[Série – Face à la crise Covid-19] L’analyse des données du Covid-19 grâce à l’IA

[Série – Face à la crise Covid-19] L’analyse des données du Covid-19 grâce à l’IA

Cette présentation introduit nos travaux de recherche actuels dans l’analyse des données en temps réel pour la compréhension et la prédiction de l’évolution de la pandémie COVID-19 dans plusieurs pays, dont la France. Nous pensons que la gestion de cette crise socio-sanitaire pourrait passer par le contrôle de la courbe épidémique, ce qui permettrait de soulager le système de santé et ainsi préserver les vies des personnes vulnérables. A l’ère actuelle de la Data et l’Intelligence Artificielle (IA), Nous pensons que des techniques d’algorithmes de prédiction de l’IA devront être utilisées davantage pour comprendre le comportement de la propagation du virus, et surtout de prédire et faire une meilleure gestion de la crise en temps réel. Pour ce faire, nous avons conçu un algorithme de Machine Learning de l’intelligence collective des essaims (Swarm Intelligence), qui pour chaque pays, calcule un facteur de contagion d’une manière dynamique et adaptative liée aux caractéristiques démographiques.
En combinant ces données avec les données prélevées des cas infectés, l’algorithme prédit la date du pic épidémique et dresse les nombres des nouveaux cas à venir dans le futur. Les premiers résultats des premières semaines ont été probants et nous incite à continuer sous formes de prépublications (preprint).

À propos de l'auteur

Nom(s) CHEHBI GAMOURA Samia;
Institution(s) EM Strasbourg; Université de Strasbourg;
Fonction(s) Enseignant Chercheur en Data Science et Management
Tags
  • Covid-19
  • Propagation de la contagion
  • Prédiction
  • pic épidémique
  • Intelligence Artificielle (IA)
  • Data démographique
  • Machine Learning
  • Intelligence collective des essaims (Swarm Intelligence)