Calyps DATA Intelligence https://www.calyps.ch More than BI Mon, 06 Apr 2020 08:11:57 +0000 fr-FR hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.4 COVID-19 : rétrospective (04.04.20) https://www.calyps.ch/sante/covid-19-retrospective-04-04-20/ Fri, 03 Apr 2020 20:48:45 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6653 Cet article COVID-19 : rétrospective (04.04.20) est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Projections vs réalité : les faits

 
Après plusieurs blogs sur le sujet, il est temps de vérifier si notre module de projections concernant l’évolution du COVID-19 en Suisse a produit des résultats concrets. Comme annoncé maintes fois, la qualité de nos projections dépend de la qualité de l’échantillon de données. Dans ce cadre, nous faisons au mieux avec ce que nous pouvons collecter dans l’état actuel des choses.
 
Avec cette crise du COVID-19, pouvoir anticiper l’évolution de l’infection est essentiel, non seulement pour éviter à la population de payer un tribut trop lourd, mais aussi pour éviter l’engorgement des structures de santé dont la sollication est particulièrement forte. Anticiper, c’est être capable de se projeter : il est donc temps de montrer si nos projections COVID-19 (et non nos prédictions, distinction importante) faisaient du sens et pourquoi de tels résultats.

COVID-19 : cas reportés vs cas projetés

Avant tout, voici ci-dessous toutes les données COVID-19 reportées « officiellement » par les autorités depuis le début de cette crise. Premier constat: certains cantons se distinguent des autres et semblent bien plus impactés. Pour vous aider dans votre appréhension, cliquez sur les items de la légendes et découvrez qui est qui.
 

Nombre de cas de COVID-19 en Suisse (situation au 04.04.2020)

 
Voici maintenant nos projections d’évolution pour les prochains jours, canton par canton. Il est assez aisé de constater qu’un fléchissement des courbes est en train de se produire et que la situation semble s’améliorer. Le pic de contamination semble dont atteint pour la Suisse, ce qui nous réjouit.
 

Tendance évolutive du COVID-19 en Suisse (jusqu’au 08.04.2020)

COVID-19 : zoom sur 4 cantons représentatifs

 

Type de données

Genève

Tessin

Vaud

Zürich

Projections du 27.03 pour le 30.03 2’309 1’897 3’794 1’876
Cas reportés au 30.03.2020 2’450 1’962 3’272 1’874
Taux de précision relative 94.24 % 96.69 % 84.05 % 99.89 %

 

Type de données

Genève

Tessin

Vaud

Zürich

Projections du 29.03 pour le 02.04 2’435 2’079 5’005 2’0516
Cas reportés au 02.04.2020 2’938 2’271 3’796 2’323
Taux de précision relative 82.88 % 91.55 % 68.15 % 88.29 %

 
Globalement nos projections COVID-19 sont plutôt très bonnes (>90% de précision pour l’entier de nos projections sur l’ensemble des cantons), mais nous avons voulu montrer avec ces quatre cantons que les données peuvent varier du tout au tout quand les données sont trop disparates. Le canton de Vaud est pour le coup assez caractéristique et montre bien qu’aucun modèle n’est capable de correctement performer quand les données en amont ne sont pas toutes disponibles. Par ailleurs, autre fait intéressant, la qualité des données varie dans le temps, comme le montrent les taux de précision : le 29 mars, sur la base des données à disposition, nos modèles avaient tendance à sous ou surestimer les projections du 02 avril, ce qui ne devrait pas être le cas si tous les cantons reportaient leurs données avec précision et sans décalage dans le temps. Ceci nous enseigne deux choses essentielles: (1) ne jamais prendre pour argent comptant les informations relayées et (2) savoir garder un esprit critique (comme nous le faisons là).

COVID-19 : nos modèles

Comme vous pourrez le constater plus bas, nous faisons des projections avec plusieurs modèles. Dans ce cadre, les approches basées sur le machine learning n’ont pas de sens ici dans la mesure où (1) nous n’avons qu’un seul cycle inachevé d’épidémie avec par conséquent une profondeur historique trop faible et (2) des modèles mathématiques simples et fiables sont à notre disposition pour ce type de phénomène. Il est bon cependant de confronter plusieurs modèles et de les classer par pertinence. Nous en testons ici systématiquement quatre: 
 

– le modèle SIR
– le modèle GOMPERTZ
– le modèle POLYNOMIAL
– le modèle EXPONENTIEL

 
Au vu des données disponibles, nous constatons que le modèle exponentiel n’est plus adapté désormais et c’est un très bon signe : cela signifie que la situation a évoluée et que le pic est très vraisemblablement atteint, et ce pour tous les cantons. Les modèle d’épidémiologie SIR ainsi que la fonction de Gompertz fonctionnent quant à eux parfaitement, ce qui nous conforte dans notre analyse de la situation. Quant au modèle polynomial, il est fourni à titre indicatif car il permet de décrire des situations intermédiaires incertaines entre les modèles précédemment cités.

COVID-19 : focus sur Genève

Pour commencer, double-cliquez sur l’item « Reported » dans la légende du graphique à droite. Vous affichez maintenant les données telles que reportées par les autorités. Vous remarquerez que, si elles ne sont pas des plus régulières, elles semblent suivre une certaine courbure. Pour vous en convaincre, cliquez sur l’item « Best Model » et voyez comment la courbe du modèle le plus optimal semble suivre les données reportées. Quel est ce modèle ? Cliquez sur l’item « Gompertz model » : il semble bien meilleur (pour le moment) que le modèle SIR que vous découvrirez en cliquant sur l’item « Sir Model ». Une tendance semble donc se dégager. Quant aux modèles restant, on constate que ces derniers sont largement dépassés, dont notamment le modèle exponentiel qui montre ici toutes ses limites.
 

Tendance évolutive du COVID-19 dans le canton de Genève (04.04.2020)

 
Ce graphique nous indique : que (a) d’abord que les données COVID-19 de Genève sont relativement correctes et que le score de confiance des projections est le plus haut des trois (99.82%) ; que (b) si le modèle SIR nous indique que la courbe a tendance à s’aplanir, le modèle de Gompertz relativise la chose ; mais que (c) c’est plutôt bon signe, car cela voudrait dire que le pic de l’épidémie est passé (NB: contrairement à ce que l’on pourrait croire, le pic est atteint non pas au sommet de la courbe, mais quand la courbe commence à voir sa pente se rabaisser, ce qui semble être le cas ici); et que (d) si la crise va durer encore un peu à Genève (comme le montre le modèle optimal avec les données à ce jour), les mesures de défense (confinement & Co.) semblent toutefois fonctionner.

COVID-19 : focus sur Vaud

Double-cliquez sur l’item « Reported » dans la légende du graphique à droite. Vous affichez maintenant les données telles que reportées par les autorités. Vous remarquerez qu’elles présentent plusieurs escaliers, signe qu’elles sont de qualité variable. Cliquez sur l’item « Best Model » et voyez comment la courbe du modèle le plus optimal semble suivre les données reportées. Quel est ce modèle ? Cliquez sur l’item « Gompertz model » et remarquez comment il suit bien les points ! Il se comporte bien mieux que le modèle SIR (que vous découvrirez en cliquant sur l’item correspondant). Les autres modèles (polynomial et exponentiel) sont désormais largement dépassés. Dans le cas du canton de Vaud, les données permettent maintenant de dégager une vraie tendance et elle va dans le bon sens.
 

