Covid-19 et modélisations épidémiologiques : quand les mathématiques viennent au secours des politiques

Comment prévoir l’évolution de la propagation d’un virus que l’on vient à peine de découvrir ? Quelles mesures prendre afin d’éviter que cette propagation ne sature totalement le système hospitalier français, déjà particulièrement fragilisé ? Ces questions auxquelles les responsables politiques ont dû faire face depuis le début de la crise sanitaire ont pu trouver des réponses grâce aux mathématiques, et plus précisément à l’aide des modélisations épidémiologiques. Mais sont-elles suffisantes ?

Depuis l’apparition du nouveau coronavirus, mathématiciens et épidémiologistes ont été souvent mis à contribution pour modéliser l’arrivée, puis l’évolution de cette épidémie. Selon les responsables politiques, ces projections ne sont qu’un outil parmi d’autres. Reste que, démunis face à la progression bien plus rapide que prévue de ce nouveau virus, ces modélisations semblent avoir joué un rôle beaucoup plus important dans les prises de décision que les politiques ne veulent bien l’admettre.

Prévoir l’arrivée du virus

En janvier dernier, un nouveau virus fait une apparition remarquée sur la scène médiatique. Un nouveau coronavirus sévit en Chine, et le monde entier s’inquiète … l’épidémie peut-elle se transformer en pandémie ? Afin d’évaluer les risques d’importation du virus en Europe, l’équipe de recherche de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) menée par l’épidémiologiste Vittoria Colizza, directrice de recherches de l’Institut Pierre-Louis d’épidémiologie et de Santé Publiques a estimé le risque de voir arriver au moins un cas de coronavirus dans chaque pays de l’Union Européenne. Cette modélisation réalisée grâce à des données de flux aériens en provenance des régions chinoises, a permis d’estimer que le risque qu’au moins un cas soit importé en Europe variait de 33 % à 70 %. Un risque jugé alors comme modéré par les autorités…

Evaluer et limiter la propagation du virus

A partir de la fin du mois de février, plusieurs cas de contamination sont recensés en France, notamment dans l’Oise. Le 29 février, le cap des 100 personnes contaminées est atteint et le stade 2 de l’épidémie est déclenché, officialisant le fait que le virus circule bien sur le territoire français. Les modèles mis en place par les équipes de recherchent ne se concentrent alors plus sur les possibilités d’importation, mais sur l’évaluation de la vitesse de propagation du virus sur le territoire. « Ces modèles de propagation sont basés sur des algorithmes mathématiques qui vont permettre de décrire à la fois la population, mais aussi les comportements de la population qui vont permettre la transmission du virus. » expliquait Vittoria Colizza, invitée sur France Inter le 24 mars dernier.

Une étude réalisée par l’Imperial College de Londres alerte l’Elysée

Modéliser la propagation des virus, l’épidémiologiste britannique Neil Ferguson en a fait sa spécialité. Grippe aviaire, Ebola, Zika, Srars, grippe H1N1, il les a tous modélisés. Alors dès que la crise liée au coronavirus s’est intensifiée en Europe et aux Etats-Unis, Emmanuel Macron, Boris Johnson, et même Donald Trump ont fait appel à ses prédictions pour orienter leurs décisions. Le 12 mars, les projections pour la France réalisées par le chercheur qui officie au sein de l’Imperial College de Londres sont relayés par Simon Cauchemez, épidémiologiste à l’Institut Pasteur, auprès des 10 autres experts du conseil scientifique mis en place par le ministère de la Santé un jour plus tôt. Le moins que l’on puisse dire, c’est que les prédictions de Neil Ferguson sont alarmantes : si rien n’est fait pour ralentir l’épidémie, elle pourrait faire 300 000 à 500 000 morts dans l’hexagone !

Les détails méthodologiques de cette modélisation restent pour l’instant confidentiels, tout comme l’étude qui a été présentée ce jour-là. Mais Neil Ferguson et son équipe ont réalisé exactement le même type de modélisation pour les Etats-Unis et la Grande-Bretagne, et ont publié leur étude seulement quatre jours plus tard, le 16 mars, dans laquelle ils précisent que « les résultats de ce document ont influencé l’élaboration des politiques au Royaume-Uni et dans d’autres pays au cours des dernières semaines ». Ils auraient donc utilisé la même méthode pour faire leurs modélisations pour la Grande-Bretagne, les États-Unis, et la France.

