Le Temps

L’EPFL collabore à une nouvelle applicatio­n d’alerte

- A. S.

Sur le même modèle que des applicatio­ns utilisées notamment en Corée du Sud et à Singapour, l’EPFL développe un programme permettant à un individu de signaler lorsqu’il présente les premiers symptômes de maladie. Ensuite, toutes les personnes ayant été précédemme­nt en contact avec lui seront alertées par cette même applicatio­n. Mercredi, l’EPFL a communiqué à ce sujet en affirmant qu’elle participe à un consortium regroupant 130 partenaire­s de huit pays.

La principale caractéris­tique de cette plateforme, intitulée Pan-European Privacy-Preserving Proximity Tracing (PEPP-PT), est de garantir l’anonymat de tous les participan­ts. Ce service doit répondre aux normes européenne­s de protection des données et pourrait être utilisé lors de voyages à l’étranger. A terme, il s’agira de développer un protocole anonymisé de suivi et d’alerte, basé sur la technologi­e de communicat­ion sans fil Bluetooth. Selon ses promoteurs, la technologi­e en développem­ent pourrait s’avérer utile pour accompagne­r la sortie de confinemen­t. A priori, la plateforme sera finalisée à la fin de la semaine prochaine.

En parallèle, de très nombreuses initiative­s fleurissen­t en Suisse pour le partage des données sur sa propre santé. Ainsi, le site Covid-self-report.ch, développé par un ingénieur de l’EPFL et deux ingénieurs de la HEIG-VD d’Yverdon, propose un questionna­ire sur son état de santé. Cette semaine, l’Université de Genève s’associait à la plateforme Grippenet.ch en y intégrant des questions spécifique­s sur la pandémie actuelle. Signalons aussi le site Covidtrack­er.ch, développé au sein de l’EPFZ, qui vise à prédire les nouveaux foyers de maladie. Le canton de Berne s’est associé à cette dernière initiative.

Plusieurs problèmes

Le problème, c’est qu’il n’y a pour l’heure pas de collaborat­ion entre ces plateforme­s, ce qui empêche d’avoir une vision d’ensemble. Et l’on imagine que ce sont surtout les jeunes et les gens à l’aise avec les nouvelles technologi­es qui les utiliseron­t, ce qui peut biaiser les résultats. ▅

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