Une réponse à une pandémie basée sur les données
La pandémie de Covid-19 continue de remettre en question le fonctionnement des sociétés et des institutions à l’échelle macro et micro. Aux États-Unis, le nouveau coronavirus a tout affecté, de l’économie aux élections – et a soulevé des questions difficiles sur la capacité du MIT à rouvrir à l’automne.
Pour aider les décideurs politiques du MIT et d’ailleurs à prendre des décisions éclairées, le Institut pour les données, les systèmes et la société (IDSS) a formé un groupe de recherche bénévole, Isolat, qui fournit une analyse des données relatives à la pandémie.
« Cette pandémie a dynamisé la communauté élargie de l’IDSS pour qu’elle apporte des compétences cruciales », déclare le directeur de l’IDSS, Munther Dahleh, professeur de génie électrique et d’informatique (EECS). « La probabilité et les statistiques sont des outils de mesure de l’incertitude, et nous avons l’expertise au sein de l’IDSS pour utiliser l’information scientifique afin d’influencer l’élaboration des politiques ».
Le IDSS COVID-19 collaborà l’adresse suivante :ion (Isolat) se compose de professeurs du MIT, d’étudiants et de chercheurs de différents départements, ainsi que de partenaires du monde entier. Les membres d’Isolat sont des statisticiens, des épidémiologistes, des modélisateurs de données et des chercheurs en politique.
« Il y a une forte représentation de l’IDSS à Isolat, de la Programme technologique et politique (TPP) et Centre des statistiques et des données scientifiques (SDSC) à la Laboratoire des systèmes d’information et de décision (LIDS) », dit Dahleh. « Cet effort est motivé par le sens de la responsabilité sociale de notre communauté, tant au sein de l’IDSS que dans l’ensemble du MIT. Et il nous a donné un moyen de nous connecter et de construire une communauté à une époque où nous sommes très éloignés ».
Des données en temps réel et bruyantes
Bien que de nombreuses données relatives au Covid-19 soient disponibles, de nombreuses questions se posent quant à l’exhaustivité ou l’utilité réelle de ces données. Le groupe Isolat est attentif à identifier les limites de ce que les données existantes sur Covid-19 peuvent faire. « Les données sont toujours utiles, même si elles sont bruyantes », affirme Dahleh.
Néanmoins, sans tests généralisés et aléatoires, il est difficile pour quiconque de connaître l’étendue de la propagation du coronavirus. « Nous devons poser de meilleures questions auxquelles les données peuvent répondre », ajoute Anette « Peko » Hosoi, une filiale de l’IDSS qui est à la fois professeur de génie mécanique et doyenne associée de l’ingénierie.
Le groupe Isolat a formé des équipes autour de trois besoins principaux, chacun déterminé en consultation avec les parties prenantes du MIT et de la communauté au sens large. L’équipe de prévision utilise des données sur des variables dépendantes du temps pour prévoir les taux de croissance des infections et le moment où l’incidence des nouveaux cas devrait atteindre son maximum. L’équipe d’intervention s’efforce de comprendre et de quantifier les résultats des différentes politiques et de modéliser des scénarios de simulation afin de formuler des recommandations efficaces. L’équipe chargée de l’infrastructure des données recueille, organise et partage les données pertinentes – dès le début, elle a mis en place une « lac de données » pour consolider les ensembles de données importants qui sont maintenus à jour avec des scripts Python.
Isolat se réunit chaque jour de la semaine par téléconférence pour discuter et examiner les projets et les résultats, qui sont publiés deux fois par semaine à la page web d’Isolat. Ce type de collaboration interdisciplinaire est typique de la recherche de l’IDSS, mais la diffusion en temps réel des résultats est une rupture avec la méthodologie académique.
« C’est une façon différente d’aborder le problème », dit Hosoi. « Tout le monde jette sa contribution sur le ring. Nous avons besoin de réponses aujourd’hui ».
Néanmoins, le groupe est conscient que l’urgence n’élimine pas la nécessité de la précision. « La quantification de l’incertitude de nos résultats est essentielle pour obtenir des résultats exploitables », ajoute M. Hosoi. « Nous sommes impatients d’engager l’ensemble de la communauté scientifique pour rendre ces résultats plus précis ».
L’IDSS a également mobilisé une expertise politique pour soutenir les chercheurs d’Isolat dans leur travail visant à rendre leurs conclusions utiles aux dirigeants du MIT et aux gouvernements locaux. « Nous pouvons aider les chercheurs à réfléchir de manière plus critique sur la façon dont leurs recherches sont pertinentes pour la prise de décision, sur le moment et les personnes à impliquer, et sur les questions à poser », déclare Noelle Selin, professeur à l’IDSS et au département des sciences de la terre, de l’atmosphère et des planètes, qui est directrice du TPP.
Dans le cadre de son initiative « De la recherche à l’engagement politique », le PPT a commencé à organiser des discussions avec les professeurs de l’IDSS et du LIDS qui sont engagés auprès des communautés locales pour les aider à affiner le type de questions auxquelles ils peuvent répondre pour les décideurs politiques.
