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| ôpital universitaire de Yopougon, à Abidjan, le 25 octobre 2014 (Photo : Issouf Sanogo) |
[27/10/2014 07:34:34] Washington (AFP) Neuf jours avant que la propagation d’Ebola soit officiellement déclarée comme étant une épidémie, un groupe de chercheurs et de spécialistes informatiques à Boston avait déjà remarqué la diffusion du virus de la fièvre hémorragique en Guinée.
En épluchant les réseaux sociaux, les bulletins d’information locaux et d’autres bases de données, l’algorithme développé par la société HealthMap (littéralement “carte de la santé”) a rapidement détecté la propagation du virus en Afrique de l’Ouest.
“Les agences officielles ont tendance à être plus prudentes avant de faire des annonces, donc la communication auprès du public est parfois défaillante”, note Clark Freifeld, co-fondateur de HealthMap en 2006 au Boston Children Hospital.
“Nous considérons que c’est notre rôle de trouver ce type d’informations rapidement même si elles ne sont pas toujours validées par des annonces officielles”, ajoute-t-il.
Il est impossible de savoir si une détection plus précoce de l’épidémie aurait permis un meilleur contrôle de sa propagation, mais beaucoup de scientifiques estiment que l’approche par le biais de “mégadonnées” pourrait être utile pour résorber l’épidémie.
Si c’est le cas, les mégadonnées, qui permettent aux annonceurs publicitaires de cibler tel ou tel public, pourraient permettre de combattre des maladies contagieuses comme Ebola.
“Je pense que les mégadonnées ont un potentiel important pour aider à combattre non seulement Ebola, mais d’autres épidémies éventuelles”, estime Marisa Eisenberg, épidémiologiste à l’Université du Michigan, qui a utilisé des modèles de données pour étudier d’autres épidémies, comme celle du choléra en Haïti.
– ‘Personne ne les écoute’ –
Mme Eisenberg affirme qu’il est possible de recueillir des informations fiables en analysant les messages sur Twitter, les données des compagnies aériennes, les appels d’urgence et d’autres données de santé publique disponibles.
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| ère à Monrovia le 26 septembre 2014 (Photo : Pascal Guyot) |
Rassembler des mégadonnées rapidement pourrait permettre aux autorités de santé de mettre en ?uvre sans attendre des mesures là où c’est nécessaire.
“Le secteur technologique fait des choses incroyables parce qu’il s’attaque aux grands problèmes, de tous les côtés”, estime Vivek Wadhwa, chercheur à l’Université de Stanford. Mais les entrepreneurs impliqués dans les technologies de la santé “sont déçus que personne ne les écoute”.
Des outils technologiques en mesure de combattre l’épidémie d’Ebola sont ainsi déjà prêts, affirme-t-il.
“Tout comme les compagnies aériennes peuvent prédire quels vols seront complets et déterminer leurs tarifs, les chercheurs peuvent exploiter certaines données pour déterminer la probabilité que tel ou tel passager soit porteur de la maladie”, poursuit M. Wadhwa.
Ce type d’initiative aurait de bonnes chances de succès étant donné que les téléphones portables sont utilisés partout dans le monde, et que de plus en plus de gens interagissent sur des réseaux sociaux comme Twitter ou Facebook, où les messages publiés peuvent être analysés pour en savoir plus sur la diffusion d’une maladie.
HealthMap décortique des données en 15 langues et a auparavant traqué le virus de la grippe H1N1. L’entreprise peut aussi surveiller les mouvements d’autres maladies.
“L’une des difficultés est que, si un premier signal est détecté, vous ne savez pas si cela va ensuite devenir une situation touchant plusieurs pays”, reprend Clark Freifeld. “Il y a parfois de petites poussées, la question est de savoir quand cela devient sérieux”.
Le ministre nigérian des Communications et de la Technologie, Omobola Johnson, a affirmé lors d’une conférence que la technologie et les médias sociaux avaient été des éléments clés pour débarrasser le Nigeria d’Ebola.
“Une combinaison d’applications Android, de Facebook et de Twitter ont été cruciaux dans le combat du Nigeria contre le virus Ebola. Avec ce virus, le temps est très important. L’application pour téléphones a permis de réduire de 75% le temps d’alerte quand une personne tombait malade”, un élément déterminant qui a permis de contenir au maximum l’épidémie, a-t-il déclaré.
