Pour comprendre le coronavirus, il faut accepter le doute

Obtenir des chiffres exacts, mais les remettre en question, explique Wired.

Nous devons parler de John Snow. (Non, pas le personnage de Game of Thrones, c’est Jon Snow).

John Snow était un médecin dans l’Angleterre du 19ème siècle. À son époque, une terrible maladie ravageait la Grande-Bretagne. De temps en temps, le choléra se déclenchait, provoquant des centaines de cas de diarrhées et de vomissements. Beaucoup sont morts quelques jours après avoir été infectés.

La théorie dominante de ce qui l’a causé ? « Miasma » – l’air puant. C’était logique, car les endroits touchés avaient tendance à sentir terriblement mauvais. Mais Snow avait une idée différente : il pensait que le choléra se propageait par l’eau plutôt que par l’air, et il cherchait des preuves pour le prouver.

En 1854, une nouvelle épidémie se déclara dans le quartier londonien de Soho. Snow a commencé à marcher dans les rues de Soho et à interroger les habitants. Il a noté où les défunts avaient vécu, et a ensuite reporté ses données sur une carte, en utilisant des barres noires pour représenter les décès dus au choléra. La plupart des barres étaient proches d’un point précis : une pompe à eau dans la rue Broad. Les découvertes de Snow correspondaient à sa théorie, ce qui a incité les autorités locales à retirer le manche de la pompe, afin que les gens ne puissent plus y boire. Peu de temps après, l’épidémie s’est éteinte.

(Le port de masques dans les magasins est une question de santé publique, pas de politique, Par Matt Reynolds)

Avec sa carte, John Snow était devenu l’un des pionniers de l’infographie, et montrait comment les données peuvent sauver des vies. Les chiffres ont joué un rôle central dans son étude. En comptant les décès et en visualisant les chiffres de cette manière, il a démontré de façon convaincante qu’il fallait agir rapidement.

Il n’est pas étonnant qu’aujourd’hui, dans la bataille contre la Covid-19, nous nous tournions à nouveau vers les chiffres. Pendant des mois, nous avons entendu des bulletins quotidiens sur les nouveaux cas, des directives officielles citant la nécessité d' »aplatir la courbe » et des avertissements sur la croissance exponentielle. Et nos calendriers ont été remplis de messages du frère du voisin de votre cousin, qui a présenté ses propres calculs sur l’évolution de la pandémie. Rare de voir l’intérêt pour les chiffres croître si soudainement. La Coupe du monde, bien sûr. Les élections, sans aucun doute. Mais rien ne libère l’intello comme une pandémie. Pour nous tous, les chiffres offrent une certaine certitude en période d’incertitude.

Aussi puissants qu’ils soient, les chiffres du coronavirus ont aussi leurs limites. Dès le début, des erreurs ont été commises par des profanes et des experts. Trois exemples emblématiques.

Premièrement : des chiffres d’une précision trompeuse. Il est apparu immédiatement que les cas réels de coronavirus étaient beaucoup plus nombreux que ceux rapportés dans les chiffres officiels, et ont circulé, souvent sans critique, sur les médias sociaux. Comme dans la plupart des pays, tout le monde ne se faisait pas tester, les chiffres pouvaient au mieux évaluer la limite inférieure des chiffres réels.

Deuxièmement : des échantillons biaisés. Par exemple, une étude menée par des chercheurs de Stanford pour estimer la prévalence du virus dans le comté de Santa Clara, en Californie, a conclu que la Covid-19 était beaucoup plus répandu qu’on ne le pensait au départ. Les chercheurs avaient utilisé des publicités sur Facebook pour recruter des sujets de test, ce qui est une méthode pratique, mais qui fausse également les chiffres, car les personnes qui se sentent malades sont susceptibles de se sélectionner elles-mêmes dans une telle étude afin de se faire tester.

Troisièmement, il faut confondre corrélation et causalité. Les spéculations se sont multipliées sur les pays qui ont « le mieux » fait face à la pandémie. Il est tentant de regarder les chiffres et de trouver une explication facile aux différences. Certains ont affirmé que les masques sont la solution, d’autres que nous devrions tous avoir une solide recherche des contacts comme la Corée du Sud ou une approche de laisser-faire comme la Suède. Mais il n’y a pas de solution miracle. Les pays ont des stratégies de dépistage différentes, une démographie différente, des systèmes de santé différents. Et certains pays ont tout simplement eu plus de chance, car la pandémie a frappé à leur porte plus tard et leur a donné plus de temps pour se préparer. Le sort des pays dépend probablement de l’interaction complexe de nombreux facteurs, qu’il faudra des années à démêler.

Alors, comment pouvons-nous donner un sens à cette crise ? De toute évidence, le calcul est utile. Mais il y a un autre ingrédient important : accepter l’incertitude. Il y avait tant de questions sans réponse au début de la crise. Les masques aident-ils ? Le virus survit-il sur les surfaces ? Êtes-vous immunisé une fois que vous avez des anticorps ? Dans le monde entier, les scientifiques rassemblent les preuves pour obtenir des réponses. Pour ce faire, ils reconnaissent l’incertitude.

 

John Snow – aujourd’hui souvent considéré comme le père de l’épidémiologie – nous apprend à douter de manière productive. Il a eu l’audace de remettre en question la théorie des miasmes. Mais il a également été assez sage pour ne pas être satisfait lorsqu’il a trouvé la pompe de Broad Street. Il se pourrait, pensait-il, que l’air autour de la pompe soit particulièrement malodorant, et que les miasmes en soient la cause. Après tout, la corrélation n’est pas un lien de cause à effet. Il a donc cherché d’autres preuves.

Il a trouvé une brasserie située à proximité de la pompe, mais presque aucun des ouvriers n’avait contracté le choléra. Et puis il a entendu parler d’une femme qui vivait à quelques kilomètres de la pompe mais qui avait quand même contracté le choléra. Ces deux cas semblent être en accord avec la théorie de Snow. Mais en y regardant de plus près, il s’est avéré qu’ils n’étaient que les arguments dont il avait besoin. Il s’est avéré que les brasseurs avaient été sauvés par la bière : lorsqu’ils avaient soif, ils buvaient la bière de la brasserie (et, sinon, l’eau du puits de l’entreprise). Quant à la femme, elle avait eu une livraison quotidienne de la pompe de Broad Street, car elle aimait le goût de l’eau.

Même plus tard, lorsque les gens ont affirmé que l’épidémie s’était arrêtée parce que le manche de la pompe en cause avait été enlevé, Snow a continué à douter. Il a en fait souligné le fait que de nombreuses personnes avaient fui le quartier, ce qui a probablement provoqué l’arrêt de l’épidémie indépendamment de l’intervention sur la pompe.

Snow montre que le doute vous rend plus fort. Ce n’est qu’en remettant continuellement en question les preuves que l’on se rapproche de la vérité. Ainsi, pendant la pandémie, j’ai admiré les personnes qui osent douter. J’écoute le journaliste qui reconnaît l’incertitude du monde, le scientifique qui n’a pas honte de changer d’avis, l’ami qui recueille d’abord les preuves et qui ne se fait qu’ensuite une opinion. Reconnaître l’incertitude est la meilleure façon d’interpréter les chiffres, et l’information en général. J’ai beaucoup de doutes, mais j’en suis presque certain.

Sanne Blauw est le correspondant en calcul de De Correspondent et l’auteur de The Number Bias : How Numbers Lead and Mislead Us

Via Wired

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