Vers une modélisation prédictive des épidémies grâce à l’IA

Une étude publiée dans Nature et relayée par l’Institut Pasteur met en lumière le potentiel de l’intelligence artificielle dans la modélisation des épidémies. En exploitant des données climatiques, socio-économiques et génétiques, l’IA pourrait permettre d’anticiper l’apparition des maladies infectieuses et d’optimiser la réponse sanitaire. Cependant, des défis éthiques et techniques doivent encore être surmontés pour garantir une utilisation fiable et équitable de ces technologies.

Une avancée majeure dans la modélisation des maladies infectieuses

Dans un communiqué de presse publié le 6 mars 2025, l’Institut Pasteur met en lumière les conclusions d’une étude parue le 20 février 2025 dans la revue Nature. Cette recherche, menée par un consortium de scientifiques issus d’institutions prestigieuses telles que l’Université d’Oxford, l’Université de Copenhague et l’Institut Pasteur, démontre comment l’intelligence artificielle (IA) pourrait révolutionner la surveillance et la gestion des épidémies.

Jusqu’à présent, les applications de l’IA dans le domaine de la santé se concentraient principalement sur des aspects individuels, comme l’aide au diagnostic clinique et la médecine de précision. Cette nouvelle étude élargit considérablement le champ d’application en explorant l’impact de l’IA à l’échelle des populations. Elle souligne que, dans les cinq prochaines années, ces avancées pourraient permettre de mieux prédire l’apparition et l’évolution des épidémies, optimisant ainsi la gestion des ressources et la mise en place de stratégies sanitaires adaptées.

« Ces cinq prochaines années, l’IA pourrait révolutionner la préparation aux pandémies. En exploitant les téraoctets de données climatiques et socio-économiques régulièrement collectées, elle nous aidera à mieux prédire le lieu de déclenchement des épidémies et leur trajectoire », affirme le professeur Moritz Kraemer, auteur principal de l’étude et membre de l’Institut des sciences pandémiques de l’Université d’Oxford.

Une IA au service d’une gestion plus efficace des épidémies

Les auteurs de l’étude identifient plusieurs domaines clés où l’IA pourrait améliorer la prévention et la réponse aux pandémies :

• Une modélisation plus précise des épidémies : L’IA peut intégrer des données climatiques, génétiques et comportementales pour identifier plus rapidement les foyers de transmission et anticiper leur évolution.
• L’optimisation des stratégies vaccinales : En analysant les mutations virales et les interactions entre le système immunitaire et les pathogènes émergents, l’IA pourrait aider à concevoir des vaccins plus efficaces.
• L’amélioration des systèmes de surveillance : L’IA est capable de traiter d’importantes quantités de données issues de sources variées (météorologiques, hospitalières, génétiques) pour identifier les signaux précoces d’une épidémie et alerter les autorités sanitaires.
• Une aide précieuse dans la gestion des ressources médicales : En prévoyant l’évolution d’une crise sanitaire, les décideurs pourraient mieux allouer les moyens humains et matériels là où ils sont le plus nécessaires.

Les chercheurs insistent sur la nécessité d’une approche prudente et réfléchie. L’utilisation de l’IA dans la modélisation des pandémies ne peut être efficace sans un cadre rigoureux garantissant la fiabilité des données et l’éthique des algorithmes.

Le professeur Eric Topol, fondateur et directeur du Scripps Research Translational Institute, met en garde : « L’IA offre un formidable potentiel transformateur en termes d’atténuation des pandémies, mais elle repose sur une vaste collaboration internationale et des données de surveillance complètes et continues ».

Enjeux et défis à relever

Si les avancées technologiques offrent des perspectives enthousiasmantes, plusieurs obstacles doivent être levés : 

• La qualité et la représentativité des données : Une IA efficace repose sur des données robustes et diversifiées. Or, les biais dans la collecte et l’analyse des données peuvent limiter la portée des modèles prédictifs.
• L’accessibilité des outils d’IA : La puissance de calcul et les algorithmes avancés doivent être partagés équitablement entre tous les pays, y compris ceux ayant des ressources limitées.
• La transparence et l’éthique des modèles d’IA : L’étude met en garde contre le déploiement de « modèles boîte noire » qui ne permettent pas de comprendre pleinement les décisions prises par l’IA.

« Les épidémies de maladies infectieuses restent une menace constante, mais l’IA fournit aux décideurs politiques de nouveaux outils puissants leur permettant de prendre des décisions éclairées sur quand et comment intervenir », explique le professeur Samir Bhatt, coauteur principal de l’étude à l’Université de Copenhague.

À terme, les chercheurs plaident pour une étroite collaboration entre les gouvernements, les universités et les entreprises du secteur technologique afin de garantir une utilisation responsable et efficace de l’IA dans la surveillance des maladies infectieuses.

Le professeur Simon Cauchemez, de l’Institut Pasteur, conclut : « L’IA offre de nombreuses opportunités pour améliorer la réponse aux épidémies et pandémies. En termes de recherche, les années qui viennent, où nous allons étudier comment utiliser au mieux ces nouvelles technologies, devraient être particulièrement excitantes ».

L’étude complète, intitulée Artificial intelligence for modelling infectious disease epidemics, est publiée dans Nature et offre une vision détaillée des avancées et des limites de l’IA appliquée aux maladies infectieuses. Les chercheurs espèrent que leurs travaux ouvriront la voie à une meilleure anticipation des crises sanitaires et à une réponse plus efficace face aux futures pandémies.