Coach Mpilo : l'IA cible les utilisateurs pour le test VIH

Dans la province sud-africaine du KwaZulu-Natal, un essai pilote teste un système d'intelligence artificielle destiné à améliorer le dépistage du VIH, en visant plus efficacement les personnes difficiles à toucher. Le dispositif s'appuie sur Coach Mpilo, un coach de santé numérique gratuit et confidentiel accessible via WhatsApp, développé par l'Université du Witwatersrand. Plus de 150 000 utilisateurs y sont déjà inscrits, mais seulement environ 15 % sont des hommes, un groupe souvent moins enclin à consulter, en raison de la stigmatisation sociale ou du manque de temps. Le projet, baptisé HIV-LIFT, associe des équipes de Harvard, de l'Université du Witwatersrand, de l'Organisation mondiale de la Santé et d'autres partenaires. Il s'appuie sur les travaux du groupe Teamcore, dirigé par Milind Tambe, professeur à la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, et sur le travail de terrain d'Alastair van Heerden, principal responsable de l'étude. L'objectif est de compléter, sans remplacer, les services de santé existants, en encourageant les utilisateurs de l'application à orienter des proches vers des services de dépistage et de prise en charge. Pour accélérer ces recommandations, les chercheurs ont ajouté une approche d'apprentissage automatique à un programme d'incitations financières déjà utilisé dans l'application. Lorsqu'un utilisateur invite des connaissances, il peut recevoir une récompense, mais les ressources étant limitées, une question centrale se pose: qui solliciter en priorité? Le modèle développé par Harvard vise à identifier les personnes les plus susceptibles de recruter d'autres utilisateurs, notamment des hommes et des adolescents, souvent sous-représentés. Les résultats reposent sur des analyses rétrospectives réalisées à partir d'environ 16 000 sollicitations antérieures. Selon les chercheurs, cette méthode de ciblage aurait permis d'obtenir davantage de recommandations que d'autres stratégies. Dans l'essai en cours, deux approches seront comparées: une sélection aléatoire des bénéficiaires d'incitations et une sélection guidée par l'intelligence artificielle. L'idée est d'évaluer si le filtrage automatique peut réellement améliorer l'accès aux soins. Les concepteurs ont également insisté sur la nécessité de rendre les décisions compréhensibles et équitables. Plutôt que de s'appuyer sur un algorithme complexe difficile à interpréter, ils ont développé un cadre simple, avec des règles de transparence pour que les utilisateurs et les partenaires puissent comprendre pourquoi une personne reçoit une incitation. Ce choix répond aux contraintes pratiques des programmes de santé publique, où l'automatisation doit rester fiable, explicable et adaptée au terrain. En Afrique du Sud, pays où environ huit millions de personnes vivent avec le VIH, ce type d'intervention vise à rattraper ceux qui restent en marge du système de santé. À plus long terme, les équipes espèrent que l'expérience aidera à intégrer durablement de tels modèles dans Coach Mpilo, voire dans d'autres applications de santé numérique, afin de rendre l'information et les soins plus accessibles aux populations les moins soutenues.