Bapon Fakhrouddine est un spécialiste de l'évaluation des risques climatiques et hydrologiques avec un accent sur la conception et la mise en œuvre de systèmes d'alerte précoce et de communication d'urgence. Il est directeur technique, Réduction des risques de catastrophe et résilience climatique chez Tonkin + Taylor, Nouvelle-Zélande. Il est également coprésident du groupe de travail Open Data for Global Disaster Risk Research avec CODATA.
La nouvelle maladie à coronavirus (COVID-19) a créé une crise humaine à l'échelle mondiale, qui a exigé un éventail de réponses drastiques et immédiates. Le secrétaire général des Nations Unies (ONU) a rapidement appelé à l'action, "pour la réponse sanitaire immédiate requise pour supprimer la transmission du virus afin de mettre fin à la pandémie et de faire face aux nombreuses dimensions sociales et économiques de cette crise[1]". La pandémie nécessite également une réflexion et une prise de décision soutenues par un écosystème de données plus complet qu'actuellement, et qui se projette beaucoup plus loin dans l'avenir que les précédentes approches à court terme.
L'épidémie de COVID-19 a conduit à la prolifération d'initiatives visant à faciliter l'accès ouvert à la recherche scientifique et aux bases de données et à encourager la collaboration en matière de recherche via des plateformes numériques. Cependant, la qualité des données et des publications fournies en temps quasi réel suscite des inquiétudes, ce qui peut entraîner une mauvaise prise de décision. Ces problèmes incluent la comparabilité et l'interprétation des données, notamment entre les pays, la spécification insuffisante de la méthodologie et l'acceptation politique de résultats invalides susceptibles de biaiser les méthodes scientifiques. Un appel à données et à la recherche est nécessaire en relation avec la discussion sur la transmission de la maladie.
Lorsqu'il s'agit de prédire ou d'alerter rapidement en cas de pandémie et d'autres risques en cascade, la modélisation et l'analyse situationnelle utilisant des données historiques et actuelles sont les références. Plusieurs leçons ont été tirées du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS) et du syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS), qui ont plaidé en faveur d'une recherche plus interdisciplinaire. En fait, il existe une multitude de données sous-utilisées ou inutilisées aux niveaux local, régional et mondial, qui pourraient grandement aider les réponses actuelles et futures à la vague pandémique[2]. Les mégadonnées telles que les données des médias sociaux (par exemple, de Facebook, WhatsApp, Twitter, etc.) et les données locales (par exemple, des enregistrements de tests en laboratoire, des utilisateurs de téléphones portables, des enregistrements de vol, etc.) et prédire la propagation de la maladie ainsi que ses impacts en cascade.
Le virus COVID-19 se transmet principalement entre les personnes par les gouttelettes respiratoires et les voies de contact, par exemple lorsqu'une personne est en contact étroit avec une personne qui présente des symptômes respiratoires tels que la toux ou les éternuements. La transmission peut également se produire par des vecteurs passifs dans l'environnement autour de la personne infectée. Ainsi, la transmission du COVID-19 peut se produire par contact direct avec la ou les personnes infectées et/ou contact indirect avec les surfaces dans l'environnement immédiat de la ou des personnes infectées. Ce mode de transmission rend difficile le suivi et la compréhension des complexités de la propagation du virus.
La distanciation sociale et la quarantaine sont les mesures optimales pour réduire la propagation du COVID-19 à un rythme exponentiel. Cependant, les taux de conformité sont variables et, dans de nombreux cas, une distanciation sociale complète est pratiquement impossible et repose uniquement sur la participation civique volontaire. Cela est souvent vrai en raison de facteurs culturels et infrastructurels. Les actions de distanciation sociale comprennent celles consistant à : a) s'abstenir de sortir à l'extérieur et éviter les contacts physiques avec les autres b) rester en contact avec les gens via les médias sociaux au lieu de se rencontrer en personne et c) être proactif en matière d'hygiène personnelle en se lavant régulièrement les mains. Cela rend les pays en développement vulnérables à la fois maintenant et, sur une base continue, aux vagues futures. Le lavage des mains devient difficile s'il y a un manque ou un accès inadéquat à l'eau courante. Les gouvernements peuvent exiger que les gens ne sortent pas pour travailler, mais si cela signifie que leurs familles ne mangeront pas, les gens sortiront probablement de toute façon pour obtenir ce dont ils ont besoin pour survivre (considérez également la situation dans les pays ravagés par le cyclone). COVID-19 a commencé à se propager dans les pays du Pacifique (par exemple, aux Fidji) et les systèmes de santé de ces pays ne sont pas en mesure de faire face. La combinaison de COVID-19 et de la saison cyclonique exerce une pression supplémentaire sur les services et les ressources essentiels. Les pays dont les systèmes de santé souffrent ne parviendront pas à reproduire le succès des autres pays développés à ralentir l'épidémie.
