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Covid-19 : en cas de panique, consultez un robot – Flint Dimanche #23

Bon alors ça va toi niveau coronavirus ? Je veux dire comment sa passe ta nouvelle vie à Coronaland ? Le pays dont tu ne peux plus sortir, ou presque, où tous les cafés sont fermés, où tes enfants vont à l’école mais sur Internet, où tout le papier toilette et le gel hydro-alcoolique ne se vend plus qu’au marché noir, et où il est interdit de tousser. Je dis ça parce que ça m’est arrivé hier au supermarché en passant à la caisse. J’avais avalé ma salive de travers, et j’ai été pris d’une grosse quinte de toux, le genre que tu ne peux pas arrêter. Alors j’ai essayé de me retenir de tousser et du coup mes yeux se sont remplis de larmes tandis que j’essayais d’introduire fébrilement ma carte bleue dans le lecteur pour payer mes six pauvres rouleaux de papier toilette. Et là tout le monde m’a regardé tristement.

J’ai longuement hésité à te parler de l’épidémie ce matin, parce que je sais que tu es déjà super saturé d’infos. Et puis je me suis dit qu’on pourrait faire un exercice ensemble qui pourrait t’être utile. Et peut-être même te dé-stresser un peu au cas où tu, hum, stresserais… D’ailleurs est-ce que tu stresses ? Tu fais partie de quel camp ? De celui qui est déjà prêt à se barricader derrière ses sachets de pâtes ? Ou de celui qui pense qu’on ferait mieux de s’occuper de choses plus urgentes qui tuent plus de gens ? Je suis sûr que tu as déjà eu ce genre de débat.

Alors je ne vais pas te donner mon avis sur la question. Mais je vais te proposer un petit jeu. Dans ce jeu, on serait deux robots qui observeraient l’humanité en pleine agitation et qui essaieraient de trouver une solution. Ok ? Le but de l’exercice est de mettre de côté pendant quelques minutes ses opinions et ses émotions et de les remplacer par un algorithme. Cet algorithme analyserait toutes les données à sa disposition, en tirerait des scénarios mathématiques, et donnerait un score à chaque action en fonction du résultat escompté. Il se trouve que la mécanique de la pandémie se prête parfaitement à ce genre d’exercice. C’est d’ailleurs sa simplicité et donc sa logique implacable qui la rend si redoutable.

Pour égayer notre petit jeu, j’ai choisi de l’illustrer avec des photos de nounours trop mignons qui font semblant d’être malades comme les humains. Histoire de ne pas trop te plomber le moral.

Mais avant de jouer (et tu vas voir, le jeu est très simple), il faut faire un peu de tri. Parce que bon c’est quand même dingue le nombre de contenus parfaitement inutiles publiés chaque jour sur le sujet. J’ai donc décidé de commencer par éduquer une intelligence artificielle Flint sur le coronavirus. Je l’ai appelé « Coco ». Mignon non ? Clémence (la maman des robots Flint) lui a donné un visage rigolo. Elle s’est dit : je ne vais pas faire un seul robot, mais trois, parce qu’il se reproduit super vite !

Pour que Coco comprenne bien ce qui m’intéressait et me fasse un tri intelligent dans tout ce bordel, je ne l’ai alimenté qu’avec des articles qui posaient des faits scientifiques face aux fake news, ou qui mettaient en avant des données concrètes sur le coronavirus. Après 4 jours de travail (pour lui hein, pas pour moi), ses résultats étaient tellement intéressants que j’ai décidé de les partager avec toi.

L’avantage de l’approche analytique d’un problème, c’est que ça permet de gagner du temps sur pas mal de débats inutiles. Par exemple, il y a cette question qui revient souvent : pourquoi vous nous prenez la tête avec le Covid-19 (c’est le nom de la maladie causée par le coronavirus) alors que la grippe tue beaucoup plus de gens et que tout le monde s’en fout ? Tu noteras qu’il y a beaucoup d’opinions exprimées dans la même phrase. Mais considérons qu’il s’agit d’une question dépassionnée et regardons ce que nous disent les données.

1) La grippe a tué plus de gens en 2018-2019 que le Covid-19. 8100 morts en France. Contre 91 pour le Covid-19 à ce jour.

2) Le taux de létalité (c’est à dire le nombre de gens qui meurent par rapport au nombre de gens infectés par le virus) est de 0,1% pour la grippe contre 2,5% pour le Covid-19 (mais ça varie selon les pays).

3) Le taux de reproduction (c’est à dire le nombre de personnes qu’un malade peut infecter) est plus important pour la grippe (entre 2 et 3) que pour le coronavirus (2,5).

Mais la vraie question c’est : oui mais à jeu égal, qui provoque le plus de morts ? Pour calculer le nombre de morts, je suis tombé sur cet outil créé par un chercheur en physique, David Louapre, également auteur de la chaîne Youtube « Science étonnante », qui le présente sur son blog.

