Depuis l’annonce du gouvernement pour un début de déconfinement progressif le 11 mai, le débat sur la pertinence de ce choix anime les journées de nos concitoyens. La question clé est de savoir à quel point cela aura un impact sur une recrudescence du nombre de cas et donc du nombre de décès.

Nous nous inspirons de l’approche du MIT [1] qui évalue l’impact du déconfinement aux USA et avons soumis un papier scientifique sur la même plateforme. Notre publication se distingue car elle présente un travail enrichi en données et paramètres supplémentaires pour tirer parti des leçons d’autres pays ayant déjà commencé un déconfinement ou n’ayant pas eu de confinement du tout. Par ailleurs, à cause du manque de tests en France, nous considérons que le nombre de décès est une mesure plus fiable que le nombre de personnes officiellement contaminées, car ce dernier est sous-estimé selon les sources gouvernementales et selon l’institut pasteur  (6% de personnes infectées représente approximativement 4 millions de personnes versus 160 000 personnes testées positives, le chiffre réel est donc largement sous-estimé).


La version du papier destinée aux scientifiques est soumise sur medRxiv. Cette tribune vise à présenter au grand public les grandes lignes de l’approche et surtout, quelles conclusions l’Intelligence Artificielle nous permet d’en tirer.

 


Le fameux “ R 0 ” et l’impact du confinement

R 0 représente ce qu’on appelle le taux de “reproduction” du virus. Un taux inférieur à 1 permet de tendre vers l’extinction de l’épidémie, ou au moins d’éviter une croissance du nombre de cas journaliers. Ce taux a été estimé par notre algorithme pour la France à 3,56 avant le confinement et à 0,64 après le confinement. Ce qui veut dire que le confinement a produit ses effets avec des chiffres qui continueront de baisser tant que le confinement est respecté.

D’autres métriques clés ont été estimées par l’algorithme :

Métriques clés

Ces chiffres estimés par l’algorithme sont cohérents avec les différentes sources citées pour chacune d’entre elles.

Notre algorithme prédit qu’un confinement prolongé jusqu’en juillet permettrait d’amener l’épidémie au même niveau que ce qui est actuellement observé dans les pays les moins touchés. C’est-à-dire moins de 5 morts par jour.

Parallèlement, bien qu’un déconfinement ait pour conséquence immédiate une recrudescence du nombre de cas, plusieurs points importants sont à signaler :

  • Le taux de reproduction R 0 sera très probablement inférieur à ce qu’il a pu être avant le confinement grâce à la sensibilisation aux gestes barrières, la mise en place de mesures de distanciation et la disponibilité plus importante de masques et de gel désinfectant.
  • Le fait qu’une partie de la population soit déjà immunisée, bien que l’on soit loin de l’immunité de groupe, contribuera à réduire R 0.
  • La progressivité du déconfinement par étapes contribuera également à réduire R 0 dans les premières semaines et lisser la courbe. 

Ces différents phénomènes difficilement quantifiables rendent très complexe la prédiction du taux R 0. Nous avons tenu compte de ces contraintes en minimisant le plus possible l’impact sur R 0 . Il faut donc garder en tête que les prédictions suivantes représentent des scénarios relativement optimistes. Au lieu d’un R0 supérieur à 3 avant le confinement, nous partons donc sur un R0 autour de 1 après le déconfinement afin de rester le moins alarmiste possible.

 

Déconfinement le 11 mai : minimum 43 000 décès et une persistance de l’épidémie jusqu’en 2021

Prenons des exemples de scénarios possibles où R 0 atteindrait progressivement différentes valeurs aux alentours de 1 au bout de trois semaines de déconfinement. Nous prendrons par exemple ici les valeurs R 0 = 1,1 ; R 0 = 1,0 et R 0 = 0,9.

Dans un premier temps, nous étudions l’impact d’un déconfinement progressif à partir du 11 mai. Dans le scénario le plus optimiste, on observe que le nombre total de victimes atteindrait environ 43 000 (tassement de la courbe à horizon octobre) alors qu’il dépasserait les 70 000 dans le cas plus pessimiste (figure 1) (tassement de la courbe à horizon février 2021). Du point de vue des décès quotidiens (figure 2), on observe un pic plus ou moins important selon les cas, mais toujours bien inférieur au pic de la première vague de la pandémie.