Tendance évolutive du COVID-19 dans le canton de Vaud (04.04.2020)

 
Ce graphique nous enseigne : que (a) d’abord les données publiques disponibles du canton de Vaud concernant le COVID-19 ne sont pas de qualité égale et que le score de confiance des projections est le plus bas des trois (99.69%) ; que (b) si le modèle SIR nous indique que la courbe a tendance à s’aplanir, le modèle de Gompertz nous conforte dans notre perception mais relativise le temps; et que (c) avec la qualité des données disponibles, les projections montrent que le pic semble désormais dépassé, mais la crise va probablement durer encore un certain temps dans le canton de Vaud.

COVID-19 : focus sur Zürich

Là encore, double-cliquez sur l’item « Reported » dans la légende du graphique à droite. Vous affichez maintenant les données telles que reportées par les autorités. Vous remarquerez que si elles ne sont pas des plus régulières, pour autant elles semblent suivre une certaine courbure. Pour vous en convaincre, cliquez sur l’item « Best Model » et voyez comment la courbe du modèle le plus optimal semble suivre les données reportées. Quel est ce modèle ? Cliquez sur l’item « Gompertz model » ! Comme pour Genève, il semble bien meilleur (pour le moment) que le modèle SIR (que vous ferez apparaître en cliquant sur l’item idoine) et comme pour Genève une tendance se dégage. Quant aux modèles restant, on constate que ces derniers sont largement dépassés, ce qui est tout à fait normal en l’état.
 

Tendance évolutive du COVID-19 dans le canton de Zurich (04.04.2020)

 
Ce graphique nous montre : que (a) d’abord les données sont relativement fiables et que le score de confiance des projections est haut (99.72%); que (b) si le modèle SIR nous indique que la courbe a tendance à s’aplanir, le modèle de Gompertz nous dit que l’accalmie n’est pas encore pour tout de suite; mais que (c) le pic de l’épidémie semble être passé et que les mesures de défense (confinement & Co.) semblent aussi fonctionner outre Sarine.

COVID-19 : conclusions

Avant tout, la Suisse semble bel et bien avoir atteint le pic de contamination et si la tendance se poursuit comme le montrent les projections, alors nous pouvons nous montrer optimistes pour ces prochaines semaines. Toutefois, il faut relativiser et rester prudent, car les projections du nombre de décès, elles, restent assez pessimistes.
 
Par contre, cet exercice montre aussi toutes les limites des projections construites sur la base de données dont la qualité est toute relative. Ce qui est vrai maintenant ne le sera pas forcément demain si les données varient autant. Par ailleurs il permet aussi de se rendre compte que si bien des statistiques circulent, elles s’appuient quasi toutes sur le même data set, ce qui les rend au final très redondantes et donc assez peu utiles. D’autant plus que très (très) peu d’entre elles prennent le temps d’analyser leurs résultats et de se remettre en question, comme nous le faisons ici.
 
Enfin, de par notre implication auprès des hôpitaux, nous avons accès (via notre plateforme d’intelligence artificielle) à des données autrement plus fiables et nous voyons beaucoup de choses (comme les admissions effectives au quotidien, leurs impacts sur les lignes de défense, la tension réelle dans les services…). Aujourd’hui nous nous contentons de commenter nos projections publiques qui, si elles restent très acceptables, ne sont qu’un pâle reflet des prédictions (pour le coup) que nous produisons quotidiennement .
 
Team CALYPS

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

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COVID-19 : projections suisses (29.03.2020) https://www.calyps.ch/analyse/covid-19-en-ch-29-03-2020/ Sat, 28 Mar 2020 17:36:22 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6395 Cet article COVID-19 : projections suisses (29.03.2020) est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Mise à jour de nos projections

 
Si notre module de projections concernant l’évolution du COVID-19 en CH fonctionne, la qualité de ces projections dépend de la qualité de l’échantillon de données. Comme souvent évoqué dans nos lignes, nous faisons au mieux avec ce que nous pouvons collecter dans l’état actuel des choses.
 
Dans ce cadre, nous avons constaté qu’entre ce que le BAG (Bundesamt für Gesundheit) déclare et le reste des données disponibles par canton, la consistance des données n’est pas assurée: le BAG travaille sur une proportion de cas pour 100’000 habitants, alors que les autres données disponibles sont souvent des extrapolations hétérogènes.
 
C’est pourquoi, fort de ce constat, nous avons décidé de constituer un data set plus cohérent et de nous appuyer dessus pour refaire nos projections COVID-19 en CH.

COVID-19 en CH

Pour rappel, nous affichons 3 indicateurs clés dans les cartes interactives ci-dessous :
 

1. Les cercles bleus sont les établissements de santé.
Leur taille s’échelonne avec le nombre de lits indiqué ici en 2020

 

2. Les cercles rouges illustrent le total des cas de COVID-19 déclarés par canton centré sur la « capitale » correspondante (ville principale).
Leur taille, comme dans la carte de John Hopkins, est proportionnelle au nombre de cas.

 

3. Les lignes sont le point central de notre module : plus elles sont marquées, plus le choix est pertinent.
Les lignes montrent l’hôpital de dispatching le plus pertinent pour un centre d’infection donné en fonction de la proximité, du nombre de lits et du nombre de nouveaux cas (bientôt nous montrerons le chemin optimum)

 
Comme expliqué plus haut, nous avons donc « reconstruit » la population telle que prise en compte par le BAG  et sur cette base nous avons relancé notre modèle. Voici la mise à jour des projections COVID-19 en CH avec des données compatibles avec celles du BAG :
 

La Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) au 29.03.2020

 
Ce qui ressort: avec ce data set « révisé », la tendance évolutive semble montrer que l’épidémie est plus forte en Romandie qu’outre Sarine (serait-ce le résultat des mesures de confinement volontaires qui commencent à porter leurs fruits ou est-ce lié à la densité des structures de santé ? Probablement un peu des deux). Certains cantons romands sembles moins touchés que d’autres, mais ils n’ont pas la même densité de population non plus. Enfin nos projections semblent montrer que la progression du COVID-19 dans le canton de VAUD reste importante.
 
Notre module permet d’afficher les prévisions pour les prochains jours. La carte ci-dessous illustre la situation à laquelle il faut s’attendre dans 3 jours (soit le 02.04.2020) et la complexité que cela pourrait impliquer dans les zones les plus touchées.
 

