Test virtuel de médicament, simulation de déconfinement, flux d’air contaminé… La simulation numérique participe à améliorer la lutte contre la pandémie de Covid-19 à différentes échelles. En France, plusieurs projets sont menés en ce sens, par des entreprises privées et des organismes publics. Quelques exemples.
Tester des médicaments
Le projet Covid-HP est le premier projet alloué par le consortium européen Price. Son but : recréer virtuellement le virus SARS-CoV-2, responsable du Covid-19. "Nous travaillons à créer un modèle très précis du virus – au niveau atomique – afin de tester virtuellement l’effet de plusieurs millions de médicaments", explique Jean-Philip Piquemal, professeur de chimie théorique à Sorbonne Université et porteur du projet.
DADO RUVIC (La simulation permet de reproduire un modèle fidèle du virus.)
Ce travail de recherche est rendu possible grâce au supercalculateur Joliot-Curie du CEA à Bruyères-le-Chatel (Essonne),sur lequel seront effectués plusieurs milliards de calculs pendant six mois. "L’usage d’un supercalculateur nous fait gagner quelques milliers d’années, estime le scientifique. Le modèle du virus est très détaillé et nous essayons chaque molécule médicamenteuse selon différents angles, pour être sûrs de son efficacité."
Si l'un de ces médicaments – déjà utilisés pour soigner d’autres maladies – s’avérait efficace pour traiter les symptômes du Covid-19, le temps gagné serait non négligeable, estime Jean-Philip Piquemal. "L’objectif est de repositionner une molécule qui a déjà une autorisation de mise sur le marché, argue-t-il. Cela permettrait d’éviter de passer par un protocole de certification pouvant durer plusieurs années."
Observer la propagation du virus
Dassault Systèmes, spécialiste de la modélisation et de la simulation industrielle, s’est attelé à recréer la transmission du virus d’un individu à l’autre. "Notre première action a été de simuler l’efficacité de différentes visières de protection face à un individu qui éternue", relate Frederic Vacher, directeur de l'innovation de l’entreprise.
Dassault Systèmes (Le flux d'air contaminé est représenté en rouge sur cette simulation de l'hôpital de Marange-Silvange.)
L’éditeur de logiciel a ensuite mis à profit ses connaissances en mécanique des fluides, habituellement utilisées pour simuler le fonctionnement d’un moteur d’avion, pour aménager un espace réservé aux "patients Covid" dans l’hôpital de Marange-Silvange (Moselle). "Nous avons modélisé l’hôpital en 3D puis nous avons lancé des calculs de simulation des fluides, relate le directeur de l’innovation. Nous avons installé virtuellement des patients qui éternuent dans le bâtiment pour montrer la propagation du flux de particules."
Cette visualisation de l’air contaminé a permis de mettre en place des aménagements simples pour limiter la propagation du virus, comme réduire la climatisation ou ouvrir des portes pour faire des courants d’air spécifiques. Simple, mais efficace.
Tester la population
En France, plusieurs projets utilisent l’intelligence artificielle pour modéliser le flux de malades à l’échelle nationale. C’est le cas notamment du projet Covid-IA, porté par des chercheurs, virologues et cliniciens français, qui vise à tester virtuellement l'ensemble de la population.
AFP or licensors (Le projet Covid IA vise à tester virtuellement l'ensemble de la population en créant une base de données de profils types.)
"Nous dressons un profil des populations ayant le plus de risque d’être infectées selon leur comportement", explique le professeur Alexandre Mignon, anesthésiste réanimateur à l’AP-HP (Ile-de-France) à l’origine du projet. Agrémentés de tests sérologiques réalisés dans plusieurs grandes entreprises – RATP, Danone, SFR, Bouygues… –, ces profils serviront de bases de données pour nourrir un algorithme d’intelligence artificielle. "A partir de ces gens-là et de leurs informations, nous pourrons prédire le statut des 65 millions de Français qui n’ont pas été testés", explique le médecin.
D’après lui, le modèle de Covid-IA serait fiable si un million de personnes testées intègrent la base de données. "Plus nous avons de données, plus le modèle sera fiable", argue-t-il.
Préparer le déconfinement
Un autre projet d’intelligence artificielle, mené cette fois par l’entreprise privée française Datategy, utilise l’intelligence artificielle pour anticiper les effets du déconfinement, enclenché le 11 mai suite aux annonces du 7 mai d'Edouard Philippe. "Notre objectif est de modéliser le R0 [le nombre moyen de personnes contaminées par un malade, ndlr] en sortie de confinement et son évolution", présente Thibaud Ishacian, data architecte de l’entreprise basée à Neuilly-sur-Seine (Hauts-de-Seine).
Datategy Les recherches menées par l’entreprise, qui ont donné lieu à une publication scientifique, anticipent différents scénarios pour le déconfinement. Le plus optimiste, basé sur les mesures de déconfinement prévues par le gouvernement, donne une augmentation du R0 de 5 % par semaine. "L’augmentation de cet indice s’accompagnerait d’une augmentation du nombre de morts, d'environ 43 000 victimes, et amènerait à une immunité de groupe probablement en 2021", estime l’expert de données.
Surtout, les recherches publiées par Datategy suggèrent une précipitation du déconfinement. "Notre étude laisse penser que le 11 mai est peut-être trop tôt, soulève Thibaud Ishacian. Un temps de confinement augmenté de quelques semaines aurait permis de sauver un nombre de vies significatif."
