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Mesures de quarantaine : cette culture scientifique qui nous fait parfois défaut pour combattre le Covid-19
Mesures de quarantaine : cette culture scientifique qui nous fait parfois défaut pour combattre le Covid-19
©JEAN-PHILIPPE KSIAZEK / AFP

Isolement

Mesures de quarantaine : cette culture scientifique qui nous fait parfois défaut pour combattre le Covid-19

L’isolement aux frontières des cas positifs à la Covid-19 est l'un des points clés de la lutte contre la pandémie. Cette mesure, maintes fois re-vérifiée par la science et qui date du XIVe siècle, doit s’appliquer aux frontières et à l’intérieur du pays et concerner un certain pourcentage des cas positifs et contacts. Les autorités n’ont pas réussi à la mettre en place.

Guy-André Pelouze

Guy-André Pelouze

Guy-André Pelouze est chirurgien à Perpignan.

Passionné par les avancées extraordinaires de sa spécialité depuis un demi siècle, il est resté très attentif aux conditions d'exercice et à l'évolution du système qui conditionnent la qualité des soins.

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Dans cette pandémie de la Covid-19, il est souvent fait référence implicitement au relativisme. Pour certains la science serait incapable d’apporter un niveau de certitude suffisant pour être “crue”, personne ne serait d’accord sur rien et on pourrait douter de tout, d’autres vont même jusqu’à inventer une nouvelle épistémologie qui serait celle du doute permanent, passant ainsi du cogito, ergo sum au dubito, ergo sum. Ces affirmations créent le chaos d’informations que nous constatons. Ce n’est pas récent et le relativisme épistémologique a été falsifié par de nombreux scientifiques. Richard Dawkins dans Rivers out of Eden cite H.A. Krebs NP, le grand biochimiste allemand: «Montrez-moi un relativiste culturel à trente mille pieds et je vous montrerai un hypocrite. Les avions sont construits selon des principes scientifiques et ils fonctionnent. Ils restent en altitude et vous amènent à une destination choisie. Les avions construits selon des spécifications tribales ou mythologiques telles que les avions factices des cultes du Cargo dans les clairières de la jungle ou les ailes en cire d'abeille d'Icare ne le font pas ». L’actualité nous apporte un autre exemple de ce relativisme épistémologique. Il s’agit de l’isolement aux frontières des cas positifs à la Covid-19. Le président de la république et le gouvernement Castex viennent de faire une volte face dans un communiqué dominical du premier ministre. Une mesure maintes fois re-vérifiée par la science et qui date du XIVe siècle, l’isolement des cas positifs et des cas contacts est à nouveau prescrite à nos frontières. En effet, elle fut utilisée fort brièvement lors du rapatriement des Français de Wuhan. Il s’agit de la première méthode de blocage de la transmission dans une pandémie avec la protection individuelle. Pour être efficace, elle doit s’appliquer aux frontières et à l’intérieur et concerner un certain pourcentage des cas positifs et contacts. À force d'hésitations et de procrastination pendant 14 mois, nous n’avons pas réussi à la mettre en place.


Épistémologie (du Grec ancien epistēmē (“connaissance”) et logos (“raison”)

C’est la théorie de la connaissance, en particulier en ce qui concerne ses méthodes, sa validité et sa portée, et la distinction entre croyance et opinion basée sur des preuves.

Heuristique (du Grec ancien εὑρίσκω, heurískō: je trouve je découvre)
La définition technique de l'heuristique est une procédure simple qui aide à trouver des réponses adéquates, bien que souvent imparfaites, à des questions difficiles. Le mot vient de la même racine que l’expression “eureka”. Kahneman, Daniel Thinking, fast and slow p168, 201, Farrar ed. New York.

Les heuristiques sont les stratégies dérivées d'expériences antérieures face à des problèmes similaires. Ces stratégies dépendent de l'utilisation d'informations facilement accessibles, bien que peu applicables, pour contrôler la résolution de problèmes chez les êtres humains, les machines et les problèmes abstraits. L'heuristique la plus fondamentale est l'essai et l'erreur, qui peut être utilisée dans tout, de la correspondance des écrous et des boulons à la recherche des valeurs des variables dans les problèmes d'algèbre.


