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Bonne pratique Importée

3S — La plateforme Une Seule Santé du Sénégal, assistée par IA, réduit de 39 % le délai d'alerte sanitaire

Sénégal · Podor · Voir le profil de Sénégal

Preuves: Observationnel / avant-après Top 62% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le ministère de la Santé du Sénégal a testé la plateforme 3S — chatbot Taggàt, alerte Jottali, tableau de bord Gëstu — dans trois districts, avec 330 alertes de maladies zoonotiques en 2025 et un délai de détection réduit de 4,6 à 2,8 jours, selon une étude par des pairs.

330
Alertes émises (Apr-Oct 2025)
144 (43.6%)
Alertes validées (Apr-Oct 2025)
-39 %
Réduction du délai moyen de détection (Apr-Oct 2025)
4.6 to 2.8 days
Délai moyen de détection, avant vs après
3S — La plateforme Une Seule Santé du Sénégal, assistée par IA, réduit de 39 % le délai d'alerte sanitaire

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Ministry of Health and Social Action, Vaccine Surveillance and Response Division (with AI4PEP)
Période
2025
Mots-clés
public health, One Health, epidemic surveillance, community health

Contexte

Le Sénégal fait face à des épidémies récurrentes de maladies zoonotiques, comme la fièvre de la vallée du Rift, qui se propagent souvent silencieusement avant d'être détectées par la surveillance officielle. Le ministère de la Santé et de l'Action sociale, avec le réseau de recherche AI4PEP, a construit la plateforme 3S One Health.

Activités

Trois modules liés ont été pilotés dans les districts sanitaires de Podor, Kédougou et Pikine : Taggàt (chatbot d'IA pour l'identification des symptômes), Jottali (alertes communautaires) et Gëstu (tableau de bord de suivi).

Résultats

Entre avril et octobre 2025, 330 alertes ont été émises, dont 144 (43,6 %) validées. Le signalement numérique a réduit le délai moyen de détection de 39 %, passant de 4,6 à 2,8 jours, certains signaux étant repérés jusqu'à dix jours avant la confirmation officielle.

Conclusions

De réelles limites opérationnelles subsistent : un délai moyen de validation des alertes de 34,1 heures et des délais d'investigation ruraux de 48 à plus de 72 heures, la confirmation en laboratoire prenant encore quatre à cinq jours — la couche d'IA accélère la détection, mais la chaîne de réponse qui l'entoure reste un goulot d'étranglement.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Not disclosed; a three-district pilot deployment.
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an) — Piloted April-October 2025 (7 months).
Personnel et compétences
Ministry of Health Vaccine Surveillance and Response Division, AI4PEP research network, Community reporters

Conditions de réussite

  • Community-level chatbot access lowering the barrier to reporting suspected cases
  • Cross-border district selection covering high-risk zones (Mauritania border, mining border region, urban Dakar)

Modes d’échec courants

  • 34.1-hour average alert-validation delay and multi-day rural investigation delays remain bottlenecks
  • Laboratory confirmation still takes four to five days

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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