Une modélisation qui comporte de nombreuses incertitudes

Afin de publier les résultats de leurs prédictions concernant trois pays différents en seulement quatre jours, Ferguson et son équipe ont dû travailler dans l’urgence. Ils ont ainsi fait appel à des hypothèses comportant une grande part d’incertitude, en supposant par exemple que les individus asymptomatiques ont 50 % de chances en moins de transmettre le virus que ceux qui présentent des symptômes, ou encore que 30 % des cas hospitalisés vont avoir besoin de soins critiques tels que l’assistance respiratoire, et que la moitié des admis en soins intensifs décèderont. Invitée sur France Inter le 24 mars, Vittoria Colizza précisait que ce type de paramètres est particulièrement difficile à estimer : « Nous avons des connaissances limitées à l’heure actuelle sur le virus. Par exemple, le nombre de cas asymptomatiques est très difficile à évaluer. » La valeur de R0, c’est-à-dire le nombre moyen de personnes qu’un individu contaminé va infecter à son tour, est encore plus difficile à estimer. Pour faire ses modélisations, l’équipe de l’Imperial College de Londres a fait varier ce R0 de 2 à 2,6, mais il est bien possible que la valeur réelle du R0 se situe en-dehors de cette estimation.

Les résultats de ces modélisations, obtenus dans l’urgence, amènent aussi à se questionner sur la compatibilité entre le temps long, nécessaire pour faire de la recherche scientifique, et le temps très court caractéristique de la prise de décision politique. Difficile d’affirmer que ces deux contraintes soient compatibles, et pourtant, ce sont bien les modélisations alarmantes de Neil Ferguson qui ont plongé la France dans le confinement.

La France bascule dans le confinement

Dans son avis daté du 12 mars, le conseil scientifique suit les recommandations faites par Neil Ferguson et préconise l’application d’une combinaison de mesures afin d’enrayer la propagation de l’épidémie. Des préconisations qui seront mises en application de manière progressive par le gouvernement français. Jusqu’à ce jour du 16 mars, où le président de la République annonce aux français la mise en place d’un confinement à partir du lendemain. Le terme « distanciation sociale » est martelé par les politiques. La France entre alors dans une longue période pendant laquelle la vie semble comme ralentie.

Le confinement a été mis en place à partir du 17 mars en France, comme ici à Saint-Quentin dans l’Aisne (02) (Photo Sam Nimitz, Flickr)

Combien de français ont déjà contracté le virus ?

Le 13 avril dernier, Emmanuel Macron précise enfin la date à laquelle un déconfinement progressif peut être envisagé : ce sera le 11 mai. Mais afin d’éviter une seconde vague épidémique, une immunité collective est nécessaire. Les chercheurs de l’Institut Pasteur estiment que celle-ci sera atteinte à partir du moment où au moins 70 % de la population française aura contracté le Covid-19. Il est à l’heure actuelle impossible de savoir exactement combien de français ont été infectés car la totalité de la population française n’a pas été testée, loin de là.

Alors, comment les chercheurs peuvent-ils estimer le nombre de personnes contaminées ? En l’absence de données fiables à l’échelle nationale, les chercheurs de l’équipe de modélisation épidémiologique de l’Institut Pasteur menée par Simon Cauchemez ont dû utiliser les seuls chiffres qu’ils avaient à leur disposition : des données, récoltées au cours du mois de février sur le bateau de croisière Le Princess Diamond, sur lequel avait eu lieu une épidémie de SARS-CoV-2. Les 3 711 passagers de la croisière avaient été testés. Résultat : 712 cas positifs. Sur ces 712 cas, il a été possible de savoir combien ont été hospitalisées, et ainsi de déterminer que 2,6 % des passagers infectés ont été admis à l’hôpital. Ainsi, en comparant ce chiffre avec les données d’hospitalisation à l’échelle de la France, les chercheurs ont estimé que 2,8 millions de français ont contracté de Covid-19 à la date du 14 Avril 2020. Le 11 mai, 3,7 millions de français auront été contaminés selon les projections de l’équipe de Simon Cauchemez, ce qui ne représente que 5,7 % de la population française, bien loin des 70 % nécessaires à l’immunité collective. Mais les 3 700 passagers d’une croisière représentent-ils un échantillon suffisamment représentatif pour pouvoir extrapoler ce résultat à l’échelle nationale ? Pas vraiment. Les chercheurs qui ont réalisé cette modélisation concèdent eux-mêmes qu’il existe dans leur étude une marge d’erreur pouvant aller jusqu’à 10 % de la population.

Pour organiser le déconfinement progressif sur le territoire français, les responsables politiques français vont-ils continuer à s’appuyer sur des recommandations issues de modélisations épidémiologiques ? Réponse dans les prochaines semaines. Tout en gardant en mémoire le fait que les modélisations comportent une grande part d’incertitude. Et que les scientifiques ne peuvent pas apporter de réponses à toutes leurs questions.

Thomas Allard