Applications de l'IA dans la prévention des pandémies

Points clés

• L'IA peut révolutionner la préparation aux pandémies en exploitant de grandes quantités de données
• Les avancées récentes des méthodologies d'IA les rendent plus efficaces malgré le volume de données parfois limité
• Une collaboration internationale et des données de surveillance complètes sont essentielles pour maximiser l'impact de l'IA

Applications concrètes

Modélisation et prédiction des épidémies

• Amélioration des modèles actuels de propagation des maladies pour une modélisation plus solide, précise et réaliste
• Exploitation des téraoctets de données climatiques et socio-économiques pour prédire le lieu de déclenchement des épidémies
• Anticipation de la trajectoire des épidémies et de leur impact potentiel

Surveillance et détection précoce

• Localisation des zones à fort potentiel de transmission pour une allocation efficace des ressources de santé
• Intégration assistée par l'IA de données à l'échelle des populations et de sources individuelles (dispositifs portables)
• Amélioration des systèmes de détection précoce des maladies infectieuses

Analyse génomique et développement de traitements

• Amélioration des données génétiques de surveillance des maladies
• Accélération du développement de vaccins et de l'identification de nouveaux variants
• Anticipation de l'apparition de nouveaux variants de pathogènes en circulation (SARS-CoV-2, virus grippaux)
• Identification des traitements et vaccins les plus efficaces pour réduire l'impact des pathogènes

Prédiction des sauts inter-espèces

• Aide à l'identification des propriétés des nouveaux pathogènes
• Prédiction des traits des pathogènes
• Détermination de la probabilité de sauts entre les espèces

Défis et considérations

Limites techniques

• Qualité et représentativité des données d'entrainement
• Accessibilité restreinte des modèles d'IA pour la communauté au sens large
• Risques potentiels associés au déploiement de modèles de "boite noire" pour la prise de décision

Approche collaborative

• Nécessité d'une collaboration étroite entre les sphères gouvernementale, sociétale, industrielle et académique
• Importance de la transparence, tant en matière de jeux de données que de modèles d'IA
• Intégration d'un feedback humain aux flux de travail de modélisation de l'IA

Considérations éthiques

• Critères stricts d'évaluation des modèles d'IA
• Utilisation sûre, responsable et éthique de l'IA dans la recherche sur les maladies infectieuses
• Accessibilité des outils d'IA pour les pays à revenu faible comme élevé

Sources

• Institut Pasteur: "Comment l'IA va permettre de mieux anticiper les prochaines pandémies" (2025)
• Nature: "Artificial intelligence for modelling infectious disease epidemics" (2025)