Le 9 janvier, l'Organisation mondiale de la santé a informé le public d'une épidémie de grippe en Chine: un groupe de cas de pneumonie avait été signalé à Wuhan, peut-être à cause de l'exposition de vendeurs à des animaux vivants au Huanan Seafood Market. Les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis avaient fait passer le mot quelques jours plus tôt, le 6 janvier. Mais une plate-forme canadienne de surveillance de la santé les avait tous les deux battus à la va-vite, envoyant le mot de l'épidémie à ses clients le 31 décembre.

BlueDot utilise un algorithme basé sur l'IA qui parcourt les reportages en langue étrangère, les réseaux de maladies animales et végétales et les proclamations officielles pour avertir à l'avance ses clients afin d'éviter les zones dangereuses comme Wuhan.

La vitesse est importante lors d'une épidémie, et les responsables chinois impétueux n'ont pas de bons antécédents en matière de partage d'informations sur les maladies, la pollution de l'air ou les catastrophes naturelles. Mais les responsables de la santé publique de l'OMS et du CDC doivent compter sur ces mêmes responsables de la santé pour leur propre surveillance des maladies. Alors peut-être qu'une IA peut y arriver plus rapidement. "Nous savons que les gouvernements ne sont pas obligés de fournir des informations en temps opportun", déclare Kamran Khan, fondateur et PDG de BlueDot. "Nous pouvons prendre des nouvelles d'éventuelles épidémies, de petits murmures ou des forums ou des blogs d'indices d'une sorte d'événements inhabituels en cours."

Khan dit que l'algorithme n'utilise pas les publications sur les réseaux sociaux parce que ces données sont trop salissantes. Mais il a une astuce dans son sac: l'accès aux données de billetterie des compagnies aériennes mondiales qui peuvent aider à prédire où et quand les résidents infectés se dirigeront ensuite. Il a correctement prédit que le virus passerait de Wuhan à Bangkok, Séoul, Taipei et Tokyo dans les jours suivant son apparition initiale.

Khan, qui travaillait comme spécialiste des maladies infectieuses en milieu hospitalier à Toronto pendant l'épidémie de SRAS de 2003, rêvait de trouver une meilleure façon de suivre les maladies. Ce virus a commencé dans la province de Chine et s'est propagé à Hong Kong puis à Toronto, où il a tué 44 personnes. "Il y a un peu de déjà vu en ce moment", dit Khan à propos de l'épidémie de coronavirus aujourd'hui. «En 2003, j'ai vu le virus envahir la ville et paralyser l'hôpital. Il y avait une énorme fatigue physique et mentale, et je me suis dit: «Ne recommençons pas.» »

Après avoir testé plusieurs programmes prédictifs, Khan a lancé BlueDot en 2014 et a levé 9,4 millions de dollars en financement de capital-risque. La société compte désormais 40 employés – des médecins et des programmeurs qui conçoivent le programme d'analyse de surveillance des maladies, qui utilise des techniques de traitement en langage naturel et d'apprentissage automatique pour parcourir les actualités en 65 langues, ainsi que les données des compagnies aériennes et les rapports d'épidémies de maladies animales. "Ce que nous avons fait, c'est utiliser le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour entraîner ce moteur afin de reconnaître s'il s'agit d'une épidémie de charbon en Mongolie par rapport à une réunion du groupe de heavy metal Anthrax", dit Kahn.

Une fois le tri automatique des données terminé, l'analyse humaine prend le relais, dit Khan. Les épidémiologistes vérifient que les conclusions ont un sens d'un point de vue scientifique, puis un rapport est envoyé aux gouvernements, aux entreprises et aux clients de la santé publique.

Les rapports de BlueDot sont ensuite envoyés aux responsables de la santé publique dans une douzaine de pays (y compris aux États-Unis et au Canada), aux compagnies aériennes et aux hôpitaux de première ligne où les patients infectés pourraient se retrouver. BlueDot ne vend pas ses données au grand public, mais ils y travaillent, dit Khan.

La firme n'est pas la première à rechercher une solution finale pour les responsables de la santé publique, mais ils espèrent faire mieux que Google Flu Trends, qui a été euthanasié après avoir sous-estimé la gravité de la saison de la grippe 2013 de 140%. BlueDot a prédit avec succès l'emplacement de l'épidémie de Zika dans le sud de la Floride dans une publication dans la revue médicale britannique The Lancet.