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La fin du monde, oui !

Virus chinois : la faillite frauduleuse des modèles

Publié le 10 mai 2020
Le coronavirus a fait, au 9 mai, 276.000 morts à travers le monde. Loin des millions de décès pronostiqués par les modélisations de l'Imperial College de Londres.
Drieu Godefridi
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Drieu Godefridi est docteur en philosophie (Sorbonne), juriste, et dirigeant d'entreprise. Il est notamment l'auteur de Le GIEC est mort, vive la science ! (Texquis, 2010), La réalité augmentée (Texquis, 2011) et De la violence de genre à la...
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Le coronavirus a fait, au 9 mai, 276.000 morts à travers le monde. Loin des millions de décès pronostiqués par les modélisations de l'Imperial College de Londres.

276.237 morts. Au 9 mai 2020, le virus de Wuhan a causé la mort de 276.237 personnes dans le monde : statistiques officielles, aggrégées par l’université Johns Hopkins sur la foi des données transmises par les gouvernements de l’ensemble des pays de la planète.

Quand le régime communiste chinois a fini par faire l’aveu du virus de Wuhan, les “modélisateurs” sont aussitôt monté au créneau pour pronostiquer des millions de morts.1

L’étonnant n’est pas que ces modélisations voyent le jour. Beaucoup ont la mémoire courte, pourtant il n’en pas difficile de retrouver les modèles qui lors de chacune des épidémies précédentes pronostiquaient gravement et systématiquement “des millions de morts”. En réalité, l’expression “des millions de mort” paraît une sorte de clause de style des “modélisateurs” quand se déclenche une nouvelle épidémie.

L’étonnant n’est pas que ces modélisations voyent le jour; l’étonnant est le crédit a priori et surtout a-critique qui leur est accordé, par la presse et surtout par les gouvernants. Ce qui leur donne, du fait même, un impact absolument déterminant dans la gestion des affaires humaines.

Dans le cas du virus de Wuhan, l’un des modèles qui aura eu le plus d’influence, particulièrement dans les pays anglo-saxons2 et en Europe, est celui de l’Imperial College de Londres. Quel beau et noble nom que celui d’Imperial College of London ! Comment ne pas entamer une sorte de prosternation anticipative quand commence la phrase “Selon l’Imperial College de Londres…” Attention Mesdames et Messieurs la Science va parler, soyez par avance prêts à renoncer à tous vos droits et possessions, parce que la Science !

Dès mi-mars, l’Imperial College of London publiait un modèle — plus exactement : le résultat d’une modélisation informatique — qui pronostiquait jusqu’à 2,2 millions d’Américains et un demi-million de Britanniques condamnés à mourir du virus de Wuhan si rien n’était fait.

Pareilles projections évoquent la Peste noire, la grippe espagnole, la fin des temps, des peurs ancestrales et d’horribles paniques médiévales; elles obligent, moralement et scientifiquement — l’Imperial College, Monsieur ! — à prendre immédiatement les mesures les plus radicales. Aucune mesure ne paraît assez radicale quand on parle de la Nouvelle Peste Noire, et totalement dérisoires, inacceptables, insupportables — l’Imperial College, Madame ! la Science ! — les moindres réticences face à la radicalité des mesures adoptées.

À titre de comparaison, quelques données sur les épidémies précédentes (prenons le cas américain, le mieux documenté) : Grippe asiatique H2N2 en 1957 : 115.000 morts aux Etats-Unis ; Grippe aviaire H3N2 en 1968 : 100.000 morts; H1N1 en 2009 : 12.469 Américains tués. (Rappelons que la population américaine des années cinquante et soixante était très inférieure à ce qu’elle est aujourd’hui). Virus de Wuhan: 78.616 morts pour l'instant.

78.616 morts contre 2 millions de morts : comment expliquer pareil abysse entre la réalité et la noble modélisation du Professeur Ferguson ?

Quand on y regarde de près, le modèle de l’Imperial College n’est pas inexact, imprécis : il est un faux grossier. Jugez-en.

Tout d’abord, le modèle de l’Imperial College suppose un taux d’infection de la population de 80%. Par comparaison, le taux d’infection de la grippe espagnole en 1917-1918 était de 28%. Il n’existe aucun argument scientifique ni même rationnel qui permettait de pronostiquer un taux d’infection trois fois supérieur à celui de la grippe espagnole. Aucun. Pure fantaisie de l’esprit de Monsieur Ferguson. Or, il est bien évident que ce taux d’infection est déterminant de la projection en terme de morts : plus vous avez d’infectés, plus vous aurez de morts.

