Croisement de data. Comment «relever le défi du déconfinement» avec des moyens limités et en l’absence de tests généralisés? C’est l’objectif du projet CovidIA qui réunit de manière bénévole des experts dans le domaine médical et une équipe de chercheurs spécialisés en intelligence artificielle. Lancé par Alexandre Mignon, anesthésiste-réanimateur à l’hôpital Cochin de Paris, CovidIA entend agréger trois types de données: les données démographiques, les données relatives aux personnes malades ou aux patients porteurs ou suspectés et les données de localisation qui peuvent être fournies (de manière agrégée et anonyme) par les opérateurs de téléphonie mobile. Ce croisement de data permettrait de savoir où les personnes se trouvaient la semaine précédant le confinement et quels contacts éventuels elles ont pu avoir avec des sujets potentiellement vecteurs du virus, selon la technique du traçage numérique. Mais la technologie est encore balbutiante et CovidIA compte, grâce aux données de volontaires, «alimenter et entraîner des algorithmes de machine learning qui, itération après itération, parviendraient à créer des modèles stables et performants». Ces modèles expliqueraient deux choses: comment la pandémie s’est propagée et comment elle évoluera en fonction des plans de déconfinement. CovidIA lance un appel aux soutiens et aux compétences: contact@covid-ia.org.
Déconfiner de manière intelligente. «L’idée est d’organiser le retour au travail des Français de manière différenciée et de remettre la vie en route avec Covid-19 qui, quoi qu’il arrive, est présent et restera présent pendant de nombreux mois encore. L’objectif est donc de déconfiner de manière intelligente, en protégeant les plus fragiles et en évitant la recirculation active du virus», précise Patrick Joubert, data scientist, CEO de la start-up Ponicode et membre fondateur de CovidIA. Les chercheurs espèrent collecter le maximum de données en incitant les citoyens à les partager en mode «opt’in», c’est-à-dire de manière volontaire, via une application mobile en renseignant s’ils ont été malades (ou en ont ressenti les effets en l’absence de test), où ils se trouvent actuellement et quelles sont les personnes autour d’eux. «En enrichissant les modèles avec des informations de très haute qualité, CovidIA pourrait réaliser des prédictions encore plus fines». Les chercheurs entendent travailler sous le contrôle de la CNIL et des autorités compétentes pour garantir l’usage éthique et encadré des données.
G. H.