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Diplômé très jeune en mathématiques et en sciences politiques, Paul Duan quitte la France à 19 ans et commence sa vie professionnelle aux Etats-Unis comme "data scientist". Il développe alors son don pour la résolution de problèmes par les algorithmes. Moins de 2 ans plus tard, poussé par un enthousiasme entrepreneurial, Paul crée Bayes Impact, une ONG basée dans la Silicon Valley qui utilise le pouvoir des algorithmes pour résoudre des problèmes de société.

Présentez-nous Bayes Impact

Bayes Impact est une ONG. Son principe, c’est que la plupart des services sociaux manquent d’efficacité et qu’utiliser les données peut permettre d’optimiser beaucoup de choses. Nous sommes quelques ingénieurs qui avons vu comment l’utilisation des algorithmes peut révolutionner les industries et nous savons que ces mêmes techniques peuvent être appliquées aux problèmes sociaux.

Vous avez un exemple ?

Bien sûr. Tenez, chaque année, des personnes meurent dans les ambulances, notamment du fait du temps de réponse des véhicules sur la zone d’urgence. Restructurer les services ambulanciers coûterait d’ailleurs des milliards d’euros. Or, dans le même temps, une entreprise comme Uber utilise des algorithmes pour optimiser le dispatch de VTC (véhicules de tourisme avec chauffeur) avec beaucoup d’efficacité… Qu’est ce qui nous empêche de faire de même pour optimiser la couverture d’une ville par les ambulances ? Techniquement, rien. On améliorera le temps de réponse, on sauvera des vies, et in fine, cela coûte moins cher aux citoyens… Tout ça avec le pouvoir de la Data…

On vous propose les meilleurs ingénieurs de la Silicon Valley avec une structure à but non-lucratif pour les résoudre.

Pourquoi avoir créé une ONG ?

Nous travaillons notamment dans le secteur de la santé. Quand il s’agit d’optimiser des questions médicales, on est vite coincé entre les intérêts de l’industrie pharmaceutique, des hôpitaux privés et publics, du gouvernement, de la sécurité sociale… Or nous devons mettre tout le monde d’accord pour avoir accès aux données médicales des patients et les utiliser pour trouver des solutions. Être capable de dénouer cet imbroglio requiert un statut altruiste, transparent, comme celui d’une ONG. En quelques mois, nous avons lancé des initiatives là où le secteur privé fait face à des blocages.

Quels sont justement les projets de Bayes Impact dans le domaine de la santé ?

L’un de nos grands projets porte sur la réduction du risque de réadmission évitable. Un patient va à l’hôpital, est traité puis autorisé à sortir… Sauf qu’il n’a pas reçu le traitement approprié : on a loupé une cause sous-jacente, ou de forts risques de rechute. Ces "loupés" correspondent en fait à un manque de moyens, de temps, de vue d’ensemble... C’est tragique, car sortir sans le bon traitement peut avoir des conséquences mortelles. Aux États-Unis, ce sont 10 millions d’Américains qui, tous les ans, sont réadmis alors que cela aurait pu être évité. Et ces réadmissions coûtent une fortune au système de santé. Aux US, elles représentent 40 milliards de dollars chaque année. Avec Bayes Impact, nous avons donc lancé un projet pilote avec 19 hôpitaux depuis quelques mois. Nous corrélons les données médicales des patients pour prédire les risques de réadmission, comprendre les facteurs de risque et suggérer des traitements. C’est un projet open source, transparent et accessible à tout le monde.

Comment les personnels des hôpitaux vivent-ils les évolutions que vous imposez à leurs métiers ?

Nous ne changeons pas tant de choses que ça. Nous ne construisons pas la prochaine génération des services de santé, nous n’inventons pas de traitements. Nous ramenons plutôt les hôpitaux dans le présent en mettant à leur disposition des technologies efficaces. Nous disons simplement : "Il existe des solutions que personne n’a encore réussi à mettre en place, nous, on vous propose les meilleurs ingénieurs de la Silicon Valley avec une structure à but non-lucratif pour les résoudre". C’est un discours bien accepté d’autant que nous ne leur faisons pas la guerre. Ces gens connaissent leurs métiers et surtout, ce sont eux les mieux placés pour trouver des solutions.

Les algorithmes remplaceront-ils un jour la prise de décision humaine ?

Soyons francs : pour certains secteurs, c’est déjà le cas ! Les avions sont en autopilotage et très bientôt, les voitures seront sans chauffeur. Les voitures autonomes sont beaucoup plus efficaces et sécurisées. Dans ces domaines, les algorithmes ont donc vocation à remplacer la décision humaine. Dans le secteur social, il faut vraiment séparer la prise de décisions de leur mise en œuvre. Ce seront toujours les humains qui décideront, aidés par les algorithmes. La mise en œuvre, elle, exigera une recette qui pourrait être confiée aux algorithmes. Humains et algorithmes travailleront ensemble, c’est sûr.

À quels prochains défis prévoyez-vous de vous attaquer ?

La prochaine étape est de travailler sur les services sociaux. L’emploi en France m’intéresse beaucoup. Selon nous, des problèmes gouvernementaux pourront se résoudre avec des politiques publiques davantage conduites grâce aux données. C’est notre projet de long terme.