👉Lire le billet de David Louapre [6mn]

Il s’agit d’un tableau Excel qui permet de calculer le nombre de morts sur une durée de 180 jours (6 mois) à partir de la première infection pour une population équivalente à celle de la France. J’ai donc entré le taux de reproduction de chaque virus et son taux de létalité. Et voici ce que j’ai trouvé :

-> 51000 morts pour la grippe (en prenant un taux de reproduction moyen de 3, et sans tenir compte du nombre de vaccinés).
-> 1,5 million pour le Covid-19.

En fait, pour être parfaitement honnête, ce n’est pas pour ça que David Louapre a fait ce tableau (qui, il le répète, n’est pas un outil prédictif mais un jouet pour rationaliser un peu les choses). Il l’a fait pour montrer l’impact de notre comportement collectif sur le nombre de morts à l’arrivée.
Que se passerait-il par exemple si nous limitions nos contacts quotidiens à 25 personnes par jour au lieu de , disons, 50. Avec un taux de probabilité de transmission de 0,5% on arrive à … 62000 morts. Ce qui veut dire que, en gros, si tu restes le possible chez toi, tu peux faire chuter dramatiquement le nombre de décès. C’est mathématique.

Tu me diras, pourquoi on ne fait pas la même chose pour la grippe alors ? Bonne question. Sans doute parce que c’est chiant de rester confiné. Mais cette démonstration a le mérite de nous permettre de faire ce genre de choix.

Pour nous aider à faire un meilleur choix, il faudrait pouvoir calculer en face l’impact du confinement sur la santé de l’économie. Et de mesurer son évolution en fonction du taux de confinement. Bon là, c’est beaucoup plus difficile, parce qu’il y a trop de paramètres et qu’on manque de recul. Par contre pour le climat on sait, le ralentissement économique en Chine a fait baisser son empreinte carbone.

Mais imagine, si on confiait la crise à un robot. Il analyserait l’impact sur le nombre de morts, l’impact sur l’économie, et l’impact sur le climat par exemple. Et ensuite il ferait sortir ou rentrer les gens de chez eux pour avoir le meilleur rapport qualité/ mort.

On rigole, mais je suis tombé sur cette vidéo fascinante tournée en Chine, où un drone est capable de reconnaître les gens et de repérer leur niveau de fièvre, puis de leur demander de rentrer chez eux en les suivant jusqu’à leur porte de façon super agaçante.

Je suis également tombé sur ce billet de Thomas Pueyo sur Médium. L’auteur n’est pas un scientifique, mais un expert en marketing. Donc à lire avec toutes les précautions nécessaires. Mais il aime bien les données lui aussi. Et c’est sa façon d’aborder le problème différemment, c’est à dire comme un analyste marketing, qui rend sa démarche intéressante. Le billet décortique les données passées et l’impact des mesures dans le temps sur l’évolution de la courbe de propagation. Que faut-il en retenir ? Les tableaux qu’il publie font ressortir que, dans certains pays, la courbe est exponentielle et que dans d’autres non. Pourquoi ? Parce que ces pays ont réagi très vite et drastiquement.

👉Lire la traduction française du (long) billet de Thomas Pueyo [30mn]

Mise à jour 16/03 : Cet article a été très critiqué par le journaliste Nicolas Martin sur France Culture, qui lui reproche son manque de rigueur scientifique. Ça ne rend pas sa réflexion illégitime, ni ses conclusions, mais ça nous alerte sur la qualité de son interprétation de certaines données. Je te mets le lien ici pour que tu puisses te faire ton idée. Mais je te propose aussi de lire l’article publié (en anglais) par Tom Watkins (journaliste diplômé en biologie), qui a vérifié les données de T.Pueyo. Il conclut que son billet ne contient pas d’erreur scientifique, même s’il est un peu « sombre et apocalyptique ».

Ceci posé, prenons le cas de Singapour. Le magazine du MIT décortique la mécanique exemplaire du petit état, voisin de la Chine.

« Singapour a été touché très tôt, étant l’un des principaux partenaires commerciaux de la Chine. Quelques semaines après le premier avis officiel de « grippe de Wuhan », une douzaine de cas ont été recensés. Mais elle a très vite compris qu’il ne s’agissait pas seulement de la grippe saisonnière, et a pris des mesures rapides. Forte de son expérience avec le virus du SRAS en 2002-2003, Singapour a commencé à suivre attentivement les cas afin de trouver les points communs qui les reliaient. En un jour, parfois deux, après la détection d’un nouveau cas, les autorités ont pu reconstituer la chaîne complexe de transmission d’une personne à une autre, comme Sherlock Holmes avec une base de données. Dès février, toute personne entrant dans un bâtiment gouvernemental ou d’entreprise à Singapour devait fournir ses coordonnées pour accélérer le processus.
« Ce n’est pas seulement la capacité de détecter les cas et d’expliquer pourquoi ils se sont produits qui fait de Singapour un tel modèle dans cette épidémie ; des kits de dépistage des acides nucléiques ont été rapidement mis au point et déployés aux points d’entrée. Dans les trois heures qui suivent, alors que les personnes sont mises en quarantaine sur place, les fonctionnaires peuvent confirmer si elles sont ou non infectées par le virus avant de les autoriser à entrer. »

Un autre billet, écrit par deux data-scientists (des spécialistes des données), propose également une approche par les chiffres pour trouver des solutions. Même si notre pays n’a pas réagi comme Singapour. Par exemple en ralentissant la propagation pour rester en dessous des capacités d’accueil des hôpitaux.

