L’Afrique fait face, depuis un moment, à une flambée du virus Ebola. Quelles sont les technologies numériques utilisées dans la réponse actuelle à cette maladie en Afrique ?

Les outils numériques soutiennent désormais chaque étape de la riposte. Au niveau de la détection, le système Epidemic Intelligence from Open Sources (EIOS) analyse les actualités, les réseaux sociaux et, dans certains pays, les radios locales afin de repérer rapidement les signaux d’événements sanitaires inhabituels. Il est aujourd’hui utilisé dans 44 des 47 pays de la Région africaine de l’OMS.

Pour la flambée en cours en République démocratique du Congo (RDC), EIOS est utilisé quotidiennement pour détecter de nouveaux signaux dans les provinces touchées et non touchées afin de renforcer la gestion des alertes. Les données de surveillance de routine du système SIMR (Surveillance intégrée de la maladie et riposte) via la plateforme DHIS2 (District Health Information Software 2) ainsi que le système EWARS (Early Warning, Alert and Response System) permettent également de suivre les nouveaux signaux.

Comme d’autres pays de la région, la RDC transmet chaque semaine des données sur les maladies prioritaires via une plateforme régionale centralisée de surveillance intégrée des maladies basée sur DHIS2, utilisée par 43 pays. Les événements suspects sont suivis dans un système régional de gestion des signaux et des événements. Un autre outil de soutien est une plateforme de gestion des alertes : un système centralisé, accessible par téléphone mobile, qui stocke, hiérarchise et gère les alertes provenant de toutes les sources, y compris des communautés.

Au stade du diagnostic, les résultats des laboratoires sont intégrés dans une base de données commune des cas, permettant aux équipes nationales et régionales de consulter les nouveaux cas confirmés le jour même. L’expansion des réseaux de laboratoires et l’introduction de nouvelles plateformes de dépistage, notamment RadiOne, les tests RT-PCR utilisant les kits prioritaires Altona, les capacités de dépistage mobile et un meilleur accès aux diagnostics accélèrent la détection et la notification des cas.

Pour le contrôle de l’épidémie, les investigations des cas, l’identification des contacts et leur suivi sont enregistrés sur tablettes et téléphones grâce à DHIS2 Tracker. Des tableaux de bord, la cartographie des cas ainsi que des outils de suivi des centres de traitement, des activités des partenaires et des points de passage frontaliers permettent d’assurer une surveillance continue. Des outils analytiques suivent également les cas, les décès et les indicateurs de la réponse dans les zones affectées

Les smartphones semblent être l’outil le plus important pour gérer la flambée. Comment les professionnels de santé les utilisent-ils pour contenir l’épidémie ?

Les équipes de première ligne utilisent des smartphones et des tablettes pour enregistrer les alertes, investiguer les cas suspects et assurer le suivi des contacts dans DHIS2 Tracker, qui fonctionne hors ligne et se synchronise dès qu’une connexion est disponible.

Les coordonnées GPS recueillies lors des investigations et des alertes permettent de cartographier quotidiennement les cas et les alertes, d’identifier les nouvelles zones de santé touchées et de positionner efficacement les centres de traitement, les équipes funéraires et les approvisionnements.

Les réseaux mobiles fournissent également des lignes d’assistance gratuites (151 en RDC et 719 au Kenya) ainsi que des services de messagerie permettant au public de signaler des personnes malades ou des décès et de poser des questions.

Aux points d’entrée, plusieurs centaines de milliers de voyageurs sont contrôlés chaque jour en RDC, qui développe actuellement la numérisation des contrôles aux points d’entrée.

Pouvez-vous préciser comment l’Intelligence artificielle est utilisée dans ce cas ?

Elle est utilisée de manière concrète et ciblée, avec une validation systématique des résultats par des experts. La production des rapports de situation (SITREPs) est désormais automatisée grâce à l’IA. Cela a considérablement réduit le temps nécessaire à la consolidation quotidienne des données, à leur vérification et à la production des rapports.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique intégrés à EIOS analysent des centaines de milliers d’articles et ne retiennent que ceux susceptibles de signaler un événement réel. Les outils de conversion parole-texte transcrivent les radios locales dans plusieurs langues, permettant ainsi de détecter les rumeurs et les signaux sur de potentielles maladies dans des communautés sans accès à Internet.

L’équipe a également intégré un ensemble de six modèles de prévision développés en partenariat. Ces modèles produisent chaque semaine des projections sur les cas et les décès et estiment la vitesse de propagation du virus dans chaque zone de santé.

L’IA géospatiale combine les données de surveillance avec les données satellitaires et climatiques afin d’identifier les zones présentant un risque élevé. Ces outils soutiennent la prise de décision mais ne remplacent ni les épidémiologistes ni les équipes de terrain.

L’OMS Afrique a également introduit le système « AI-enabled Preparedness Data Exchange ». Comment fonctionne-t-il concrètement ?