PLUSIEURS FACTEURS ONT FAVORISE CE RELATIVISME EPISTEMOLOGIQUE

Il est commode pour les politiques qui ont, en Europe, gravement sous-estimé cette pandémie.

En France les décisions politiques n’ont pas fait montre de rationalité, nourrissant ainsi ce relativisme. Je rappelle que quelques jours à peine avant le premier confinement le président E. Macron se rendait au théâtre en prônant notre mode de vie à la française. Par la suite, comme l’a relevé Science, le président a apporté du crédit à D. Raoult qui en Avril 2020 prônait l’abandon des essais cliniques randomisés dont nous allons voir qu’ils sont en fait les grands gagnants de la Covid-19. Le titre même de l’article pointe le relativisme cocardier: “Le président français alimente-t-il le battage médiatique autour d'un traitement contre le coronavirus dont l’efficacité n’est pas prouvée?”. La suite fut une longue, une interminable succession d'affirmations démenties par la réalité et par les travaux scientifiques:

  • Les masques inutiles dans une pandémie respiratoire, un défi au bon sens…
  • Le port du masque inefficace car les Français ne sauraient pas le mettre, un sommet de mépris
  • Les tests inutiles en dehors de l’hôpital ignorant les principes de base du diagnostic dans une épidémie
  • L’isolement des cas positifs et contacts, efficace et organisé quand des Français rentrent de Wuhan mais devient inutile quand il s'agit de la transmission endémique depuis 14 mois chez 67 millions de citoyens
  • Vacciner c’est avant tout une opération logistique, les vaccinodromes sont bien adaptés aux zones urbaines denses et pourtant nous avons perdu 3 mois à le nier.

Comment ce naufrage de la rationalité scientifique a-t-il pu se produire ? En réalité, c'est le résultat d’un effondrement qui vient de loin.


C’est une aubaine pour les complotistes qui sont très nombreux en France depuis des années.

Chemtrails, antivax primaires, adeptes d’un faux alunissage des Américains le 21 juillet 1969 () et délirants persuadés du traçage par puce injectée avec des médicaments, la liste est très longue.

Figure N°1: les théories du complot en France. En décembre 2019, avant la pandémie seuls 35% des Français rejettent toutes les théories complotistes.

De ceux qui sont modérément adhérents aux thèses complotistes à ceux qui sont dans un délire permanent aux frontières de la maladie mentale, ils se sont tous engouffrés dans la brèche informationnelle que venait de créer la Covid-19. Un évènement inattendu pour lequel le formatage des discours convenus était pris à contre pied, un évènement où les sachants, les politiques au lieu d’avancer d’abord l’incertitude de notre situation ont voulu rassurer et pris ainsi le risque de se tromper. En France on retiendra la vidéo Hold up et les propos de ses participants dont les affirmations ont toutes été démenties par les faits.

Les médias surfent sur ce relativisme

Il est fréquent d’entendre les chroniqueurs des petites lucarnes (pas tous mais souvent les mêmes soit dit en passant) asséner doctement que les scientifiques et les médecins ne sont pas d’accord entre eux et que finalement on ne sait rien de bien certain sur cette pandémie. C’est un habile exercice de style pour se mettre en valeur. Le pendant de cette affirmation c’est que les chroniqueurs, eux seraient capables de recul, d’apporter de la nuance et donc plus de vraisemblance. C’est aussi du mimétisme, traiter les faits scientifiques comme des opinions politiques. Les pour, les contre et balle au centre plutôt que d’approcher la vraisemblance en termes de probabilité. Certes la prestation médico-scientifique télévisuelle a été souvent catastrophique à cause de présentations intrinsèquement médiocres ou charlatanesques. De plus, elles ont été très souvent mises en scène pour créer des oppositions factices ou de personnalité là où les faits, les expériences et les résultats auraient dû être le seul fil conducteur. Car sur le fond c’est le contraire, le relativisme est un obstacle à la connaissance, le plus certain étant ce que les études expérimentales mettent en évidence ou réfutent.

