications, tout comme un écheveau de laine enchevêtré. Il s’agit de démêler une telle dynamique en gelant la pandémie dans une pile temporelle. Cette réorganisation simplifiera la discussion et révélera les tendances de la recherche sur l’IA liées à la pandémie, ainsi que l’évolution de nouvelles données et modèles DL.

L’IA est généralement appliquée comme une approche axée sur les données à des problèmes complexes, car les relations impliquées sont généralement difficiles à décrire par des modèles mathématiques ou statistiques.

Cela signifie que le type de données influence fortement les méthodologies d’IA à adopter dans un contexte spécifique.

➀ L’intelligence artificielle pour fonctionner comme détecteur du COVID-19

Grâce à l’IA, il a était possible de découvrir et reconnaitre le virus dès son apparition en Chine. La pandémie a ainsi été détectée, ainsi que certains de ses graves effets secondaires, notamment sur les poumons.
Et de jour en jour, avec le développement incessant de ce virus, et sa propagation un peu partout dans le monde, l’intervention de l’intelligence artificielle est devenue plus importante.
Elle permet ainsi d’aider toute la société mondiale pour une meilleure gestion des différentes étapes de la lutte contre la pandémie, et ses différentes conséquences.

Il est désormais prouvé ; certains outils d’IA ont déjà aidé les décideurs politiques et médicaux à mieux analyser et assimiler le fonctionnement du virus COVID-19. Ces technologies ont aussi permis l’accélération du processus de recherche sur les traitements en analysant rapidement de grands volumes de données reçues et enregistrées.
Les fonctions permettant l’exploration des informations d’IA peuvent découvrir l’historique du virus, la façon dont il se propage, les mesures possibles à prendre selon les caractéristiques de chaque situation.
L’apprentissage en profondeur a pour rôle de prédire d’anciens et de nouveaux remèdes susceptibles pour traiter le coronavirus.
Cela a poussé plusieurs établissements à utiliser l’IA dans l’identification des remèdes et le développement de certains prototypes de vaccins.
Le gouvernement américain a initié des pourparlers avec les leaders scientifiques à un niveau international, qui inclut l’utilisation de l’IA pour accélérer l’analyse de la littérature sur le coronavirus mise à disposition à l’aide de la plateforme Kaggle.
Plusieurs données en épidémiologie, bioinformatique ou encore modélisation moléculaire sont facilement accessibles, dont près de 30 mille concernant le coronavirus.
La puissance de calcul pour l’IA est également mise à disposition par des sociétés technologiques telles qu’IBM, Amazon, Google et Microsoft ; les particuliers qui font don de puissance de traitement informatique (par exemple et par des efforts public-privé comme le COVID-19 High Performance Computing Consortium et AI for Health).
Certaines innovations participent incessamment à l’accélération de la recherche dans ce domaine basées sur l’IA pour lutter contre la pandémie, la contrôler et aussi la gérer. Nous en citons à titre d’exemple les prix, les collaborations open source ou encore les hackathons.

➁ Utiliser l’IA pour aider à détecter, diagnostiquer et prévenir la propagation du coronavirus

L’IA peut également être utilisée pour aider à détecter, diagnostiquer et prévenir la propagation du virus. Ainsi, il est possible d’identifier les modèles et les anomalies, détecter et prédire la propagation du COVID-19… par ailleurs, les systèmes de reconnaissance d’images accélèrent le diagnostic médical.
Les systèmes d’alerte précoce alimentés par l’IA peuvent aider à détecter les modèles épidémiologiques en exploitant les actualités grand public, le contenu en ligne et d’autres canaux d’information. Ceci permet de déclencher des alertes précoces, susceptibles de poursuivre et terminer la surveillance syndromique, d’autres réseaux de soins de santé mais aussi des flux de données (système d’alerte précoce de l’OMS, Bluedot).
Par ailleurs, l’IA permet de définir les différentes manières dont le Covid 19 se transmet, ainsi que les différentes conséquences sur l’économie internationale.
Généralement, il a été démontré que les technologies de l’intelligence artificielle peuvent facilement supprimer rapidement des données épidémiologiques dépassant ainsi le rythme habituel de communication de données de santé.
Plusieurs établissements et organisations ont choisi de développer des tableaux de bord interactifs qui permettent de suivre la propagation du virus via des informations en direct et des données en temps réel. Ils sont ainsi constamment informés sur le nombre de cas confirmés de coronavirus, le nombre de décès déclarés, les préoccupations…
Un diagnostic rapide est essentiel pour limiter la contagion et comprendre la propagation de la maladie. Quand elle est appliquée aux images et aux données de symptômes, l’IA peut facilement, et rapidement, diagnostiquer les cas de COVID-19. Une attention particulière doit être accordée à la collecte de données représentatives de l’ensemble de la population pour assurer l’évolutivité et l’exactitude.

➂ Limiter la contagion est une priorité dans tous les pays et les applications d’IA aident à empêcher la propagation du virus.

