Félicitations à Roberto Vega, ancien élève d'Amii et directeur de recherche Russ Greiner (boursier Amii et titulaire de la chaire CIFAR AI au Canada), et son collaborateur Leonardo Flores, qui ont récemment reçu le Prix de l'innovation de l'Université du Québec à Montréal. Forecasting 2022 pour leur article intitulé "SIMLR : Machine Learning inside the SIR Model for Covid-19 forecasting (Apprentissage automatique à l'intérieur du modèle SIR pour les prévisions Covid-19)". Le prix a été annoncé le 31 décembre 2023.

Comme l'a démontré la pandémie de COVID-19, il est essentiel de prévoir avec précision le nombre de personnes nouvellement infectées au cours d'une épidémie pour prendre des décisions efficaces et opportunes. Cet article explore l'utilisation d'un modèle SIMLR pour aider à faire des prévisions plus précises en incorporant l'apprentissage automatique dans le modèle épidémiologique SIR.

Pour chaque région, SIMLR suit les changements dans les politiques mises en œuvre au niveau gouvernemental, qu'il utilise pour estimer les paramètres variables dans le temps d'un modèle SIR afin de prévoir le nombre de nouvelles infections une à quatre semaines à l'avance. Il prévoit également la probabilité de changements dans ces politiques gouvernementales à chacun de ces moments futurs, ce qui est essentiel pour les prévisions à plus long terme.

L'équipe a appliqué SIMLR à des données du Canada et des États-Unis. Elle a montré que son pourcentage d'erreur moyen est aussi bon que les modèles de prévision les plus récents, avec l'avantage supplémentaire d'être un modèle interprétable. Ils s'attendent à ce que cette approche soit utile pour prévoir les infections par COVID-19 et l'évolution d'autres maladies infectieuses.

L'article faisait partie de la thèse de doctorat de Vega lorsqu'il étudiait sous la direction de Greiner. Il a terminé son doctorat en novembre 2022. Vega est actuellement basé à Edmonton et travaille chez Exo à l'intersection de l'apprentissage automatique et de l'imagerie ultrasonore.

Prévisions (ISSN 2571-9394) est une revue internationale à accès libre, évaluée par des pairs, qui fournit des études théoriques, pratiques, informatiques et méthodologiques liées à la prévision. Tous les articles publiés dans Forecasting entre le 1er janvier 2022 et décembre 2022 ont été pris en considération pour le prix.