Il n'y aura pas de réponse standard à la récupération de COVID-19 en raison, au moins en partie, de l'absence d'un écosystème de données multidimensionnel correctement formé pour soutenir une prise de décision cohérente et bien fondée. COVID-19 rebondira probablement dans les pays développés à mesure que ces pays entreront dans les étapes de récupération et d'atténuation. Un domaine inattendu qui doit être mieux compris est la question de la quarantaine et des taux de conformité. Ainsi, afin d'avoir de meilleures décisions politiques, il existe un besoin critique et urgent d'une approche axée sur l'avenir et axée sur les données. Les pays utilisent déjà les données des pays touchés par le COVID-19, y compris de leurs pays voisins, pour une meilleure décision politique en matière de riposte. Chaque secteur au sein des pays devrait utiliser des outils et des techniques de manière cohérente pour comprendre leur impact sectoriel et développer des plans de continuité des activités ou des plans de réponse à la pandémie.
L'utilisation des données devient plus lourde lorsqu'elle va au-delà de la modélisation vers le suivi direct des individus pour identifier la trajectoire de transmission de la maladie. Par exemple, alors que l'épidémie a décollé en Chine début janvier 2020, les voyages internationaux se sont poursuivis comme d'habitude. Au 31 janvier, les épidémies se développaient déjà dans plus de 30 villes de 26 pays, la plupart semées par des personnes ayant voyagé depuis Wuhan[3]. Le virus a commencé à se propager localement, se déplaçant rapidement dans des espaces confinés comme des lieux religieux et des restaurants, et infectant des personnes qui n'avaient pas voyagé en Chine – le début d'une pandémie. En mars, des milliers de cas ont été signalés en Italie, en Espagne, aux États-Unis, en Iran et en Corée du Sud. La Chine n'était plus le principal « épicentre » de l'épidémie (Figure 1). De nouveaux cas avaient commencé à augmenter considérablement dans des pays comme l'Italie, les États-Unis et l'Iran. Les personnes voyageant dans ces pays ont ensuite amené des cas dans leurs pays de résidence aussi loin que sur d'autres continents. Le virus s'est maintenant propagé sur tous les continents, à l'exception de l'Antarctique. L'utilisation de ce type d'informations préalables pourrait être utilisée pour empêcher la propagation du COVID-19. Une réponse efficace à une telle propagation repose sur une intervention rapide, idéalement informée par toutes les sources de données disponibles.
Figure 1 : Les épidémies locales ont augmenté après l'arrêt des voyages (The New York Times, 26 mars 2020)
L'utilisation de données pour prédire tout impact à long terme de l'épidémie pandémique est complexe. Cela nécessite une gamme de tâches interconnectées, de multiples disciplines et experts pour travailler ensemble à l'élaboration d'un plan d'intervention et de rétablissement holistique. La gouvernance des données nécessite également la mise en place d'une réponse et d'une récupération COVID-19 à l'échelle nationale. La recherche interdomaine, maximisant l'utilité des données tout en garantissant un accès contrôlé et proportionné aux données est essentielle pour comprendre, atténuer et répondre à l'épidémie et se préparer aux événements futurs. Par exemple, les données quantitatives et qualitatives utilisées pour comprendre le comportement, les mouvements et les interactions humains peuvent être utilisées pour aider à prédire comment et où COVID-19 va se propager. Les technologies émergentes deviennent de plus en plus importantes dans la lutte contre la maladie et tentent d'arrêter le COVID-19.
Une surveillance et une recherche des contacts renforcées peuvent être considérées comme nécessaires pour minimiser les transmissions généralisées au sein des communautés. Ces étapes et les technologies qui les soutiennent présentent également des risques. Les gouvernements du monde entier ont mis en place une gamme de mesures de suivi numérique, de surveillance physique et de censure (c'est-à-dire que les gouvernements d'Asie ont mis en œuvre la censure liée au COVID-19 plus que toute autre région, tandis que les pays européens ont introduit les mesures de suivi les plus numériques[4]). En mars, 20 nouvelles mesures de suivi numérique ont été mises en œuvre sur les continents du monde, notamment en Europe, en Asie et en Amérique du Sud.[5] Ces mesures de suivi variaient d'applications de recherche de contacts ciblées à l'acquisition à grande échelle de données de localisation agrégées et anonymisées. Les options technologiques de traçage avancées (telles que le traçage de masse rapide automatisé, y compris l'utilisation de données de localisation GPS et de données Bluetooth) permettront aux autorités de suivre et de surveiller avec précision leurs populations pour éclairer la prise de décision et mettre en œuvre des mesures pour ralentir la propagation du virus. Un exemple de cela vient d'une étude à Singapour où des scientifiques ont analysé les données de Bluetooth à l'aide de l'application TraceTogether sur les téléphones mobiles pour voir combien de jours il fallait en moyenne pour entrer en contact.[6]. Les résultats ont révélé que les autorités étaient en mesure de contacter les personnes dans les 3 à 4 jours. Un autre exemple récent de systèmes numériques sud-coréens allégeant la charge sur les traceurs de contacts humains indique comment il est possible de définir rapidement la recherche de contacts (c'est-à-dire dans les 10 minutes[7]) pour réduire la propagation du virus. D'autres exemples actuels d'initiatives de suivi numérique comprennent :
- Traqueur de géolocalisation grâce à l'utilisation d'une carte de localisation
- Informations sur l'emplacement du site cellulaire et méthodes d'acquisition des données d'enregistrement des détails des appels
- Satellite GPS et données Bluetooth
- Développement d'applications de localisation.