L’impact de la durée du confinement sur le nombre de victimes du virus est l’élément principal de notre étude. Lorsque l’on suppose un prolongement du confinement de deux semaines (figure 3) et six semaines (figure 4), soit une date de déconfinement reportée respectivement au 25 mai et au 22 juin, on peut voir que le prolongement du confinement aurait un effet important sur la réduction du nombre de victimes, avec un nombre à moyen terme restant sous la barre des 40 000 même dans le pire des trois scénarios. La différence entre le nombre de décès suite à un déconfinement le 11 mai versus un déconfinement décalé se situe entre 3 000 vies sauvées minimum (pour un déconfinement décalé de deux semaines) et 10 000 vies sauvées au minimum (pour un déconfinement décalé de 6 semaines).

Nombre de décès cumulé - confinement repoussé

Parallèlement, ce déconfinement sans test généralisé (et donc sans la possibilité d’isoler les cas positifs) aurait pour conséquence une persistance de l’épidémie au moins jusqu’en octobre 2020. Voire, si l’immunité conférée est limitée à quelques mois et si aucun traitement/vaccin n’est introduit, une épidémie qui se perpétue sans disparition totale.

 

Confinements en série pour éviter un drame

Imaginons maintenant un scénario plus alarmiste : un taux R 0 aux environs de 1,3 ou plus après sortie de confinement aurait un impact conséquent sur la propagation de la maladie et provoquerait une seconde vague de contaminations au moins aussi importante que la première (figure 5). Cela illustre bien la nature exponentielle des phénomènes épidémiologiques.

déconfinement

Nous avons observé, grâce au modèle d’intelligence artificielle, quel effet aurait une série de périodes de confinements d’un mois espacés de deux mois chacune. Comme on peut le voir en figure 6, cela permettrait de diminuer de moitié le nombre total de victimes d’ici 2021 (par rapport à aucun renouvellement de confinement).

déconfinement

Pour conclure, bien que nos résultats soient en partie basés sur certaines hypothèses, la quantité de données utilisées ainsi que la capacité du modèle à estimer une quantité de métriques confirmées par diverses sources laissent penser que c’est une source fiable. Parallèlement, afin d’éviter toute erreur, nous avons volontairement minimisé les paramètres pour avoir des chiffres les moins alarmistes possibles. Nous constatons qu’avec toutes ces précautions, l’impact d’un déconfinement le 11 mai se chiffre dans tous les cas en plusieurs milliers de vies.

Nous pensons qu’il est possible de réduire au maximum la propagation de la maladie, en prolongeant le confinement jusqu’à la quasi-éradication de la maladie (comme cela a été possible dans plusieurs pays qui enregistrent moins de 10 décès par jour). C’est la meilleure manière de minimiser le nombre de victimes. 
Alternativement, en réduisant au maximum le taux de reproduction R 0 (masques, gel, distanciation sociale, gestes barrières) ou en organisant des confinements récurrents, voire les deux à la fois si le taux de reproduction est difficile à diminuer. Dans tous les cas, nous pensons qu’il est important d’avoir un plan précis et de ne pas décider en fonction du nombre de morts quotidien. En effet, comme le montrent les différentes simulations, il est dangereux de se reposer sur ce chiffre pour agir en conséquence, car la durée d’incubation et les différents autres facteurs d’inertie de l’épidémie peuvent induire plusieurs semaines de décalage entre les observations et les faits. Rappelons que le premier confinement a été décidé alors que nous n’avions qu’une vingtaine de morts quotidiens et que malgré le confinement décidé à ce moment là, le pic de l’épidémie a dépassé les 1 000 morts par jour.

Texte écrit par Eren Unlu, Hippolyte Léger, Oleksandr Motornyi, Alia Rukubayihunga, Thibaud Ishacian et Mehdi Chouiten

 

[1] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.03.20052084v1

 

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