Réseau mondial de détection des moustiques en cours de construction à l'aide de smartphones

Le paludisme est un tueur. Jusqu'à 600 millions de personnes souffrent de la maladie et chaque année, un million en meurent. Selon l'UNICEF, la plupart d'entre eux sont des enfants de moins de cinq ans vivant en Afrique subsaharienne.

La prévention de la propagation du paludisme est donc un objectif majeur. Les experts de la santé disposent de divers moyens pour contrôler la propagation de la maladie. Certaines de ces interventions ont connu un énorme succès, mais d'autres moins. Mais la différence entre le succès et l'échec est souvent mal comprise.

Un problème est que le paludisme est transmis par des moustiques anophèles infectés, et ceux-ci ne représentent qu'une infime partie des espèces de moustiques. Il existe environ 60 espèces d'anophèles qui peuvent transmettre le paludisme, sur 3 600 espèces de moustiques différentes au total.

Anopheles stephensi - l'une des 40 espèces de moustiques qui peuvent transmettre le paludisme, sur 3 600 espèces au total.

Il est difficile de suivre les moustiques sur de vastes zones et d'identifier leurs espèces encore plus difficilement. Et cela rend difficile de comprendre comment une intervention influence les populations de différentes espèces. Pour résoudre ce problème, les experts en maladies aimeraient beaucoup disposer d'un système de capteurs à faible coût pour surveiller les populations de moustiques qui peuvent être facilement distribués dans des endroits éloignés.

Entrez Yunpeng Li et ses amis de l'Université d'Oxford au Royaume-Uni, qui disent avoir développé un tel système. Leur approche exploite le fait que les espèces de moustiques peuvent être identifiées par le bruit que font leurs ailes pendant leur vol. Ces bruits peuvent être captés et enregistrés par un smartphone.

Ainsi, le système de capteurs de l'équipe est une application pour smartphone Android appelée MozzWear qui peut enregistrer les bruits des moustiques, ainsi que l'heure et l'emplacement, puis envoyer les données à un serveur central où l'espèce est identifiée.

Étant donné que les smartphones sont largement disponibles, même dans de nombreux pays en développement, ce système peut être largement distribué relativement facilement. Du moins en théorie.

L'approche de Li and co consiste à former un algorithme d'apprentissage automatique pour reconnaître la signature acoustique caractéristique de différentes espèces, puis identifier les insectes en conséquence.

Diverses études ont montré comment il est possible d'identifier les moustiques par le bruit qu'ils font. Il est même possible de distinguer les sexes, puisque les mâles varient leur fréquence de battement d'ailes pour attirer les partenaires. Néanmoins, les données sont rares.

Ce n'est pas bon pour les algorithmes d'apprentissage automatique, qui ne peuvent apprendre qu'à partir de grandes quantités de données, généralement annotées à l'avance par des humains. Dans ce cas, ces ensembles de données n'ont tout simplement pas été créés. Li et co ont donc commencé l'énorme tâche de créer leur propre base de données, avec l'aide de collègues et de scientifiques citoyens.

Tout d'abord, ils ont rassemblé des enregistrements de moustiques collectés par les Centers for Disease Control and Prevention aux États-Unis et l'unité de recherche militaire de l'armée américaine à Kisumu, au Kenya. Celles-ci impliquaient sept espèces différentes et un total de 62 échantillons différents.

Ensuite, l'équipe marque les caractéristiques pertinentes dans un spectrographe de ces enregistrements à l'aide du service de crowdsourcing scientifique citoyen Zooniverse. La première tâche de ces scientifiques est de marquer les régions de chaque enregistrement qui contiennent des sons de moustiques identifiables. Ils utilisent ensuite ces données pour former un algorithme d'apprentissage automatique afin de reconnaître ces sept espèces différentes à partir de leur seul son.

Enfin, Li et co testent le système en chargeant l'application sur un smartphone bon marché - un Alcatel One Touch 4009X, qui, selon eux, coûte environ 20 £ - puis en l'utilisant pour surveiller les niveaux de bruit ambiant pendant la lecture des enregistrements des moustiques.

L'application envoie ces enregistrements à un serveur central, qui utilise l'algorithme d'apprentissage automatique pour identifier les bêtes volantes.

Les résultats ne sont pas mauvais. La machine détecte avec précision les espèces de moustiques Anopheles environ 72 % du temps. Les précisions de détection des moustiques anophèles, qui sont des vecteurs du paludisme, sont impressionnantes, disent Li et ses amis.

C'est une preuve de principe utile. Il montre que les smartphones à bas prix peuvent devenir des capteurs de moustiques à bas prix. Notre système de détection acoustique des moustiques, malgré l'utilisation de smartphones à faible coût, offre une voie prometteuse pour la détection en direct et la classification des espèces de moustiques connus comme vecteurs du paludisme, déclarent Li et co.

Mais il y a un travail important à faire. L'équipe doit maintenant augmenter considérablement le nombre d'espèces que l'application MozzWear peut identifier. Ce ne sera pas facile, car les enregistrements de haute qualité ne sont pas faciles à réaliser. Cela prendra également du temps, compte tenu des 3 600 espèces différentes qui existent.

Ensuite, l'équipe doit diffuser l'application et persuader les gens de l'utiliser. Ce sera délicat aussi. Certaines applications se propagent de manière virale, mais d'autres nécessitent un marketing considérable. Et dans les endroits où la puissance de la batterie est rare, une question intéressante est de savoir si les gens peuvent être persuadés de consacrer la précieuse puissance de la batterie à ce type d'entreprise.

Espérons qu'ils le feront. Une meilleure compréhension de la façon dont les populations de moustiques varient à travers le monde et de leur évolution dans le temps sera inestimable. Cela peut même aider à réduire l'incidence du paludisme et les décès qu'il provoque.

Réf : arxiv.org/abs/1711.06346 : Détection des moustiques avec des smartphones à bas prix : acquisition de données pour la recherche sur le paludisme

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