La même Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) le 02.04.2020

COVID-19 en CH : focus sur Zürich

Faisons maintenant un focus sur le canton de Zurich qui est une zone des plus intéressantes compte tenu de sa démographie et de ses infrastructures  :
 

Zurich (et sa région) face à la crise du Coronavirus (COVID-19) au 29.03.2020

 
Et regardons comment, sur la base des données disponibles, la situation pourrait évoluer :
 
COVID-19 en CH : focus sur Zürich : 29.03.2020 (by CALYPS)
 
Ce qui ressort: les points bleus sont les données réelles (selon nos informations). Les différents modèles permettent de se faire une idée des évolutions possibles: en orange le modèle exponentiel; en rouge le modèle polynomial; en vert le modèle SIR et en violet le modèle qui correspond le plus aux données. On peut constater que Zurich est dans une zone très proche du SIR, ce qui pourrait indiquer qu’on s’approcherait du pic d’épidémie dans cette région…
 
Comme vous le savez maintenant si vous lisez nos blogs sur le COVID-19, notre module permet d’afficher les prévisions pour les prochains jours et la carte ci-dessous illustre la situation à laquelle on pourrait s’attendre le 02.04.2020 dans le canton de Zürich :
 

Zürich (et sa région) face à la crise du Coronavirus (COVID-19) le 02.04.2020

COVID-19 en CH : focus sur Vaud

Faisons maintenant un focus sur le canton de Vaud qui est aussi une zone des plus intéressantes compte tenu de sa démographie et de ses infrastructures :
 

le canton de Vaud face à la crise du Coronavirus (COVID-19) au 29.03.2020

 
Et regardons comment, sur la base des données disponibles, la situation pourrait évoluer :
 
COVID-19 en CH : focus sur Vaud : 29.03.2020 (by CALYPS)
 
Ce qui ressort: les points bleus sont les données réelles (selon nos informations). Les différents modèles permettent de se faire une idée des évolutions possibles: en orange le modèle exponentiel (qui n’arrive à rien en l’état au vu de la qualité des données); en rouge le modèle polynomial; en vert le modèle SIR et en violet le modèle qui correspond le plus aux données On peut constater Vaud est dans une zone très incertaine entre polynomial et SIR. Ce qui veut dire que le pic n’est très vraisemblablement pas encore atteint et que le virus devrait encore poursuivre sa progression. Notons au passage que les données rapportées pour le canton de Vaud ont une très grand variabilité, ce qui a pour effet de biaiser les modèles.
 
Voici les prévisions pour les prochains jours avec la carte ci-dessous qui illustre la situation à laquelle on pourrait s’attendre le 02.04.2020 dans le canton de Vaud :
 

Le canton de Vaud face à la crise du Coronavirus (COVID-19) le 02.04.2020

 
Il va de soi que nous apprécions tout commentaire sur la précision des données cartographiques que nous représentons. En effet, comme elles proviennent de plusieurs ensembles de données, de petites erreurs ne sont jamais à exclure. Aussi n’hésitez pas à nous écrire si quelque chose venait à ne pas convenir.

Anticiper l’impact du COVID-19

CALYPS, modestement, peut aider à anticiper cette problématique de coordination, pour autant que les données soient disponibles. Et pour l’instant, on ne peut que déplorer l’absence de données détaillées quant au nombre de cas déclarés pour le COVID-19 au niveau des communes, des cantons ou des régions linguistiques.

 

Notre plateforme d’intelligence artificielle est spécialisée dans l’anticipation des flux. Les résultats qu’elle génère sont exposés quotidiennement à la dure réalité du terrain et sa performance est démontrée. En l’alimentant avec des données pertinentes (telles que décrites plus haut) et en utilisant ses capacités prédictives, nous sommes persuadés qu’elle pourrait aider les autorités et les établissements de santé à mieux appréhender les impacts de la pandémie.

 

Aussi, vous qui lisez ce BLOG, n’hésitez pas à le partager et à le relayer à toutes les personnes susceptibles d’en avoir l’usage : dans ce combat, le temps joue un rôle clé et dans ce cadre, anticiper, c’est en gagner !

 
Team CALYPS
 

A propos des informations prédictives de CALYPS : l’exactitude de toute prévision ou information prévisionnelle dépend de manière critique de la qualité, du moment et de la taille de l’échantillon des données. Il en va de même pour les prévisions produites par CALYPS. CALYPS n’assume aucune responsabilité pour les conclusions et les décisions prises, y compris les éventuels plans qui en découleraient pour toute partie qui utiliserait les informations de CALYPS. 

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COVID-19 : projections suisses (27.03.2020) https://www.calyps.ch/analyse/covid-19-en-ch-27-03-2020/ Thu, 26 Mar 2020 22:48:18 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6313 Cet article COVID-19 : projections suisses (27.03.2020) est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Mise à jour de nos projections

 
Comme nous l’avons annoncé dans notre notre précédent blog, nous avons mis au point un module capable de générer des projections concernant l’évolution du COVID-19 en CH, l’impact de la multiplication des cas sur les hôpitaux (de plus 100 lits) et la solution de dispatching la plus pertinente possible (en tenant compte de ce qui précède).
 
Il va de soi que ces projections dépendent de la qualité de l’échantillon des données et comme souvent évoqué dans nos lignes, nous faisons au mieux avec ce que nous pouvons collecter dans l’état actuel des choses.

COVID-19 en CH

Dans notre précédent post nous avions fourni nos premières projections COVID-19 en CH qui, après vérification sur le terrain par des personnes neutres, se sont avérées très bonnes, notamment sur la région de Zürich (mais pas que). Voici donc la mise à jour des projections COVID-19 en CH basée sur l’un de nos modèles réconciliateur (nécessaire au vu de l’hétérogénéité des données par canton) :
 

La Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) au 27.03.2020

 
Dans la carte interactive ci-dessus nous affichons 3 indicateurs clés :
 

1. Les cercles bleus sont les établissements de santé.
Leur taille s’échelonne avec le nombre de lits indiqué ici en 2017

 

2. Les cercles rouges illustrent le total des cas de Covid-19 déclarés par canton centré sur la « capitale » correspondante (ville principale).
Leur taille, comme dans la carte de John Hopkins, est proportionnelle au nombre de cas.

 

3. Les lignes sont le point central de l’outil : plus elles sont marquées, plus le choix est pertinent.
Les lignes montrent l’hôpital de dispatching le plus pertinent pour un centre d’infection donné en fonction de la proximité, du nombre de lits et du nombre de nouveaux cas (bientôt nous montrerons le chemin optimum)

 
Ce qui ressort: les cas continuent de se multiplier et les cantons les plus touchés poursuivent sur leur lancée. Le pic n’est a priori pas encore là (en tout cas nos simulations nous disent clairement que non, mais tout est relatif) et le pire est malheureusement à venir. Par ailleurs, ici nous ne montrons que les cas avérés (et donc déclarés). Mais il y a fort à parier que le nombre de suisses infectés par le COVID-19 est bien plus élevé que montré ici, simplement parce que (a) ils ne sont pas annoncés ou (b) ils ne le savent pas, le cas (b) étant bien plus gênants car ils contaminent sans savoir. Pire: il existe des personnes super-infecteurs et/ou des événements de super-propagation, où un seul sujet, éventuellement asymptomatique, va infecter de nombreux autres personnes (comme l’a bien montré en son temps la pandémie de SRAS, et le COVID semble pour le coup bien plus transmissible).
 
Notre module permet d’afficher les prévisions pour les prochains jours. La carte ci-dessous illustre la situation à laquelle il faut s’attendre dans 3 jours, à savoir le 30 mars 2020, et la complexité que cela pourrait impliquer dans les zones les plus touchées.
 

La même Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) le 30.03.2020

 
Il va de soi que nous apprécions tout commentaire sur la précision des données cartographiques que nous représentons. En effet, comme elles proviennent de plusieurs ensembles de données, de petites erreurs ne sont jamais à exclure. Aussi n’hésitez pas à nous écrire si quelque chose venait à ne pas convenir.

