Résumé
Ce document présente une étude scientifique visant à modéliser le risque de leptospirose en Nouvelle-Calédonie par l'utilisation de l'intelligence artificielle. Les chercheurs s'appuient sur une extraction de connaissances dans les données massives (ECD) pour analyser plus de 1 200 cas recensés sur une période de douze ans. En croisant des données épidémiologiques anonymisées avec des variables environnementales comme la pluviométrie, la topographie et l'élevage, le modèle cherche à prédire la présence de la bactérie dans les cours d'eau. Cette approche utilise l'apprentissage automatique pour transformer des relevés météorologiques et géographiques complexes en une cartographie dynamique des zones de danger. L'objectif final est de mieux comprendre les mécanismes de survie de la bactérie hors de ses hôtes animaux pour affiner les diagnostics de vulnérabilité territoriale.