Face aux flambées de choléra qui touchent de nombreuses régions fragilisées par les conflits et les catastrophes climatiques, l’Organisation mondiale de la santé mise sur l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les besoins des populations. Lors d’un webinaire diffusé le 6 mai organisé par le réseau EPI-WIN, un réseau de communication créé par OMS pour lutter contre les infodémies pendant les crises sanitaires, avec le soutien de la DG ECHO, service de la Commission européenne chargé de coordonner l’aide humanitaire internationale et la protection civile de l’Union européenne, experts et responsables de terrain ont détaillé comment l’écoute sociale assistée par l’IA permet désormais de détecter les rumeurs, les failles informationnelles et les obstacles aux soins en temps réel.

Le choléra continue de représenter une menace sanitaire mondiale particulièrement aiguë dans les zones confrontées aux crises humanitaires, aux déplacements massifs de population et aux difficultés d’accès à l’eau potable. Dans ces environnements déjà fragilisés, la propagation de fausses informations peut considérablement compliquer les campagnes de prévention et de prise en charge, selon l‘OMS, l’agence onusienne membre du Forum économique mondial.

C’est dans ce contexte que l’Organisation mondiale de la santé, via son réseau EPI-WIN, a organisé un webinaire consacré à l’écoute des communautés assistée par l’intelligence artificielle. Soutenue par la Direction générale de la protection civile et des opérations d’aide humanitaire européennes (DG ECHO), cette rencontre a réuni plusieurs spécialistes de la gestion de l’infodémie et des responsables opérationnels engagés sur le terrain.

La session, modérée par Brian Yao, membre de l’unité de protection et de résilience communautaires, ainsi que par Supria, s’est ouverte sur une intervention du Dr Kai von Harbou, chef de cette même unité. Celui-ci a rappelé l’importance de replacer les communautés au centre des dispositifs de préparation et de riposte sanitaire. Un principe devenu essentiel à mesure que les crises sanitaires s’accompagnent désormais d’une circulation massive de rumeurs et de contenus trompeurs sur les réseaux numériques.

L’écoute sociale ne se limite pourtant pas à surveiller la désinformation en ligne. Son objectif est plus large : comprendre les préoccupations des populations, identifier les obstacles aux soins, détecter les lacunes d’information et analyser les perceptions collectives afin d’orienter des interventions adaptées aux réalités locales.

Dans cette mécanique complexe, l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus stratégique. Face à l’ampleur des données produites quotidiennement sur les réseaux sociaux, les messageries instantanées, les radios communautaires ou les centres d’appels, les outils traditionnels atteignent rapidement leurs limites.

Elodie Hoe, coordinatrice de l’Alliance pour la riposte à l’infodémie en Afrique (AIRA), et Salif Diara, analyste des médias sociaux au sein de cette même alliance, ont détaillé les capacités offertes par les technologies d’analyse automatisée. Grâce au traitement du langage naturel et au machine learning, les systèmes peuvent désormais structurer des écosystèmes informationnels extrêmement vastes et identifier rapidement les sujets dominants.

L’intelligence artificielle permet notamment de regrouper les discussions par thématiques, de mesurer les sentiments exprimés par les internautes et de repérer des signaux émergents. Un événement politique, une fête religieuse ou une crise locale peuvent ainsi provoquer des vagues de conversations susceptibles d’influencer les comportements sanitaires des populations.

Mais les intervenants ont également insisté sur les limites importantes de ces technologies. Pour Elodie Hoe, l’IA génère souvent un volume considérable de “bruit” informationnel. Selon elle, sans intervention humaine, les algorithmes peuvent mal interpréter certaines nuances culturelles ou linguistiques. La validation humaine resterait donc indispensable pour contextualiser les données et transformer les analyses en décisions opérationnelles pertinentes.

L’aspect éthique a occupé une place centrale durant le webinaire. Brian Yao a notamment rappelé l’importance du principe de minimisation des données. Dans des contextes humanitaires sensibles, il estime qu’il est essentiel de ne collecter que les informations strictement nécessaires afin de préserver la vie privée des individus et d’éviter toute amplification involontaire de récits stigmatisants ou discriminatoires.

Les études de cas présentées au cours de la session ont illustré très concrètement la manière dont l’intelligence artificielle peut soutenir les opérations de terrain.

Au Kenya, Nancy Aquenu, responsable de la gestion de l’infodémie pour le bureau de l’OMS, a expliqué comment l’analyse assistée par IA avait permis d’identifier des croyances persistantes autour du choléra. Certains discours affirmaient notamment que la maladie toucherait principalement les hommes, accusés de négliger l’hygiène des mains, tandis que d’autres présentaient le choléra comme une maladie exclusivement liée à la pauvreté.

En détectant rapidement ces récits, les équipes sanitaires ont pu adapter leurs campagnes de communication. Les radios locales, les groupes WhatsApp communautaires et les stratégies de “pre-bunking”, destinées à anticiper la désinformation avant sa diffusion massive, ont alors été mobilisés pour corriger les perceptions erronées.

En République démocratique du Congo, Bavon Tangunza, responsable de la gestion de l’infodémie pour l’OMS, a présenté une approche mêlant données numériques et informations recueillies directement sur le terrain. L’écoute sociale y intègre les remontées provenant des centres d’appels, des leaders communautaires et des radios locales afin de produire une vision plus complète des perceptions de la population.

Au Myanmar, confronté à une situation humanitaire extrêmement complexe marquée par les moussons, les déplacements de population et les cas de diarrhée aqueuse aiguë, les équipes de l’OMS ont également déployé des outils d’écoute sociale avancés. Mi Mia Yimmon et Weiiong, chargés de la surveillance des maladies au sein de l’organisation, ont expliqué avoir développé des taxonomies spécifiques traduites dans plusieurs langues locales afin d’aider l’IA à analyser les conversations numériques.

Cette surveillance a permis de détecter des lacunes importantes autour des pratiques d’hygiène ainsi que des rumeurs concernant l’utilisation de l’eau. Les autorités sanitaires ont alors diffusé des directives standardisées et du matériel de communication ciblé dans les différentes langues ethniques du pays.

Le webinaire a également permis de rappeler qu’aucun outil technologique universel ne peut répondre à tous les contextes. Le choix des plateformes dépend fortement du niveau d’accès à internet, des ressources financières disponibles et des réalités locales.

Certaines solutions gratuites comme Google Trends permettent déjà d’observer l’évolution des recherches en ligne selon les régions géographiques. D’autres plateformes payantes, telles que Spike, offrent des capacités de surveillance plus avancées mais nécessitent des moyens financiers parfois difficiles à mobiliser pour les organisations humanitaires.

Pour Elodie Hoe, l’enjeu consiste avant tout à éviter toute dépendance à un outil unique. Les stratégies les plus efficaces reposent sur une combinaison d’analyses numériques et de retours communautaires collectés directement sur le terrain. Une approche hybride qui permet de replacer les populations au centre de la réponse sanitaire et de construire des interventions mieux ciblées face au choléra.

Sources :
[Organisation mondiale de la santé] – Webinaire EPI-WIN sur l’écoute sociale et l’intelligence artificielle – OMS EPI-WIN

[Commission européenne] – DG ECHO : Protection civile et aide humanitaire – DG ECHO