Anticiper l’impact du COVID-19

CALYPS, modestement, peut aider à anticiper cette problématique de coordination, pour autant que les données soient disponibles. Et pour l’instant, on ne peut que déplorer l’absence de données détaillées quant au nombre de cas déclarés pour le COVID-19 au niveau des communes, des cantons ou des régions linguistiques.

 

Notre plateforme d’intelligence artificielle est spécialisée dans l’anticipation des flux. Les résultats qu’elle génère sont exposés quotidiennement à la dure réalité du terrain et sa performance est démontrée. En l’alimentant avec des données pertinentes (telles que décrites plus haut) et en utilisant ses capacités prédictives, nous sommes persuadés qu’elle pourrait aider les autorités et les établissements de santé à mieux appréhender les impacts de la pandémie.

 

Aussi, vous qui lisez ce BLOG, n’hésitez pas à le partager et à le relayer à toutes les personnes qui pourraient influencer nos autorités et les décider à utiliser notre IA : dans ce combat, toutes les aides sont précieuses, le temps joue un rôle clé et dans ce cadre, anticiper, c’est en gagner !

 
Team CALYPS
 

A propos des informations prédictives de CALYPS : l’exactitude de toute prévision ou information prévisionnelle dépend de manière critique de la qualité, du moment et de la taille de l’échantillon des données. Il en va de même pour les prévisions produites par CALYPS. CALYPS n’assume aucune responsabilité pour les conclusions et les décisions prises, y compris les éventuels plans qui en découleraient pour toute partie qui utiliserait les informations de CALYPS. 

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

Cet article COVID-19 : projections suisses (27.03.2020) est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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COVID-19 : projections suisses (24.03.2020) https://www.calyps.ch/analyse/covid19-projections-suisses-coordination/ Tue, 24 Mar 2020 12:43:41 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6219 Cet article COVID-19 : projections suisses (24.03.2020) est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Une voie vers la coordination territoriale

 
Alors que nous parlions il y a quelques semaines d’une poignée de patients infectés, nous avons maintenant atteint un stade où la représentation la plus fidèle des épidémies est le nombre de victimes. Aplatir cette courbe n’est pas aussi facile qu’il n’y paraît et un effort mondial massif est en train de se produire. La coordination devient donc clé !
 
A partir de maintenant, il est très probable que vous connaîtrez dans les prochaines heures ou jours directement quelqu’un qui est actuellement infecté, mis en quarantaine voire hospitalisé. Malgré les conseils rassurants des gouvernements, on ne peut s’empêcher de penser que quelque chose ne va pas : pas assez de tests, pas assez de masques, pas assez de lits, pas assez de respirateurs. Néanmoins, notre sentiment est le suivant : personne n’est à blâmer – avouons-le, qui aurait pu être prêt pour cela ? Mais quand même, que sommes-nous vraiment censés faire si l’on a vraiment besoin d’une assistance médicale dans les jours à venir ? Et que penser de notre système de santé si moderne et pourtant si démuni face à cette pandémie ?
La coordination mondiale dans un contexte aussi surchargé et flou est l’un des problèmes les plus complexes à résoudre. Et, au-delà de l’effort remarquable du personnel (para)médical, la plupart des pays manquent d’une vision globale qui s’appuierait sur des données fidèles et actualisées. La majeure partie des hôpitaux continuent de communiquer leurs lits disponibles par de longs e-mails de rapport, des groupes WhatsApp ou des appels téléphoniques, ce qui (il va sans dire) est une perte colossale de temps précieux. Il est d’ailleurs assez étonnant de voir des pays comme la France ou la Suisse être aussi timides pour fournir un centre de données ouvert pour des pandémies telles que le Covid-19. Bien que des entrepôts de données soient en train de voir le jour (et dont la fiabilité des données peut être remise en question), ils sont basés sur la fraction (pas trop infime, espérons-le) des cas signalés. Si vous êtes germanophone, jetez un coup d’œil à cet article, sinon nous vous traduisons son titre : Nous avons collecté le nombre de décès sur Wikipédia. Tout est dit !
 
Les systèmes de santé se sont mis tardivement à prendre des décisions fondées sur des données cohérentes et réconciliées entre régions, pays voire continent (tel que l’Europe). Chez CALYPS, nous pensons que les outils prédictifs et prescriptifs devraient être étendus pour faciliter la coordination entre tous les acteurs de la santé, des médecins de ville aux pays, en passant par les centres médicaux, les cliniques, les hôpitaux, les EMS, etc. Mais assez parlé, laissez-nous vous montrer ce que nous avons à l’esprit !
 

Coordination des moyens face au COVID-19

La semaine dernière, nous avons réfléchi à un outil de coordination territoriale et nous avons élaboré le prototype de base suivant en rapprochant différentes sources de données. Il est appliqué ici à la Suisse (notre pays):
 

La Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) au 24.03.2020 

 
Dans la carte interactive ci-dessus, qui montre le contour helvétique et ses cantons, nous affichons 3 indicateurs clés sur lesquels vous pouvez passer votre souris pour afficher les informations sous-jacentes :
 

1. Les cercles bleus sont les établissements de santé.
Leur taille s’échelonne avec le nombre de lits indiqué ici en 2017

 

2. Les cercles rouges illustrent le total des cas de Covid-19 déclarés par canton centré sur la « capitale » correspondante (ville principale).
Leur taille, comme dans la carte de John Hopkins, est proportionnelle au nombre de cas. Par exemple, « Vaud » est aujourd’hui l’endroit le plus critique.

 

3. Les lignes jaunes sont le point central de l’outil.
Nous avons écrit un algorithme d’optimisation pour trouver l’hôpital de dispatching le plus pertinent pour un centre d’infection donné en fonction de la proximité, du nombre de lits et du nombre de nouveaux cas.

 
Notre module utilise notre plateforme d’intelligence artificielle et donne une vision interactive immédiate de la configuration territoriale. Il permet de prendre des décisions rapides pour gérer la coordination des moyens, en particulier aux stades précoces ou tardifs des épidémies. S’il était alimenté par des données en temps réel (notamment sur la capacité d’accueil et les cas de plus grande granularité), il permettrait aux autorités (cantonales et fédérales) de prendre rapidement des mesures globales et ciblées au service d’une meilleure coordination territoriale.
 
Mais ce n’est pas tout : notre module permet d’afficher les prévisions pour les prochains jours comme indiqué ci-dessous. La carte illustre la situation à laquelle il faut s’attendre 3 jours après aujourd’hui, à savoir le 27 mars 2020, et la complexité que cela pourrait impliquer dans les zones les plus touchées.
 

La même Suisse face à la crise du Coronavirus (COVID-19) le 27.03.2020 (soit dans 3 jours) 

 
Il va de soi que nous apprécions tout commentaire sur la précision des données cartographiques que nous représentons. En effet, comme elles proviennent de plusieurs ensembles de données, de petites erreurs ne sont jamais à exclure. Aussi n’hésitez pas à nous écrire si quelque chose venait à ne pas convenir.
 

Anticiper l’impact du COVID-19

CALYPS, modestement, peut aider à anticiper cette problématique de coordination, pour autant que les données soient disponibles. Et pour l’instant, on ne peut que déplorer l’absence de données détaillées quant au nombre de cas déclarés pour le COVID-19 au niveau des communes, des cantons ou des régions linguistiques.

