Comment l’intelligence artificielle a aidé à contenir le Covid-19 en Grèce

Comment L'intelligence Artificielle A Aidé à Contenir Le Covid 19 En

Le pays méditerranéen a utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour choisir quels voyageurs tamponner dans les aéroports et lesquels laisser passer librement : le système a été baptisé Eva et s’est avéré capable de trouver un plus grand nombre de positifs asymptomatiques que les autres méthodologies.

Algorithmes d’intelligence artificielle et données distribuées ont déjà été mis au service de la lutte contre le coronavirus à de nombreuses reprises en ces mois de pandémie, mais l’approche choisie par la Grèce est l’une de celles qui ont apporté les résultats les plus encourageants à cet égard. Le pays méditerranéen a en effet utilisé des algorithmes de machine learning pour choisir quels voyageurs tamponner dans les aéroports et lesquels laisser passer librement : le système a été baptisé Eva et est entré en action entre août et novembre de l’année dernière, mais l’étude qui a analysé le travail a été publié ces jours-ci et révèle des résultats encourageants.

Comment fonctionne le système

Le problème avec les tests à l’aéroport est que la plupart des pays n’ont pas la capacité de donner des écouvillonnages rapides à tous les voyageurs, et en particulier à ceux qui ne présentent aucun symptôme et n’ont pas d’antécédents critiques. Les tests sont effectués de manière aléatoire, mais identifier les passagers les plus à risque reste une tâche difficile.

L’intelligence artificielle déployée par les autorités grecques et développée par des chercheurs de l’Université de Californie du Sud utilise les données fournies par les passagers de manière intelligente, en les corrélant avec celles des précédents tests des voyageurs. Les étapes précédentes du voyage, mais aussi l’âge et le sexe des voyageurs sont comparés au modèle que l’intelligence artificielle met à jour sur la base des tests déjà effectués. Si un passager présente des caractéristiques similaires à celles d’autres voyageurs précédemment testés positifs, il est testé : le résultat de son écouvillon influence d’une manière ou d’une autre le modèle d’intelligence artificielle qui prédit le risque de positivité des prochains passagers – et donc Street .

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Les résultats

L’étude publiée au cours de ces semaines dans Nature, intitulée Test efficace et ciblé des frontières COVID-19 via l’apprentissage par renforcement, indique que cette solution s’est avérée plus efficace pour intercepter les voyageurs positifs au Covid-19 que toute autre méthodologie et que pendant la haute saison a réussi à arrêter deux à quatre fois plus de passagers positifs que cela aurait été possible avec une sélection aléatoire. La solution n’a pas non plus violé la vie privée des voyageurs : le système, développé conformément aux lois européennes sur la confidentialité, est basé sur des informations que les passagers ont volontairement fournies et qui sont restées protégées pendant le traitement.