Deux, le modèle de l’Imperial College supposait que nos populations ne prendraient aucune précaution : pas de distanciation sociale, pas d’hygiène, pas de confinement des malades, rien, absolument rien. Il n’existe aucun exemple dans l’histoire de l’humanité de populations qui ne prennent aucune mesure, même strictement individuelle, face à la propagation d’un mal visible.3 Le modèle Ferguson considère nos populations comme des hordes de primates anti-rationnels : très littéralement, des insectes dénués de raison. Il nous avait semblé que l’on identifiait, depuis les Grecs, la raison comme le propre de l’homme — mais il est vrai que les Grecs étaient peu portés sur la modélisation des comportements, se contentant bêtement de les observer. Comme le stipule plus généralement l’étude citée du National Bureau of Economic Research, les suppositions du Modèle de Monsieur Ferguson “appear to be entirely arbitrary and in some cases clearly inaccurate.” (apparaissent intégralement arbitraires et dans certains cas clairement fausses)4

Les Anglo-Saxons utilisent une expression évocatrice : garbage in, garbage out.5

Intéressons-nous au profil de l’auteur en chef du modèle de l’Imperial College, Neil Ferguson. Neil Ferguson, stipule le site de l’Imperial College,6 est Professeur de la Faculté de médecine et de l’Ecole de Santé publique. Il est membre, outre l’Imperial College, des instituts et organismes suivants: Abdul Latif Jameel Institute for Disease and Emergency Analytics, Imperial College Network of Excellence in Malaria, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Malaria Modelling Research Group, Vaccine Research Network.

La présentation du Pr. Ferguson par lui-même précise:

“Mes recherches visent à améliorer la compréhension des facteurs épidémiologiques et des processus démographiques qui façonnent la propagation des maladies infectieuses dans les populations humaines et animales. L'un des principaux axes pratiques est l'analyse et l'optimisation des stratégies d'intervention visant à réduire la transmission ou la charge de morbidité. Une grande partie de mon travail est “appliqué”, informant les institutions de santé publique et mondiale sur les politiques de contrôle des maladies. Grâce aux récents progrès en matière de disponibilité des données (épidémiologiques et moléculaires) et des moyens de calcul haute performance abordables, les modèles mathématiques de propagation des maladies infectieuses offrent désormais la possibilité de fournir des analyses prédictives et quantitatives de stratégies alternatives de contrôle et de traitement des maladies, ainsi qu'un aperçu qualitatif des processus non linéaires complexes qui façonnent la réplication et l'évolution des agents pathogènes. Un volet important de mon programme de recherche consiste donc à développer les outils statistiques et mathématiques nécessaires pour que ces modèles de plus en plus sophistiqués soient rigoureusement testés et validés par rapport à des données épidémiologiques, moléculaires et expérimentales.”

“Tout au long de ma carrière, poursuit le Professeur Neil Ferguson, je me suis particulièrement intéressé à l'élaboration de modèles mathématiques de la propagation géographique de nouveaux agents pathogènes émergents — tels que l'ESB/la vMCJ, la fièvre aphteuse, le SRAS et la MERS, la grippe pandémique, le virus Ebola et le virus ZIka — afin d'examiner les stratégies de confinement et d'atténuation. La plupart de ces travaux ont été entrepris en collaboration avec des collègues de mon département et des institutions externes, notamment des partenaires de la santé publique tels que l'Organisation mondiale de la santé (OMS), le Center of Disease Control and Prevention des États-Unis et Public Health England. Ces partenariats ont été essentiels pour faciliter l'utilisation des résultats de mon travail dans l'élaboration des politiques.”

Bref, quand il s’agit de modéliser les conséquences d’une épidémie, le Professeur Neil Ferguson de l’Imperial College n’est pas du côté ou dans le champ de la science : il est la Science, il en est la vivante incarnation : Ferguson et son équipe forment le “golden standard” de la modélisation épidémiologique, selon le New York Times7 !

Quand la Science vivante publie sa modélisation, la séquence médiatique est en substance la suivante:

Le Professeur Ferguson de l’Imperial College, Abdul Latif Jameel Institute for Disease and Emergency Analytics, Imperial College Network of Excellence in Malaria, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Malaria Modelling Research Group, Vaccine Research Network explique que le COVID-19 fera 2,2 millions de morts aux Etats-Unis si rien n’est fait.

Séquence terminée. Aucun débat n’est possible; aucun débat n’est même simplement concevable. Vous n’allez tout de même pas remettre en cause le Golden Standard de la Science ?! Voulez-vous sur les mains le sang de millions de nos semblables ?! La science a parlé ! La Science ! LA Science ! LA SCIENCE !

