Cuando comenzó la pandemia en Francia, la gente dejó de reunirse y el virus se propagó más lentamente. Los científicos querían saber cómo predecir cuántos contactos le quedarían a una persona si el gobierno imponía nuevas reglas. Tomaron un programa que entiende el lenguaje y le pidieron que leyera las descripciones de las restricciones y decidiera qué encuentros conservaría una persona y cuáles cancelaría. Esas decisiones se convertían en una tabla que mostraba cómo se relacionan personas de distintas edades. Esa tabla se llama matriz de contactos por edades.

El programa trabajaba junto con el modelo de epidemia: el modelo calculaba cuántas personas enfermaban y enviaba esas cifras de vuelta al programa. El programa veía que había más hospitalizaciones y, la siguiente vez, reducía aún más los contactos. Ese ciclo de influencia mutua se llama bucle de retroalimentación. Antes, los científicos ideaban ellos mismos cómo reacciona la gente a las restricciones; ahora el programa lo hace solo, leyendo textos. Esto ayudó a predecir con más precisión las olas de hospitalizaciones y a evaluar qué pasaría si se retrasara el confinamiento dos semanas: los contactos aumentarían un 46% y los enfermos, un 45,8% más. Una herramienta así puede ayudar a médicos y funcionarios a evaluar rápidamente las consecuencias de nuevas medidas, incluso cuando no hay datos recientes sobre cómo se relaciona la gente.