Covid-19 : l’Intelligence Artificielle sur tous les fronts

Face à la progression fulgurante du Covid-19, nombreuses sont les initiatives qui visent à apporter des solutions pour endiguer l’épidémie. Dans ce contexte, le recours à l’intelligence artificielle se positionne comme un atout indéniable.

Faire face au manque de matériel, trouver des solutions de suivi de l’épidémie, améliorer le diagnostic ou encore organiser la recherche de traitements. Autant de défis qui sont à relever pour entrevoir une sortie de crise. En France et ailleurs dans le monde, des projets IA émergent et certains présentent déjà des résultats prometteurs.

 

Combattre les carences en matériel

La crise a révélé un manque crucial en équipements de protection. Les masques, premiers remparts de protection contre le virus, ont été rapidement concernés par la pénurie. Des professionnels de l’industrie ont alors mis en avant l’intérêt de l’IA dans la production de masques.

Afin d’alléger le manque en matières premières, Tekyn propose de recourir à l’IA afin de calibrer automatiquement les découpes de tissu utilisés. En plus de limiter le gaspillage, cette méthode automatisée a permis de doubler la production journalière, en passant de 300 à 700 masques. (1)

Autre problématique, le port du masque sur le long terme s’avère désagréable. C’est pourquoi Anatoscope, spécialiste de la reconstruction anatomique en 3D, et d’autres start-ups se sont lancées dans la création de masques sur-mesure grâce à l’IA. Cette initiative permet de rendre ces derniers plus confortables à porter. Via une application smartphone, l’utilisateur peut venir scanner son visage. L’IA se charge ensuite de créer un masque réutilisable parfaitement adapté à la morphologie de l’individu. (2)

 

Assurer un suivi de l’épidémie

Pouvoir suivre en temps réel et prédire l’évolution de l’épidémie suppose de disposer de données suffisantes. Des données qualitatives à communiquer permettent aussi d’éviter la propagation de fausses informations au grand public. Si la société canadienne BlueDot a été présentée comme le précurseur dans la détection précoce du virus, d’autres IA sont venues compléter le spectre de solutions de suivi depuis.

L’agent virtuel intelligent AlloCovid a vu le jour dans un double objectif : synthétiser les informations médicales transmises mais également établir une potentielle contamination de ses utilisateurs au Covid-19. (3). Son champ d’action lui permet de détecter les signes de gravité de la maladie et d’identifier les patients vulnérables. Dans les prochaines semaines, AlloCovid sera aussi capable de mesurer la toux ainsi que la fréquence respiratoire. Ce projet, accompagné par la Cnil, assure la protection des données des utilisateurs.

Enfin, impossible de passer à côté de l’application StopCovid. Sujette à de nombreuses controverses, elle devrait permettre d’alerter les utilisateurs d’un éventuel contact avec une personne contaminée grâce à l’utilisation d’une technologie Bluetooth. L’objectif premier étant d’éviter cette “seconde vague” et un retour de l’épidémie dans les prochains mois. Néanmoins, elle soulève de nombreuses questions quant à la fiabilité de l’application et la potentielle faille dans l’anonymisation des données. (4)

 

Contribuer à l’aide au diagnostic

L’IA a d’ores et déjà démontré sa performance dans l’aide au diagnostic de pathologies diverses. Le Covid-19 ne fait donc pas exception à la règle. La Chine, premier épicentre de la maladie, s’est d’ailleurs illustrée dans le développement d’algorithmes capables d’accélérer le diagnostic par l’interprétation d’images issues de scanners.

Le géant Alibaba a mis au point un système de reconnaissance du Coronavirus avec une précision annoncée de 96%. Alors qu’un médecin expérimenté aurait besoin d’une quinzaine de minutes pour analyser les 300 images issues de scanners thoraciques, l’IA serait capable de poser un diagnostic en 20 secondes. (5)

En France, l’hôpital Foch s’est équipé lui aussi d’un logiciel de détection des lésions pulmonaires basé sur l’IA. Développé en collaboration avec Siemens Healthineers, il a déjà fait ses preuves auprès de 150 patients. Cet outil sera également très utile pour suivre l’évolution de la maladie dans le temps. (6)

 

Accompagner les scientifiques dans la recherche de traitements

Enfin, l’IA vient relever un défi d’envergure : assister les chercheurs dans la conception de traitements.

Pour cela, la première étape est de prédire la structure du virus afin de pouvoir déterminer quels médicaments pourraient se révéler efficaces. C’est pourquoi Deepmind a souhaité contribuer à l’effort de recherche en partageant les prédictions de son IA Alphafold sur la structure des protéines du coronavirus. De manière générale, les expérimentations visant à déterminer cette dernière peuvent prendre des mois, si ce n’est plus. (7)

Le projet pluridisciplinaire HT-Covid vise à passer 1.5 milliard de molécules au criblage virtuel. Le criblage virtuel consiste à faire appel à l’assistance de l’IA afin de tester un grand nombre de molécules naturelles ou synthétiques. Cela permet d’identifier si certaines possèdent une activité antivirale intéressante. Les données de cette étude sont produites en open-data et pourraient être transposables à d’autres pandémies. (8)

Comme le montre ces exemples,  l’IA joue un rôle important dans la lutte contre le virus. Son utilisation a permis d’apporter des solutions à des problématiques clés tout en garantissant un gain de temps considérable dans leur mise en place. Toutefois, la collecte des données reste un point de blocage majeur, en témoigne StopCovid et l’anonymisation des données collectées.

 

Sources

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