Il y a encore un an, seuls les spécialistes du digital connaissaient la data science. Aujourd’hui, cette discipline est devenue un atout dans le cadre de la lutte contre les maladies et notamment contre la propagation de la Covid-19.
Data science, qu’est-ce que c’est ?
Toutes les entreprises emmagasinent une quantité colossale de données brutes : la data. Le rôle de la data science est d’utiliser ces données brutes pour créer de la valeur pour les entreprises, à mi-chemin entre le développement d’algorithmes et la data inférence. Ce processus long et pointu permet de dégager des habitudes de consommation, de navigation, de déplacement, etc. Ces données permettent aux entreprises d’estimer la demande à venir ou encore de proposer des produits en adéquation avec les tendances et les habitudes des utilisateurs. Par exemple, Netflix exploite les données de visionnage et de connexion de ses abonnés, pour déterminer quel type de contenu sera à même de leur plaire : c’est ainsi qu’une page d’accueil Netflix devient différente pour tous les utilisateurs.
La data science repose à la fois sur des données statistiques, mais aussi sur l’utilisation d’algorithmes, de langages informatiques comme le SQL ou le Python, ainsi que le machine learning, une science qui permet de mettre à jour des patterns et de prédire des habitudes de consommation en se basant sur les données.
Data science et pandémie : vers de nouveaux usages
Si le data science est souvent considérée comme l’apanage des grosses entreprises, son utilisation dans le domaine médical pourrait bien tout changer. En analysant et en synthétisant les données à disposition (nombre de déplacements interrégionaux, malades en réanimation, etc.), il est désormais possible d’estimer au plus près le nombre de transmissions à venir et donc d’adopter en temps voulu des restrictions sanitaires adaptées. Cela, les pouvoirs publics l’ont bien compris en développant Tous Anti Covid. L’application utilise directement la data et le machine learning pour retracer les interactions d’un malade avec les autres utilisateurs de l’outil. D’autre part, des modèles prédictifs sont utilisés pour définir les populations les plus touchées, identifier les variants, calculer la probabilité d’émergence de nouveaux cas, etc.
Ces outils d’un nouveau genre sont toutefois loin d’être infaillibles : en data science, il suffit d’une donnée manquante ou incomplète pour que le modèle prédictif soit erroné. C’est pourquoi des équipes se sont formées dans le monde entier pour collecter un maximum de données sur la maladie.
La data science au service des hôpitaux et de la prévention
Il n’y a pas que Tous Anti Covid qui utilise la data science pour venir à bout de la pandémie ! Dès le premier confinement, des data scientists ont proposé leurs services aux hôpitaux, afin d’établir clairement les besoins humains et matériels au fil des jours, des arrivées et des lits disponibles.
D’autres solutions ont également vu le jour, comme CovidTracker, le premier site de suivi de l’évolution de l’épidémie, ou VaccinTracker, qui suit la campagne de vaccination au plus près. Plus récemment, c’est le site ViteMaDose qui rencontre l’engouement. Il répertorie tous les centres, cabinets médicaux et hôpitaux où se faire vacciner contre la Covid-19. Vous pouvez renseigner le type de vaccin souhaité, votre position ainsi que vos disponibilités. Pour la prise de rendez-vous, ça se passe sur Doctolib, un autre gagnant de la data science pendant l’épidémie.