LE POISON DU RELATIVISME A FAIT D'ENORMES DEGATS PENDANT CETTE PANDEMIE ET SINGULIEREMENT EN FRANCE.

Quelques repères heuristiques et factuels permettent de mieux comprendre la science.

Le relativisme est une profonde erreur de logique.

Il peut être adapté à des questions comme le mode de vie, l'esthétique ou la politique. Il ne l’est plus quand l'adhésion à un bloc de croyances est un préalable ou bien dans la connaissance du réel. La recherche permanente d’un juste milieu est un non sens scientifique. Car les scientifiques n’ont pas d’équilibre à préserver, d’opinion a priori, ils n’ont pas de filtre politiquement correct, ils font des expériences pour comprendre le réel. Ce qu’ils mettent en évidence est principalement de deux ordres, les faits mesurables descriptifs ou comparatifs dans des expériences et l’interprétation qui fait intervenir des hypothèses. Les progrès fondamentaux notamment en génétique et le système de collaboration scientifique planétaire de ces dernières décennies a permis d’atteindre un niveau d’incertitude des résultats de plus en plus faible. Ce n’est pas le cas de tous les journaux mais c’est certainement le cas des plus fiables.

C’est souvent une incapacité à apprécier l’incertitude.

L’incertitude est l’état normal de la connaissance au départ. Devant nous, le monde physique, notre destinée sont incertains. Avant la pandémie nous ne savions rien de la Covid-19. Nous avons appris par une observation clinique grossière que brutalement des infections respiratoires très contagieuses et parfois mortelles se produisaient à Wuhan dans la province du Hubei en Chine. Si une cause produit un effet sur un organisme biologique, par exemple si vacciner avec une préparation d’ARN messager a pour résultat une immunité vaccinale il faut le prouver.  Pour certains sujets tout aussi intéressants c’est l’inverse, des croyances précèdent l’expérience humaine et lui sont supérieures, par exemple l’existence de Dieu, les Tables de la loi mosaïque, le Sauveur reconnu par les chrétiens en la personne du Christ.  C’est bien un changement de paradigme quand il s’agit d'analyser des résultats scientifiques. La conception selon laquelle la science porterait des vérités est très éloignée de la réalité. Exemple, les 100 000 morts. Il n’y a aucun doute sur la terrible mortalité de cette catastrophe de la Covid-19. En revanche, comme toute donnée ce nombre terrifiant doit être accompagné d’un intervalle de confiance car si nos méthodes de mesure sont fiables elles ne sont pas parfaites, ni dans la qualité des données, ni dans le temps. Ainsi contrairement à beaucoup de commentaires biaisés nous sous estimons le nombre de morts à cause du système déclaratif. Ensuite la date à laquelle ce cap symbolique a été franchi est aussi susceptible d’une incertitude bornée à quelques jours. Mais ces incertitudes résiduelles sont faibles et ne remettent pas en cause le nombre de décès. Elles sont inhérentes à la science expérimentale, collecter des données n’est jamais exact, il y a toujours une marge d’erreur et une partie du progrès scientifique consiste à diminuer cette marge grâce à des outils de collecte et des méthodes de traitement des données de plus en plus performantes. Cet exemple simple concernant les statistiques descriptives se décline pour des situations beaucoup plus complexes comme la génétique du virus Sars-CoV-2, la transmission virale inter-humaine, les modèles de prévision de la dynamique pandémique…

La science expérimentale ne cherche pas la vérité, elle diminue l’incertitude dans la compréhension du réel.

Les scientifiques accumulent des expériences pour éliminer des hypothèses. Le résultat est que certaines solutions recueillent plus ou moins de confiance. Il est facile d’utiliser une gradation de cette confiance. À l’affirmation les antibiotiques sont efficaces dans les affections virales, de nombreux individus peuvent répondre de manière graduée.

