ABONNEZ VOUS A NOTRE NEWSLETTERTrois scientifiques israéliens, professeurs à l’Institut Weizmann et à l’Université hébraïque, demandent notre aide pour collecter une base de données pour développer un algorithme d’auto-apprentissage pour la détection précoce des foyers locaux de coronavirus répandus dans tout le pays.
En Corée du Sud, ils ont réussi à ralentir la propagation de l’infection sans restrictions draconiennes et blocus, grâce à des tests de masse pour le COVID-19 et à la détection et à l’isolement précoces des foyers d’infection. Dans ce pays, que l’OMS considère comme un exemple de politique anti-épidémique efficace, des dizaines de milliers de tests virologiques sont effectués quotidiennement. En Israël, il n’y a pas d’équipement pour les tests de masse, et le gouvernement agit avec d’autres méthodes d’interdiction, en placant l’Etat en état d’urgence en fermant de nombreux endroits.
En tant qu’initiateurs du projet, les professeurs Eran Segal, Beni Geiger et Yuval Dor, ont expliqué à Haaretz, leur objectif est de donner au ministère de la Santé un outil plus subtil et efficace pour lutter contre l’épidémie, ce qui rendra les restrictions «ciblées» et ramènera à la vie normale la partie du pays. Dans le même temps, l’algorithme aidera à déterminer le degré d’efficacité de la politique anti-épidémique actuelle du gouvernement.
L’efficacité des programmes d’auto-apprentissage basés sur l’intelligence artificielle est déterminée par la taille de la base de données sur laquelle le programme étudie. Plus les Israéliens acceptent de remplir quotidiennement un court questionnaire élaboré avec la participation du Ministère de la santé, plus vite un outil efficace pour lutter contre la propagation du coronavirus peut apparaître en Israël, éliminant ainsi la nécessité d’une surveillance électronique des citoyens et d’autres situations d’urgence.
[signoff]
