« Plus nous sommes paranos à court terme, plus vite nous surmonterons la crise »

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(KL) – Dans une nouvelle étude, le Professeur Manel Baucells de la Darden School of Business (University of Virginia) compare deux modèles de prévision (additif et multiplicatif) pour montrer la progression du Covid-19. Le modèle additif montre que les décès vont chuter en Espagne et en Italie au cours des 3 prochains jours – ce qui contraste fortement avec le modèle multiplicatif. Si ces prévisions sont exactes, les implications seraient très importantes : le nombre de décès aux États-Unis serait de 40 000 au lieu de 220 000. L’évolution de l’épidémie en Chine semble avoir suivi la courbe du modèle additif.

Le modèle multiplicatif prédit que les pays durement touchés comme l’Espagne et l’Italie, pourraient être effectivement sortis de la crise respectivement d’ici les 10 et 11 avril, tandis que l’Allemagne, les États-Unis et d’autres pays devraient arriver à la même situation avant la fin du mois.

Manel Baucells a analysé l’évolution des décès dus aux coronavirus en utilisant les données des pays répertoriées dans la base de Worldometer. Le chercheur a d’abord passé les données au crible d’un modèle multiplicatif – le modèle de consensus actuellement utilisé par la majorité des gouvernements qui suppose une baisse de la croissance des décès jour après jour par fraction fixe sans que tous atteignent réellement une croissance zéro.

Partant de l’hypothèse que ce modèle ne permet pas de saisir efficacement tout l’impact des contre-mesures strictes pour arrêter la croissance de la maladie, il a traité les données en utilisant un second modèle, le modèle additif, qui suppose que les taux de mortalité baisseraient d’une quantité constante jour après jour, se rapprochant ainsi beaucoup plus de zéro.

Les deux modèles correspondent aux mêmes données, mais révèlent des résultats radicalement différents pour les 4 prochaines semaines.

Espagne : Les graphiques A et B ci-dessous présentent les mêmes données : le taux de croissance des décès au cours des 17 derniers jours. Le taux de croissance des décès est défini comme le rapport entre le nombre de nouveaux décès et le nombre total de décès dans le passé. Il y a deux semaines, les décès augmentaient d’environ 25%, mais aujourd’hui le taux de croissance est proche de 5%.

« Pour prédire l’évolution du taux de croissance, nous examinons les données des 17 derniers jours et établissons une ligne prédictive », explique le chercheur. La ligne rouge du graphique A correspond au modèle multiplicatif et suppose que le taux de croissance diminue d’une fraction constante chaque jour. La ligne bleue du graphique B suit le nouveau modèle additif qui lui, suppose que le taux de croissance diminue d’une quantité constante chaque jour. Les deux modèles utilisent les mêmes données mais donnent des projections radicalement différentes sur les décès cumulés.

« Quand vous regardez les graphiques, vous voyez un résultat différent pour les modèles multiplicatifs et additifs. Ce qui est particulièrement frappant, c’est ce qui se passe dans le graphique B lorsque la ligne bleue touche l’axe horizontal. C’est un point de contact après lequel la courbe s’aplanit et vous trouvez une petite croissance résiduelle des décès. Selon le modèle additif, ce point d’impact devrait se produire en Espagne le Vendredi Saint, soit le 10 avril », souligne le Professeur Manel Baucells.

Cette nouvelle analyse offre une perspective optimiste qui s’écarte considérablement du consensus actuel selon lequel les décès progresseraient conformément au modèle multiplicatif (la ligne rouge dans le graphique C). Bien qu’il reste à voir quel modèle s’adaptera aux données émergentes au cours de la semaine, le Professeur Manel Baucells souligne le fait que nous ne comprenons toujours pas pleinement l’impact des contre-mesures pour arrêter la croissance de la maladie.

« La crise du Covid-19 est totalement nouvelle. Nous ne savons vraiment pas comment le taux de croissance change en fonction de l’instauration de mesures telles que le confinement, la fermeture d’écoles et de services non essentiels et la limitation des déplacements. Cela signifie que nous devons également examiner les données de manière nouvelle et alternative pour aider à déterminer quels pourraient en être les résultats. L’approche additive suppose que ces contre-mesures rigoureuses pourraient en réalité entraîner une croissance presque nulle de la maladie assez rapidement ».

Si le modèle multiplicatif se déploie, le nombre de morts aux États-Unis pourrait atteindre 200 000. Si le modèle additif tient la route, le nombre de morts pourrait être aussi « bas » que 35 000.

« Pour être encore plus explicite, les deux modèles supposent la mise en place de mesures de confinement qui réduisent les taux de croissance des décès. Ce que nous ne savons pas encore, c’est s’ils baissent d’un facteur constant, ou d’un montant constant. Sans mesures de confinement, le taux de croissance reste à 25-30% jusqu’à ce que 1.500.000 personnes meurent et que l’immunité collective arrête la propagation », explique le Professeur Baucells.

ADDITIVE VERSUS MULTIPLICATIVE MODELLING: Projected Covid 19 deaths by country

Il est encourageant de constater que les données de la Chine semblent correspondre au modèle additif.

Les taux de croissance y ont baissé d’une quantité constante chaque jour, le point d’inflexion ayant lieu lorsqu’un taux de croissance de 1,5% était atteint. Ensuite, le taux de croissance des décès diminue progressivement d’un facteur quotidien de 0,92. Dans les projections ci-dessous, Manel Baucells utilise ces deux paramètres estimés à partir du cas de Wuhan pour prédire l’évolution des décès après le point d’inflexion.

Là encore, le modèle additif part du principe que des contre-mesures strictes – éloignement, isolement, port de masque et tests – peuvent avoir un impact radical sur la propagation du Covid-19, en réduisant assez rapidement sa croissance à un niveau proche de zéro, suivi d’une période de croissance résiduelle gérable qui permet aux systèmes de santé et aux économies de se redresser.

Jusqu’à présent, les données pour le reste du monde sont conformes aux deux modèles.

Dans moins d’une semaine, l’Espagne et l’Italie révéleront le modèle qui l’emportera.

« La bonne nouvelle, c’est que les données nous montrent que le nouveau Coronavirus est une ‘bête prévisible’. Nous savons que le confinement et la distanciation sociale réussissent à l’éliminer. Nous devons être prêts, en tant que sociétés, à continuer à diminuer la croissance chaque jour, ce qui signifie que nous devons nous en tenir à nos confinements et rester à la maison jusqu’à ce que nous atteignions le point d’inflexion. Pour dire les choses très simplement, plus nous sommes paranoïaques à court terme, plus vite nous pourrons sortir de cette crise ».

Le Professeur Manel Baucells enseigne à la Darden School of Business à l’Université de la Virginie aux Etats-Unis. Si vous CLIQUEZ ICI, vous trouverez son CV ainsi que la liste de ses publications scientifiques.