 

Notre plateforme d’intelligence artificielle est spécialisée dans l’anticipation des flux. Les résultats qu’elle génère sont exposés quotidiennement à la dure réalité du terrain et sa performance est démontrée. En l’alimentant avec des données pertinentes (telles que décrites plus haut) et en utilisant ses capacités prédictives, nous sommes persuadés qu’elle pourrait aider les autorités et les établissements de santé à mieux appréhender les impacts de la pandémie.

 

Aussi, vous qui lisez ce BLOG, n’hésitez pas à le partager et à le relayer à toutes les personnes qui pourraient influencer nos autorités et les décider à utiliser notre IA : dans ce combat, toutes les aides sont précieuses, le temps joue un rôle clé et dans ce cadre, anticiper, c’est en gagner!

 
Team CALYPS
 
A propos des informations prédictives de CALYPS : l’exactitude de toute prévision ou information prévisionnelle dépend de manière critique de la qualité, du moment et de la taille de l’échantillon des données. Il en va de même pour les prévisions produites par CALYPS. CALYPS n’assume aucune responsabilité pour les conclusions et les décisions prises, y compris les éventuels plans qui en découleraient pour toute partie qui utiliserait les informations de CALYPS.

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

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COVID-19: La France à bout de souffle ? https://www.calyps.ch/analyse/covid-19-projections-lits/ Tue, 17 Mar 2020 12:33:17 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6173 Cet article COVID-19: La France à bout de souffle ? est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Nos projections nous montrent que non (mais le risque existe)

Nous constatons jour après jour que les autorités des pays européens concernés par le COVID-19 prennent des mesures de plus en plus drastiques pour contrecarrer la progression de ce virus. Nous partons du principe que ces mesures auront des résultats. Mais en sommes-nous certains ? Notre précédent blog montrait déjà que nos projections étaient hélas correctes et que la Suisse allait rapidement passer en état d’urgence, ce qui s’est avéré exact le 16.03.2020 (plus d’infos ici).
 
Mais allons un peu plus loin dans la réflexion et essayons de prévoir ce qui se passerait si ces mesures ne produisaient pas les résultats escomptés. En d’autres termes, posons-nous la question suivante : à quelle date les systèmes de santé ne seront plus en mesure d’accueillir les nouveaux cas de coronavirus faute de lits ? La question peut sembler alarmante, mais elle est pertinente en ces temps difficiles.

Plus de lecture

Précédents articles sur le COVID-19

 

France et COVID-19

Suite à l’allocution à la Nation du président Macron (16.03.2020), la France est maintenant en guerre. Nous nous sommes donc intéressés à ce pays, pour plusieurs raisons, dont notamment notre forte implication avec le CHV.
 
Voici une projection du nombre de cas confirmés de COVID-19 en France selon les données disponibles au 17 mars. Il s’agit d’une exponentielle dont l’équation est f(x) = 3.08 · e(0.22 * x – 4.48) x est le nombre de jours depuis le 22 janvier 2020 (source des données).
 
Projections COVID-19 (17.03.20)
 
Dans cette épidémie, l’enjeu principal est de ralentir sa propagation afin que les hôpitaux ne soient pas surchargés. Nous étions curieux d’apprendre à quel moment cela pourrait arriver. Bien qu’il soit relativement simple de faire des projections quant aux nombres de cas infectés, il est plus hasardeux de deviner la date à laquelle le système hospitalier ne pourra plus traiter de nouveaux cas.
 
La DREES a mis à disposition des statistiques sur les établissements de santé en France. Ces statistiques comprennent le nombre de lits disponibles pour l’hospitalisation complète dans chaque hôpital. Cela représente 60’539 lits au total. On peut aussi compter les lits d’hôpitaux pour chaque région. On possède également le nombre de cas confirmés par région au 16 mars grâce à Santé publique France.
 
On suppose un taux d’hospitalisation chez les malades identique à celui de Chine, environ 15% (source). En faisant l’hypothèse optimiste que tous les lits d’hôpitaux soient entièrement équipés et dédiés aux patients atteints du COVID-19, et que le virus se propage au même rythme dans toutes les régions de France, on peut estimer les dates auxquelles chaque région ne sera plus en mesure de traiter de nouveaux malades comme suit :
 

Région Confirmés au 16 mars Lits Dépassement de capacité
Auvergne-Rhône-Alpes 618 7512 2020-04-10
Bourgogne-Franche-Comté 507 3729 2020-04-08
Bretagne 233 3779 2020-04-11
Centre-Val de Loire 90 2673 2020-04-14
Corse 126 373 2020-04-04
Grand Est 1543 5218 2020-04-04
Hauts-de-France 585 7530 2020-04-10
Île-de-France 1762 7283 2020-04-05
Normandie 156 3704 2020-04-13
Nouvelle-Aquitaine 178 6048 2020-04-15
Occitanie 262 4266 2020-04-11
Pays de la Loire 108 3164 2020-04-14
Provence-Alpes-Côte d’Azur 405 4233 2020-04-10
Guadeloupe 18 176 2020-04-09
Martinique 16 72 2020-04-06
Guyane 11 340 2020-04-14
La Réunion 9 276 2020-04-14
Mayotte 1 163 2020-04-22

 
Ces résultats peuvent paraître alarmants, mais ils s’appuient sur l’hypothèse qu’aucune précaution n’est prise pour réduire la propagation du virus. Or l’interdiction de rassemblement, la fermeture des écoles, et les réflexes d’hygiènes (ou mesures barrières) semblent s’avérer de plus en plus efficaces, ce qui nous permet de repousser quelque peu la date critique. Grâce à ces mesures, les projections sont de plus en plus optimistes, comme l’illustre bien le graphe ci-dessous :
 
Projections COVID-19 -part II-
 
Les dates de dépassement de capacité ne sont donc pas des prédictions, mais une estimation de ce qui aurait pu arriver si aucune mesure n’avait été prise pour ralentir la propagation du COVID-19. La France est donc dans la bonne tendance et devrait gagner sa guerre, mais ce ne sera pas facile et ça dépendra de la discipline de ses citoyens.
 

CALYPS et le COVID-19

Notre mission est d’aider les établissements de santé à mieux coordonner leurs ressources en leur fournissant des prédictions de flux pour les 5 à 7 prochains jours, avec un taux de pertinence de plus de 90%, hors COVID-19 cela va sans dire… Notre plateforme d’intelligence artificielle est actuellement en plein dans la réalité du terrain. Elle fait face à un évènement exceptionnel et d’une ampleur unique, dont les répercussions ne sont pas encore connues ni maîtrisées. A ce stade, elle ne peut qu’apprendre au fur et à mesure que les choses se déroulent. Mais elle apprend et n’oublie rien !
 
Les experts CALYPS mettent à disposition leur modeste savoir-faire pour permettre aux établissements de santé qui nous font confiance de disposer de projections fiables quant à l’évolution de la situation. Nous leur apportons des éclairages utiles pour leur permettre d’anticiper un certain nombres de choses. Le prochain blog vous révèlera lesquelles et en quoi nous avons contribué à les aider dans ce combat si particulier.
 
