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Modéliser les prévisions Covid-19 grâce à l’IA

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ingénieure travaillant sur un algorithme basé sur l'intelligence artificielle pour améliorer les processus de santé dans le cadre de la covid-19

Modéliser les prévisions Covid-19 grâce à l’IA

La grande force de l’intelligence artificielle (IA) est l‘analyse brut de données (1). Dans le cadre de la crise sanitaire, elle a été fortement exploité en bien des aspects. Ainsi, dès le 31 décembre 2019, l’émergence de l’épidémie du COVID-19 a été détecté en analysant les messages sur les réseaux sociaux (1). En outre, l’analyse d’image a permis aux algorithmes de l’IA de mettre en évidence de nouveaux facteurs. Dans le continuité, elle se montre également en mesure de déterminer les complications des porteurs du virus. Tout comme de détecter la température corporelle des passants dans les lieux publics (1). 

L’IA pour prévoir l’imprévisible, un atout phare en cas de pandémie

La technologie de l’intelligence artificielle a permis de mettre de nombreux outils en place. Ainsi, l’Institut de recherche français, Inserm, deuxième institut de recherche biomédicale à l’échelle mondiale, met à disposition dans chercheurs sa plateforme Clinical Research Navigator (3). Dans ce contexte, une centaines de professionnels de la recherche pourront, pendant six mois, utiliser les données du CRN. Une décision prise par l’Inserm dans le but de soutenir les chercheurs dans la recherche contre la COVID-19.

Et pour cause, basé sur des technologie faisant appel à l’intelligence artificielle, le CRN s’impose comme un outil clé. Ainsi, il combine agrégation de contenus et aide à la décision pour permettre aux professionnels de la santé de réagir vite. Traitant plus de 100 millions de documents médicaux (4), la plateforme offre une lisibilité redoutable des données. Elle permet des modélisations au plus juste pour des actions pertinentes. Parmi ces éléments, des données relatives à des essais cliniques et des brevets, ainsi que des contenus extraits du Web et des réseaux sociaux (3).

En outre, l’utilisation des données permet aux systèmes de l’IA d’estimer les chiffres du COVID-19. Des informations salvatrices pour anticiper les pics épidémiques ainsi que l’encombrement des hôpitaux. Pour faire leurs prévisions, les experts peuvent donc compter sur une modélisation prédictive fondée sur la navigation internet.

jeune homme effectuant des recherche sur internet grâce à l'intelligence artificielle
L’IA est utilisée sur un grand nombre de sujets. Basée sur l’analyse de comportements récurrents, elle a besoin de constance et de données à interpréter.

L’intelligence artificielle, un technologie basé sur la cohérence

Bien que l’intelligence artificielle apportent aux chercheurs des données utiles pour la gestion de la crise, le système comporte des limites. L’explication en la matière est très simple : l’IA se base sur un historique pour apprendre sur un temps long. Ainsi, dans le cadre de la Covid-19, l’innovation n’a pas encore assez de recul pour être 100% performante (6). A titre d’exemple, certaines machines ont été utilisées alors qu’elles étaient conçues pour d’autres maladies. Si leur utilisation peut donner de précieuses indications, elles ne permettant pas de compresser le délai nécessaire à l’apprentissage et au développer d’une nouvelle technologie d’IA. Selon le Dr Hugh Harvey, “il a fallu cinq ans pour valider les systèmes d’IA qui peuvent détecter le cancer du sein”, “il est impossible que quelqu’un ait pu faire ce travail pour le Covid-19 au cours des trois derniers mois” (6).

Dans le même temps, la crise sanitaire a mis en évidence les difficultés pour l’IA à s’adapter rapidement aux changements de situation. Ayant dû assimiler un grand nombre de données ne correspondant pas au schéma habituel (7), de nombreux outils basés sur cette technologie se sont retrouvé perdus. L’occasion de rappeler que l’intelligence artificielle ne se rapporte tout de même pas encore à l’intelligence humaine. Elle se base sur des algorithmes exploitant les données que l’on veut bien lui donner. Lesquels ont besoin d’une certaine régularité. Même les outils de machine learning ne peuvent faire preuve de résilience brutale. Ainsi perturbés, les outils fondés sur l’intelligence artificielle ont alors pu donner des résultats incohérents.

Par exemple, avec le confinement et le changement net dans les habitudes de consommation de la population, l’algorithme de recommandations d’Amazon s’est trouvé bien embêté (7). Conséquence d’une IA qui tente de faire son travail hors du schéma qu’elle connaît.

Sources : 

(1) Telecom Paris, “Lutte contre le covid-19 : les limites de l’intelligence artificielle”, 21 juillet 2020

(2) L’usine digitale, “Intelligence artificielle, les 6 chantiers majeurs de la stratégie d’Emmanuel Macron” , 29 mars 2018

(3) Mydatacompany, “Covid-19 : l’Inserm évalue un outil d’agrégation de contenus basé sur l’IA”, 9 juin 2020

(4) Expert System, “L’Inserm utilise l’Intelligence Artificielle d’Expert System pour soutenir ses chercheurs dans la recherche sur le Covid-19”, 4 juin 2020

(5) Communiqué de presse 

(6) Esanum, “Covid-19, l’intelligence artificielle touche ses limites”, 7 mai 2020(7) Le Big Data, “Covid-19 : notre comportement pendant la pandémie fait bugger l’IA”, 15 mai 2020

Consultante Media pour BORDEAUX Business, j'aime l'économie, la stratégie, le business. Je cherche à comprendre les jeux d'acteurs sur Bordeaux, les enjeux, les enchevêtrements qui font la complexité du paysage économique de la région bordelaise.

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