Plusieurs gouvernements ont opté pour la surveillance des citoyens dans le but de découvrir les milieux les plus touchés, en les géolocalisant ou encore en retraçant leurs données personnelles comme les informations des cartes de crédit.
D’autres pays, comme la Chine, on plutôt opté pour une stratégie différente ; classer les citoyens par « niveau de risque de contagion », en se basant sur un logiciel activable via smartphones.
La population est ainsi classée en 3 différentes catégories : Le vert, l’orangé et le rouge.
Les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent différemment des moteurs de recherche et réseaux sociaux. Les premiers utilisent les données générales (de voyage, paiement, communication…) qui leur permettent de prédire l’emplacement de la prochaine épidémie. Ce qui permet d’informer les contrôles aux frontières. Les deuxièmes aident pour leur part à suivre la maladie en temps réel.

❖Plusieurs pays ont initié des systèmes de recherche spécifiques pour les contacts. Ils permettent d’identifier les voies d’infection possibles. Il s’agit ici de l’Autriche, Singapour, la Chine, la Corée, Israël et la Pologne.
En Israël, par exemple, la localisation géographique des données est utilisée pour identifier les personnes qui entrent en contact étroit avec les porteurs de virus connus, et les envoyer des messages texte en les dirigeants d’isoler eux mêmes immédiatement.
❖ Des robots et des drones semi-autonomes sont déployés pour répondre aux besoins immédiats des hôpitaux tels que la livraison de nourriture et de médicaments, le nettoyage et la stérilisation, l’aide aux médecins et aux infirmières et la livraison de matériel.

➃ Comment l’IA peut aider à répondre à la crise et à la reprise qui suivra

Les systèmes d‘IA conversationnels et interactifs aident à lutter contre la crise sanitaire actuelle à travers la réception et l’analyse d’informations, de données de tout genre, de conseils, de traitements possibles et même d’apprentissage personnalisé.
❖Désormais, les réseaux sociaux et les moteurs de recherche luttent à leur façon contre les fausses informations (fake news), notamment en ce qui concerne le Covid 19. Ils utilisent en effet tous les deux, des outils d’IA personnalisés permettant de trouver et supprimer les fake news, en s’appuyant sur des algorithmes.
❖ Les assistants virtuels et chatbots, permettent de trier les personnes en fonction de la présence de symptômes. Déployés au Canada, en France, en Finlande, en Italie, les États-Unis et par la Croix – Rouge américaine, il soutiennent la santé des organisations.
Le Center for Disease Control and Prevention des États-Unis et Microsoft ont développé un service d’auto-vérification des coronavirus pour aider les utilisateurs à auto-évaluer COVID-19 et suggérer un plan d’action.
❖ Identifier, trouver et contacter les individus vulnérables et à haut risque . Par exemple, Medical Home Network, une organisation à but non lucratif basée à Chicago, a mis en place une plate-forme d’IA pour identifier les patients Medicaid les plus à risque de COVID-19 en fonction du risque de complications respiratoires et d’isolement social.
❖ L’IA pourrait éventuellement jouer un rôle dans l’accélération de la formation et de l’éducation du personnel de santé.
Enfin, les outils d’IA peuvent aider à surveiller la crise économique et la reprise – par exemple, via satellite, les réseaux sociaux et d’autres données (par exemple, les rapports de mobilité communautaire de Google) – et peuvent tirer des leçons de la crise et créer une alerte précoce pour de futures épidémies.

➄ Principales recommandations

On encourage les gouvernements et autres parties prenantes à :
❖ Encourager la coopération multidisciplinaire et multipartite et l’échange de données aux niveaux national et international. Il s’agit de la promotion d’une meilleure communication entre les membres de la communauté de l’IA, la communauté médicale, les développeurs et les décideurs politiques. Ainsi, il sera possible de formuler le problème pour identifier ensuite les données pertinentes, partager des outils et former des modèles.
❖ Reconnaissez que l’IA n’est pas une solution miracle. Les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage automatique fonctionnent en identifiant des modèles dans les données et nécessitent de grandes quantités de données pour trouver ces modèles. Les résultats sont aussi bons que les données d’entraînement, et dans certains cas, les affirmations de diagnostic ont été remises en question et certains chatbots ont donné des réponses différentes aux questions sur les symptômes.
❖ Les systèmes d’Intelligence Artificielle doivent être déployés de manière responsable. Ils doivent aussi respecter les principes d’IA, imposés par l’OCDE.
Bien évidemment, ce principe s’applique aux mesures temporaires de contrôle et de surveillance de la population. D’ailleurs, certains systèmes d’Intelligence Artificielle soulèvent des inquiétudes notamment en ce qui concerne la définition de l’objectif et du risque que les données personnelles puissent être volées, exploitées, réutilisées de manière à porter atteinte à la vie privée.
❖Développez et exploitez des outils de surveillance basés sur l’IA qui permettent la recherche sans sacrifier la confidentialité .
❖ Tirez les leçons de cette vague de pandémie pour vous préparer à sa probable réémergence. Une mesure consiste à s’engager dans la recherche sur les technologies d’IA qui peuvent apprendre à partir de données limitées, telles que celles de patients atteints de maladies idiosyncratiques.