Et si l’intelligence artificielle permettait d’organiser le déconfinement dans les meilleures conditions possibles… Et d’anticiper la survenance d’une nouvelle vague. La gestion de la crise sanitaire engendrée par la pandémie Covid-19 a révélé de multiples failles. Ces échecs, pour l’essentiel, viennent du fait que les données de santé n’ont été ni collectées, ni échangées. Or l’intelligence artificielle se nourrit de données. Sans données c’est un système basé sur les règles qui s’impose. Le manque de disponibilité de ces informations standardisées nous a conduit collectivement à la catastrophe: les personnes à risque ne sont pas identifiées assez rapidement. Tel est le point de départ de l’article de Theodoros Evgeniou et Anton Ovchinnikov, tous deux professeurs à l’Insead, récemment publié dans la Harvard Business Review.
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Selon eux, une coordination mondiale est indispensable pour savoir qui est à risque et comment se propage le virus. Cela nécessite évidemment des outils de régulation et de standardisation pour permettre la centralisation des dossiers médicaux au niveau international. "Mais il faut surtout une volonté politique forte et des centaines de milliards d’euros d’investissement –qu’il faut mettre en regard avec les milliers de milliards d’euros carbonisés dans cette crise", estime Theodoros Evgeniou.
Confiner les gens pour toujours?
La révolution de la data est en cours depuis une quinzaine d’années. L’invention du smartphone pour le hardware et de Netflix pour l’algorithme a considérablement étendu le champ des possibles. Une opportunité naturelle se présente aujourd’hui. Il n’existe qu’une alternative pour éradiquer le virus: confiner les gens pour toujours, ou déconfiner de manière intelligente. Et c’est à ce stade qu’interviennent la data et l’intelligence artificielle. En faisant bien la distinction entre les personnes à risque et celles qui ne le sont pas -le deuxième groupe représentant plus de 99% de la population.
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Le parfait modèle d’IA n’existe pas, tout ce que les chercheurs peuvent garantir, c‘est l’option "aussi bien que possible". Dans ce modèle prédictif, ils s’inspirent des algorithmes d’Amazon ou de Netflix qui proposent à leurs clients des produits ou des films qu’ils pourraient aimer en fonction de leur historique de consommation. "Dans le cas de la Covid-19, on se moque de savoir combien de personnes seront infectées, il s’agit de connaître les personnes qui tomberont sévèrement malades si elles sont infectées", explique Theodoros Evgeniou. En utilisant de multiples sources, des modèles d'apprentissage automatique seraient créés pour mesurer le risque d'un individu d’être gravement atteint, la probabilité qu'il ait besoin de soins intensifs –pour lesquels les ressources sont limitées– la probabilité qu'il meure… Les données pourraient inclure les antécédents médicaux des individus, la composition du foyer –vit-elle avec des personnes âgées ou infirmes qui auraient probablement besoin de soins intensifs si elles étaient infectées?
Contrôle généralisé
Certains pays ont été tentés d’utiliser l’IA à grande échelle pour placer l’ensemble de leur population sous surveillance sanitaire. Singapour a ainsi eu recours au meilleur des technologies de l’information et des systèmes de traçage pour surveiller l’évolution de l’épidémie sur son territoire. La vie a pu rapidement reprendre son cours grâce à ce mécanisme de contrôle généralisé. Mais les autorités ont dû rapidement remettre les habitants sous confinement après qu’un foyer de contamination a été découvert chez des travailleurs immigrés habitant des zones d’habitation très dense. Résultat: Singapour, en avance sur la plupart des autres pays dans la gestion de cette crise, sera l’un des derniers à connaître le déconfinement, fin mai.
La Suède a fait le pari totalement inverse. Avec une densité de population plus faible qu’à Singapour mais aussi qu’en France ou en Italie, le gouvernement accepte que l’épidémie se propage pour atteindre le seuil des 70% des habitants contaminés et immunisés, qui permettrait l’éradication du virus.
Entre les deux modèles, il y a l’utilisation ciblée de l’IA. Encore faut-il qu’elle soit acceptée par le plus grand nombre. Les enjeux de protection de la vie privée et des données personnelles freinent aujourd’hui en Europe toute initiative impliquant une technologie de traçage. A tort ou a raison. "Il faut que le public comprenne que tout n’est pas noir ou blanc sur ces questions", affirme Theodoros Evgueniou, avant de nous interroger: combien de vies sommes nous prêts à sacrifier pour préserver notre vie privée?
