Entreprises et instituts de recherche travaillent sur des algorithmes qui permettent de mieux anticiper l’apparition et la propagation d’une maladie. L’une d’entre elles, BlueDot, avait détecté les premiers signes d’une infection de coronavirus à Wuhan dès le 31 décembre, rapporte le média américain Wired. Soit dix jours avant l’OMS et les premières prises de parole publiques sur le sujet.
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Lancée en 2014 par un ancien médecin, cette entreprise s’en remet aux données accessibles en ligne et à des systèmes d’apprentissage automatisé pour « pour suivre et anticiper la propagation des maladies infectieuses les plus dangereuses au monde », indique-t-elle sur son site.
Parmi les données prises en compte, celles issues de forums en ligne, de recherches de symptômes sur Google, de reportages télévisés ou d’articles de presse mais aussi des déclarations officielles et des bulletins de santé évoquant de nouvelles pathologies contagieuses.
L’algorithme brasse par ailleurs les données associées aux déplacements de population, telles que celles issues de la vente de billets d’avion ou de la carte des trajets aériens, complète Wired.
En l’occurrence, BlueDot travaille de pair avec la plateforme de données des compagnies aériennes ATPCO, pour mieux cerner où les résidents infectés pourraient être amenés à se rendre. La société a ainsi pu déterminer que l’agent infectieux passerait de Wuhan à Bangkok, Séoul, Taipei et Tokyo dans les jours suivant son apparition initiale.
