Un déconfinement trop hâtif pourrait provoquer une » explosion exponentielle » du nombre de cas de COVID-19. C’est ce que prédit un modèle de Machine Learning développé par le MIT…
Contrairement à d’autres modèles prédictifs, celui-ci combine les données disponibles sur le COVID-19 avec une estimation du nombre de personnes infectées basée sur un réseau de neurones. Ceci lui permet de prédire de façon plus efficace l’effet de la distanciation sociale et de mesures d’isolement, et donc l’impact de la levée de ces mesures.Ce modèle se révèle efficace pour déterminer la propagation du virus jusqu’au 1er avril 2020 à partir des données collectées de janvier à mars 2020. On peut donc penser que ses prédictions pour le futur à partir des données actuelles seront également fiables.
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