La République Démocratique du Congo est en ce moment frappée par une épidémie d’Ebola de vaste ampleur. Les équipes de surveillance et de réponse du ministère de la santé et leurs partenaires sont mobilisés pour y répondre, avec l’assistance de Bluesquare. Cet appui se construit sur une infrastructure développée de longue date, et sur les leçons des épidémies précédentes. Le travail effectué lors de l’épidémie de MPox est particulièrement utile aujourd’hui. Pour comprendre comment cette infrastructure a été construite et comment elle évolue pour appuyer la réponse à l’épidémie d’Ebola, nous revenons sur ce travail au long cours.
En Août 2024, la République Démocratique du Congo a déclaré une épidémie de Mpox à l’échelle nationale. Contrairement aux épidémies antérieures, cette flambée combinait des défis multiples : une transmission zoonotique issue de la faune sauvage, une transmission inter-humaine accélérée, une absence de diagnostic décentralisé, et une fragmentation des données entre le Centre des Opérations d’Urgence en Santé Publique (COUSP) et les autres acteurs de la réponse (laboratoires, surveillance de routine, acteurs humanitaires). La RDC avait besoin d’une infrastructure d’intelligence de données capable de supporter une riposte complexe, intégrée et durable. Découvrez quelles actions ont été mises en place.
Bluesquare a été mobilisée comme partenaire technique aux côtés de PATH, avec le financement de la Fondation Gates. Le but : construire, en urgence, une plateforme d’intelligence intégrée capable de soutenir le COUSP.
L’approche a été résolument intégratrice. Plutôt que de créer un outil dédié au Mpox qui aurait ajouté un silos de plus, Bluesquare a construit une infrastructure généraliste capable de recevoir des données de nature différente.
Le DHIS2 assure la collecte structurée des cas suspects et confirmés, selon un flux longitudinal : notification, investigation, laboratoire, prise en charge. OpenHEXA orchestre l’intégration automatisée des données de l’INRB (résultats de confirmations biologiques, clades, séquençage génomique), des données de laboratoire décentralisé, des registres de prise en charge, et de données contextuelles comme les données climatiques ou géographiques. Un registre géographique commun (conçu via IASO), lie la cartographie des infrastructures de santé et des zones de santé à la surveillance épidémiologique, permettant une géolocalisation opérationnelle des cas et des interventions.
Cette architecture multistandard est le cœur de l’approche One Health : lier l’humain (cas confirmés, contacts), le laboratoire (diagnostic, séquençage), l’espace (zones, accessibilité), et le contexte (climat, démographie) dans une seule plateforme de décision.
Sur cette infrastructure consolidée des tableaux de bord temps réel visualisent en continu la situation : distribution géographique des cas, transmission par âge et par exposition, évolution temporelle des incidences par zone, identification des hotspots. Des données consolidées multisources sont visualisées et analysées dans un outil unique, facilitant les comparaisons et l’analyse multi-dimensionnelle de la crise.
La vraie force du projet ne réside pas que dans la technologie. Bluesquare a travaillé en étroite collaboration avec l’Agence Nationale d’Ingénierie Clinique et du Numérique de la Santé (ANICNS) et la Division du Système National d’Information Sanitaire (DSNIS) pour garantir que l’infrastructure s’inscrit dans le cadre de gouvernance national, respecte les standards de sécurité, et s’intègre avec les autres systèmes d’information sanitaire du ministère de la santé.
En 2025, la Fondation Gates a approuvé une seconde phase : l’initiative PaluTrack, qui étend et consolide l’infrastructure bien au-delà du Mpox.
En RDC, PaluTrack vise trois principaux développements.
D’abord, l’intégration avancée des outils d’alerte précoce et de surveillance moléculaire directement dans OpenHEXA. Cela signifie qu’un résultat de séquençage génomique au laboratoire devient immédiatement visible au COUSP, permettant un suivi en temps réel des clades et mutations émergentes.
Deuxièmement, le développement d’un algorithme de ciblage conçu pour identifier automatiquement les hotspots de fièvre aiguë non différenciée. Plutôt que d’attendre une investigation manuelle, cet algorithme croise les données de cas cliniquement compatibles, les données spatiales (grappe géographique), et les données d’exposition, pour recommander automatiquement où les équipes de riposte doivent concentrer leurs efforts.
Troisièmement, des rapports d’activation spécifiques au COUSP : plutôt que des rapports génériques, le système génère des produits orientés action. Dans le cas de l’activation d’une réponse à une nouvelle épidémie émergente, il est essentiel de pouvoir à la fois rendre compte de l’épidémie émergente, mais aussi des ressources disponibles localement pour y répondre, des caractéristiques des populations locales en termes de vaccination ou d’accès aux soins, etc. Ces rapports d’activation pourront être générés automatiquement, en variant les zones géographiques pour obtenir une information utile et mobilisable pour les équipes de réponse.
L’innovation la plus structurante concerne l’hébergement et la gestion de la plateforme. Actuellement, l’infrastructure est hébergée par Bluesquare. Dans le cadre de PaluTrack, une migration vers une solution locale gérée par le gouvernement congolais est en cours. Cela signifie que l’ANICNS et la DSNIS vont progressivement prendre en charge l’administration, la maintenance et l’évolution de la plateforme.
Cette transition n’est pas une simple migration technique. Elle implique un renforcement des capacités internes : formation des équipes informatiques nationales à l’administration d’OpenHEXA, certification des administrateurs, mise en place de procédures de support et de maintenance, clarification des modèles de gouvernance. Bluesquare accompagne ce processus, mais le contrôle stratégique et opérationnel passe au gouvernement congolais.
L’enjeu ? Éviter la dépendance. Une infrastructure de surveillance hébergée localement et gérée localement appartient au pays et peut évoluer selon ses priorités, indépendamment d’un partenaire externe.
La plateforme repose entièrement sur des technologies open-source et hautement interopérables, ce qui renforce aussi la souveraineté numérique.
DHIS2 pour la collecte structurée et le suivi longitudinal. OpenHEXA pour l’orchestration des pipelines de données et l’intégration automatisée. IASO pour la gestion du géo-registre et les données géospatiales. Power BI / Apache Superset pour les tableaux de bord analytiques. Ces outils interopèrent via des standards ouverts (APIs, formats de données standardisés), ce qui signifie qu’aucune composante n’est verrouillée. À tout moment, la RDC peut remplacer un outil ou en ajouter un autre sans refondre l’ensemble.
Le projet RDC-Mpox montre que la surveillance d’une crise complexe exige une infrastructure elle-même complexe et intégrée. Mais il montre aussi que cette complexité peut être maîtrisée si elle repose sur :
Cette infrastructure est en constante évolution, et est en ce moment enrichie et complétée pour répondre aux besoins spécifiques de l’épidémie de MPox.
Pour d’autres contextes d’épidémies complexes, le modèle RDC est reproductible. Découvrez comment cette approche d’infrastructure intégrée peut soutenir votre propre réponse aux urgences sanitaires via notre expertise en surveillance One Health.
