Pourquoi Taiwan a-t-il résisté au Coronavirus (Covid-19) avec plus de succès et moins de pertes? Pourquoi la Corée du Sud a-t-elle finalement surmonté l’épidémie malgré le nombre élevé de personnes contaminées ?  Et comment la Chine a-t-elle réussi à contenir l’épidémie à Wuhan et gérer les contaminations et les décès, même si dans un premier temps la situation semblait hors contrôle ?  

Par Dr. Lahcen Haddad et Fouad Bekkar 

Le secret réside dans le fait que les trois pays se sont appuyés sur les Big Data . Son analyse a permis d’identifier les cas suspects et leurs mouvements avant de déterminer leurs contaminations, et d’intervenir en utilisant l’Intelligence artificielle ( IA ) afin de suivre ceux qui ont été en contact avec les cas confirmés et de déterminer leur état de santé, puis de les soumettre à un traitement. Les approches diffèrent d’un pays à l’autre, mais collectivement, elles nous donnent des cas réels et différentes bonnes expériences dans le traitement de cette épidémie et d’éventuelles épidémies futures, et nous donnent également un point de départ pour aborder la possibilité d’utiliser les Big Data dans la région arabe pour faire face aux épidémies.

Taiwan : L’approche consolidée

L’île de Taiwan est située à seulement 130 km de la Chine, avec un mouvement quotidien important de ses citoyens avec la Chine continentale, et était candidate à devenir un des plus grands pays affectés par l’épidémie du Coronavirus, selon un modèle développé par des programmeurs informatiques basé sur des données épidémiologiques («Mapping Covid-19» by Lauren Gardner, John Hopkins Whiting School of Engienering, Center for Systems Science and Engineering, January 23, 2020). Mais l’intervention forte du gouvernement, son adoption des données scientifiques et leur analyse, ainsi que sa prise de décision rapide lui ont permis d’enregistrer seulement 50 cas confirmés de contamination en mi-mars. Comment ? Selon un rapport publié dans le Journal of American Medical Association (JAMA) («Response to COVID-19 in Taiwan Big Data Analytics, New Technology, and Proactive Testing,» March 3, 2020) développé par des spécialistes basés à Stanford et à Taipei,  Taiwan  s’est appuyé sur la base de données de l’Assurance Maladie Nationale en la fusionnant avec les bases de données des services de l’immigration et de la douane pour créer des Big Data à des fins d’analyse. Selon le même rapport, c’est la raison pour laquelle les autorités ont pu émettre des alertes en temps réel, en examinant les antécédents de voyage du patient et en analysant les symptômes cliniques, afin de déterminer ou non l’étendue de l’infection. 

Taiwan a utilisé également les SMS et les données de voyage électroniques, pour déterminer les emplacements qui ont été inclus dans les voyages au cours des 14 derniers jours pour déterminer le risque d’infection. Les risques sont ensuite classés en risques de faible niveau et de haut niveau ; pour la première catégorie, des SMS sont envoyés par téléphone portable lors du passage rapide durant les procédures d’entrée dans les aéroports. Quant à la deuxième catégorie, une quarantaine leur est imposée à domicile, et son respect est contrôlé via les téléphones portables.

L’approche de Taïwan face à l’épidémie est une approche intégrée, car elle utilise des données extraites de diverses sources gouvernementales, puis les combine pour obtenir une image complète des dimensions liées à l’information spatiale, aux antécédents de voyage et à l’histoire des maladies chez les personnes ; ces données sont préparées et destinées à être utilisées chaque fois que le besoin se fait ressentir. Il faut dire qu’un an après l’épidémie de SRAS (c’est-à-dire en 2004), Taïwan a créé le « National Center for Leadership in Health Intervention », un centre qui rassemble les efforts des centres concernés par les épidémies, les risques biologiques et autres sous une même direction qui adopte des plans pour une intervention rapide et efficace. 

