Intelligence artificielle et épidémiologie : deux clefs pour la santé publique ?

"EpidemiOptim : c’est le nom de la plateforme mise au point conjointement par les équipes projets Flowers (Flowing epigenetic robots and systems) et Sistm (Statistics in system biology and translational medicine ) au sein du centre Inria Bordeaux Sud-Ouest pour faciliter la prise de décision en matière de santé publique face à une situation pandémique. Mélanie Prague et Clément Moulin-Frier, tous deux chargés de recherche, présentent à La Tribune les ressorts et les applications de leurs travaux.

La première étape c'est une bonne estimation sur les données de la dynamique de l'épidémie. On a besoin d'un modèle à compartiments SEIR étendu (susceptible-exposé-infectieux-remis) pour la Covid-19. Nous avons d'abord intégré les paramètres de diffusion du virus grâce aux données d'hospitalisations en France, à partir de la base Si-vic (système d'information pour le suivi des victimes d'attentats et de situations sanitaires exceptionnelles). A partir de là, on cherche à reconstruire le modèle qui a abouti à ces données en estimant notamment quel est l'effet du confinement et des différentes stratégies d'intervention non-pharmaceutiques. Cela nous donne un modèle de travail qui nous permet ensuite de simuler toutes les trajectoires que l'on souhaite : que ce serait-il passé s'il n'y avait eu aucun confinement, des confinements plus longs ou tous les deux jours, toutes les deux semaines, etc. L'idée de ce modèle développé par l'équipe Sistm est d'évaluer et de prédire l'efficacité potentielle de tous ces scénarios possibles. S'y ajoute une dimension d'apprentissage par renforcement pour améliorer ces prédictions et tenter d'identifier la stratégie optimale par rapport aux objectifs définis. C'est le travail de l'équipe Flowers.-..." Lire la suite