La science inexacte derrière les projections sur la pandémie de COVID-19

TORONTO — Des experts en matière d’analyse de données mettent en garde contre une interprétation trop littérale des prédictions gouvernementales sur la trajectoire de la COVID-19.

En Ontario, vendredi, le dévoilement de chiffres vertigineux sur le nombre de morts attendues a coïncidé avec l’annonce d’autres mesures de distanciation et d’ardents plaidoyers pour que les citoyens s’isolent chez eux.

Le président et chef de la direction de Santé publique Ontario a déclaré que le fait de rester à la maison pourrait faire la différence entre 6000 morts ou 1600 morts à la fin du mois. Selon Peter Donnelly, environ 200 personnes de plus pourraient être épargnées si des mesures additionnelles sont implantées.

Les responsables de la santé publique ont également donné un aperçu de ce qui pourrait se produire au fil de l’épidémie, qui pourrait s’étirer sur une durée de de 18 mois à deux ans. Les autorités préviennent toutefois que ces scénarios à long terme sont plus incertains.

Le docteur Donnelly a soutenu que si l’Ontario n’avait pas agi, notamment en ordonnant la fermeture des écoles, jusqu’à 100 000 personnes auraient ultimement succombé à la COVID-19. Mais grâce aux diverses directives gouvernementales, le bilan se situera plutôt entre 3000 et 15 000 morts, a-t-il évalué.

Les experts en matière de pandémie soulignent que de telles projections ne servent pas à prédire l’avenir, mais bien à orienter les décideurs politiques et les systèmes de santé aux prises avec une crise grandissante.

Lors de sa conférence de presse quotidienne, samedi, le premier ministre Justin Trudeau a indiqué qu’on lui avait présenté toute une série de projections.

«Ce qui se produit dépend des choix que nous faisons chaque jour. Nous pouvons changer les prédictions», a-t-il déclaré.

Idéalement, ces données devraient également rassurer les citoyens à l’effet que leurs actions individuelles peuvent faire la différence, souligne Ashleigh Tuite, professeure d’épidémiologie à l’Université de Toronto.

Les autorités provinciales ne cessent d’exhorter la population à appliquer les mesures de distanciation à la lettre, évoquant les meilleurs et les pires scénarios qui, selon eux, dépendent largement du respect des directives.

«Nous sommes dans une situation où nous avons besoin de l’adhésion de tout le monde. Alors traiter les gens comme des adultes, avoir ces conversations et expliquer ce que nous savons et ce que nous ne savons pas (…), je ne pense pas que ce soit une mauvaise chose», fait valoir Mme Tuite.

La modélisation des autorités ontariennes s’appuie sur plusieurs hypothèses et le docteur Donnelly a reconnu qu’il s’agit d’une « science très inexacte ».

Aussi imparfaites soient-elles, ces estimations aident toutefois à répondre à de grandes questions qui pèsent sur les hôpitaux, avance Dionne Aleman, professeure en génie industriel à l’Université de Toronto. Quand peut-on atteindre le pic d’infections? Dispose-t-on d’assez de lits aux soins intensifs? Combien de ventilateurs seront nécessaires? Y a-t-il suffisamment d’infirmières?

La qualité d’un modèle dépend néanmoins de la qualité des données sur lesquelles il se base, et en temps de pandémie, «il est essentiellement impossible d’obtenir des données réelles», relève Mme Aleman.

Même avec des données solides, les modèles ne font que condenser l’information dont on dispose à un moment précis, souligne Ashleigh Tuite. À mesure que les chiffres évoluent, les conclusions changent aussi.

La professeure conseille de ne pas interpréter les projections comme des faits établis — et de ne pas les balayer du revers de la main si leurs prévisions ne se matérialisent pas.

«Les informations que nous obtiendrons la semaine prochaine pourraient modifier ces projections. Et c’est correct», martèle Mme Tuite. 

«On l’a vu au Royaume-Uni où ils ajustent leurs estimations de la mortalité attendue. Ils ne les ajustent pas parce que leurs modèles étaient erronés en tant que tel. Ils les ajustent parce qu’ils ont des informations additionnelles, explique-t-elle. La capacité à se corriger ou à ajuster ses estimations, c’est à mes yeux le signe d’une bonne science.»

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