L'Imperial College a prédit une catastrophe dans tous les pays de la planète. Puis les modèles se sont révélés défectueux (AIER)

L'Imperial College a prédit une catastrophe dans tous les pays de la planète. Puis les modèles se sont révélés défectueux.
Article originel : Imperial College Predicted Catastrophe in Every Country on Earth. Then the Models Failed.
Par Phillip W. Magness*
American Institute for Economic Research

Le satiriste Ambrose Bierce a un jour défini la prophétie comme "l'art et la pratique de vendre sa crédibilité pour une livraison future". La Covid-19 n'a pas manqué de prophètes de malheur dont les pronostics ont complètement échoué, et pourtant, aux yeux de la communauté scientifique, leur crédibilité reste particulièrement intacte.

Il n'existe pas de meilleur exemple que l'équipe de modélisation épidémiologique de l'Imperial College-London (ICL), dirigée par le physicien Neil Ferguson. Comme je l'ai longuement documenté, les modélisateurs de l'ICL ont joué un rôle direct et primordial dans la vente du concept de confinement au monde entier. Les gouvernements des États-Unis et du Royaume-Uni ont explicitement attribué aux prévisions de Ferguson le 16 mars 2020 la décision d'adopter la réponse autrefois impensable consistant à ordonner à leurs populations de s'abriter chez eux.

Ferguson s'est ouvertement vanté du rôle de son équipe dans ces décisions lors d'une interview en décembre 2020, et continue de revendiquer de manière invraisemblable le mérite d'avoir sauvé des millions de vies malgré le manque de preuves empiriques que ses politiques ont tenu leurs promesses. Bien au contraire, les pires résultats en termes de décès dus à la Covid par habitant se situent presque exclusivement dans les pays qui se sont fortement appuyés sur les mesures de confinement et les interventions non pharmaceutiques (INP) pour tenter, en vain, de renverser le cours de la pandémie.

Les exercices de modélisation de l'ICL ont donné des résultats désastreux lorsqu'ils ont été évalués rétrospectivement à partir d'un an. Ils n'ont pas seulement échoué à prévoir avec précision l'évolution de la pandémie aux États-Unis et au Royaume-Uni - ils n'ont pas non plus réussi à anticiper l'évolution de la Covid-19 dans presque tous les pays du monde, quelles que soient les réponses politiques apportées.

À maintes reprises, les modèles de l'équipe Ferguson ont dramatiquement surestimé le nombre de morts de la maladie, affichant les pires performances de tous les grands modèles épidémiologiques. Au bout d'un an, certaines des prédictions de l'ICL atteignent le niveau de la farce. Leur prévision de 179 000 décès à Taïwan, qui ne s'est jamais confinée, était fausse de 1 798 000 % (à l'heure où nous écrivons ces lignes, Taïwan ne compte que 12 décès dus à la Covid-19). Une histoire similaire s'est déroulée dans d'autres pays qui ont évité la voie du confinement pendant la première année de la pandémie. L'Impériale a surestimé la mortalité prévue en Suède (392 %), en Corée du Sud (17 461 %) et au Japon (11 670 %) en l'absence d'IPN plus sévères que celles que ces pays ont effectivement imposées.

Mais qu'en est-il du reste du monde ? La plupart des autres pays ont expérimenté une forme ou une autre des conseils prescriptifs de Neil Ferguson au cours de l'année dernière, bien qu'à des degrés différents de sévérité et de durée. Malgré des résultats très différents en matière de mortalité, aucun autre pays ne fournit une validation claire du modèle ICL.

Les résultats d'une recherche (à visualiser sur un ordinateur de bureau ou sur un téléphone portable en mode paysage et à recharger pour obtenir de meilleurs résultats), sont comparés au nombre réel de décès le 26 mars 2021, soit un an après la publication initiale du modèle international de l'ICL.

Le tableau présente trois scénarios modélisés qui ont été publiés dans le rapport de l'ICL il y a un an (l'ICL a également inclus un quatrième scénario visant à protéger de manière approximative les populations âgées, mais cette approche n'a été mise en œuvre de manière significative dans aucun pays).

Le premier scénario présente un modèle de "suppression" extrême, déclenché lorsqu'un pays atteint 1,6 décès pour 100 000 habitants. Cette stratégie prévoyait une étonnante "réduction uniforme des taux de contact" de 75 % sur l'ensemble de la population. Même à court terme, cette approche s'apparente aux mesures sévères mises en œuvre pour la première fois dans la région de Wuhan, en Chine, par opposition aux confinements moins importants assortis de dérogations pour "activités essentielles" que l'on observe dans la plupart des pays du monde. Mais la stratégie de suppression de l'ICL partait également du principe que cette mesure "devra être maintenue d'une manière ou d'une autre jusqu'à ce que des vaccins ou des traitements efficaces soient disponibles" - en gros, une année complète ou plus de confinement ininterrompu.

