Coronavirus : une intelligence artificielle l’aurait repéré dès décembre

Feb 13, 2020 par

Le 6 janvier, les Centres américains de contrôle et de prévention des maladies (CDC) alertaient sur une épidémie de grippe en Chine. Le 9 janvier, l’OMS (Organisation mondiale de la santé) communiquait à ce sujet. Le 31 décembre 2019, une start-up canadienne, BluDot devançait ces organisations en détectant les premiers signes d’infection du coronavirus et en anticipant une épidémie mondiale. Leur outil ? Une intelligence artificielle qui permet de suivre, de contextualiser et d’anticiper les risques de maladies infectieuses

Des données destinées aux décisionnaires

BluDot, aurait donc fait partie des premiers lanceurs d’alerte du virus (dévoilant l’information à des clients comme des institutions au Canada et aux États Unis) avec Reuters, un journal d’information et le Hong Kong’s Centre for Health Protection. Ses rapports, BluDot ne les transmet pas au grand public, mais aux institutions de santé publique, aux compagnies aériennes et aux hôpitaux dans lesquels les patients infectés pourraient se rendre.

Sa raison d’être ? « Si les maladies se propagent rapidement, les connaissances peuvent se propager encore plus rapidement ». Sa méthode ? Capturer et analyser des données informatiques dans près de 65 langues, comme des messages postés sur des forums ou des blogs, des articles sur le web, des recherches de symptômes sur des moteurs de recherche, des déclarations officielles et des bulletins de santé concernant de nouvelles pathologies animales ou végétales, recoupées avec des données mondiales sur les billets d’avion pris dans les dernières semaines. Cela afin de prédire où et quand l’épidémie risque de se propager par la suite. Une fois enregistrées, ces données passent à une analyse humaine et les épidémiologistes les vérifient scientifiquement afin de les envoyer aux clients comme les gouvernements, des entreprises ou des professionnels en santé publique.

Une méthode qui avait déjà fait ses preuves

En 2014, Dr Kamran Khan, un ancien médecin, fonde BluDot. Ayant travaillé comme spécialiste des maladies infectieuses en milieu hospitalier à Toronto pendant l’épidémie de SRAS de 2003 (qui avait fait 774 morts, dont 349 en Chine et 299 à Hong Kong, sur 8 096 malades) son objectif depuis a toujours été de trouver un meilleur moyen d’anticiper les maladies infectieuses. Pour ce médecin, avec l’apparition du coronavirus : “Il y a un peu de déjà vu en ce moment”. L’entreprise, qui compte aujourd’hui près de 40 employés, médecins et développeurs, passe au crible bulletins d’informations, données des compagnies aériennes et rapports sur les foyers de maladies animales et développe l’intelligence artificielle des machines afin d’“entraîner ce moteur à reconnaître s’il s’agit d’une épidémie d’anthrax en Mongolie ou d’une réunion du groupe de heavy metal Anthrax“.

Mis à l’épreuve en 2016 afin d’anticiper la propagation du virus Zika, l’entreprise avait prévu son arrivée en Floride avec presque 6 mois d’avance.

Plus efficace donc que l’algorithme élaboré par Google, Google Flu Trends, qui avait dû stopper ses prévisions après avoir  sous-estimé de 140% la gravité d’une épidémie de grippe en 2013.

Au 3 février, près de 20.438 personnes ont été contaminées par le coronavirus. Sans doute moins dangereux que le SRAS de 2003, le coronavirus semble pour autant être plus contagieux. Mais, depuis 2003, des progrès en génétique ont été fait et un test de dépistage est déjà disponible. Par ailleurs, beaucoup de chercheurs œuvrent pour trouver rapidement un vaccin, qui permettrait d’endiguer l’épidémie.


Juliette S., rédactrice scientifique

– Coronavirus: comment une intelligence artificielle a repéré l’épidémie dix jours avant l’OMS. BFMTV. Consulté le 17 février 2020.
– Coronavirus : comment un algorithme dopé à l’IA a été parmi les premiers à donner l’alerte. 01NET.COM. Consulté le 17 février 2020.
Juliette S.
Sage femme
Rédactrice spécialisée dans la santé de la femme en âge de procréer
Passionnée par les domaines du bien-être et de l'écologie
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