Le modèle de grippe aviaire prévoit la fin de la pandémie de coronavirus en décembre

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Les spécialistes des données ont tenté de répondre à la question que tout le monde se pose : Quand la pandémie de coronavirus va-t-elle prendre fin ?

Leurs prévisions utilisent un modèle mathématique appelé SIR (susceptible, infecté, rétabli), qui calcule la propagation et le rétablissement des maladies.

Des chercheurs de l’Université de technologie et de design de Singapour (SUTD) ont alimenté les données du modèle sur les infections confirmées, les tests effectués et les décès enregistrés, pour estimer le cycle de vie de COVID-19.

Au niveau mondial, leur système prévoit que la pandémie prendra fin en décembre prochain. Mais on estime que la date de fin variera énormément d’un pays à l’autre, de juin en Australie à octobre en Italie.

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Les chercheurs avertissent que tant le modèle que les données ne peuvent pas rendre compte avec précision de la complexité et de la nature dynamique de la maladie. Mais ils continuent de penser que les prévisions peuvent soutenir une planification proactive qui évite de commencer trop tard à verrouiller ou d’assouplir trop tôt les restrictions.

Un risque calculé

L’histoire montre que l’évolution des pandémies n’est pas complètement aléatoire. Elles suivent un cycle de vie qui commence au moment de l’apparition de l’épidémie, s’accélère pour atteindre un pic d’infections, puis ralentit jusqu’à ce que la pandémie se calme. Toutes ces étapes sont influencées par les politiques gouvernementales et les actions individuelles de chaque pays, ainsi que par leur situation avant l’apparition de la pandémie.

Cela a convaincu l’équipe du SUTD que la science des données pouvait prédire le cycle de vie du coronavirus. Mais d’abord, ils ont dû rassembler beaucoup de données.

Ils ont trouvé ces informations dans un ensemble de données COVID-19 rassemblées par Our World in Data, un organisme de recherche qui étudie les plus grands problèmes du monde.

L’ensemble de données comprend les cas confirmés et les décès recueillis par l Centre européen de prévention et de contrôle des maladies, et statistiques sur les tests publiées dans des rapports officiels.

L’équipe a ensuite passé ces données dans son modèle mathématique pour prédire combien de personnes seront infectées à l’avenir. Les chiffres sont tracés sur des graphiques à barres pour former une courbe en cloche, qui montre l’accélération, le point de retournement et la date de fin estimée de la pandémie.

Procéder avec prudence

Les chercheurs soulignent que leurs prédictions doivent être traitées avec prudence. Un excès d’optimisme pourrait entraîner un relâchement prématuré de la discipline individuelle et des restrictions gouvernementales, ce qui prolongerait la pandémie.

Ils avertissent que l’exactitude de leur modèle dépend de la qualité des données, qui sont souvent peu fiables et présentées différemment dans le monde.

Elle ne peut pas non plus prédire les effets des décisions politiques. Par exemple, la décision de Singapour de prolonger son verrouillage pourrait faire pencher la balance plus tôt que prévu, tandis que le relâchement précoce de la distanciation sociale aux États-Unis pourrait retarder la fin de la pandémie.

En outre, les prévisions seront moins utiles aux pays qui en sont aux premiers stades de la pandémie, car ils ne disposent de données que pour une petite partie de son cycle de vie.

« Dans de tels cas, les estimations visent davantage à expliquer l’histoire et moins à prédire l’avenir », a écrit le professeur Jianxi Luo de l’Université de SUTD, dans un article (PDF) sur la méthode.

« Pour ces pays, une nouvelle vague épidémique pourrait survenir si les gouvernements et les individus lèvent trop tôt les contrôles et les disciplines, surtout lorsque la pandémie est encore présente dans d’autres pays ».

Il estime néanmoins que ces prévisions peuvent nous aider à nous préparer à la prochaine étape du virus, à condition qu’elles se révèlent exactes.

Publié le 29 avril 2020 – 16:57 UTC