Avec un taux de mortalité des moins de 5 ans proche de 8 %, la République démocratique du Congo (RDC) fait face à un défi majeur de santé publique, où les maladies évitables par la vaccination restent une cause principale de décès infantiles. Pour répondre à cette crise, le projet ImmuReach (Immunisation en RDC : atteindre les communautés oubliées) a été lancé. Dirigé par Bluesquare, en collaboration avec l’Université Libre de Bruxelles (ULB) et l’Université de Kinshasa (Unikin), le projet vise à développer des modèles opérationnels fondés sur les données afin d’identifier les populations insuffisamment vaccinées et d’optimiser l’allocation des ressources de santé.
ImmuReach accorde une attention particulière aux enfants dits « zéro dose » (ceux qui n’ont reçu aucune première dose du vaccin pentavalent de base). Alors que les modèles de vaccination traditionnels s’appuient souvent sur des indicateurs géographiques simples, ImmuReach innove avec une approche globale permettant de cartographier la distribution spatiale des enfants non vaccinés tout en analysant les facteurs comportementaux complexes liés à l’hésitation vaccinale.
Pour dresser un tableau réaliste du paysage vaccinal en RDC, le projet intègre des ensembles de données vastes et variés. Cela inclut des enquêtes massives sur la couverture vaccinale portant sur environ 80 000 ménages chaque année, des distributions de population à haute résolution utilisant des outils comme GRID3 et WorldPop, ainsi que des données officielles sur les structures de santé détaillant les capacités du personnel et les stocks de vaccins.
Au cœur de la méthodologie du projet se trouve l’utilisation des arbres de régression boostés (Boosted Regression Trees, BRT), un algorithme puissant d’apprentissage automatique capable de capturer des relations complexes et non linéaires entre les résultats de santé et leurs déterminants. L’équipe de recherche applique ces modèles à deux échelles distinctes :
Par ailleurs, le projet évalue l’accès physique aux centres de santé à l’aide d’un indicateur avancé de type « zone de desserte flottante en trois étapes ». Cette méthode calcule de manière réaliste la disponibilité des soins en tenant compte des temps de marche estimés, de la concurrence locale et de la capacité de service des centres de santé.
Les analyses spatiales révèlent que les enfants zéro dose sont fortement concentrés dans les régions forestières équatoriales centrales de la RDC. Les modèles montrent que le statut zéro dose est fortement corrélé à une faible couverture pour d’autres vaccins essentiels de l’enfance, notamment contre la poliomyélite, le rotavirus et les infections pneumococciques. Cette corrélation indique que la sous-vaccination reflète souvent des lacunes systémiques plus larges dans l’accès aux services de santé de routine, plutôt que des refus isolés de vaccination.
De plus, la modélisation comportementale confirme que les indicateurs composites d’acceptation vaccinale sont nettement plus élevés chez les personnes s’occupant d’enfants non zéro dose que chez celles dont les enfants restent totalement non vaccinés.
À l’avenir, ImmuReach vise à transformer ses modèles prédictifs en produits de données exploitables basés sur le cloud, grâce à la plateforme OpenHEXA. Le projet développe actuellement deux principaux outils d’aide à la décision :
En définitive, ImmuReach prévoit d’intégrer ces visualisations avancées et ces outils d’optimisation directement dans les flux de travail existants du Programme Élargi de Vaccination (PEV) de la RDC et dans les systèmes nationaux de suivi des performances. En combinant une modélisation spatiale de pointe avec les infrastructures sanitaires locales, ImmuReach garantit que ses analyses se traduiront par un impact concret et durable pour les enfants qui en ont le plus besoin.