Corée du Sud : Les avantages de l’excellence technologique, du Big Data et de l’IA

La Corée du Sud a beaucoup souffert de l’impact de l’épidémie de Coronavirus, avec un nombre d’infections au 27 mars atteignant 9 332 cas et 139 décès. Cependant, le nombre de cas confirmés et de décès avait diminué (le nombre de cas confirmés de Coronavirus en Corée du Sud est passé au 24 mai à 11050 avec 262 décès ce qui confirme l’efficacité du système et de l’approche coréens) pendant les jours et les semaines qui suivaient  (« Comment la Corée du Sud a réussi à aplatir la courbe et vaincre le Corona » en arabe, MIT Technology Review Arabic, 31 Mars, 2020), car la réponse a été forte, systématique et reposait sur la supériorité technologique des Coréens, et sur « une plateforme Big Data numérique pointue« , en plus des « systèmes d’alerte utilisant l’intelligence artificielle et une méthodologie de surveillance intensive” («South Korea Winning the Fight Against Coronavirus Using Big Data and AI», The Daily Star, 15 Mach, 2020). Cette plateforme contient la base de données Big Data que l’opérateur Telecom Coréen avait développée sur la base des « données liées aux relations entre les personnes et des données provenant de 16 autres institutions » ; parmi les caractéristiques de cette plateforme « un système de prédiction utilisant l’intelligence artificielle” (idem.) . Le fait que l’énorme base de données comprend des informations sur les hôpitaux, en plus des personnes et d’autres institutions, il était facile lorsqu’une certaine personne est infectée par le Coronavirus d’informer toutes les personnes à proximité de ses mouvements, voyages et activités au cours des deux dernières semaines par simple SMS sur leurs téléphones portables (idem).

Les autorités sanitaires sont aussi informées de ses déplacements et des personnes qu’elle a contactées pour les soumettre à une observation et à un examen médical. L’intervention est effectuée rapidement, efficacement et en coordination avec tous les intervenants du service médical. En même temps, l’analyse Big Data permet d’identifier les points chauds (les foyers) d’infection pour une intervention rapide afin de réduire la propagation de l’épidémie (idem).

Chine : une surveillance totale comme moyen de contrôler la propagation de l’épidémie

La Chine s’est appuyée sur l’identification de la contamination grâce à un scanner qui capture l’image et la chaleur du visage des citoyens dans les gares et autres installations, en plus de son appui sur des nouvelles technologies développées (« Comment apprendre de l’expérience chinoise en matière d’utilisation de la technologie dans la lutte contre le Coronavirus, » (en arabe), MIT Technology Review Arabic, le 23 Mars, 2020) par des sociétés telles que MEGVII (https://megvii.com/en), qui ont inventé des solutions qui intègrent l’analyse du corps, du visage et la double détection via des caméras qui fonctionnent avec la lumière visible et l’infrarouge pour identifier rapidement les personnes souffrant de températures élevées (Shawn Yuan, « How China is using AI and big data to fight the coronavirus » Al Jazeera English, March 1, 2020).

La Chine dispose d’un système de surveillance avancé et complet, car les Chinois utilisent des cartes électroniques pour toutes leurs transactions et transferts, et elle s’appuie également sur environ 200 millions de caméras distribuées sur tout le territoire chinois. En outre, la Chine s’appuie sur les téléphones portables pour déterminer les mouvements des citoyens et en cas de contamination, d’identifier ceux avec qui ils ont eu un contact. 

Les systèmes de surveillance adoptés par la Chine peuvent ne pas convenir dans les pays qui adoptent des lois protégeant les données personnelles et qui ne surveillent pas le détail des mouvements de leurs citoyens ;  ils feront certainement l’objet de critiques en raison de leur manque de respect des droits et des libertés et leur violation potentielle du caractère privé des informations individuelles des citoyens, mais en temps de crise, cela s’est avéré efficace, en particulier dans un pays d’un milliard et 500 millions d’habitants.