Revenons à la réalité. Dans les faits — qui comportent bienheureusement des données historiques, donc vérifiables — Neil Ferguson est surnommé “The Master of Disaster” par certains de ses collègues tant ses prédictions passées se sont avérées grossièrement erronées. Voici quatre cas — la carrière de Monsieur Ferguson est déjà longue:

En 2001, Neil Ferguson était l’un des auteurs de l’étude “scientifique” qui conduisit à l’abattage préventif de 6 millions de moutons et bovins sains au Royaume-Uni pour remédier à la fièvre aphteuse. Coût : dix milliards £. L’étude du Pr. Ferguson est considérée comme affectée d’ “erreurs graves” par Michael Thrusfield, professeur d’épidémiologie vétérinaire à l’Université d’Edinburgh, en raison de la non-prise en compte des réalités spécifiques — au sens biologique — des fermes.8

En 2002, Ferguson prédisait que jusqu'à 150.000 personnes mourraient d'une exposition à l'ESB (maladie de la vache folle, dite de Creutzfeldt-Jakob).9 Quand d’autres scientifiques eurent le toupet de mettre en cause le caractère alarmiste de son étude, le Pr. Ferguson les taxait par voie de presse d’ “injustifiablement optimistes” et “extrêmement naïfs”.10 Au Royaume-Uni, il y eut finalement 177 décès dus à l'ESB.

En 2005, Ferguson prédisait que jusqu'à 200 millions de personnes (sic) pourraient être tuées par la grippe aviaire.11 Au final, 282 personnes sont mortes de la grippe aviaire dans le monde entre 2003 et 2009. Un million de fois moins; une personne dans la réalité = un million de personnes dans les riches fantaisies de Monsieur Ferguson.

En 2009, une estimation du gouvernement britannique sur la grippe porcine, basée sur les conseils éclairés de l’éminent Professeur Ferguson — le taux de mortalité12 — constatait que le "pire scénario raisonnable" était la mort de 65 000 Britanniques. Au final, la grippe porcine a tué 457 personnes au Royaume-Uni.

“Golden Standard” Ferguson n’est donc pas seulement un faussaire, il est un faussaire multirécidiviste.

Signalons que le Professeur Ferguson vient de démissionner. Suite à une sorte de prise de conscience rétrospective ? Bien sûr non : le Professeur Ferguson vient de démissionner parce que la presse britannique l’a surpris à recevoir sa compagne, une activiste mariée mère de deux enfants, à domicile et plusieurs reprises, en violation flagrante des règles de confinement drastiques qu’il a lui-même recommandées et “informées” — virtuellement imposées : la Science ! — au gouvernement britannique, donc au commun des mortels (ce qui ne s’applique pas au Pr. Ferguson selon le Pr. Ferguson).

Poussons plus loin la critique du Modèle COVID-19 du Golden Standard de la Science, car le meilleur reste à venir.

Confrontés au seul résultat de la modélisation du Pr. Ferguson — “des millions de morts” — plusieurs de ses collègues de par le monde lui demandèrent le code informatique qu’il avait utilisé pour parvenir à cette projection. En effet, un modèle informatique prédictif se compose de données (exemple : taux de contagion), de suppositions (exemple : taux d’infection de la population) et d’algorithmes qui tirent de ces données et suppositions des projections. De façon surprenante, le Pr. Ferguson commença par refuser de livrer le code informatique de son Modèle. Suprenant, car la science — au sens vrai — suppose la lumière; quand on se pique de conseiller les gouvernements du monde sur la foi de modélisations informatiques, c’est une exigence élémentaire de rendre compte des moyens méthologiques et techniques mis en œuvre.

Six semaines plus tard (sic), le Pr. Ferguson publiait finalement une version partielle et révisée du code informatique qu’il avait utilisé. Il apparut que le programme était daté de 13 ans — une éternité, en informatique — et qu’il avait été conçu pour… la grippe. L’auteur de ce constat daté du 22 mars n’est autre que le Pr. Ferguson lui-même (sur twitter) : “Je suis conscient que beaucoup de gens aimeraient voir et exécuter le code de simulation de pandémie que nous utilisons pour modéliser les mesures de contrôle contre COVID-19. Pour expliquer le contexte - j'ai écrit le code (des milliers de lignes de C non documentées) il y a plus de 13 ans pour modéliser les pandémies de grippe...”13

Treize ans, non documenté, grippe : le modèle du Pr. Ferguson est un faux grossier.

