Système d'alerte précoce de la dengue par IA — Prévision des épidémies par apprentissage automatique de la NEA de Singapour

La National Environment Agency de Singapour, avec la NUS et la NTU, a développé un système d'apprentissage automatique (régression LASSO) prévoyant le nombre hebdomadaire de cas de dengue jusqu'à trois mois à l'avance, entraîné sur des données de 2001-2010 et validé sur des données de 2011-2012, à travers douze sous-modèles hebdomadaires utilisant plus de 200 séries de variables prédictives.

Lors de la grave épidémie de 2013 (22,170 cas), le modèle a prévu un pic de 863 cas à la semaine 26, contre un pic observé de 842 cas la semaine suivante, avec un MAPE de 17% à un horizon d'une semaine, atteignant 24% à trois mois — surpassant les modèles de référence SARIMA/régression step-down (~29% de MAPE à trois mois). Cette prévision précoce a permis aux autorités de lancer des campagnes de prévention environ deux mois plus tôt et de prioriser son réseau de surveillance Gravitrap d'environ 50,000 dispositifs.