Notre  approche : quand il s’agit d’épidémie comme le Coronavirus, tout est question de mobilité.

Il existe de nombreux domaines où les Big Data peuvent être utiles, sinon décisives dans la lutte contre les épidémies comme pour les tests, la découverte de remèdes ou même la lutte contre la désinformation, mais l’utilité qui a démontré son efficacité est bien le contrôle de la propagation en contrôlant la mobilité de la population. La mobilité est un facteur clé de propagation de l’épidémie ; donc pouvoir collecter et cartographier les mouvements de personnes en temps réel est crucial pour évaluer la distanciation sociale (Tanya Basu and Karen Hao, « How to Practice Social Distancing during the Coronavirus Pandemic », MIT Technology Review, March 13, 2020) et les stratégies de confinement. Etre capable de prédire l’évolution de la propagation et agir de manière préventive pourrait être crucial pour la contenir.

La première approche a déjà été mise en œuvre avec succès dans quelques pays qui utilisent des données mobiles anonymisées d’opérateurs téléphoniques, pour aider à surveiller la conformité de la population aux confinements dans des zones définies :  en utilisant l’activité de la tour cellulaire pour la densité de population et la triangulation pour identifier la position des individus. Cette approche a été introduite dans des pays européens comme l’Italie, l’Allemagne et l’Autriche, où les données sont échangées  entre les opérateurs téléphoniques et les autorités sanitaires (Elvira Pollina & Douglas Busvine, « European Mobile Operators Share Data for Coronavirus Fight », Reuters, March 18, 2020), malgré l’existence d’une législation stricte concernant la protection des données personnelles.

La deuxième approche, clairement la plus réussie, mais qui requiert l’unanimité et une volonté politique, consiste à ce que les gouvernements prennent l’initiative et créent une plateforme intégrée pour les Big Data. Grâce à cette plateforme, tous les intervenants intéressés par la lutte contre l’épidémie, qu’il s’agisse des hôpitaux, des sociétés de télécommunication, des ministères ou des prestataires de services, peuvent échanger des données. Cette approche permet de suivre en masse et de contrôler les mouvements en exploitant la puissance des Big Data et le machine-learning, pour identifier les cas potentiels à haut risque, mais aussi pour prédire et empêcher la propagation géographique.

Et les pays arabes ? Deux modèles du Golfe et d’Afrique du Nord

Emirats Arabes Unis : Intelligence artificielle et Big Data comme moyen de focaliser l’intervention contre l’épidémie.

L’intervention des Émirats arabes unis semble être efficace pour freiner la propagation de l’épidémie. Outre les contrôles aux aéroports, les fermetures d’écoles et les restrictions de voyage, le pays a commencé à utiliser l’intelligence artificielle et les Big Data (Omnia Health, «UAE Introduces Coronavirus Early Warning System for COVID-19», February 6, 2020) pour limiter la propagation, en identifiant les cas de contamination potentiels et en leur allouant l’attention médicale nécessaire. Les autorités s’appuient également sur le système de technologie des soins de santé, « Warid », qui relie « les informations sur la santé des patients dans 15 hôpitaux et 68 centres de soins de santé prioritaires » pour coordonner la gestion des cas graves («Ministry of Health and Prevention, «Ministry of Health and Prevention Reveals Improvements in Wareed System to Further Enhance its Department of Emergency Operations », Healtcare Issues, Nov. 26, 2017). 

Les Émirats arabes unis cherchent également à intégrer deux technologies innovantes, la séquence d’ADN et l’intelligence artificielle (The Department of Health, Abu Dhabi, «DoH and G42 Announce Genome Program» https://g42.ai/news/healthcare/doh-and-g42-announce-genome-program/) , pour améliorer les connaissances du pays sur la composition génomique de ses citoyens et pour établir une base solide pour la santé et la prévention. Ces dernières années, les Émirats arabes unis sont devenus un chef de file régional dans l’adoption des technologies des Big Data et de l’IA. Le nombre de sociétés spécialisées dans ces domaines dans le pays étant en constante évolution, le pays peut facilement adopter une approche intégrée permettant de collecter des données des secteurs public et privé via une plateforme intégrée. La centralisation donne la possibilité de développer des visions efficaces pour lutter contre les épidémies, les catastrophes naturelles et les crises majeures.

