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Santé : L’intelligence artificielle à la poursuite des espèces hôtes des virus SRAS

L‘intelligence artificielle est en mesure de prédire quels virus vont infecter l’espèce humaine dans un avenir proche, selon une étude internationale.

Une équipe internationale de chercheurs dirigée par des scientifiques de l’université de Georgetown a montré que l’intelligence artificielle peut prédire avec une excellente probabilité quels virus vont infecter l’espèce humaine dans un avenir proche et dans quel endroit sur Terre ils sont le plus susceptibles d’apparaître et de se propager.

Les principaux hôtes des virus de type SRAS identifiés 

« Si vous voulez trouver ces virus, vous devez commencer par dresser le profil de leurs hôtes –  écologie et évolution », a expliqué Colin Carlson, auteur principal de l’étude. Son équipe a consacré 18 mois à valider plusieurs modèles prédictifs pour déterminer quelles espèces de chauves-souris pourraient être des hôtes pour les virus de type SRAS-CoV-2   – qui sont à l’origine de la pandémie actuelle du Covid-19.

« Avec l’intelligence artificielle, nous pouvons transformer les données sur les chauves-souris en prédictions concrètes, c’est-à-dire savoir où chercher le prochain cas de SRAS », a-t-il déclaré par ailleurs.

« L’un des résultats les plus importants de notre étude est une liste sélective, fondée sur des données, d’espèces de chauves-souris qui devraient faire l’objet d’une surveillance poussée », a expliqué pour sa part Daniel Becker, l’un des coauteurs du papier.

 « Après avoir identifié ces hôtes probables, l’étape suivante consiste en effet à investir dans un programme de surveillance pour comprendre où et quand les betacoronavirus (le groupe auquel appartiennent les virus similaires au SRAS, NDLR) sont susceptibles d’apparaître », a-t-il dit par ailleurs.

Huit modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle

Au cours du premier trimestre 2020, l’équipe de recherche a entraîné huit modèles statistiques différents pour prédire quelles espèces animales étaient susceptibles d’héberger des betacoronavirus.

Pendant plus d’un an, elle a ensuite traqué 40 espèces de chauves-souris afin de valider les prédictions initiales et d’actualiser les modèles de manière dynamique.

Les chercheurs ont constaté que les modèles d’intelligence artificielle utilisant les données sur l’écologie et l’évolution des chauves-souris étaient particulièrement performants pour prédire de nouveaux hôtes. En revanche, ceux basés sur des mathématiques sophistiquées, mais qui s’appuient moins sur des données biologiques, ne convainquent pas, donnant des résultats plus ou moins aléatoires.

Pour Greg Albery, également coauteur, l’épidémie du  COVID-19 a joué un rôle majeur dans la réussite de cette étude interdisciplinaire combinant intelligence artificielle, mathématiques avancées et biologie animale. « En dehors d’une pandémie, nous n’aurions jamais appris autant de choses sur ces virus en si peu de temps. Une décennie de recherche a été condensée en environ un an de publications, ce qui signifie que nous sommes réellement en mesure de montrer que ces modèles d’IA prédictifs fonctionnent ».

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