"9000 patients" seront en réanimation mi-novembre : Emmanuel Macron a-t-il été alarmiste ?

Emmanuel Macron a-t-il exagéré le risque épidémique ?

MAUVAIS AUGURE - Emmanuel Macron avait assuré que 9000 personnes allaient être en réanimation à la mi-novembre. Ce mardi, c'est en fait plutôt la moitié. Comment expliquer un tel décalage ? LCI a décrypté ce chiffre.

La prédiction ne s'est, heureusement, pas réalisée. Pourtant, le chef de l'Etat était formel. Alors qu'il annonçait un nouveau confinement du pays le 29 octobre dernier, Emmanuel Macron avait fait une déclaration alarmante : "Quoi que nous fassions, près de 9000 patients seront en réanimation à la mi-novembre." Cette date fatidique est passée, et la France est encore loin de ce seuil. 

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Les modélisations disaient "entre 5000 et 9000"

Ce 15 novembre, selon Santé publique France, il n'y avait en fait pas plus de 4880 patients atteints du coronavirus dans les services de réanimation français. C'est deux fois moins que ce que déclarait le locataire de l'Elysée. De nombreux internautes ont commenté cet écart, jugeant le chef de l'Etat trop alarmiste. Mais aussi des élus, comme Jordan Bardella. Ce lundi, sur LCI, l'eurodéputé du Rassemblement national relevait que le bilan actuel était "deux fois moins" grave que celui qui "était annoncé il y a quelques jours". Signe, selon l'élu d'extrême droite, que le gouvernement se veut catastrophiste pour porter son nouveau confinement, appelant, lui, au "pragmatisme". 

Evidemment, le chef de l'Etat n'avait pas vu ce chiffre dans une boule de cristal. A priori, il s'appuyait sur les modélisations de l'Institut Pasteur et de l'agence Santé publique France, comme le révélait à l'époque Les Echos. Interrogé par LCI, Simon Cauchemez, chercheur à l'Institut Pasteur, rappelle en effet avoir modélisé, "selon la réussite du confinement et l'évolution de la prise en charge hospitalière", une "fourchette large d'incertitude entre 5000 et 9000 à la mi-novembre". Ce n'était donc que l'un des scénarios parmi tant d'autres, comme en attestent les courbes, ci-dessous, produites par l'institut le 26 octobre dernier. 

En rouge, le scénario dans les cas où rien ne changeait. En bleu, "ceux où il y a une réduction du taux de transmission au moment où l’analyse est faite". Le principal concepteur de cette modélisation note qu'il y avait donc plusieurs projections, dont certaines assez effrayantes. Mais attention, modélisation ne veut en aucun cas dire prévision. D'autant plus qu'à l'époque, le couvre-feu n'avait pas encore eu d'effets sur les contaminations.

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Un scénario transformé en prédiction

D'ailleurs, quelques semaines plus tard, l'équipe de chercheur a changé ces chiffres. Avec un R0 (facteur qui correspond au nombre moyen de personnes que contamine un malade) proche de celui qu'on connait aujourd'hui, à savoir 0,9, Simon Cauchemez déclarait dans les pages de Libération que l'occupation en réanimation allait être "autour de 6000 lits au niveau national". Le scénario qu'avait donc décrit Emmanuel Macron était un modèle soumis à condition. Et en aucun cas le seul.

 

Interrogé sur cette "exagération" ce mardi, le ministre de la Santé Olivier Véran a tenu à présenter d'autres chiffres. "Il y a 3500 patients atteints de Covid-19 en réanimation, 3300 patients admis en réanimation pour d'autres motifs et près de 2000 patients atteints de Covid dans des soins intensifs transformés en réanimation". Pour le ministre, nous avons donc bien, si l'on prend tous les malades en compte "entre 8330 à 8400 malades" dans ces services hospitaliers. Ce qui équivaut à "plus de 140% de nos capacités initiales".

Surtout, le ministre a tenu à souligner que certaines données venaient, heureusement, faire mentir les modélisations. "Il y a un peu moins de réa parce que nous avons transformé les prises en charge, transformé le fonctionnement hospitalier (...) et parce que les effets du couvre- feu ont été perceptibles", a-t-il plaidé sur BFMTV. Des petits changements qui font basculer toutes les modélisations. C'est un classique. "La difficulté avec les modélisations, c'est qu'une toute petite différence de départ dans l'estimation de R0 peut avoir un énorme effet sur les résultats, d'où des scénarios qui vont du simple au double", notait ainsi le Dr Martin Blachier auprès du Figaro. Tout en appelant que "l'essentiel est de bien lire les données et de ne pas choisir systématiquement les scénarios les plus alarmistes." 

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