MODCOV19 : la modélisation pour mieux lutter contre la pandémie

L’INSMI a mis en place une plateforme de coordination des actions impliquant de la modélisation autour du COVID-19. Quelles sont l’origine et la vocation de l’initiative MODCOV19?
La modélisation apporte un éclairage important à la crise actuelle. Elle peut, par exemple, permettre d’estimer le nombre de personnes asymptomatiques, visualiser les déplacements des populations et leurs impacts sur l’épidémie, ou utiliser des méthodes statistiques pour corriger des données prises sur un échantillon non représentatif. Le travail de la communauté est d’étudier toutes les pistes possibles, sans se préoccuper de savoir si elles seront immédiatement utiles. 

Dès la mi-mars, la direction de l’institut a commencé à enregistrer des propositions et offres de services de spécialistes en modélisation pour participer à l’effort scientifique nécessaire dans la crise sanitaire en cours. En parallèle, nos unités ont commencé à être sollicitées pour des expertises sur des aspects très concrets de la crise, ou tout simplement pour un avis sur une publication ou prépublication scientifique : tel résultat est-il valable ou utilisable en l’état, et si oui comment ? Ainsi, dès le 20 mars, la nécessité d’une action coordonnée et multidisciplinaire nous est apparue nécessaire afin de mettre en relation les bonnes personnes, trouver les bonnes informations et articuler les efforts de façon cohérente en évitant les redondances.

Comment avez-vous alors procédé ? 
Nous avons pris contact avec le professeur Yazdan Yazdanpanah, chef de service des maladies infectieuses et tropical à l’hôpital Bichat et directeur de l’Institut d’infectiologie à l’Inserm, qui fait partie du Conseil scientifique mis en place par le gouvernement, afin de discuter de la façon dont nous pourrions articuler nos actions à celles déjà en place. En particulier celles du consortium multidisciplinaire REACTing1  de l’Inserm sur les maladies infectieuses émergentes, activé dès janvier. 

Fort de sa mission nationale, l’INSMI touche de nombreux laboratoires ayant une compétence en modélisation, à quoi s’ajoutent nos moyens computationnels et méthodologiques. ll est ainsi apparu que notre plus-value résidait dans la possibilité de développer des travaux ne répondant pas à une demande explicite et urgente, mais potentiellement utiles et se déployant sur un large front scientifique. Charge ensuite à nous de faire remonter tout résultat, proposition ou information d’intérêt opérationnel vers REACTing et désormais également CARE, le Comité analyse, recherche et expertise chargé par le gouvernement le 24 mars de donner un avis éclairé sur les propositions faites par les scientifiques et vérifier leurs conditions de déploiement et de portage, tout en sollicitant la communauté scientifique pour développer des propositions. 

Concrètement, après soumission de notre projet à la direction du CNRS, nous avons reçu un feu vert le 25 mars et envoyé une lettre à l’ensemble des UMR concernées afin d’activer notre démarche. 

Quel a été le résultat ? 
Dès la première semaine, nous avons reçu 150 réponses individuelles. Et celles-ci s’élèvent aujourd’hui à 230. Il est difficile d’être exhaustif, mais il est intéressant de noter que ces réponses proviennent de très nombreuses communautés : mathématiques bien sûr, mais aussi physique, biologie, informatique ou encore sciences de l’environnement, de l’ingénieur ou humaines. 

Parmi les répondants, des chercheurs travaillent déjà sur des problématiques liées aux épidémies et proposent de répondre rapidement à des demandes, à l’aide de méthodes classiques. D’autres ont proposé de réorienter leurs recherches. Certains sont à la recherche de données conséquentes et fiables ou souhaitent être mis en relation avec des collègues. Nous avons pris connaissance de projets très concrets, pour aider à maximiser les disponibilités de lits dans les hôpitaux, optimiser l’allocation de ressources humaines et matérielles en période de crise, ou encore faisant appel à l’intelligence artificielle pour effectuer de la vieille sur des mots clés.

Le plus important est que nous voyons venir, outre des propositions de modélisation usuelles des propositions qui sortent des sentiers battus : exploitation statistique d’importants volumes de données, recherche de signaux faibles, apprentissage profond et intelligence artificielle… autant de champs scientifiques qui ne sont pas spontanément mobilisés dans le contexte d’une crise sanitaire. À ce stade, il est évidemment impossible de dire ce qui va ou pas aboutir à des outils concrets. Mais en mobilisant de nombreuses équipes, on ouvre la possibilité de mettre sur pied, qui sait rapidement, des réponses originales et novatrices. 
 

La gestion quotidienne de cette plateforme ne doit pas être simple !
Concrètement, dès le début, nous avons mis en place un groupe de 12 personnes, dont une de l’INRAe et une autre de l’Inserm, dont le rôle est de trier les remontées et d’accuser réception. En parallèle, nous avons créé une lettre de diffusion désormais adressées régulièrement à l’ensemble des répondants. Nous produisons également des notes pour la Direction générale déléguée à la science du CNRS, ainsi que pour la cellule de l’établissement dédiée aux actions de solidarité de ses laboratoires, Care@CNRS. 

Nous sommes désormais également intégrés dans le groupe de travail « COVID-19 » du Health Data Hub, dédié aux données de santé. Nous avançons au jour le jour, au gré des nouveaux besoins et propositions. Ce matin, nous avons par exemple lancé une action pour produire des synthèses de la littérature scientifique, à la suite de plusieurs demandes en ce sens. Nous pensons également à des projets qui s’appuieraient sur des enquêtes de santé pour lesquelles une sociologue de l’Inserm apporterait son expertise. Nous n’avons pas toutes les réponses, mais nous commençons à voir à quelle porte frapper selon des demandes !

Quel message souhaitez-vous aujourd’hui adresser à la communauté des modélisateurs et au-delà ? 
C’est très simple : à tous les scientifiques ayant des compétences en modélisation, quel que soit le domaine concerné, ils sont les bienvenus. Notre souhait est de travailler en complémentarité avec les équipes actuellement engagées en première ligne pour venir à bout de la pandémie et préparer l’avenir. Pour ce faire, toutes les forces sont nécessaires. 

• 1REsearch and ACTion targeting emerging infectious diseases.