Covid: les données épidémiologiques sont erronées
«Le variant croît désormais à peine plus vite que la souche historique», explique dans le Figaro Philippe Lemoine. doctorant en philosophie des sciences.
Philippe Lemoine est doctorant à l’université Cornell (États-Unis) et chargé de recherche au Center for the Study of Partisanship and Ideology.
Cela fait désormais plus de quatre mois que l’ensemble de la population française est soumise à un couvre-feu, ce qui après le confinement du printemps 2020 constitue la restriction des libertés individuelles la plus importante en France depuis la Seconde Guerre mondiale. Mais cette mesure n’a pourtant jamais fait l’objet d’un véritable débat.
Une étude de l’Inserm parue il y a quelques jours, et dont les résultats avaient préalablement été présentés lors d’une conférence de presse du gouvernement, a conclu que l’avancement du couvre-feu à 18 heures en janvier avait permis de retarder l’augmentation du nombre de cas résultant de l’expansion de B.1.1.7, le variant anglais de SARS-CoV-2, à la seconde moitié de mars. Cette étude est brandie par les partisans du couvre-feu comme la preuve de son efficacité, mais elle ne démontre pourtant rien du tout, car la conclusion était déjà contenue dans les hypothèses du modèle.
Pour comprendre ce point, il convient d’expliquer rapidement comment cette étude a conclu à l’efficacité du couvre-feu. Le modèle suppose d’abord que B.1.1.7 est 59 % plus transmissible que la souche historique. Cette estimation vient d’une étude de l’Institut Pasteur qui a estimé la surtransmissibilité de ce variant à partir de sa progression d’après les deux enquêtes flash réalisées par Santé publique France en janvier.
Le problème est que cette estimation est extrêmement sensible aux hypothèses faites sur divers paramètres épidémiques, notamment sur le temps de génération (c’est-à-dire le temps qui s’écoule entre le moment où quelqu’un est infecté et le moment où il infecte quelqu’un d’autre), sur lesquels il existe une grande incertitude qui n’a pas été correctement prise en compte par cette étude. On obtiendrait donc une surtransmissibilité très différente en faisant des hypothèses différentes mais tout aussi voire plus plausibles.
Mais ce qui est plus problématique encore, c’est que les données de Santé publique France montrent très clairement que, depuis le début de l’année (quand les données utilisées pour conclure à une surtransmissibilité de 59 % ont été collectées), l’avantage de transmissibilité de B.1.1.7 s’est complètement effondré et, d’après les données les plus récentes, le variant croît désormais à peine plus vite que la souche historique.
L’hypothèse qui est faite dans l’étude de l’Inserm sur l’impact du couvre-feu est donc complètement fausse pour l’essentiel de la période couverte par l’étude. Or, si cette étude a conclu que le couvre-feu avait eu un effet très important, c’est précisément parce que le modèle partait du principe que B.1.1.7 a un avantage de transmissibilité constant de 59 %, alors qu’en réalité cet avantage s’est effondré et il est désormais à peine supérieur à 10 %.
En effet, la méthodologie de l’étude consiste en gros à dire au modèle qu’un variant 59 % plus transmissible que la souche historique avait été introduit dans la population, que seuls l’avancement du couvre-feu à 18 heures en janvier et les vacances scolaires en février avaient eu un effet sur la transmission, puis à lui demander d’estimer cet effet sous ces hypothèses.
Comme l’hypothèse selon laquelle B.1.1.7 plus transmissible implique que, à moins que quelque chose ne réduise la transmission pour compenser l’effet de l’expansion du variant, le nombre de reproduction (aussi connu sous le nom de R) et donc le nombre de cas va exploser et que ce n’est pas arrivé, le modèle va mécaniquement attribuer un effet très important au couvre-feu et aux vacances scolaires pour coller aux données.
Mais ça ne prouve rien du tout puisque le modèle est ainsi fait qu’il ne pouvait attribuer cet effet à rien d’autre qu’au couvre-feu et aux vacances scolaires et que, dès lors qu’on fait l’hypothèse que B.1.1.7 est 59 % plus transmissible, il était inévitable que sa conclusion soit que le couvre-feu et les vacances scolaires ont eu un effet très important sur la transmission.
Les chercheurs de l’Inserm qui ont publié cette étude nous présentent comme un résultat empirique quelque chose qui n’est en réalité rien d’autre qu’une pétition de principe, puisque compte tenu de la trajectoire de l’épidémie leur conclusion n’est que la conséquence logique de l’hypothèse qu’ils ont faite sur la surtransmissibilité de B.1.1.7. Encore une fois, ce postulat repose sur des données de janvier et il est clairement infirmé par les données les plus récentes.
Mais plutôt que de reconnaître que cette hypothèse ne tient plus debout et revoir leur modèle, ils prétendent que l’augmentation du nombre de cas en mars leur a donné raison, alors qu’ils savent pertinemment que, si leur modèle était correct, l’incidence aurait augmenté beaucoup plus fortement. En effet, leur modèle prédisait qu’il y aurait plus de 20.000 nouvelles hospitalisations en semaine 13, alors qu’en réalité il y en a eu moins de 14.000. En semaine 14, le modèle prédisait près de 30.000 nouvelles hospitalisations, il y en a eu environ 14.000, comme la semaine précédente.
Bien sûr, les auteurs de cette étude pourront toujours dire que, si leurs prédictions ne se sont pas réalisées, c’est grâce aux mesures entrées en vigueur d’abord à Paris et dans 15 autres départements le 20 mars, puis au confinement étendu à l’ensemble du pays en avril. Ils pourront même «démontrer» cela de la même façon qu’ils ont «démontré» l’efficacité du couvre-feu : il suffira de dire à un modèle que B.1.1.7 est extrêmement transmissible et de supposer que seules ces mesures ont pu avoir un effet sur la transmission.
Ainsi, ils pourront continuer à entretenir la fiction que leurs modèles décrivaient correctement ce qui se serait passé si le gouvernement n’avait rien fait, mais que fort heureusement celui-ci avait écouté leurs conseils et pris des mesures qui nous ont permis d’éviter un désastre.
C’est la vision héroïque du rôle des épidémiologistes dans la gestion de la pandémie. En réalité, leurs modèles reposent sur des hypothèses fausses et leurs conclusions ne sont que des conséquences logiques de ces hypothèses, qui aboutissent à une surestimation systématique de la croissance de l’épidémie qui met le gouvernement sous pression pour prendre des mesures qui ont un coût économique et humain gigantesque, alors que rien ne démontre leur efficacité et certainement pas ce genre d’études semi-tautologiques.
Avec ce genre de travaux, les épidémiologistes donnent une fausse caution scientifique à des mesures auxquelles ils sont favorables pour des raisons qui n’ont rien de scientifique mais tiennent à leurs convictions personnelles. Elles seraient parfaitement légitimes s’ils n’essayaient pas de les faire passer pour des résultats scientifiques et d’influencer la politique du gouvernement. Rappelons-le: ils n’ont aucune légitimité démocratique.