Team CALYPS
 
A propos des informations prédictives de CALYPS : l’exactitude de toute prévision ou information prévisionnelle dépend de manière critique de la qualité, du moment et de la taille de l’échantillon des données. Il en va de même pour les prévisions produites par CALYPS. CALYPS n’assume aucune responsabilité pour les conclusions et les décisions prises, y compris les éventuels plans qui en découleraient pour toute partie qui utiliserait les informations de CALYPS.

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

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Coronavirus : la Suisse dans le top 3 européen ! https://www.calyps.ch/analyse/covid-19/ Thu, 12 Mar 2020 18:44:37 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6069 Cet article Coronavirus : la Suisse dans le top 3 européen ! est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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A comparaison égale, la progression du COVID-19 en Suisse est très forte

 
CALYPS est très impliquée dans la prédictions des flux des patients aux Urgences avec sa solution CALAI. De nombreux articles ont été écrits à ce sujet et des reportages ont été produits. C’est tout naturellement que nos data scientists se sont penchés sur le problème du coronavirus COVID-19, non pas pour tenter de le résoudre, mais pour déjà comprendre quelles seraient les impacts sur des services d’Urgences quand le virus prend de l’essor.
 
Dans ce cadre, la première chose que nous avons faite fut de comprendre quelle est la progression du COVID-19 pour un pays comme la Suisse et quelle est sa tendance d’évolution. Même si le nombre de décès est relativement faible, force est de constater que la Norvège, le Danemark et la Suisse se distinguent très nettement des autres pays, même les plus touchés, par une progression fulgurante. On peut d’ailleurs se demander pourquoi de tels pays dotés d’une structure de santé moderne et de gens éduqués subissent une telle propagation. Dans tous les cas, en ce qui concerne la Suisse, à l’heure où est écrit ce BLOG, il est très probable que demain, le 13 mars 2020, un volume de l’ordre de 1’000 cas déclarés soit atteint. Et c’est loin d’être fini !
 
COVID-19 et CH
 

Le graphique ci-dessus compare l’évolution des cas d’infections de manière pertinente. En effet, l’origine de chacune des courbes est choisie au moment où le seuil d’un malade par million d’habitants a été franchi.

 
Notre analyse permet de constater que si rien n’est fait rapidement, la progression du virus en Suisse sera telle qu’elle va créer une vraie tension pour les établissements de santé (et les équipes qui y travaillent). Le risque que voir les services d’urgences débordés est réel, le risque de ne pas pouvoir gérer cette crise sans recourir à des mesures drastiques (telles que celles prises en Chine ou en Italie, pour ne citer que ces pays) est de plus en plus avéré, avec tout ce que cela implique en terme d’impacts sur la population, qu’ils soient économiques ou sociaux.
 
Projection COVID-19
 

Le graphique ci-dessus montre une projection des cas cumulés de COVID-19 en Suisse en utilisant une loi exponentielle qui s’avère pour l’instant extrêmement fidèle. Nous devrions alors dépasser le nombre de 800 le 12.03, puis passer le seuil psychologique des 1000 dès le 13.03.2020. Notons que le seuil de quarantaine globale a été décidé en Italie au-delà de 150 pour 1 million.
Si la tendance actuelle est préservée en Suisse, ce seuil sera atteint dès ce weekend.

 

Anticiper l’impact du COVID-19 sur les structures de santé

CALYPS, modestement, peut aider à anticiper cette problématique, pour autant que les données soient disponibles. Et pour l’instant, on ne peut que déplorer l’absence de données détaillées quant au nombre de cas déclarés pour le COVID-19 au niveau des communes, des cantons ou des régions linguistiques.
 
Notre intelligence artificielle CALAI est spécialisée dans l’anticipation des flux. Les résultats qu’elle génère sont exposés quotidiennement à la dure réalité du terrain et sa performance est démontrée. En l’alimentant avec des données pertinentes (telles que décrites plus haut) et en utilisant ses capacités prédictives, nous sommes persuadés que CALAI pourrait aider les autorités et les établissements de santé à mieux appréhender les impacts, et donc à mieux les contenir.
 
Aussi, vous qui lisez ce BLOG, n’hésitez pas à le partager et à le relayer à toutes les personnes qui pourraient influencer nos autorités et les décider à utiliser notre IA : dans ce combat, toutes les aides sont précieuses, le temps joue un rôle clé et dans ce cadre, anticiper, c’est en gagner!
 

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

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CALYPS sur France 24 https://www.calyps.ch/presse/6056/ Mon, 09 Mar 2020 12:59:11 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6056 Cet article CALYPS sur France 24 est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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L'intelligence artificielle au service des hôpitaux !

 
Inteview de France 24 concernant une startup suisse qui conçoit des logiciels d’intelligence artificielle (IA) capables de prédire le nombre de patients attendus chaque jour au service des urgences. Une IA testée avec succès depuis plusieurs semaines au CH de Valenciennes, avec Tony Germini, fondateur de CALYPS comme invité.
 
Cette première version de notre IA apporte déjà un changement significatif au CHV. Nous poursuivons son évolution vers une solution de coordination amont – aval intelligente permettant de réduire de façon significative le temps non consacré à la médecine. Nous travaillons à changer l’hôpital de façon tangible, pragmatique et utile.

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider

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Valoriser les données https://www.calyps.ch/business-intelligence/valoriser-les-donnees/ Thu, 27 Feb 2020 20:21:18 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6036 Cet article Valoriser les données est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Ambition fondée ou fantasme ?

 
Avant toute chose, mettons-nous d’accord sur ce que veut dire valoriser les données : on dit que des données sont valorisées quand on crée de la valeur à partir des données brutes pour en tirer un avantage concurrentiel. C’est parfois aussi vendre des données, ce qui revient à les valoriser. Mais c’est un business à part entière et nous n’aborderons pas le sujet ici.
 
Donc, valoriser les données, c’est créer de l’information correcte, cohérente et de confiance qui permet (notamment) de
 

faciliter et accélérer la prise de décisions, c’est-à-dire agir en comprenant de quoi il en retourne tout en étant capable d’anticiper les impacts de votre décision;

 

améliorer et/ou enrichir les services, c’est-à-dire tenir compte des données du terrain pour assurer que les services que vous fournissez répondent réellement aux besoins de vos clients;

 

créer de nouveaux services et produits, c’est-à-dire savoir diversifier votre offre de services en tenant compte des désirs de vos clients;

 

optimiser les processus, c’est-à-dire améliorer votre façon de travailler en tenant compte de vos erreurs ET de vos succès;

 

renforcer la connaissance du client, c’est-à-dire être à l’écoute de sa voix et pouvoir en faire un portrait aussi correct que possible;

 

découvrir de nouvelles opportunités, c’est-à-dire s’appuyer sur tout ce qui précède pour révéler ce qui n’était pas visible pour vous jusqu’à présent.

 

FORWARD 2020

Ma PME dans cinq ans

Retrouvez-nous le 08 juin 2020 au SwissTech Convention Center de l’EPFL pour échanger sur cette thématique !

Les petites et moyennes entreprises détiennent souvent une grande quantité de données. Toutefois, celles-ci sont souvent inutilisées ou mal exploitées. Pourtant, l’utilisation de ces données pourrait les aider à prendre des décisions importantes, augmenter l’efficience de leur organisation ou même être monétisée! Alors comment faire ?

