Alors que le monde célébrait le début d’une nouvelle décennie, une pandémie était tapie dans l’ombre. Quelques mois après le début de l’année, le monde s’est retrouvé aux prises avec un virus contagieux et mortel. En l’espace de trois mois, 550 000 personnes ont été infectées dans le monde, et 24 073 en sont mortes (au 27 mars 2020). Les chiffres augmentent de façon exponentielle, doublant tous les trois jours.
Il existe un consensus mondial sur le fait que les chiffres au sol sont bien plus nombreux que les chiffres déclarés – les cas non déclarés comprennent les cas asymptomatiques et les cas bénins qui passent inaperçus, ce qui rend pratiquement impossible l’obtention d’informations parfaites. Le virus est nouveau. C’est difficile à contenir. Il n’y a pas de vaccin. La distanciation sociale est la seule mesure préventive dont nous disposons, mais elle fait payer un lourd tribut à notre économie.
Nous sommes dans le brouillard d’une guerre pandémique – et la seule arme dont nous disposons est Data.
Qu’est-ce que cela signifie d’être dans le brouillard d’une guerre pandémique ?
En d’autres termes, ce sont les statistiques erronées et les réponses que nous n’avons pas, qui font qu’il est difficile de trouver rapidement une solution qui puisse sauver des vies et l’économie. Le COVID-19 est une nouvelle souche de la famille des virus du SRAS, mais plus mortelle et contagieuse avec un taux d’infection R 2 (nombre de personnes infectées par une personne).
Alors que les gouvernements du monde entier se démènent pour contenir le virus, on dispose de peu d’informations sur son comportement.
- Est-ce que ça va se calmer pendant les étés ?
- Est-ce que cela n’affecte que les anciens ?
- Peut-on s’en remettre facilement ?
- Et surtout, combien de temps cela va-t-il durer ?
- Notre économie peut-elle survivre à des périodes plus longues de fermeture ?
Le coût estimé du verrouillage pourrait coûter à l’économie 2,7 trillions de dollars [1] et ce ne serait que le début. Dans le monde entier, les pays font état d’un effondrement majeur de leurs économies. Et nous ne savons toujours pas combien de temps cela va durer. Et c’est la bataille que nous menons.
Comme l’explique Derek Thompson dans The Atlantic :
« Ce que nous vivons actuellement, c’est le brouillard de la pandémie. Les responsables qui traquent le COVID-19 nagent dans les statistiques : taux d’infection, ratios de létalité, données économiques. Mais à ce stade précoce de la lutte contre le coronavirus, ces chiffres ont chacun leurs limites particulières. »
Oui, nous avons des limites sur nos données.
Oui, les chiffres ne sont pas parfaits.
Oui, les statistiques sont faussées.
Mais ce n’est qu’un côté de la médaille. L’autre côté ? Les données nous sauvent la vie.
Comment les données peuvent-elles nous aider alors que nous ne connaissons même pas les vrais chiffres ?
Lorsque nous parlons de données, nous ne parlons pas seulement d’unités quantitatives de base, binaires, comme le nombre d’infections, de décès ou de guérisons. Nous parlons de big data, d’IA, d’analyse prédictive, d’analyse des comportements et des tendances.
Lorsque le monde a été frappé par la grippe H1N1, communément appelée grippe espagnole, en 1918, il n’était pas en mesure d’étudier la propagation et l’impact du virus, et encore moins de mettre au point un vaccin.
Nous vivons à une époque meilleure. Nous ne sommes pas ravagés par la guerre. Nous disposons de la technologie nécessaire pour contrôler et enrayer cette pandémie. Nous disposons d’une IA pour parcourir les bases de données médicales et proposer les options de vaccins les plus viables.
Voici ce que nous avons réalisé jusqu’à présent avec les données.
Utiliser les données pour aplanir la courbe :
Pour les non-initiés, l’aplatissement de la courbe est un terme statistique qui désigne le ralentissement de la propagation du virus.
Le virus COVID-19 se propage de manière exponentielle et non linéaire, ce qui signifie qu’une personne peut en infecter deux autres. Linéairement, ce serait une personne qui se propage à une seule personne.
Voici un aperçu de la rapidité avec laquelle le virus s’est répandu dans le monde, doublant de manière exponentielle.
Le problème de la propagation exponentielle n’est pas seulement le nombre d’infections, mais aussi la charge qui pèse sur le système de santé. Malheureusement, malgré les progrès de la technologie, certains des pays les plus développés du monde, dont les États-Unis et l’Union européenne, connaissent une pénurie de personnel de santé.
