L’arnaque des courbes sur les mesures sanitaires

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Par :
L'équipe scientifique de Reinfocovid

Cet article met en évidence le biais de croyance, et le fait que les courbes de contamination ne permettent pas de confirmer l’interprétation officielle concernant le confinement.

L’arnaque des courbes sur les mesures sanitaires

Exemple de l’incidence du SARS-Cov-2 en France et dans les Alpes-Maritimes depuis juin 2020

 

Figure 1 : Evolution de l’incidence du SARS-Cov2 depuis juin 2020. Source SPF

 

Figure 2 : Influence de parapluies durant un épisode pluvieux

 

Interprétation officielle

30 octobre 2020 : le confinement fait baisser les contaminations avec un court plateau observé dès le 30 octobre

26 février 2021 : le couvre-feu imposé en Alpes-Maritimes fait baisser la courbe des contaminations

4 avril 2021 : le confinement fait chuter la courbe des contaminations

 

Interprétation après vérification

Chaque point de la courbe correspond à la moyenne des mesures de la semaine précédente. Ainsi :

  • Le plateau de contaminations observé après le 30 octobre est déjà amorcé 1 semaine avant
  • La chute du 26 février est déjà largement amorcée bien avant le couvre-feu
  • La chute du 4 avril dans le département des Alpes-Maritimes correspond à la semaine précédant le confinement national

 

Avant la fin du confinement le 15 décembre 2020, la courbe est déjà en faible croissance au niveau national et même en croissance forte dans les Alpes-Maritimes.

La mesure sanitaire cesse-t-elle de fonctionner ?

 

Un confinement est imposé à Nice le 20 mars 2021. Le taux des contaminations remonte.

La mesure sanitaire est-elle inefficace ?

 

Un fort biais d’analyse

D’un point de vue scientifique, ces courbes ne permettent donc pas de confirmer  l’interprétation officielle. Celle-ci est soumise à un très fort biais de croyance bien connu des psychologues et des chercheurs en psychologie :

« (a) Les éléphants sont des mangeurs de foin, (b) les mangeurs de foin ne sont pas lourds. Est-ce que cela veut dire que (c) les éléphants sont lourds ? Les enfants répondent que oui. […] [Comme eux], les individus […] examinent la crédibilité sémantique avant la validité logique. Autrement dit, si la conclusion est crédible, ils l’acceptent sans examen – c’est l’heuristique de croyance ; si elle est non crédible, ils cherchent alors (et alors seulement) si elle découle validement des prémisses (en appliquant l’algorithme de vérification logique du syllogisme) »

 

Dès lors qu’un algorithme de vérification logique est appliqué, il en ressort deux hypothèses :

  • soit les courbes baissent grâce aux mesures non médicamenteuses (figure 1)
  • soit elles finissent toujours par baisser et les mesures donnent l’illusion d’y être pour quelque chose. Ainsi le même raisonnement appliqué à l’ouverture de parapluies indiquerait que c’est grâce aux parapluies que la pluie finit par s’arrêter (figure 2).

 

En logique, le principe de parcimonie peut être énoncé ainsi :

Si un phénomène se répète à l’identique (les pics épidémiques), et qu’une seule variable change à sa dernière occurrence (les mesures sanitaires), alors il est bien plus probable que cette variable soit indépendante du phénomène, et beaucoup moins probable qu’elle ait solutionné en même temps une variation du phénomène.

 

L’interprétation officielle est donc à la fois biaisée (c’est une croyance) et moins probable que la seconde (illustrée par la figure 2). L’efficacité du confinement n’est d’ailleurs toujours pas démontrée à ce jour.

 

Références

Olivier Houdé, L’intelligence Humaine n’est pas un algorithme. Ed Odile Jacob. 2019. 256 pp.

Ewers., J.P.A. Ioannidis., N. Plesnila. Access to data from clinical trials in the COVID-19 crisis: open, flexible, and time-sensitive. Journal of Clinical Epidemiology 130 (2021) 143-146.

https://www.santepubliquefrance.fr

 

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