Valoriser ses données n’est pas trivial

Plusieurs étapes seront nécessaires et cela passera de toute façon par un changement de paradigmes qui va bouleverser votre façon de faire. Avant tout, il s’agit de prendre conscience de vos données. Pour ce faire, vous allez devoir explorer votre système d’information, évaluer les données sous-jacentes et les cartographier. Plus elles sont structurées, plus cela sera simple de les valoriser. Si vous disposez d’un ERP, d’un CRM, d’un site web ou d’une application mobile moderne, ou que vous êtes actif sur les réseaux sociaux, bref si vous vous appuyez sur des systèmes permettant de générer des données cohérentes dans la forme comme dans le temps, vous êtes sur la bonne voie pour réussir à valoriser vos données (même si tout n’est pas encore gagné).
 
Une fois que vous aurez compris quelles sont les données sur lesquelles vous appuyer, alors il s’agira de créer de la confiance et de la traçabilité. Même quand elles sont structurées, les données ne sont pas toujours réconciliables. Il va donc falloir les « travailler » : cela sous-entend extraire de façon régulière et systématique les données utiles, les transformer de façon à ce qu’elles soient toutes alignées sur la même ligne temporelle, que leurs formats soient standardisés et normalisés et que les informations contextuelles (aussi appelées métadonnées) les enrichissent. Ensuite, vous les stockerez dans un entrepôt de données, ce qui vous permettra de passer à la prochaine étape. Cela étant, ce « travail de la donnée » requiert souvent une expertise bien particulière et ici le bon marché est toujours trop cher : passer par des professionnels vous permettra de gagner du temps et de l’argent.
 
Grâce à vos données stockées et rendues utilisables, vous pourrez lancer l’étape d’analyse et d’anticipation. Vous commencerez par créer des indicateurs qui vous permettront de décrire vos activités et de mesurer leurs impacts. Puis vous regrouperez ces indicateurs dans des tableaux de bord focalisés, ce qui vous permettra de comprendre de quoi il en retourne et de partager cette compréhension avec vos collègues. Ensuite vous commencerez à vous projeter dans le futur, ce qui vous permettra d’anticiper certaines conséquences, voire même de les prédire. Enfin, rapidement, vous vous appuierez sur des intelligences artificielles pour vous aider à aller encore plus loin…
 
Dernière étape (et pas des moindres), vous pourrez piloter par la donnée votre organisation. Devenues un actif stratégique, vous le gérez de façon précise et vous mesurez son évolution. Vos données sont non seulement devenues utiles, mais elles vous ont permis d’améliorer votre performance et de générer de la valeur.
 
Mais attention, valoriser ses données peut aussi être douloureux. Si vous n’y prenez garde, vous risquez de tomber dans certains pièges qui vous conduiront à l’échec. Voici les principaux:
 
Ne voyez pas trop grand : l’ambition est saine, mais peut vous conduire à trop embrasser, et qui trop embrasse… Au contraire, appliquez la spirale de Fibonacci. Commencez petit, intégrez au fur et à mesure vos données (réparties en dimensions et mesures), gardez le contrôle en tout temps et assurez-vous que la cohérence ainsi que la qualité de vos indicateurs est toujours maintenue. Construire un actif stratégique basé sur la donnée prend toujours plus de temps qu’on ne le pense et il s’agit de rester patient;
 
Ne prenez pas la technologie pour une solution à vos problèmes : aucune solution ne vous permettra de brusquer les étapes. Au contraire, si vous écoutez de façon excessive les éditeurs, vous risquez de profondes désillusions. Les solutions technos ne doivent être que des moyens pour vous aider à valoriser vos données, en aucun cas ils ne doivent vous donner l’illusion de gérer votre actif en vous offrant des « wizards » qui vous limitent dans votre contrôle. Et quand vous le perdez, les conséquences peuvent être très sérieuses;
 
Ne croyez pas, soyez sûr ! Partez du principe que vos données ne sont pas fiables. Soyez plus que prudent, soyez paranoïaque et considérez qu’à tout moment vos données peuvent vous trahir. Pour ce faire, pour chaque indicateur, assurez-vous que des vérifications soient effectuées régulièrement, mesurez la qualité et la cohérence des données sous-jacente, procédez régulièrement à des audits;
 
Craignez le « do it yourself » : tout faire vous-même n’est pas la bonne approche car vous devenez juge et partie. Appuyez-vous sur des professionnels externes qui, de par leur expertise et leurs services, pourront vous aider à construire la bonne architecture de data intelligence et identifier les bons outils, vous aider à implémenter les processus pour transformer vos données brutes en information utile, vous aider à développer vos tableaux de bord et à les partager de façon sécurisée, vous aider à évaluer de façon objective la qualité de vos indicateurs et garantir leur cohérence, bref à vous aider à valoriser vos données.
 
En conclusion, il est tout à fait possible de valoriser ses données pour autant que l’on respecte les étapes de progression entre la prise de conscience et le pilotage par la donnée. C’est évidemment une ambition fondée qui a démontré de très nombreuses fois sa pertinence et ses résultats tangibles. De nombreux acteurs, que ce soit du web ou des autres secteurs, ont largement prouvé que c’est non seulement possible, mais désormais incontournable si l’on veut survivre dans ce monde de plus en plus compétitif. Pour autant qu’on évite tous les pièges, faute de quoi cela restera du fantasme et le retour à la réalité peut s’avérer douloureux.
 

Vos données ont de la valeur !

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CALYPS et le Centre Hospitalier de Valenciennes https://www.calyps.ch/ia/calai-au-20h/ Thu, 20 Feb 2020 12:13:49 +0000 https://www.calyps.ch/?p=6010 Cet article CALYPS et le Centre Hospitalier de Valenciennes est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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L'intelligence artificielle utile !

 
Anne-Sophie LAPIX présente CALYPS et sa plateforme d’intelligence artificielle CALAI au 20h de France 2 (19.02.2020). Déployée au Centre Hospitalier de Valenciennes (CHV), notre solution est activement utilisée par les urgentistes et déjà elle produit ses effets. Le Dr Antoine MAISONNEUVE (chef de service des Urgences) et Monsieur Frédéric ANDRE (DSI) expliquent comment tout cela fonctionne et en quoi cela impacte la vie quotidienne de l’hôpital.
 
Cette première version de notre IA apporte déjà un changement significatif au CHV. Nous poursuivons son évolution vers une solution de coordination amont – aval intelligente permettant de réduire de façon significative le temps non consacré à la médecine. Nous travaillons à changer l’hôpital de façon tangible, pragmatique et utile.

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

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Data face : système prédictif https://www.calyps.ch/analyse/data-face-systeme-predicitf/ Tue, 18 Feb 2020 12:23:50 +0000 https://www.calyps.ch/?p=5967 Cet article Data face : système prédictif est apparu en premier sur Calyps DATA Intelligence.

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Demain je suis malade !

 
Cette boutade, prononcée un nombre incalculable de fois par vos collègues farceurs (ou démissionnaires), résume une problématique clé lors du déploiement d’un système prédictif en milieu professionnel.
 
