La reconnaissance vocale pour aider à diagnostiquer le Covid-19

Pour ralentir la diffusion du virus et faire la différence entre une grippe et le Covid-19, on pourrait bientôt utiliser son assistant vocal. L'objectif : être orienté vers un diagnostic ou les bons interlocuteurs. 

"Dis Siri, est ce que j'ai le Covid ?"  Aux États-Unis, Apple a mis à jour son assistant vocal dès le mois de mars pour qu'il puisse répondre à cette question. En général, il renvoie vers les informations du site du gouvernement ou il appelle directement le 911, les services de secours. En tous cas, plusieurs start-up se sont mises au travail pour utiliser la reconnaissance vocale afin d'aider au diagnostic ou au tri des patients atteints ou non du Covid-19. C'est le cas notamment de la française Allomédia qui participe à la plateforme téléphonique AlloCovid. Avec un questionnaire, cette plateforme automatique repère les patients à risque et ceux qui présentent des symptômes grâce à un algorithme d’intelligence artificielle. 

Des start-up travaillent sur le sujet

Ils peuvent repérer un essoufflement, une toux ou des cordes vocales enrouées. Mais comment faire la différence avec un simple coup de froid ? Aujourd'hui, une entreprise israélienne, Vocalis, a échantillonné les voix de plus d’un millier de personnes testées positives au Covid-19. L’idée est de repérer les toutes petites différences qui ne s'entendent pas forcément à l'oreille. Pour parler, il faut coordonner les poumons avec les cordes vocales, la langue, les lèvres, le nez, mais aussi le cerveau et le système nerveux : autant de petites touches à différencier.

Associer ces informations à un questionnaire sur d'autres symptômes comme la fièvre, la perte de goût, d'odorat, peut faire la différence. La société Vocalis a déjà conçu une application pour reconnaître les poussées de maladie pulmonaire chronique. Forte de cette expérience, elle s'est lancée dans une application similaire pour le virus, mais il lui faut encore plus d’échantillons, notamment pour espérer reconnaître aussi des patients sans symptômes. 

Cela fait déjà une dizaine d’année que les scientifiques utilisent l'intelligence artificielle et les systèmes d'apprentissage automatique pour capter des marqueurs vocaux de la démence, la dépression, les troubles autistiques et même des maladies cardiaques.

Max Little, mathématicien au MIT et enseignant à l'université de Birmingham, a beaucoup travaillé sur la maladie de Parkinson en utilisant les enregistrements audio de personnes malades et d'autres non. Son système permet d'identifier à 99% les patients atteints par la maladie à des stades précoces. Pour le chercheur britannique, il faut bien sûr compléter avec un diagnostic clinique, mais il aimerait que son système soit utilisé par une plateforme téléphonique pour repérer les signes précurseurs d'une maladie qui décime près de 10 000 personnes dans son pays chaque année.