Le vrai sujet, chacun l’aura compris, n’est pas la sinistre carrière d’escroc intellectuel du Pr. Ferguson. Il est le rôle déterminant que jouent des modèles informatiques sans la moindre valeur scientifique dans la prise de décision publique.14

1 National Bureau of Economic Research, « Policy Implications of Models of the Spread of Coronavirus: Perspectives and Opportunities for Economists », avril 2020, https://www.nber.org/papers/w27007.pdf

2American Institute for Economic Research, "How Wrong Were the Models and Why?", 23 avril 2020, https://www.aier.org/article/how-wrong-were-the-models-and-why/

3 Dans les termes de l’étude citée du National Bureau of Economic Research : « The most important and challenging heterogeneity in practice is that individual behavior varies over time. In particular, the spread of disease likely induces individuals to make private decisions to limit contacts with other people. Thus, estimates from scenarios that assume unchecked exponential spread of disease, such as the reported figures from the Imperial College model of 500,000 deaths in the UK and 2.2 million in the United States, do not correspond to the behavioral responses one expects in practice. »

5 Ordure à l’entrée, ordure à la sortie.

7 L’équipe du Pr. Ferguson est taxée de « gold standard » de la modélisation épidémiologique par le New York Times, 17 mars 2020, https://www.nytimes.com/2020/03/17/world/europe/coronavirus-imperial-col...

 

9 « The Imperial College team predicted that the future number of deaths from Creutzfeldt-Jakob disease (vCJD) due to exposure to BSE in beef was likely to lie between 50 and 50,000. In the "worst case" scenario of a growing sheep epidemic, the range of future numbers of death increased to between 110 and 150,000 » , The Guardian, 9 janvier 2002, https://www.theguardian.com/education/2002/jan/09/research.highereducation, citant Neil Ferguson : « we estimate the 95% confidence interval for future vCJD mortality to be 50 to 50,000 human deaths considering exposure to bovine BSE alone, with the upper bound increasing to 150,000 once we include exposure from the worst-case ovine BSE scenario examined », Ferguson, N., Ghani, A., Donnelly, C. et al. « Estimating the human health risk from possible BSE infection of the British sheep flock », Nature 415, 420–424 (2002), https://doi.org/10.1038/nature709

11The Guardian, 30 septembre 2005 : « Neil Ferguson, a professor of mathematical biology at Imperial College London, told Guardian Unlimited that up to 200 million people could be killed. » https://www.theguardian.com/world/2005/sep/30/birdflu.jamessturcke

12 Ferguson pronostiquait un taux de mortalité de 0,3 à 1,5% : https://www.imperial.ac.uk/news/66374/swine-early-findings-about-pandemic-potential/ Il s’avérait finalement de 0,026% : http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/8406723.stm

14 Songeons, ce n’est qu’un exemple, que si les modèles épidémiologiques mettent en œuvre un nombre extrêmement réduit de variables pour faire des prédictions à un mois ou un an, les modèles climatiques par lesquels le GIEC prétend projeter le climat à 10, 20, 50 et 100 ans mettent en œuvre des centaines de variables… “There seems to be a general tendency for researchers to report a greater degree of confidence than is warranted for an existing model, in part because it is not straightforward to quantify parameter uncertainty or to trace the effect of those uncertainties in a non-linear model. Realistic confidence intervals in this context would also be so wide as to seem vacuous” note l’étude citée du National Bureau of Economic Research. Ce qui est vrai de modèles épidémiologiques qui reposent sur un nombre minuscule de variables rend les modèles plus “ambitieux” tout simplement dénués de signification.

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salamander
- 10/05/2020 - 20:10
oh que oui
c exactement le m^me problème que les modèles climatiques. en plus simple.
J'accuse
- 10/05/2020 - 10:58
Boules de cristal et autres tarots
Les prévisionnistes se targuent d'utiliser des modèles mathématiques, et donc exacts: les maths, c'est toujours vrai, n'est-ce pas ? Quand on dit que 2+2=4, on a raison; mais qui a dit que c'était 2, et qui a dit qu'il fallait additionner ?
Économistes, climatologues, infectiologues ont tous leurs modèles... totalement faux. Il suffit de regarder toutes les prévisions passées pour en avoir la démonstration.
Par ailleurs, il n'y a pas 276.237 personnes décès (précis, hein ?) dus au virus dans le monde: il y en a ... un nombre inconnu. Même dans les pays développés, le nombre des contaminations et des décès ne sera au mieux qu'une grossière approximation dans quelques mois; parce qu'il faut du temps pour compiler tous les rapports qui doivent être centralisés; parce qu'on n'a pas testé tout le monde et qu'on ne le fera pas; parce que des décès ont été attribués à tort au virus, pendant que d'autres ont été négligés, et qu'il sera trop tard pour rectifier. Les autres pays (les 3/4 de l'humanité) n'ont aucune capacité de le savoir et donnent donc des chiffres totalement fantaisistes, au gré des intérêts des gouvernants.
On ne sait pas grand chose sur quasiment rien.