COVID 19 : quand l'intelligence artificielle devient l'une des réponses clés de sortie de crise

L’année 2020 est une année inédite pour de nombreux Etats. En effet, la crise sanitaire qu’a engendré le COVID-19 a mis le fonctionnement de nos sociétés à l’épreuve, testant leur résilience face à la difficulté. En France, comme beaucoup de pays à travers le monde, cette résilience s’est traduite par la recherche et la production de solutions visant à faire face à l’ensemble des facettes de la pandémie et ses conséquences sur le quotidien des populations.

Parmi les domaines clés se trouvent la recherche et l’innovation. C’est ainsi que le 19 mars 2020, Emmanuel Macron et Frédérique Vidal ont annoncé l’investissement de 25 milliards d’euros sur dix ans dans la recherche publique. Le Royaume-Uni a, de son côté, annoncé en mars 2020 une augmentation des investissements publics dans la recherche et le développement devant atteindre 22 milliards de livres (environ 24 milliards d’euros) par an d’ici 2024. Enfin, la Commission européenne a adopté un plan de relance massif de 750 milliards d’euros, dont 5 milliards seront destinés exclusivement à la recherche et l’innovation à l’échelle européenne.

L’épidémie et ses conséquences ont parfois donné lieu à l’émergence de certaines innovations et a accéléré les recherches, notamment celles portant sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour sortir au plus vite de la crise sanitaire. Bien que la technologie ne puisse évidemment être la seule réponse, elle peut contribuer à prévenir les contaminations, gérer la crise par elle-même ou encore anticiper le déconfinement et penser la vie d’après.

Le panorama ci-dessous vise donc à recenser des cas d’usages* de l’emploi de l’intelligence artificielle face à la crise sanitaire afin de présenter les possibilités qu’offre l’IA pour notre société. Les cas d’usage sont classés selon deux visions. Tout d’abord une vision chronologique de la crise sanitaire, en partant de la prévention des contaminations, en passant par le diagnostic et le suivi des patients, en traitant de la gestion de crise pour finalement aboutir à la gestion du déconfinement. La seconde vision, indiquée sur l’axe vertical, présente quant à elle les cas d’usage selon leur degré de maturité (axes recherches non matures, expérimentations concluantes, solutions existantes sur le marché). Le panorama donne ainsi une vision de l’ensemble des cas d’usages et des différents types d’IA employés (deep learning, machine learning, computer vision, etc.). Sont également positionnés un certain nombre d’acteurs (publics ou privés), à qui l’on doit l’ensemble des cas d’usages détaillés.