IBM (NYSE: IBM) annonce aujourd’hui un système unique en son genre conçu pour aider les acteurs de la grande distribution alimentaire et les autorités de santé publique à prédire les sources les plus probables d’aliments contaminés et à retracer plus rapidement les foyers d'infections transmissibles par les aliments. Avec l’aide d’algorithmes, de techniques statistiques et de visualisation des données originaux, cet outil peut utiliser l’information provenant de milliards de produits vendus chaque semaine dans les supermarchés telle que leur date et leur emplacement pour identifier rapidement une série de produits potentiellement « coupables ». Cette reconnaissance des produits peut s'effectuer avec une probabilité élevée grâce à seulement une dizaine de rapports relatifs à des cas d’épidémies.
Cette recherche a été publiée aujourd'hui dans la revue spécialisée PLOS Computational Biology en collaboration avec des chercheurs des Universités de Johns Hopkins, de Purdue et de l’Institut Fédéral Allemand d’Evaluation des Risques (BfR).
Cette recherche a été publiée aujourd'hui dans la revue spécialisée PLOS Computational Biology en collaboration avec des chercheurs des Universités de Johns Hopkins, de Purdue et de l’Institut Fédéral Allemand d’Evaluation des Risques (BfR).
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