En effet, imaginez que l’on puisse à l’avance vous annoncer le nombre de dossiers qui vont s’empiler sur votre bureau ou le nombre de cafés nécessaires pour absorber la charge de travail dans les prochains jours. Plus encore, le temps que vous allez passer à traiter cette pile qui chatouille le plafond ou que vous allez « whatsapper » votre moitié pour repousser le resto St-Valentin. Comment réagiriez-vous ?
Cette éventualité est tout aussi alléchante qu’anxiogène. Si je sais, alors je peux anticiper ! Oui mais dans quel sens ? Je peux soit me préparer psychologiquement et assurer mes arrières, soit je peux choisir d’être malade demain. Cette parabole révèle un paradoxe que nous appellerons l’appréhension du future annoncé : « vous allez vous faire renverser par une moto demain car vous traverserez avec le nez sur TikTok ». Il est peu probable que vous acceptiez ce destin qui vous qualifierait pour les Darwin Awards, et a priori vous allez agir en conséquence. Dans la situation inverse où « votre journée sera sans accros demain, soyez heureux ! », il n’est pas impossible que la moto soit de la partie et que l’annonce ait alimenté votre appétit pour le risque au croisement. Comme quoi, tout dépend de vous au final, non ?
 
Alors comment contourner ces biais psychologiques (très humains somme toute) sans tomber dans la crainte perpétuelle du pire ?
 

Le système prédictif

Tout d’abord, rappelons qu’un système prédictif n’est pas Prolix le Devin. En effet, tout comme notre cerveau il a besoin qu’on lui enseigne, qu’on lui fasse palper la réalité, qu’on développe son expérience pour éveiller une intuition numérique. A ces fins, un algorithme est abreuvé de données historiques suffisamment fraiches pour refléter la situation actuelle. On peut parler de compromis « volume/pertinence ». La procédure est alors toujours la même :
système prédictif
Merci à René Goscinny et Albert Uderzo
1. On entraine le système à reproduire la réalité passée en lui fournissant la bonne réponse, à savoir ce qui s’est effectivement déroulé.
 
2. Lorsque qu’il s’est construit une représentation adéquate, on lui cache la réponse et on observe la véracité des prédictions sur de nouvelles données.
 
3. La dernière étape est de lâcher la bête en situation réelle (c’est-à-dire en production) : par exemple les données d’aujourd’hui sont utilisées pour prédire demain. Il faudra alors attendre 24h pour juger de la performance.
Aussi avancé soit-il, l’algorithme n’en restera pas moins un outil statistique, alimenté par des données réelles et donc imparfaites. En clair, toute prédiction doit être accompagnée de sa marge d’erreur qui reflète le degré d’incertitude quant aux chiffres annoncés :  « demain il fera 2°C ± 10°C » ne vous aidera pas à choisir vos vêtements alors que « demain il fera 2°C ± 1°C » va vous permettre de préparer la doudoune. En plus de l’incertitude, il est bon de fournir un indice de confiance qui (comme son nom l’indique) va développer l’adhésion de l’utilisateur. Prenons encore la météo « demain il va neiger avec un indice de confiance 4/5  » : cela vous montre que lorsque nous prédisons de la neige (incertitude comprise), nous tombons juste 4 fois sur 5. A vous ensuite de décider si vous suivez ou pas. Nous en revenons alors au débat initial.
 
Les Réseaux de Neurones Artificiels (le Deep Learning) permettent d’atteindre des niveaux de performance inégalés dans quasi tous les domaines d’application du Machine Learning et en particulier pour prédire le futur à partir du passé et du présent. On parle dans le jargon de Prévisions de Séries Temporelles comme par exemple (tenter de) prédire l’évolution du cours du Bitcoin. Mais alors pourquoi ne pouvons-nous pas prédire les résultats de l’EuroMillions avec un tel outil ? Eh bien simplement parce que la machine qui tire les numéros est conçue pour générer des données qui sont intrinsèquement imprévisibles. Tout est mis en œuvre pour que le tirage d’un numéro soit totalement indépendant du tirage des numéros précédents. Alors oui, même si le 11 n’est pas sorti depuis longtemps, vous ne saurez jamais quand il réapparaitra.
 
Il se trouve que pour la plupart des environnements qui impliquent des êtres humains, il existe des motifs plus ou moins complexes qui se répètent au cours du temps. En statistiques, on parle de « saisonnalité » journalière, hebdomadaire, mensuelle, annuelle, etc. Sans forcément vous en rendre compte , vos actions et interactions se répètent d’une semaine sur l’autre avec évidement des variations (mais pas tant que ça). Prenons l’exemple du service des urgences d’un hôpital : au cours d’une journée normale, les patients arrivent de manière apparemment aléatoire, mais avec des tendances. En effet, typiquement l’affluence globale est plus grande le matin ou en fin de journée. Il y a certains jours de la semaine où les flux sont plus importants l’après-midi, des jours du mois avec des évènements spécifiques qui impactent les admissions et quand arrive l’hiver, les maladies saisonnières viennent changer la donne.
 
L’être humain développe rapidement une intuition qualitative dans son environnement qui prend en général peu, voire un seul facteur en compte. C’est pour cela que l’on se trompe finalement très souvent dans nos prédictions :  « il a plu les deux derniers jours… Oh ben demain il va faire beau! ». La beauté d’un algorithme de Machine Learning d’un système prédictif est d’être capable de confronter la vision qualitative de l’être humain à une prédiction quantitative. Et cela en prenant en compte autant de facteurs qu’on le souhaite. Le Deep Learning, bien que plus gourmand en données et en temps de calcul, permet en plus de recroiser automatiquement tous ces facteurs et de trouver des liens non triviaux et parfois contre-intuitifs. Il comprend souvent mieux son bout de réalité que l’être humain qui le programme.
 
Toutefois il y a un seuil de précision qui ne peut pas être surpassé. Selon la qualité des données et le degré de chaos de l’environnement qu’elles traduisent, chaque signal possède son bruit ou (autrement dit) son « degré de Loterie » qui est, vous l’aurez compris, imprévisible. C’est justement ce qui rend les prédictions de valeurs boursières si difficiles: elles sont trop variables et dans ce cas, on parle alors de volatilité.
 
Résumons-nous: un système prédictif est caractérisé par :
• une performance de prédiction sur les données passées
• une performance en production (dans la vraie vie)
• une incertitude sur les prédictions
• un indice de confiance basé sur les prédictions depuis la mise en production
• une précision globale limite imposée par les données (<100%).
 
Comme vous l’aurez compris, on regarde d’abord si on peut faire confiance. Puis on prend les prévisions avec des pincettes et on prévoit une marge de manœuvre. La clef, lorsque des humains sont dans la chaine, est d’informer sans imposer : la machine assiste, mais ne décide pas. C’est le professionnel qui s’organise autour des chiffres qu’il reçoit. Mais alors comment contourner l’effet « demain, je suis malade » ? Eh bien simplement sous l’effet de la modération par la foule. Chacun doit avoir accès au même niveau d’information et les décisions sont prises de manière collégiale à niveau hiérarchique égal : ainsi les prévisions sont accessibles à tout ce qui modère les comportements individualistes.
 
Chez Calyps nous avons nativement intégré cette vision dans notre module de prévision des flux aux urgences, et ce en partenariat étroit avec les professionnels de santé. Nous fournissons des systèmes prédictifs pertinents qui résolvent des problèmes tangibles formulés par le terrain.
 

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

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