L’augmentation du nombre d’infections, légères ou graves, entraîne celle du nombre de personnes admises ou isolées dans les hôpitaux. Cela ne s’arrête pas là. Plus de personnes infectées signifie plus de risques pour le personnel hospitalier. Les travailleurs de première ligne sont actuellement le groupe le plus à risque pour l’infection par le COVID-19 car ils s’occupent des patients. Ajoutez à cela une pénurie flagrante d’équipements médicaux tels que les masques et les EPI, et vous obtenez une crise qui ne s’atténue pas.
Aplatir la courbe signifie simplement contrôler la propagation dans une mesure telle que les hôpitaux ne soient pas surchargés au point de devoir prendre des décisions drastiques – dans le cas de l’Italie où les médecins ont dû décider qui laisser mourir et qui sauver. Cet objectif ne peut être atteint que par la distanciation sociale.
Arindam Basu, professeur associé d’épidémiologie et de santé environnementale à l’université de Canterbury, en Nouvelle-Zélande, définit la distanciation sociale comme suit :
« un moyen de créer une barrière de distance physique entre deux ou plusieurs personnes afin de prévenir ou d’arrêter la transmission d’un virus ».
Si nous pratiquons la distanciation sociale, par exemple en évitant les grands rassemblements et en gardant une distance significative entre nous et le corps des autres, nous pouvons réduire le taux de transmission et provoquer le déclin de la propagation. Par conséquent, le système de soins de santé aura suffisamment de temps pour s’occuper de ceux qui ont désespérément besoin de soins médicaux.
Les données obtenues des hôpitaux chinois ont été utilisées pour évaluer le comportement du virus, l’épidémie, la dynamique de transmission, la progression de la maladie et sa gravité. Sur la base de ces données, le gouvernement chinois a mis en œuvre une solide stratégie d’endiguement de la maladie qui a entraîné une baisse significative du nombre de nouveaux cas quotidiens. Le premier jour, 2478 cas ont été signalés. Deux semaines plus tard, le pays a signalé 409 nouveaux cas confirmés. [2]
Ces données ont permis d’aider les pays du monde entier à appliquer des mesures similaires de distanciation sociale et de confinement, ce qui a permis d’aplanir la courbe et de faire gagner aux hôpitaux le temps nécessaire pour aider les patients.
Utiliser les données de localisation pour gérer la crise
Contrairement à l’époque précédente, aujourd’hui, les pays peuvent surveiller, suivre et contrôler l’épidémie grâce à la localisation et aux données cellulaires.
En Israël, par exemple, les citoyens dont on pense qu’ils ont été exposés au virus ont reçu des alertes les invitant à se faire tester ou à s’auto-quarantifier.
À Taïwan, les données cellulaires ont été utilisées pour identifier les personnes qui pratiquaient la distanciation sociale et celles qui ne le faisaient pas. Dans un tweet, un étudiant taïwanais en quarantaine décrit comment la police était à sa porte en 45 minutes alors que la batterie de son téléphone portable était à plat.
Des initiatives similaires de suivi des téléphones cellulaires et des données de localisation ont été appliquées par des pays du monde entier pour surveiller et tracer les transporteurs suspects. À Hong Kong, les personnes mises en quarantaine reçoivent des bracelets permettant de les localiser. À Singapour, le gouvernement utilise des SMS pour contacter les gens, qui doivent cliquer sur un lien pour prouver qu’ils sont chez eux.
Les pays qui ne mettent pas en œuvre d’initiatives de traçage ou de surveillance ont du mal à garder leurs citoyens à l’intérieur – après tout, une quarantaine de deux ou quatre semaines ou un isolement social semblent presque impossibles à pratiquer pour les gens.
L’utilisation de l’IA pour créer un vaccin
Le vaccin contre la grippe espagnole n’a été mis au point que 20 ans plus tard et, à ce moment-là, la grippe avait déjà disparu, après avoir tué 500 millions de personnes, soit un tiers de la population mondiale. [4]
Grâce à l’IA, les experts espèrent toutefois qu’un vaccin sera bientôt produit.
Selon le professeur Andrew Hopkins, comme le rapporte la BBC, l’IA peut être utilisée pour :
- Accélérer le développement d’anticorps et de vaccins contre le virus COVID-19.
- Analyser les médicaments existants et découvrir ceux qui pourraient être réutilisés (ce qui implique un important travail de rapprochement des données entre les bases de données et au sein de celles-ci).
- Concevoir un médicament qui puisse être utilisé pour combattre les épidémies actuelles et futures. [4]
Bien que cela semble optimiste, nous devons comprendre que cela ne sera pas aussi rapide que nous l’espérons. Les experts du monde entier s’accordent à dire qu’il faudra entre 18 et 24 mois pour développer le vaccin. Même dans ce cas, il faudra un certain temps pour que le vaccin soit disponible dans le monde entier. Les essais, les limites de fabrication, les tests de sécurité prendront du temps. L’IA peut juste être utilisée pour faire fonctionner le processus.