Aucun pays au monde n'a maintenu un taux de suppression de 75 % de tous les contacts pendant une année entière, ce qui fait du premier modèle d'ICL une hypothèse extrême de ce qu'une réponse politique agressive "dans le meilleur des cas" pourrait atteindre plutôt qu'un reflet prédictif de la réalité. Malgré sa nature hypothétique, le modèle de suppression de l'ICL a tout de même réussi à surestimer le nombre de décès dus à la Covid-19 dans tous les pays, à l'exception des 20 pays les plus touchés, dont aucun n'a utilisé une approche politique proche de celle du scénario.

La deuxième stratégie de l'ICL est plus proche de la réalité dans la plupart des pays. Ce modèle d'"atténuation" envisageait un éloignement social obligatoire de la population dans le but premier de préserver la capacité des hôpitaux à traiter la maladie - un "aplatissement de la courbe", comme le soutenait le slogan populaire. En utilisant le taux de réplication le plus prudent qu'ils ont modélisé, R=2,4, les prévisions d'"atténuation" de l'Impériale College ont réussi à surestimer de façon spectaculaire le nombre de décès dans chaque pays de la planète. L'utilisation d'un R0 plus élevé donne des surestimations encore plus extrêmes. Mais s'en tenir au scénario 2,4 suffit à montrer le problème systémique du modèle de l'ICL. Ses chiffres d'"atténuation" étaient trop élevés d'environ 20 à 30 % dans des endroits durement touchés tels que le Pérou, le Mexique et la République tchèque - autant de pays qui ont pris des mesures de confinement rigoureuses à plusieurs reprises au cours de l'année écoulée. À l'autre extrême, l'ICL a surestimé le nombre de morts prévu par le scénario "atténuation" de 100 000 % ou plus dans une douzaine de pays. Tous les pays les plus durement touchés, sauf une vingtaine, avaient des prévisions d'"atténuation" élevées de 100 % ou plus.

La troisième stratégie de l'ICL prévoyait les résultats d'une pandémie "non atténuée" dans laquelle les gouvernements ne feraient rien du tout. Il s'agit du scénario qui a prédit de manière célèbre 2,2 millions de décès aux États-Unis, 500 000 au Royaume-Uni et des résultats catastrophiques similaires dans le monde entier. Bien que l'équipe de Ferguson ait la mauvaise habitude de s'attribuer à tort le mérite d'avoir sauvé des millions de vies sur la base de ces chiffres apocalyptiques, la vérité est qu'il s'agissait d'exagérations sauvages d'un modèle fondamentalement défectueux. Au bout d'un an, aucun pays sur terre ne s'est approché des projections "sans atténuation" de l'ICL, et certainement aucun des pays qui ont évité les confinements musclés.

Bien que l'ICL n'ait pas publié la chronologie complète de l'évolution de la pandémie dans le cadre de ces scénarios, son entreprise de modélisation reposait sur l'hypothèse selon laquelle le pic de mortalité quotidien pour chaque pays serait atteint environ trois mois après l'introduction du virus. Pour la plupart des pays, cela signifie un pic prévu au cours de l'été 2020, l'écrasante majorité des décès prévus ayant eu lieu à la fin de cette vague. Un an plus tard, la plupart des pays n'ont pas encore atteint le nombre de décès prévu par la plupart des scénarios du modèle de l'ICL.

Plusieurs questions demeurent.

Pourquoi Ferguson, qui a un long passé de prédictions de modélisation absurdement exagérées, est-il toujours considéré comme une autorité en matière de prévision de pandémie ? Et pourquoi l'équipe de l'ICL continue-t-elle à conseiller les gouvernements du monde entier sur la manière de faire face à la Covid-19 grâce à son approche de modélisation défectueuse ? En mars 2020, l'ICL a vendu sa crédibilité pour une livraison future. Ce futur est arrivé, et les résultats ne sont pas beaux à voir.

*Phil Magness est Senior Research Fellow à l'American Institute for Economic Research. Il est l'auteur de nombreux ouvrages sur l'histoire économique, la fiscalité, les inégalités économiques, l'histoire de l'esclavage et la politique de l'éducation aux États-Unis.

Traduction SLT

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