Mais comment ces connaissances sont-elles organisées en termes de vraisemblance? C’est là que les scientifiques font intervenir depuis longtemps des probabilités. Les résultats scientifiques sont habituellement considérés comme suffisamment probables au-delà de 95% de chances de ne pas se tromper. Il est très important de rapporter ces questions quand on discute d’un résultat scientifique. C’est en général ignoré au motif que ce serait trop compliqué. Comme pour la confiance en traduisant ces probabilités en terminologie pratique c’est au contraire parfaitement compréhensible. Nous prenons dans notre vie quotidienne des décisions basées sur ces niveaux de vraisemblance.

Tableau N°1: Quantifier l’incertitude est fondamental pour comprendre les résultats scientifiques. Tout résultat doit être assorti de sa vraisemblance.

NOTRE COMPREHENSION DE LA PANDEMIE DEPEND DE L'HEURISTIQUE DES SOLUTIONS 

Les stratégies pour trouver des solutions à la pandémie constituent un ensemble heuristique très complexe à analyser au début mais dont les résultats à moyen terme ne trompent pas. La situation en France reste préoccupante, à cause d’une mortalité importante et d’une maîtrise très insuffisante de la transmission (Figures 1 et 2).

Figure N°2: le nombre de morts de la Covid-19 est proportionnel à la surface sous la courbe. Il est facile de constater que depuis Novembre 2020 nous n’avons plus aucune maîtrise de la transmission et que les décès sont plus nombreux que lors de la phase sporadique de début 2020. Comme je l’ai plusieurs fois souligné, la vaccination ne diminuera le nombre de morts que dans de très longues semaines. Il faut isoler les cas positifs et contacts aux frontières et à l'intérieur par la quarantaine. Chacun peut constater l’erreur d’avoir laissé faire la transmission pendant l'été meurtrier de 2020 et de n’avoir jamais utilisé le confinement localisé mais strict au retour des fêtes de fin d’année.

Figure N°3: parmi les personnes positives à la Covid-19 et les cas contacts, personne ou presque n’est isolé, les frontières ne sont pas sous contrôle et la transmission continue maintenant sur l’ensemble du territoire. C’est une situation instable sur laquelle la vaccination n’aura pas d’effet avant plusieurs semaines. Ce n’est pas logique de s’en remettre uniquement au vaccin dans cette période transitionnelle (https://covidtracker.fr/) .

L’exemple le plus démonstratif est la vaccination. Les populations vaccinées échappent à la maladie et à ses complications. C'est-à-dire que la mortalité diminue drastiquement. En même temps les systèmes de pharmacovigilance, malgré l’absence d’un fichier centralisé en Europe, détectent un effet secondaire extrêmement rare mais très grave avec un vaccin à vecteur viral. Les vaccins ont été développés sans concession dans un temps record et la détection d’effets secondaires dont l’incidence est entre 1 sur un million et 1 sur cent mille a été effectuée dès les premiers cas. C’est comme les avions dans l’aphorisme de H. A. Krebs NP, tout s’est déroulé comme s’il s’agissait du cent millième vol commercial. Pourquoi? Parce que les équipes de Bourla et Kariko, de Bancel et Zaks respectivement chez Pfizer-BioNTech et ModeRNA ne sont pas des relativistes. Ils ont appliqué des stratégies de recherche basées sur des méthodes expérimentales, des probabilités et des résultats.  Plusieurs avancées ont bouleversé le paysage scientifique et sauvé des vies.

La plus importante est vraisemblablement l’exploration, l’extraction et l’exploitation des données numériques.

