Recension des solutions technologiques développées dans le monde afin de limiter la propagation de la COVID-19 et typologie des applications de traçage
Notice bibliographique
Résumé
En réponse à la pandémie de COVID-19, la communauté scientifique mondiale, les gouvernements, ainsi qu’une partie de la société civile se sont rapidement mobilisés pour essayer de ralentir la propagation du virus, protéger la population, sauver des vies et permettre un retour à une vie « normale » avec une reprise des activités économiques le plus rapidement possible. Dans ce contexte, une multitude de solutions technologiques s’appuyant sur des outils jusqu’à lors jamais utilisés en contexte de crise sanitaire ont été développées et certaines déjà déployées à travers le monde afin d’aider à lutter contre la propagation du virus. Ce document de recension préparé par Christophe Mondin et Nathalie de Marcellis-Warin, propose d'abord un tour d’horizon d’un grand nombre de solutions technologiques développées dans le monde en réponse à la pandémie. Cette recension est par la suite axée sur les applications de traçage pour téléphones intelligents qui visent à limiter les chaînes de contagion, soit par la recherche de contacts (« contact tracing ») ou par la localisation (« position tracking) » des individus, infectés ou non par le coronavirus. Une typologie de ces applications de traçage complète ce rapport et les présente par grandes catégories et selon leurs caractéristiques principales. Cette analyse descriptive des applications de traçage met en lumière certains enjeux à prendre en compte lors du choix d’une technologie par rapport à une autre. Ce document a été préparé sous la direction de la fonction Veille et enquêtes de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA) dans le cadre des travaux sur les effets des systèmes d’intelligence artificielle et des outils numériques déployés pour lutter contre la propagation de la COVID-19 sur les sociétés soutenues par les Fonds de recherche du Québec (FRQ).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».