Le modèle d’IA de Google domine l’évaluation du CDC des prévisions d’hospitalisations pour la grippe

Les Centers for Disease Control and Prevention ont publié le 30 septembre 2026 leur évaluation de la saison de prévisions FluSight 2025-2026, identifiant le Google_SAI-FluEns de Google comme le modèle le plus performant parmi les soumissions individuelles d’équipes pour la prévision des admissions hospitalières liées à la grippe aux États-Unis. Google a déclaré que son modèle était classé premier parmi les 39 modèles admissibles de la saison.

Dans l’annonce de Google, Zahra Shamsi de Google Research a déclaré que les prévisions avaient été développées à l’aide d’Empirical Research Assistance (ERA), un outil d’IA que l’entreprise décrit comme générant des algorithmes d’optimisation dans de nombreux domaines scientifiques. Google a indiqué que la recherche sur ERA avait été publiée dans la revue Nature et que la technologie sous-jacente de l’outil était disponible pour les testeurs de confiance via ses outils scientifiques expérimentaux.

Résultats de la saison

Selon le rapport d’évaluation du CDC, 34 équipes ont fourni des prévisions d’admissions hospitalières pour la grippe à partir de 53 modèles uniques au cours de la saison. Trente‑neuf modèles ont satisfait aux critères d’inclusion de l’analyse en soumettant au moins 75 % des cibles de prévision ; le CDC a exclu les prévisions nationales du calcul du score en raison de différences d’échelle et les prévisions de Porto Rico en raison de la disponibilité des données. Parmi les 39 modèles inclus, 33 ont surpassé la référence FluSight, un modèle de référence qui projette les admissions de la semaine précédente.

L’ensemble FluSight, la prévision combinée que le CDC utilise pour communiquer ses messages, s’est classé septième au classement général de la saison selon la métrique de performance principale et était l’un des 12 modèles qui ont constamment surpassé la référence dans toutes les juridictions. Parmi les soumissions individuelles des équipes, Google_SAI-FluEns était le meilleur performer.

Le CDC a caractérisé la saison 2025-2026 comme modérée dans son évaluation préliminaire de la gravité en cours de saison. Le nombre hebdomadaire maximal d’admissions hospitalières a dépassé 40 000, les hospitalisations commençant à augmenter à la mi-novembre 2025 et culminant au niveau national lors de la semaine se terminant le 27 décembre 2025.

Le rapport indique également les points où les prévisions ont rencontré des difficultés. Il indique que les intervalles de prévision à 50 % et 95 % de l’ensemble n’ont pas anticipé les augmentations des hospitalisations observées fin décembre 2025 ainsi que les diminutions à la mi-janvier 2026. Autour de la semaine de pointe de la saison, moins de 25 % des intervalles de prévision à deux semaines d’horizon dans les différentes juridictions contenaient les valeurs observées, et la couverture de l’ensemble FluSight s’est stabilisée près de 95 % à partir de février 2026.

Comment le CDC a évalué les prévisions

Le CDC a sollicité des prévisions hebdomadaires d’admissions hospitalières pour la grippe auprès d’équipes universitaires, industrielles et gouvernementales de novembre 2025 jusqu’au 20 mai 2026, et les a d’abord publiées sur sa page Web FluSight le 12 décembre 2025. L’objectif principal de prévision était les admissions hospitalières hebdomadaires pour la grippe pour la semaine en cours et jusqu’à trois semaines à venir aux États-Unis, dans chaque État, à Porto Rico et à Washington, D.C., en utilisant les données du National Healthcare and Safety Network. Les données cibles finales utilisées pour le calcul du score ont été publiées le 1 juillet 2026.

Les prévisions ont été évaluées principalement selon le score d’intervalle pondéré relatif, une mesure standard de la proximité entre l’ensemble des intervalles de prévision et les observations finales. La métrique est calculée par rapport à la référence, une valeur inférieure à 1 indiquant une performance supérieure à la référence, et les scores ont été calculés sur des comptes d’admissions transformés logarithmiquement comme moyenne géométrique des rapports de scores par paires entre modèles. Les prévisions ont également été évaluées selon la couverture à 50 % et 95 %, c’est‑à‑dire la fréquence à laquelle les intervalles de prévision ont capturé les valeurs observées ultérieurement. Les modèles ont été classés, à partir des métadonnées soumises, comme statistiques, mécaniques, d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique, ou ensemblistes, bien que ces catégories n’aient pas été utilisées pour le calcul du score.

Le CDC organise chaque année des défis de prévision de la grippe depuis la saison 2013-2014, à l’exception de 2020-2021, lorsque l’activité grippe limitée a empêché l’élaboration de prévisions stables. Une évaluation des prévisions de FluSight concernant les visites aux services d’urgence pour la grippe est à venir.

La recherche à l’origine de la participation de Google

Un préprint soumis le 15 mai 2026, par Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich et Zahra Shamsi décrit le système à l’origine des prévisions : un système autonome dans lequel un grand modèle de langage guide une recherche arborescente qui écrit, teste et affine un logiciel de prévision exécutable. Les auteurs rapportent que, lors d’une évaluation entièrement prospective en temps réel pendant la saison respiratoire américaine 2025-2026, le système a produit des modèles pour la grippe, la COVID‑19 et le virus respiratoire syncytial en utilisant des méthodologies variées, et qu’un ensemble construit à partir des modèles générés par la machine a performé aussi bien voire mieux que les ensembles de hubs curés par le CDC hors échantillon. Ils signalent également que le système a produit des prévisions exploitables pour le RSV dans des conditions de « démarrage à froid » où les données sont rares.

Dans un article Google Research du 29 avril 2026, l’équipe a déclaré avoir commencé à soumettre des prévisions hebdomadaires de grippe pour chaque État des États‑Unis et à des horizons allant jusqu’à quatre semaines lorsque le défi du CDC a été lancé en novembre 2025, et qu’elle a ensuite rejoint les hubs de prévision en temps réel du CDC pour le COVID‑19 et le VRS. L’article indiquait que les classements publics pour la grippe et le COVID‑19, gérés par Reich, professeur de biostatistique à l’Université du Massachusetts Amherst et consultant du projet, montraient que Google se situait au sommet ou près du sommet pendant ses périodes de soumission. L’article cite Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka et Williams comme responsables du travail de prévision épidémiologique.

Pourquoi le CDC réalise des prévisions de grippe

Le programme de prévision de la grippe du CDC est conçu pour anticiper quand et où des augmentations des hospitalisations pour grippe pourraient survenir, selon la présentation du programme de l’agence. Le CDC affirme que des prévisions précises peuvent orienter l’allocation des traitements antiviraux, la préparation aux pics d’hospitalisations liées à la grippe, la répartition du personnel de santé, des lits d’hôpital et des ressources de traitement, ainsi que la communication sur les mesures d’atténuation et le calendrier de la vaccination. L’initiative a débuté avec le « Predict the Influenza Season Challenge » de 2013, et les prévisions hebdomadaires d’hospitalisation sont basées sur les données NHSN depuis la saison 2021‑2022.

Google a déclaré que le résultat de l’évaluation confirme sa conviction que l’IA combinée à l’ingéniosité humaine améliorera la capacité à prévoir les maladies à l’échelle mondiale. Le CDC, les partenaires de FluSight et les parties prenantes se réunissent à la fin de chaque saison de prévision pour examiner les approches de prévision, discuter de leur précision et planifier les saisons futures, y compris l’ajout de nouveaux objectifs de prévision.