Il existe un consensus croissant parmi les modélisateurs qui estiment le nombre de cas et de décès dus au nouveau coronavirus au cours des prochaines semaines.

Mais cette convergence des estimations – 31 000 à 42 000 décès supplémentaires jusqu’à la mi-juin pour environ 120 000 décès au total aux États-Unis – intervient juste au moment où des changements de politique publique sont susceptibles de créer une nouvelle incertitude sur la trajectoire de la pandémie par la suite.

Les modèles de coronavirus approchent du consensus, mais leur réouverture pourrait les rejeter à nouveau

Décès de coronavirus aux États-Unis dans sept prévisions

Il y a trois semaines, les prévisions de cinq modèles populaires étaient très divergentes. Maintenant, leurs sorties sont beaucoup plus similaires.

Un modèle de l’Université de Washington, autrefois fréquemment cité par la Maison Blanche pour ses estimations de mortalité relativement optimistes, a été réoutillé et son nombre de décès attendus a augmenté. D’autres, qui prévoyaient un nombre de morts très élevé, de l’Imperial College London et de la Columbia University, ont été ajustés à la baisse. Nos graphiques ici montrent les résultats passés des cinq modèles en plus des prédictions passées et nouvelles de deux autres, de l’Université du Texas à Austin et du scientifique indépendant Youyang Gu.

Comment les différentes projections de décès aux États-Unis ont changé au fil du temps

Le modèle de Columbia, qui suppose que les gens vont bientôt assouplir leur comportement de distanciation sociale, estime à environ 1 800 décès quotidiens en quatre semaines, le plus élevé du groupe faisant des prévisions sur quatre semaines. L’estimation la plus basse, de l’Université du Texas, prévoit que les décès quotidiens tomberont à moins de 700 d’ici le 1er juin. Ce sont de grandes différences, mais beaucoup plus petites que ce que nous avons vu il y a quelques semaines.

Les scientifiques qui construisent des modèles disent qu’ils trouvent plus utile d’examiner un ensemble de modèles sérieux à la fois que de s’en remettre à un seul.

« Nous savons qu’il n’y a pas de modèle parfait », a déclaréLauren Ancel Meyers, professeur de biologie intégrative à l’Université du Texas, qui a recommandé l’approche d’ensemble comme un bon moyen de comprendre la gamme des résultats probables.

Les modèles représentés dans notre série de graphiques utilisent des méthodes légèrement différentes. Certains s’appuient sur des modèles d’épidémiologie>

Les chercheurs affirment qu’ils comprennent mieux la dynamique de la pandémie alors que les Américains s’abritent en grande partie sur place et que l’amélioration des connaissances peut expliquer le consensus croissant des modèles. L’avenir à court terme de la pandémie est également un peu plus facile à imaginer, les décès s’aplatissant au lieu de croître rapidement. Il peut également y avoir une certaine pression des pairs. Nicholas Reich, biostatisticien à l’Université du Massachusetts, qui a dirigé un projet de normalisation et de comparaison des résultats des modèles, s’est dit préoccupé par la tentation de « rassembler » les résultats. « Probablement personne ne veut avoir le modèle bas vraiment super-périphérique ou le modèle haut super-périphérique », a-t-il déclaré.

Comme le montre l’historique des modèles décrits ci-dessus, certaines des prédictions les plus anciennes ont beaucoup manqué.

Dylan George, qui a travaillé sur la réponse à Ebola au bureau de la science et de la technologie de la Maison Blanche d’Obama, et est maintenant vice-président de la société d’investissement technologique In-Q-Tel, a déclaré que l’amélioration substantielle de la qualité de la modélisation des maladies pourrait nécessiter des dépenses gouvernementales. Il a comparé les prévisions épidémiques aux prévisions météorologiques, qui étaient primitives au siècle dernier mais qui ont été améliorées grâce aux investissements du gouvernement pour devenir plus utiles pour planifier la vie quotidienne. Les prévisions météorologiques sauvent également des vies grâce à de meilleures prévisions d’événements comme les ouragans.

« Ce sont des gens formidables qui ont passé leur carrière à essayer de comprendre ces choses », a-t-il déclaré à propos des modélisateurs universitaires des maladies, mais il a ajouté que leur travail n’était pas suffisant. « Si un ouragan arrivait sur la Floride, nous ne demanderions pas au hasard à un groupe d’universitaires pour nous aider à suivre l’ouragan. Nous aurions des gens qui, c’est leur travail de jour.  »

Les politiciens ont commencé à assouplir les restrictions sur les rassemblements publics et les activités commerciales, et ces changements sont susceptibles d’entraîner des changements de comportement et une transmission accrue de la maladie. De combien n’est pas encore clair. « Il y a beaucoup plus d’incertitude parce que le système change sous nos pieds », a déclaré Mme Meyers, qui dirige l’équipe derrière le modèle de l’Université du Texas, qui incorpore des données de téléphone portable sur la quantité de personnes qui se déplacent et interagissent.

Mme Meyers a déclaré que les changements de comportement devraient commencer à apparaître comme des changements dans le nombre de décès dans trois ou quatre semaines, juste à la limite des prévisions récentes.