La prévention des épidémies a toujours été un défi. Mais si elle est appliquée intelligemment, la technologie peut être d’une grande utilité dans ce domaine. La preuve en est le dernier projet de Microsoft Research : un piège de haute technologie qui capture les moustiques et utilise l’intelligence artificielle pour prédire les chances qu’une région particulière soit confrontée à des épidémies de maladies comme le zika.
Prémonition du projet
L’idée est une extension du Projet Prémonition. Présentée il y a un an, l’initiative utilise des drones pour capturer de petits organismes présentant un grand potentiel de transmission de maladies. Ces avions ont donné des résultats intéressants, mais l’équipe d’Ethan Jackson, le chef de projet, avait besoin d’une méthode de capture plus précise capable d’ignorer les organismes inoffensifs.
C’est là que le piège entre en jeu. L’équipement libère les entomologistes et autres professionnels du projet de la tâche de classer les mouches, les mites et autres insectes qui ne sont pas à blâmer pour quoi que ce soit, mais qui finissent par être capturés. Comment ? en identifiant uniquement les moustiques qui sont sur la cible du piège.
En plus de capturer le bon type de moustique, le piège est capable de déterminer le moment où la capture a eu lieu, la température ambiante, la vitesse du vent, entre autres facteurs.
Voici le différentiel du piège : la capacité à collecter des données pour les analyser. Un système de apprentissage machine est utilisé pour croiser toutes les informations collectées afin d’identifier les modèles qui indiquent que cette zone est sur le point d’avoir une épidémie de zika ou de toute autre maladie transmissible.
Intelligence artificielle
Si, par exemple, le nombre de moustiques a augmenté de manière significative après une période de pluie et de hausse des températures, la technologie peut indiquer qu’une région connaissant des conditions climatiques très similaires aura de fortes chances de faire face à une épidémie similaire à celle du premier site examiné.
Mais c’est un exemple assez simplifié. La variété des données collectées pour l’analyse est immense. Tout commence par le processus de capture : le piège peut attirer des insectes volants de différents types, mais ne capture que ceux qui ont un certain type de battements d’ailes ? le mode de vol varie d’une espèce à l’autre. Chaque compartiment du piège ne confine qu’à un seul moustique, les risques d’erreur sont donc faibles.
Pour faire son travail, le piège s’appuie sur deux petits processeurs alimentés par des piles. Les données peuvent être envoyées en temps réel vers les nuages. Il s’agit là d’un autre différentiel : au lieu de semaines ou de mois, les analyses peuvent être effectuées en quelques heures. Plus un risque d’épidémie est identifié tôt, plus les mesures de confinement ont tendance à être efficaces.
Il est très important qu’il n’y ait pas de lacunes dans la capture des moustiques. C’est à cela que sert le système d’apprentissage par machine : chaque insecte capturé sert de formation, le piège devient donc plus précis avec le temps.
Mais ce n’est pas seulement le piège qui est sophistiqué. Les moustiques sont envoyés au laboratoire et là, les chercheurs font des analyses pour identifier quel type de virus ils transportent, par exemple. Ensuite, les données de chaque analyse sont filtrées par un système qui classifie les caractéristiques analysées de la même manière que le travail que les chercheurs font pour lister les pages.
Il est ainsi relativement facile de savoir quel type de virus est le plus présent dans chaque région et quand les insectes les plus dangereux ont commencé à apparaître, par exemple. On peut même savoir de quels animaux les moustiques se sont nourris : les scientifiques soupçonnent les oiseaux de contribuer à la propagation du virus du Nil occidental à Houston ; c’est le genre d’informations que vous pouvez obtenir du Projet Prémonition.
Le pouvez-vous vraiment ?
Juste des tests pour être sûr, c’est logique. Mais ce ne sera pas long : Microsoft a lancé ce mois-ci à Houston un projet pilote pour évaluer le piège en conditions réelles, c’est-à-dire en dehors des limites du laboratoire.
Le plan consiste à étendre plusieurs pièges à des points stratégiques. Microsoft Research envisage même d’utiliser les drones du projet, après tout, ces avions sont un moyen facile et peu coûteux d’amener des pièges dans des endroits difficiles d’accès.
Bien qu’il soit trop tôt pour être sûr de l’efficacité du projet, il est indéniable que l’approche du Projet Prémonition est intelligente. D’abord parce que la technologie peut être utilisée pour suivre différents types de maladies selon les besoins. Ensuite, parce que l’initiative se concentre sur un besoin plus immédiat : au lieu d’arrêter la maladie, alerter les autorités pour éviter qu’un grand nombre de personnes ne soient infectées.
L’éradication de Zika et d’autres maladies est importante, bien sûr, mais c’est un objectif à poursuivre à long terme. Pratiquement chaque organisme vivant développe des stratégies pour s’adapter à l’adversité. Il en va de même pour les moustiques et les virus. Ce n’est qu’un des facteurs qui rendent l’éradication difficile ou impossible. Ainsi, l’affaiblissement des foyers finit par être la stratégie la plus efficace pour l’instant.