Utilisation de l’analyse des big data pour cartographier la propagation des maladies
La réponse de la Chine à la pandémie est la plus forte du monde. Faisant appel à l’IA, au Big Data, aux systèmes de surveillance de masse, à la localisation et aux données cellulaires, le pays a lancé un système de surveillance rigoureux qui permet aux autorités de suivre les déplacements des personnes et de s’assurer qu’elles n’enfreignent pas les règles de quarantaine.
Bien sûr, cela soulève la question de la vie privée, mais si l’on met de côté cet aspect de la discussion (puisqu’il est politique et non pertinent dans ce contexte), le big data a permis d’aider les entreprises et les autorités à prédire la propagation éventuelle du virus, à enregistrer et à mettre en œuvre des mesures préventives (comme le lavage des mains, la distance de six pieds, etc.) et à identifier les régions du monde les plus vulnérables à l’épidémie.
Les chercheurs, les start-ups technologiques et médicales et les gouvernements du monde entier s’efforcent d’atténuer cette crise sanitaire mondiale grâce à la collecte de données qui sont ensuite utilisées pour suivre les porteurs potentiels, identifier les pénuries dans les hôpitaux et obtenir des informations sur le comportement du virus comme jamais auparavant. La technologie a permis aux scientifiques d’acquérir la séquence du génome du virus dans les jours qui ont suivi l’infection – un processus qui aurait normalement pris des mois.
Mais les données et la technologie ne suffisent pas
Les données et la technologie nous ont permis d’acquérir les connaissances nécessaires pour atténuer la situation et gérer la crise, mais cela ne suffit pas.
Les problèmes du monde réel ne peuvent être ignorés.
La plupart des pays les plus touchés par le virus, y compris les États-Unis, ne sont pas préparés à traiter ou à gérer la crise. Deuxièmement, le processus qui a fonctionné en Chine peut ne pas avoir sa place aux États-Unis et dans l’UE, notamment en raison des préoccupations liées à la confidentialité des données. En outre, la collecte de données n’est qu’une partie du processus. Les entreprises et les autorités impliquées dans le processus ont besoin de ressources (manuelles ou automatisées) pour traiter ces données et les traduire en solutions pratiques. Il y a une quantité importante d’intégration, de tri et de rapprochement de données, la tâche la plus difficile étant de n’utiliser que les données pertinentes.
Il convient de mentionner que les pays asiatiques tels que la Corée du Sud, Singapour, Taïwan et la Chine ne se sont pas contentés de pratiquer la distanciation sociale – ils ont constamment testé, suivi et maintenu un système qui leur a permis de contrôler la propagation de l’intérieur.
À Singapour, par exemple, le taux de mortalité n’était que de 0,3 % – le meilleur au monde. Leur stratégie impliquait la coopération de différents services gouvernementaux utilisant la technologie pour créer un centre d’action centralisé. Le ministère des transports du pays a fait office de point de contact unique pour toutes les demandes de fournitures médicales, tandis que le ministère de la communication a créé des informations pour la consommation publique, en se concentrant sur la télévision, les publicités sur les médias sociaux, les panneaux d’affichage, etc. Leur système éducatif s’est également déplacé en ligne, ce qui permet aux enfants de poursuivre leurs études.
Les gens étaient autorisés à vaquer à leurs occupations quotidiennes. Aucun verrouillage n’a été imposé. Cela a été rendu possible par le fait que le pays a mis en place un programme rigoureux de dépistage et de test, dans le cadre duquel les proches des personnes testées positives étaient également testés. Singapour a appliqué les directives de l’OMS en matière de tests et de suivi rigoureux pour enrayer la propagation.[6]
Il est désormais évident qu’une pandémie ne peut être contrée que si des mesures rapides sont prises et que la technologie est utilisée de manière agressive pour faciliter ces mesures. Les statistiques et les données seules ne nous donneront pas grand-chose.
En gardant à l’esprit le brouillard dans lequel nous nous trouvons, nous n’avons pas besoin de données parfaites pour contrer l’ennemi. Ce dont nous avons besoin, c’est d’intelligence à partir des données disponibles pour créer des plans d’action stratégiques et trouver notre chemin dans le brouillard.
Le but recherché est d’éviter l’étalement et d’aplanir la courbe. Nous devons faire tout ce qui est en notre pouvoir pour y parvenir. Une action lente entraînera la perte de vies précieuses et une dépression économique jamais vue auparavant.
Si votre startup utilise des données pour aider le gouvernement à vaincre cette maladie, contactez-nous pour voir comment nous pouvons vous aider à intégrer et à faire correspondre les données entre les bases de données et au sein de celles-ci. Ensemble, nous pouvons vaincre cette maladie.