Le Preparedness Data Exchange (PDX) rassemble les évaluations de préparation, les données sur la mobilité, les frontières et la surveillance afin d’identifier les zones où le virus risque le plus de se propager ensuite.

Dans la flambée actuelle, son système d’évaluation du risque transfrontalier a identifié les districts de Bangassou et Obo en République centrafricaine, le long de la frontière orientale avec la RDC, comme faisant partie des zones les plus exposées à une introduction non détectée du virus, en raison de frontières forestières et fluviales poreuses, de capacités de détection limitées et de l’insécurité.

En conséquence, les activités de surveillance et le soutien aux laboratoires y ont été renforcés. Des laboratoires mobiles ont été déployés dans ces districts afin que les cas suspects puissent être testés localement sans attendre l’acheminement des échantillons vers la capitale. Cette même classification des risques sert désormais à déterminer les pays voisins qui recevront en priorité un soutien à la préparation.

Que peuvent détecter aujourd’hui les systèmes d’intelligence épidémique que la surveillance traditionnelle manquerait ou détecterait trop tard ?

Des systèmes comme EIOS complètent la surveillance traditionnelle fondée sur des indicateurs grâce à des signaux provenant de sources publiques en ligne. La surveillance classique dépend de la reconnaissance et du signalement des cas par les établissements de santé, un processus qui peut prendre plusieurs jours ou semaines, notamment lorsque les personnes évitent les structures sanitaires ou décèdent à domicile.

L’intelligence épidémique ajoute des signaux extérieurs au système de santé : articles de presse, réseaux sociaux, radios locales, agents communautaires et appels aux lignes d’assistance. EIOS peut ainsi détecter et vérifier des grappes de décès inexpliqués, des rumeurs de maladies dans un village ou des signalements inhabituels dans une zone frontalière avant même qu’un premier cas soit confirmé en laboratoire.

En 2025, pour environ la moitié des événements de santé publique dans la Région Afrique de l’OMS, EIOS a été la première source d’information de l’OMS avant les notifications officielles des États membres. La plupart des signaux documentés et vérifiés par l’OMS en Afrique provenaient d’EIOS plutôt que des systèmes de signalement habituels. Le délai médian entre la détection d’un signal et sa vérification était d’un jour en 2025.

Dans les pays utilisant EIOS, le délai médian de détection des flambées est passé d’environ sept jours en 2023 à deux jours en 2025, et environ 76 % des événements de santé publique étaient détectés dans les sept jours en 2025.

À quelle vitesse le virus Ebola peut-il désormais être diagnostiqué ? Quelles solutions réduisent le délai entre le test et les résultats ?

Lors de l’épidémie d’Afrique de l’Ouest de 2014 à 2016, de nombreux échantillons devaient parcourir de longues distances pour atteindre quelques laboratoires de référence et les résultats prenaient souvent plusieurs jours. Aujourd’hui, la RDC dispose d’environ 25 laboratoires fonctionnels, dont plusieurs à proximité des zones touchées, avec une capacité cumulée de plusieurs milliers de tests par jour.

Une fois un cas suspect signalé, le délai médian d’obtention du résultat de laboratoire est d’environ un jour, et la plupart des résultats sont disponibles le jour même ou le lendemain du prélèvement. Au Kenya, les résultats sont obtenus en 6 à 12 heures, y compris grâce aux laboratoires mobiles situés à la frontière avec l’Ouganda.

Cette amélioration repose sur la décentralisation des tests PCR, les plateformes de diagnostic au point de soins, les laboratoires mobiles, un transport plus rapide des échantillons, la transmission électronique directe des résultats vers les bases de données des cas.

Les données de séquençage génomique et les données épidémiologiques sont-elles désormais combinées presque en temps réel pour reconstituer les chaînes de transmission ?

De plus en plus, oui, même si ce n’est pas encore le cas partout. Une capacité de séquençage existe désormais dans presque tous les pays de la Région africaine et des centaines de génomes ont été séquencés au cours de cette flambée. Le séquençage a confirmé que le virus identifié dans le cas importé au Kenya est étroitement lié aux souches circulant en RDC. Les données épidémiologiques, comme les liens entre contacts et les dates d’apparition des symptômes, servent à reconstituer les chaînes de transmission et à estimer la vitesse de propagation de la maladie.

L’étape suivante consiste à combiner systématiquement les données génomiques et épidémiologiques afin de rattacher en quelques jours les cas inexpliqués à des chaînes de transmission connues, et ce travail est déjà en cours.

Le traçage numérique des contacts a été une avancée technologique majeure lors des précédentes flambées d’Ebola. Est-il efficace ?

Oui, mais son efficacité dépend fortement des personnes et des systèmes qui l’entourent. Les outils numériques permettent d’enregistrer des dizaines de milliers de contacts, d’assurer leur suivi quotidien et d’identifier en temps réel ceux qui n’ont pas été visités.

