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L’intelligence artificielle au service de la lutte contre le Covid-19

Mise à jour  : 22/05/2020
  • Florence Parly, ministre des Armées, salue le soutien de la Direction générale de l’armement (DGA) et de l’Agence de l’innovation de défense (AID) au financement d’une solution basée sur l’Intelligence Artificielle qui permettra d’organiser au mieux la réponse des hôpitaux à la pandémie actuelle.
  • Plus de 2 550 propositions ont été reçues par le ministère des Armées suite à son appel à projets pour lutter contre l’épidémie de Covid-19. Porté par le Centre Borelli (1) et l’Hôpital d’instruction des Armées (HIA) Percy, le projet ONADAP (2) a été retenu par l’AID. Il permettra de modéliser la situation sanitaire du personnel soignant à l’échelle d’un hôpital ou d’un service hospitalier et d’anticiper la propagation du virus en son sein.
  • L’AID financera, à hauteur de 408 000 euros, les travaux de recherche et de développement de cette plateforme numérique.

En contexte de crise, les professionnels de santé ont besoin d’outils leur permettant de prendre les meilleures décisions en situation d’urgence. Grâce à l’intelligence artificielle (IA), ONADAP permettra l’anticipation de la propagation du virus au sein du personnel soignant. A l’instar des modélisations météorologiques, l’IA développée s’appuiera sur des modélisations épidémiques pour proposer à l’échelle d’un hôpital, ou d’un service hospitalier, une estimation du nombre de soignants qui pourraient être malades dans les prochains jours. Cette projection permettra au système hospitalier d’anticiper l’évolution de la situation sanitaire parmi ses personnels et donc de se réorganiser dans les meilleurs délais.

(1) Le Centre Borelli est un centre de recherche d’excellence en France et dispose des multiples compétences nécessaires au projet ONADAP (mathématiciens, ingénieurs et cliniciens).  Il est placé sous les tutelles du Centre national de la recherche scientifique, de l’École normale supérieure Paris-Saclay, du Service de santé des armées, de l’Université de Paris et de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale.

(2) Outil numérique d’aide à la décision pour des stratégies dynamiques d’allocations de ressources humaines et matérielles en période d’attrition des personnels