Royaume du Maroc : utiliser les données personnelles sans compromettre la vie privée des particuliers

Le Maroc a pris des mesures conservatoires depuis le début de l’épidémie et a mis en place une politique de fermeture totale et de confinement, qui semble porter ses fruits malgré son impact négatif sur l’économie. Mais l’approche marocaine pourrait être plus efficace dans le présent et l’avenir, si le Maroc joue un rôle de premier plan en Afrique et dans le monde arabe en adoptant l’intelligence artificielle et les Big Data pour aider les secteurs essentiels -de l’intérieur, de la sécurité et de la santé- à lutter contre l’épidémie. Le Maroc devrait adopter une approche intégrée, en mettant en place une plateforme des Big Data intégrant les données provenant des secteurs publics primaires et du secteur privé. La mission de cette plateforme est de fournir aux acteurs gouvernementaux et aux particuliers, les données nécessaires pour intervenir en cas de pandémie ou de crise, ou pour mener des campagnes de dimensions massives. 

Deux facteurs de base peuvent aider le Maroc à jouer un rôle de premier plan : Premièrement, il dispose d’une expertise locale dans les domaines de l’IA et des Big Data parmi les meilleures au monde arabe et de l’Afrique. Deuxièmement, le Maroc est fortement présent en Afrique, notamment dans les domaines de la finance et des communications. Le déploiement d’une telle infrastructure peut être effectué de manière parallèle sur les niveaux techniques et législatifs. Alors qu’une équipe centrale d’ingénieurs de plateformes électroniques pour les Big Data travaille sur le côté technologique et la qualification des données, la Commission Nationale de Contrôle de la Protection des Données à Caractère Personnel (CNDP) devrait se concentrer sur l’étude de la conformité de la conception et de l’utilisation de la plateforme avec la loi et mettre en place des process d’accès aux données personnelles qui soient éthiques et conformes ; il s’agit surtout des données anonymes des téléphones portables qui permettent un suivi du comportement des citoyens. Cette utilisation devrait être exclusivement limitée à la lutte contre les épidémies ou toute autre menace pour la santé publique.

Le Maroc a pris l’initiative récemment, de développer une application mobile pour la notification d’exposition au Coronavirus intitulé “Wiqaytna” basée sur le volontariat et “dépourvue de toute dimension corrective ou discriminatoire”. Cette application est aussi approuvée par la CNDP. Développée par « une équipe pluridisciplinaire composée d’une quarantaine de personnes », elle a été le fruit d’un apport technologique de l’école de codage d’OCP et le « volontariat d’opérateurs tels que Berkeley Systems, Omnidata, Omnishore, Valyans, Abweb, Aios Labs, Hidden Clouders, ainsi que l’ANRT et l’ADD, sans oublier les équipes internes des ministères de l’intérieur et de la santé » (Majd El Atouabi, «Wiqaytna, l’appli de traçage anti Coronavirus en phase de pré-lancement», L’Opinion, 11 Mai, 2020.) L’aspect volontaire et la disponibilité d’un smartphone limitent l’étendue de cette application, mais le temps montrera si une telle approche pourrait être efficace pour aider à combattre la pandémie. 

L’utilisation des Big Data ne peut se substituer au développement d’infrastructures de santé efficaces et au développement des systèmes et des protocoles stricts pour l’examen et le suivi. Mais avec l’IA, elles ont été efficaces dans certains pays. La sécurité sanitaire est la nouvelle donne dans le nouvel ordre des choses au niveau national et planétaire. Les pays qui s’en sortiront sont les mieux préparés du point de vue infrastructure médicale et en termes d’innovation technologique.