Dans le temps et dans l'espace, le traitement des données est incontournable et sauve des vies. Savoir c’est à coup sûr mieux prévoir mais ne pas savoir est la source la plus sûre de l'échec. De ce point de vue la pandémie a pris de court tous ceux qui ignorent la définition des données ou ne comprennent pas leur dynamique. Par exemple ce que l’on appelle les cas confirmés, les cas estimés, par rapport au nombre de tests effectués, ou bien le taux de positivité de ces tests etc.  Par exemple, la croissance exponentielle d’une épidémie dans une population non immunisée. Par exemple le mécanisme de transmission d’un virus respiratoire et le rôle des gouttelettes et des aérosols en milieu clos ou avec une distance interpersonnelle faible. Les “data scientists” ont joué un rôle important et inédit. Malheureusement nos universités n’ont pas apporté de contributions significatives dans ce domaine. Santé Publique France (SPF) a eu tellement de difficultés à rapporter et présenter des données en temps réel que même aujourd’hui il est difficile de s’y retrouver sur le site. Heureusement des équipes de “data scientists” dans le monde ont bien compris dès le début qu’il s’agissait d’une pandémie. Ils ont collecté et organisé les données à l’échelle de la planète: l’université John Hopkins, le groupe de Our World in Data, ou l’IHME à l’université de Washington . En France, une initiative individuelle a beaucoup contribué à rendre plus compréhensibles les données issues de SPF, c’est CovidTracker. L’institut Pasteur a aussi contribué très utilement mais on peut regretter qu’ils n’aient pas mis en ligne un modèle de la pandémie pour la France continentale et l’outre mer. Cette leçon sur l’exploitation des données numériques, corsetés dans une conception de la liberté formelle et factice, nous ne l’avons pas tirée. Nous serons donc distancés encore plus pour la suite de la pandémie.

La plus qualitative a été l’irruption des essais randomisés comme référence heuristique dans les situations complexes

Les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis ont observé jusqu'à présent environ 5800 infections au Sars-CoV-2 parmi les quelque 77 millions de personnes dans le pays qui ont été entièrement vaccinées. C’est extrêmement faible: 0,000075 au regard de l’incidence dans les populations non vaccinées. Comment a-t-on pu en arriver là? Essentiellement par la qualité des essais cliniques sur les vaccins. Au lieu de laisser prospérer des opinions, des impressions, des expériences cliniques limitées voire frauduleuses, d’un commun accord la FDA et les laboratoires dans la course depuis fin Janvier 2020 ont choisi l’essai clinique randomisé. Dans ces essais les conditions sont réunies pour diminuer les biais et conduire à un résultat extrêmement probable, dans un sens comme dans l’autre. En dehors de la structure même de l’essai clinique randomisé qui compare en temps réel deux populations choisies au hasard et recevant au hasard le vaccin ou le placebo, des bornes ont été fixées. La principale a été de prévoir que pour avoir une autorisation d’utilisation en urgence d’un vaccin il fallait dépasser 60% d’efficacité. une autre condition importante a été de prévoir un reporting de tous les effets secondaires et enfin d’assurer une puissance statistique suffisante pour aller au-delà des 95% de probabilité que les résultats du vaccin soient réels. Les deux essais de Pfizer et Moderna sur plusieurs dizaines de milliers de volontaires sont un modèle de précision et de transparence. Il n’est donc pas étonnant que les observations en vie réelle répliquent ces essais. l’essai clinique randomisé en double aveugle est devenu la superstar de l’heuristique des solutions qui marchent. Plus aucun traitement n’est aujourd’hui évalué sans un essai randomisé. Les études observationnelles sont une perte de temps et d’argent.

La plus prometteuse est l’IA et la modélisation

Les modèles, contrairement à ce qu’affirmèrent de manière itérative certains médias et des voix académiques se sont rarement trompés. Il y a eu des erreurs de temps allant jusqu’à deux semaines mais les grandes tendances ont été prévues pays par pays.Tout cela alors que les équations différentielles sur lesquelles ils sont basés ne sont pas nourries correctement. En effet les données manquent ou bien mettent du temps à remonter dans de nombreux pays. C’est là que les progrès les plus importants vont être faits.

Dans une deuxième partie nous prendrons des exemples concrets de cette nécessité d’approfondir l’analyse des résultats scientifiques et de les dégager de la problématique binaire du vrai et du faux ou du relativisme.  Pour accéder à la problématique du probable par des moyens non biaisés il faut faire beaucoup d’efforts méthodologiques dans la théorie de la connaissance. Ensuite il faut appliquer une heuristique la plus fiable pour apporter des solutions.

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