La modélisation de données, une clé essentielle de prévision des crises sanitaires

La modélisation de données, une clé essentielle de prévision des crises sanitaires

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L'Académie des technologies décrit la modélisation et la simulation de données comme un outil efficace contre les crises sanitaires. Ce dispositif permettrait de prévenir et d'anticiper les prochaines épidémies. Focus sur les recommandations de son dernier rapport.

Pour l'Académie des technologies, le mot d'ordre est « anticiper ». A savoir : s'intéresser aux différentes façons de prévenir une situation d'urgence sanitaire, grâce à des scénarios étudiés en amont. Elle propose dans cette optique 5 recommandations pratiques axées sur la modélisation et la visualisation de données.

Une plate-forme de Big data

La première recommandation de l'académie est de créer une plate-forme « permettant l’intégration rapide et à coût réduit de modélisations d’origines et de natures différentes et des données associées ». L'institution précise aussi que ce projet peut être envisagé sur une base nationale ou européenne.

Cette plate-forme pourra déterminer les facteurs contribuants à l'émergence d'une crise sanitaire. Pour cela, le dispositif doit avoir accès à une large partie des données publiques. Cette collecte permettra d'établir des liens de corrélations entre des habitudes de population et l'émergence d'une crise sanitaire.

Mais une question reste en suspens : à qui reviendra le contrôle de la plate-forme ? La sécurité civile ? La Commission européenne ? Une délégation inter-européenne ? L'Académie envisage une action conjointe des pouvoirs publics, notamment de l'Allemagne et de la France « les deux pays étant fortement positionnés sur le plan industriel sur ce sujet »,

Les données d'intérêt général

La deuxième recommandation impose de « garantir et d'organiser l’accès aux données d’intérêt général ». Ces données englobent celles de la santé publique, la localisation des utilisateurs et de la population, les transports et le trafic. Il faudra donc que cet outil soit en accord avec la protection de la vie privée, définie par le Règlement général sur la protection des données (RGPD). La Commission nationale de l'informatique et des libertés (Cnil) sera donc consultée.

Par ailleurs, un tel accès va également générer des coûts importants. L'Académie se réjouit donc du point de vue du gouvernement. Le 5 mars dernier, Amélie de Montchalin, ministre de la transformation et de la fonction publiques, prononçait un discours en faveur de la numérisation des services publics

Retour d'expérience

Cette plate-forme aura également une double mission post-crise sanitaire. D'une part, elle sera chargée de récupérer des témoignages de la population. D'autre part, elle réalisera une étude sur la gestion de la crise par les autres pays. L'analyse des expériences passées reste un outil essentiel pour mettre au jour les facteurs influant sur ce type de situation.

Recherches transdisciplinaires

« L’épidémiologie était un domaine établi depuis longtemps, mais connu des seuls spécialistes, jusqu’à ce que la crise de la COVID-19 la jette sous les lumières de l’actualité », observe l'Académie des technologies. Cette discipline s'avère de fait indispensable pour modéliser des épidémies humaines, au même titre que le contexte socio-économique et autres facteurs. Pour l'institution, « il faut favoriser l’émergence d’une « nouvelle » école de modélisation d’épidémiologie humaine, qui produira des modèles mélangeant les dimensions de comportements socioculturels, les anticipations, et l’épidémiologie classique dont l’objet est la propagation du virus ».

Prévoir des formations

La dernière recommandation académique est « la mise sur pied de formations permettant à des non-experts en modélisation de faire un usage correct des résultats de ces modèles, évitant les interprétations et usages erronés ». Cette diffusion de l'information pourrait se développer via des formations en gestion de crise, théories d'aide à la décision ainsi qu'en modélisation et systèmes complexes.

Pour en savoir plus : Rapport de l’Académie des technologies sur les modélisations et données pour la gestion de crises sanitaires

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