« Faisons confiance aux chiffres de l’Italie et supposons qu’environ 10 % des cas sont suffisamment graves pour nécessiter une hospitalisation. (…) D’après cette estimation, vers le 8 mai, tous les lits d’hôpitaux ouverts aux États-Unis seront occupés. »

En résumé, les leçons à tirer de ces premiers mois de folie sont claires :

1) L’information est clé. Elle doit être dépassionnée et dépolitisée. Elle doit surtout être partagée le plus clairement et le plus largement possible.

2) Elle est d’autant plus importante que, comme on l’a vu, nous faisons face à un péril qui peut être réglé par l’action coordonnée de chaque citoyen. C’est une situation assez rare pour le souligner. La crise du coronavirus est un cas d’école, qui devrait nous inspirer. Pour coordonner l’action collective nécessaire à la résolution de la crise, il faut des informations claires, mesurables, et les consignes simples qui en découlent. Dans le cas du coronavirus, on peut difficilement faire plus simple , comme le rappelle l’article : « Éviter les rassemblements et les foules, annuler les événements, travailler à domicile, si possible, se laver les mains en sortant et au retour de son domicile, et fréquemment à l’extérieur, éviter de se toucher le visage, surtout hors de son domicile ». Le temps de voir la courbe se stabiliser.

3) Plus on aura d’infos mesurables, plus on pourra adapter les consignes et les rendre moins brutales. Comme ce fut le cas pour Singapour.

4) Plus on aura de données fiables plus on pourra également faire appel à l’intelligence artificielle pour nous aider (pour, par exemple, accélérer le dépistage).

C’est ce que en substance le patron de l’Intelligence artificielle chez Google, Jeff Dean :

« En temps de crise, des informations claires et précises sont essentielles pour aider chacun à prendre des décisions adéquates et éclairées sur la manière de réagir (pays, États et collectivités locales, entreprises, ONG, écoles, familles et particuliers). Avec les bonnes informations et les politiques mises en place pour écouter les meilleurs experts médicaux et scientifiques, nous relèverons tous des défis tels que ceux posés par le VIH/sida ou par COVID-19. Avec une désinformation motivée par des intérêts politiques, il existe un risque réel de faire massivement empirer les choses, en n’agissant pas suffisamment rapidement et de manière suffisamment décisive face à une pandémie croissante, et en encourageant activement des comportements qui vont en fait accroître la propagation de la maladie. »

Voilà, j’espère que ce voyage au pays de la rationalité t’a aidé à y voir plus clair. Pour le reste, ignore tout ce que tu pourras lire concernant les mille manières d’arrêter le virus, comme boire du thé chaud ou prendre de la cocaïne.

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Tu peux également suivre l’évolution de la situation en temps réel en France avec ce tableau de bord très joli.

Ou prendre un peu de recul et suivre l’évolution dans le monde entier ici.

Ou prendre encore plus de recul avec ce tableau de bord qui compare notamment les différentes épidémies.

Ou comparer les épidémies dans l’histoire de l’humanité avec des jolis visuels de virus pas trop flippants en forme de peluche.

Tu peux aussi te remonter le moral en lisant cet article d’un chercheur en microbiologie qui liste tous les trucs rassurants sur l’épidémie.

Ou regarder cette vidéo de l’institut Pasteur, qui raconte comment ils ont travaillé depuis le début de la crise. Un travail d’enquête haletant digne d’un bon polar. Ils mettent aussi régulièrement à jour une « fiche maladie », bien pratique, qui agrège tout ce que l’on sait de source sûre sur le coronavirus.

Mise à jour 16h30 : Je ne peux pas résister à l’envie de partager avec toi ce simulateur génial proposé par le Washington Post, qui montre l’effet des quatre stratégies les plus communes pour lutter contre l’épidémie et leur effet dans le temps (merci Eric Scherer pour le lien).

En bleu les non-malades, en marron les malades, en violet ceux qui sont guéris (et immunisé). L’image 1 c’est la stratégie britannique de « l’immunité grégaire » (on ne fait rien), la seconde c’est la mise en quarantaine (Chine), la troisième c’est la distanciation sociale (France), la dernière c’est la même chose mais pas tout le monde en même temps.

👉Lire l’article et voir les simulations animées [5mn]

Ce billet est un extrait de la newsletter hebdomadaire « Flint Dimanche », qui explore avec toi comment nous pouvons mieux nous informer dans un monde rempli d’algorithmes. Pour la recevoir, abonne-toi à Flint ici. Tu recevras également une sélection de liens personnalisée, envoyée par l’intelligence artificielle de Flint.

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