Cependant, il reste essentiel de maintenir les limites sur la façon dont ces données peuvent être consultées et utilisées pendant cette période de pandémie. Cela comprend la garantie de la sécurité des informations personnelles et des violations de la vie privée, la promotion d'un examen minutieux et la garantie que ces mesures ne se prolongent pas plus longtemps que nécessaire.
Un large éventail d'approches pourrait être appliqué pour comprendre la transmission, l'évaluation des épidémies, la communication des risques, l'évaluation des impacts en cascade sur les services essentiels et autres. La modélisation basée sur le réseau du système de systèmes (SOS), la technologie mobile, les statistiques fréquentistes et l'estimation du maximum de vraisemblance, la visualisation interactive des données, la géostatistique, la théorie des graphes, les statistiques bayésiennes, la modélisation mathématique, les approches de synthèse de preuves et les cadres de réflexion complexes pour les interactions des systèmes sur Les impacts du COVID-19 pourraient être utilisés. Un exemple d'outils et de technologies qui pourraient être utilisés pour agir de manière décisive et précoce pour empêcher la propagation ou supprimer rapidement la transmission de COVID-19, renforcer la résilience des systèmes de santé et sauver des vies et un soutien urgent aux pays en développement avec des entreprises et des sociétés sont illustré à la figure 2. Il existe également des directives de l'OMS sur 'Gestion des urgences sanitaires et des risques de catastrophe[8]», L'UNDRR a soutenu l'Addendum sur la carte de pointage de la santé publique[9]', et d'autres directives (par ex. Considérations pratiques et recommandations de l'OMS à l'intention des chefs religieux et des communautés confessionnelles dans le contexte de la COVID-19[10]) qui pourraient améliorer le plan d'intervention en cas de pandémie. Il faut s'assurer qu'une telle utilisation est proportionnée, spécifique et protégée et n'augmente pas le risque pour les libertés civiles. Il est donc essentiel d'examiner en détail le défi de maximiser l'utilisation des données dans les situations d'urgence, tout en veillant à ce qu'elles soient limitées aux tâches, proportionnées et respectueuses des protections et limitations nécessaires. Il s'agit d'une tâche complexe et le COVID-19 nous fournira des cas de test importants. Il est également important que les données soient interprétées avec précision. Sinon, des interprétations erronées pourraient conduire chaque secteur vers des chemins incorrects.
De nombreux pays apprennent encore à utiliser les données pour leur prise de décision en cette période critique. La pandémie de COVID-19 fournira des leçons importantes sur la nécessité d'une recherche inter-domaines et sur la manière, dans de telles situations d'urgence, d'équilibrer l'utilisation des opportunités technologiques et des données pour contrer les pandémies et les protections fondamentales. Les leçons tirées de cette épidémie dévastatrice peuvent apporter des améliorations significatives en vue de lutter contre une pandémie potentielle à l'avenir. Le Le groupe de travail CODATA sur les données FAIR pour la recherche sur les risques de catastrophe prépare une série de notes d'orientation sur un certain nombre de questions de RRC. En collaboration avec d'autres experts et acteurs de l'espace, cela examinera plus en détail les questions politiques relatives aux données pour éclairer la riposte à la pandémie.
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Remerciements : L'auteur remercie le soutien éditorial et les précieux commentaires reçus de Simon Hodson, directeur exécutif, CODATA.
Image: La NASA sur Wikicommons.
[1] Responsabilité partagée, solidarité mondiale : répondre aux impacts socio-économiques du COVID-19, ONU, 2020
[2] L'approche par vagues comprend d'autres dangers en cascade ou des dangers naturels supplémentaires pendant la période de pandémie
[3] Quotidien The New York Times, édition du 26 mars 2020
[4] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/
[5] Top10VPN : COVID-19 Digital Rights Tracker (https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)
[6] TraceTogether - https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app
[7] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987
[8] OMS Gestion des urgences sanitaires et des risques de catastrophe – https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1
[9]Addendum au tableau de bord de santé publique de l'UNDRR https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf
[10] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8
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