Évaluation des politiques et scénarios de simulation
Les données disponibles sur les taux d’infection et de décès par Covid-19 peuvent indiquer à quelle vitesse ces taux évoluent et quelles interventions sont plus ou moins efficaces. Cela signifie que les chercheurs d’Isolat peuvent non seulement mesurer l’efficacité de la politique actuelle, mais aussi prévoir l’impact potentiel de nouvelles politiques ou de changements de politiques.
À cette fin, les chercheurs d’Isolat ont conçu et appliqué une méthode pour prédire l’impact des politiques qu’ils appellent « Interventions synthétiques.” Ce projet est dirigé par Devavrat Shah, professeur de l’EECS et membre de LIDS qui dirige le SDSC au sein de l’IDSS.
« Il est essentiel de bien comprendre les compromis entre les interventions afin de tracer la voie à suivre pour ouvrir les différents secteurs de la société », déclare M. Shah. « Un des principaux défis est que les décideurs politiques n’ont pas le luxe de mettre en place une variété d’interventions et de voir laquelle a le résultat optimal ».
Basée sur une méthode statistique appelée contrôle synthétique, la méthode des interventions synthétiques est une méthode basée sur des données pour réaliser la planification de scénarios de simulation. La méthode exploite les informations provenant d’interventions qui ont déjà été mises en œuvre dans le monde entier et adapte ces informations aux intérêts des décideurs politiques.
Par exemple, pour estimer l’effet des interventions limitant la mobilité sur les États-Unis, M. Shah et son équipe ont utilisé les données quotidiennes sur les décès dans les pays où les restrictions de mobilité sont plus extrêmes pour créer un « États-Unis synthétique à faible mobilité » et projeter la « trajectoire contrefactuelle » – ce qui aurait pu se produire – si les États-Unis avaient appliqué des interventions similaires.
« La bonne nouvelle », dit M. Shah, « c’est que jusqu’à présent, nos modèles suggèrent que des restrictions modérées et précises de la mobilité, en particulier dans les commerces de détail et les lieux de transit, pourraient jouer un rôle clé dans l’aplatissement de la courbe ».
Les courbes s’aplatissent-elles ?
Une autre utilisation des données de Covid-19 consiste à modéliser la croissance et la propagation de la maladie et à prédire quand les courbes s’aplatiront – quand les cas de coronavirus ralentiront leur croissance exponentielle.
Au début, les chercheurs de l’équipe de prévision se sont penchés sur la propagation de la maladie dans les États américains. Mais la disponibilité des les données sur le nombre de cas au niveau du comté aux États-Unis a permis aux chercheurs d’Isolat de modéliser la croissance de manière plus granulaire en ajustant une exponentielle d’une fonction quadratique au nombre cumulé de cas signalés dans chaque comté.
« Cette analyse nous donne une idée de la manière dont l’épidémie se propage dans un État », explique Hamsa Balakrishnan, une filiale de l’IDSS qui est à la fois professeur et chef de département associé en aéronautique et en astronautique. « Un État ou la nation dans son ensemble peut ne pas être homogène dans la façon dont l’épidémie se propage ».
La Californie du Nord et du Sud, par exemple, présentent deux images différentes de la propagation lorsqu’on les examine comté par comté, ce qui suggère que les responsables de l’État ne devraient pas nécessairement appliquer des solutions politiques uniformes dans tout l’État. Des différences similaires peuvent également être observées dans le Massachusetts ; les comtés de Suffolk, Middlesex et Norfolk présentent tous un temps de plateau plus long que les autres comtés de l’État.
Et Balakrishnan d’ajouter : « Considérer l’influence de facteurs tels que la densité de la population, la démographie, les comtés voisins, la géographie et la mobilité peut donner un aperçu de la propagation de Covid-19 ».
Impact sur les politiques
Avec des réunions quotidiennes, deux nouveaux postes par semaine, des groupes et sous-équipes en évolution et l’arrivée de nouveaux membres chaque semaine, Isolat est une approche dynamique et unique du MIT face à la crise du coronavirus. Mais le groupe reste orienté autour de son objectif : informer les décideurs politiques avec des recommandations basées sur des données.
Comme les chercheurs d’Isolat appliquent différentes approches pour chercher des réponses à des questions à plus grande échelle, le groupe explore également des questions liées à la réouverture du campus du MIT et au partage d’informations avec d’autres personnes du MIT, notamment le groupe de planification Team 2020 et le projet We Solve For Fall. Le groupe Isolat a appliqué théorie du contrôle au problème, en considérant le campus comme un réseau dynamique.
« En fin de compte, les ingrédients du contrôle seront les tests, l’éloignement et la quarantaine », dit Dahleh. « Les tests sont énormes. Si nous n’avons pas de remède ou de vaccin, les tests et la mise en quarantaine sont les seuls moyens de contrôler la propagation de l’infection ».
Les chercheurs d’Isolat informent les dirigeants du MIT, tout en établissant des liens avec les gouvernements locaux et nationaux, en conseillant des groupes à l’étranger et en assurant la coordination avec les ingénieurs qui conçoivent des applications et des solutions aux défis de la pandémie. Ils continueront à partager leurs conclusions sur la page web d’Isolat.