En RDC, environ huit contacts sur dix faisant l’objet d’un suivi sont désormais vus chaque jour, contre environ quatre sur dix en juin. Dans certaines provinces, ce taux dépasse 90 %. Les principales limites ne sont pas technologiques. On relève également l’insécurité qui empêche les équipes d’atteindre certaines populations, les contacts qui se cachent parce qu’un suivi de 21 jours entraîne une perte de revenus, la faible connectivité, la difficulté à relier les données des contacts aux cas confirmés.

Là où ces obstacles sont moindres, le traçage identifie une proportion beaucoup plus importante des nouveaux cas parmi les personnes déjà suivies. Le deuxième cas détecté au Kenya, par exemple, a été identifié alors qu’il était déjà en quarantaine comme contact.

Les systèmes numériques peuvent-ils identifier les fausses informations ou les rumeurs susceptibles de retarder les traitements ou de favoriser le refus de la vaccination ?

Oui. L’écoute sociale, la surveillance médiatique d’EIOS, le suivi des radios, les appels aux lignes d’assistance et les retours d’information recueillis par les agents communautaires sont analysés conjointement afin de détecter rapidement les rumeurs.

Parmi les exemples observés lors de cette flambée figurent les croyances selon lesquelles les centres de traitement seraient des lieux où les gens vont mourir, ou encore les affirmations selon lesquelles l’eau utilisée pour le lavage des mains ou les thermomètres aux postes de contrôle transmettraient le virus.

Les autorités peuvent-elles intervenir avant que ces rumeurs ne se propagent largement ?

Oui. Lorsqu’une rumeur est détectée, les équipes réagissent rapidement en mobilisant des personnes de confiance au sein des communautés, en organisant des dialogues communautaires, des émissions de radio et des campagnes ciblées de sensibilisation. La majorité des préoccupations exprimées par les communautés sont désormais traitées dans un délai de 48 heures. La technologie nous aide à entendre les inquiétudes plus tôt, mais changer les perceptions dépend toujours de la confiance et de la preuve concrète que les soins sont efficaces.

L’Afrique dispose aujourd’hui de capacités bien plus importantes en matière de surveillance numérique, d’IA, de séquençage et de diagnostics rapides qu’en 2014-2016, mais la flambée continue malgré tout de se propager plus vite que les autorités ne peuvent parfois la contenir.

Qu’est-ce que la technologie ne parvient-elle toujours pas à résoudre ?

La technologie permet de détecter les flambées plus rapidement, mais elle ne peut pas, à elle seule convaincre les personnes de consulter précocement, atteindre les populations vivant dans des zones d’insécurité, remplacer la confiance communautaire.

En RDC, environ sept décès sur dix surviennent encore dans la communauté avant l’arrivée des patients dans les centres de traitement, et de nombreux cas ne sont identifiés qu’après le décès. Cette situation résulte de la peur des centres de traitement, de la distance, des coûts, de l’insécurité et de la résistance aux enterrements sécurisés, plutôt que d’un manque de données.

D’autres lacunes persistent. Pour le virus de Bundibugyo, il n’existe ni vaccin homologué ni traitement spécifique. Les mesures de prévention et de contrôle des infections restent limitées dans certaines zones et les systèmes de données ne sont pas encore totalement interconnectés. Cependant, ces défis font actuellement l’objet d’efforts de résolution.

Quel est le plus grand défi concernant la flambée actuelle ?

Le principal défi consiste à atteindre les personnes suffisamment tôt, détecter les cas et amener les patients vers les soins avant qu’ils ne meurent à domicile ou contaminent leurs proches et leurs aidants. L’insécurité dans certaines parties du Nord-Kivu et de l’Ituri, la méfiance des communautés et les infections chez les agents de santé compliquent davantage cette tâche.

Les technologies susceptibles d’avoir l’impact le plus important sont : un vaccin homologué contre le virus de Bundibugyo, des traitements efficaces, des tests rapides validés utilisables directement dans les zones reculées, des systèmes numériques totalement interopérables reliant chaque cas à ses contacts, résultats de laboratoire et issue clinique, des outils conçus pour fonctionner hors ligne dans les régions sans connectivité.

D’autres systèmes de surveillance ou solutions sont-ils prévus ou en développement ?

Oui. Les priorités sont les suivantes :connecter la surveillance nationale des maladies et l’intelligence épidémique afin de centraliser les signaux et les cas suspects, étendre les outils d’IA tels que la classification automatisée des signaux et la surveillance radio, renforcer la surveillance collaborative avec les pays, notamment la RDC, développer la surveillance des eaux usées et de l’environnement dans des pays pilotes comme la RDC, le Sénégal, l’Ouganda et la Zambie, numériser davantage le contrôle sanitaire aux points d’entrée.

L’OMS met également en place une infrastructure régionale d’IA pour la modélisation et la surveillance, ainsi qu’un réseau régional de modélisation regroupant des institutions africaines autour de son Hub de Dakar, pôle d’excellence pour l’intelligence en santé publique et l’innovation des données. L’objectif est de permettre aux pays de partager leurs données de manière sécurisée, d’exécuter leurs propres modèles prédictifs et d’anticiper les flambées plutôt que d’y réagir après leur apparition.