Data-mining et crowdsourcing pour combattre Ebola

La santé connectée ne se limite pas aux dernières performances des joggeurs publiées sur leur page Facebook. Elle permet aussi de suivre une épidémie comme celle d’Ebola et de fournir aux soignants des outils pour faciliter leur action sur le terrain. Dans le cas d'Ebola, qui sévit notamment dans des zones mal connues ou peu accessibles d'Afrique de l'Ouest, la curation collective des données est cruciale.

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Data-mining et crowdsourcing pour combattre Ebola
En modélisant les flux de populations en Afrique de l'Ouest, FlowMinder permet de prévoir les zones à risque d'expansion de l'épidémie d'Ebola.

Parmi les réponses que peut apporter la technologie à des situations d'urgence comme l'épidémie actuelle de fièvre hémorragique Ebola, certaines font appel à des ensembles de données parfois totalement déconnectées du secteur de la santé, mais qui peuvent se révéler indispensables pour comprendre et circonscrire l'épidémie. Images satellites, données personnelles des utilisateurs de mobiles et alertes Google actualités font partie des armes discrètes d'ONG comme la Croix Rouge ou Médecins sans frontières (MSF). Des armes fournies par des anonymes (ou presque) : la communauté des internautes qui les soutiennent dans leurs efforts contre Ebola.

L’opérateur télécom mobile Orange, par exemple, a ouvert exceptionnellement des sets de données-utilisateurs de téléphones portables sénégalais et ivoiriens (rendues anonymes et agrégées) à une ONG, afin de mapper les zones à risque d’expansion des épidémies en s’appuyant sur les déplacements de populations. Les données ainsi libérées ont été analysées par l’ONG suédoise Flowminder, qui les a intégrées dans des tables venues d’autres sources pour construire des modèles de mouvements de population.

D'autres assurent une veille pour rendre accessibles les données épidémiologiques avérées parmi les affolements médiatiques et sociaux. Ainsi, le Boston Children Hospital et Harvard Medical School, dans une initiative conjointe, cartographient les alertes média et les confrontent aux cas confirmés (malades déclarés et décès) sur HealthMap.

Des initiatives collaboratives

Que ce soit sur le terrain, avec des initiatives de crowdsourcing comme Ushahidi, ou à distance (via des hangouts ou sur OpenStreetMap), plusieurs initiatives regroupent les bonnes volontés pour rassembler dans des outils lisibles des données utiles aux soignants. L’équipe Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) a ainsi fait appel à la communauté pour cartographier les zones résidentielles à partir d’images satellites (Landsat, Pleiades…) ou de Bing (anciennement Microsoft Virtual Earth), fournissant ainsi aux ONG présentes sur place d’indispensables cartes des zones d'épidémie. Une mobilisation récurrente lors des crises humanitaires et catastrophes naturelles survenant dans les régions insuffisamment cartographiées.

D'autres s'essaient à des synthèses visant à mettre en action des savoir-faire dispersés. A New York – et en ligne bien sûr – un Ebola Open Data Jam a rassemblé des centaines de développeurs, ingénieurs, informaticiens et autres technophiles pour discuter de quelles manières la techno pouvait jouer un rôle dans la lutte contre Ebola. A la sortie, un document partagé liste les initiatives en cours et projets auxquels les retardataires ayant manqué le hangout (réunion en ligne) peuvent participer (cartographie, data-mining, etc).

Mais les capitales occidentales ne sont pas seules à faire appel aux bonnes volontés. Au Liberia, le Lern (Réseau libérien d’alerte précoce et de réponse) utilise l’application collaborative open-source kenyane Ushahidi pour recenser les cas déclarés d’Ebola dans le pays. Cette plate-forme de crowdsourcing créée au Kenya en 2007, dont le nom signifie "témoin" en Swahili, est désormais reconnue jusque dans la Silicon-Valley. Elle a été au cœur de toutes les crises, en Afrique et ailleurs.

La cartographie des épidémies a définitivement évolué depuis les cartes dessinées à la main par Peter Piot, le découvreur du virus Ebola en 1976.

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