Panel Suisse LGBTIQ+ - Rapport de synthèse 2021.

Ce document est le rapport annuel 2021 du Panel Suisse LGBTIQ+.

Rapport annuel national sur la grippe dans le contexte mondial, Canada, 2020–2021

Au cours de la saison de la grippe du Canada en 2020–2021, il n’y a pas eu de circulation communautaire de la grippe. Seulement 69 cas positifs détectés de la grippe ont été signalés, et le pourcentage de réponses positives n’a pas dépassé 0,1 %. Les indicateurs de la grippe ont atteint des creux historiques par rapport aux six saisons précédentes, et aucune éclosion de grippe confirmée en laboratoire ni aucun résultat grave n’ont été signalés par les provinces et les territoires. À l’échelle mondiale, la circulation de la grippe était à des niveaux historiquement bas dans les hémisphères du Nord et du Sud. La diminution de l’activité grippale observée au Canada et à l’échelle mondiale coïncide avec la mise en œuvre de mesures de santé publique non pharmaceutiques visant à atténuer la propagation de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Bien qu’il soit difficile de prédire quand la grippe commencera à se propager de nouveau, compte tenu de l’augmentation de la vaccination contre la COVID-19 et de l’assouplissement des mesures de santé publique, on peut s’attendre à une résurgence de la grippe qui pourrait être plus grave ou plus intense que les saisons récentes. La vaccination contre la grippe, ainsi que les mesures de santé publique non pharmaceutiques, demeure la meilleure méthode pour prévenir la propagation et l’impact de la grippe. Les autorités de la santé publique doivent demeurer vigilantes, maintenir la surveillance et continuer de planifier la circulation accrue de la grippe saisonnière.

Analyse textuelle des RPQS pour la constitution de bases de connaissances

Le rapport annuel sur le prix et la qualité du service de l’eau (RPQS) constitue une source potentielle pour accéder à des informations indisponibles dans le système d’information des services publics d’eau et d’assainissement (Sispea). Cependant, le format textuel des rapports rend difficile leur exploitation sur plusieurs années ou à grande échelle dans une optique d’analyse de données massives. Notre travail s’intéresse à l’utilisation d’approches de traitement automatique du langage pour puiser de l’information dans ces rapports afin de constituer une base de connaissances à l’échelle soit d’un service, soit de plusieurs services. Cette base peut servir pour valider/compléter en partie les données contenues dans la base Sispea sujette à des erreurs ou à des oublis, mais elle peut également constituer une source qui alimente des modèles prédictifs à des fins d’aide à la décision. Dans cet article, nous développons un programme informatique fondé sur notre solution Ro-CamemBERT (Recurrence over CamemBERT) qui est un modèle de traitement automatique de la langue française basé sur l’apprentissage profond ou « deep learning », ce dernier consiste à faire apprendre à un modèle ou à une machine à partir d’un réseau neuronal artificiel, qui est une architecture spécifique formée de couches qui structurent des fonctions explicatives entre des extrants (variables expliquées) et une masse de données (variables explicatives). Le programme ainsi développé permet de répondre automatiquement à des questions dont les réponses se trouvent potentiellement dans les RPQS. Le décideur peut formuler des questions dont la réponse constitue une donnée recherchée. Il est alors possible de compléter une base de données existante ou d’en créer une nouvelle. Le processus d’analyse des rapports est ainsi automatisé, une évaluation de l’erreur des réponses automatiques est également effectuée pour mesurer l’écart possible entre les réponses obtenues et celles attendues. Le modèle développé apparaît comme fiable à hauteur de 80 %. Il a été testé sur des RPQS de service d’eau en Alsace.