- 15 octobre 2020
Alia Rukubayihunga, Thibaud Ishacian et Mehdi Chouiten

Depuis l’annonce du gouvernement pour un début de déconfinement progressif le 11 mai, le débat sur la pertinence de ce choix anime les journées de nos concitoyens. La question clé est de savoir à quel point cela aura un impact sur une recrudescence du nombre de cas et donc du nombre de décès.
Nous nous inspirons de l’approche du MIT [1] qui évalue l’impact du déconfinement aux USA et avons soumis un papier scientifique sur la même plateforme. Notre publication se distingue car elle présente un travail enrichi en données et paramètres supplémentaires pour tirer parti des leçons d’autres pays ayant déjà commencé un déconfinement ou n’ayant pas eu de confinement du tout. Par ailleurs, à cause du manque de tests en France, nous considérons que le nombre de décès est une mesure plus fiable que le nombre de personnes officiellement contaminées, car ce dernier est sous-estimé selon les sources gouvernementales et selon l’institut pasteur (6% de personnes infectées représente approximativement 4 millions de personnes versus 160 000 personnes testées positives, le chiffre réel est donc largement sous-estimé).
La version du papier destinée aux scientifiques est soumise sur medRxiv. Cette tribune vise à présenter au grand public les grandes lignes de l’approche et surtout, quelles conclusions l’Intelligence Artificielle nous permet d’en tirer.
Le fameux “ R 0 ” et l’impact du confinement
R 0 représente ce qu’on appelle le taux de “reproduction” du virus. Un taux inférieur à 1 permet de tendre vers l’extinction de l’épidémie, ou au moins d’éviter une croissance du nombre de cas journaliers. Ce taux a été estimé par notre algorithme pour la France à 3,56 avant le confinement et à 0,64 après le confinement. Ce qui veut dire que le confinement a produit ses effets avec des chiffres qui continueront de baisser tant que le confinement est respecté.
D’autres métriques clés ont été estimées par l’algorithme :
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