SIR yes SIR ! / Sire oui sire !

Voir aussi la tribune publiée dans Les Échos, édition du 18 mars, en ligne ICI.


En deux mots…

Mettre la science en démocratie implique d’accepter que plusieurs modélisations soient possibles pour décrire un même phénomène. Un seul modèle ne peut à lui seul suffire à justifier une décision publique de grande ampleur pour la société. C’est pourtant ce qui se passe avec les modèles à compartiments (ou modèles SIR) qui sont utilisés pour gérer la crise sanitaire, modèles dont il est aujourd’hui admis que les impacts négatifs qu’ils entraînent sont démesurés. Questionner les modèles, entretenir une pluralité de modèles et établir une cartographie des controverses scientifiques comme outil pédagogique à l’usage du débat public sont trois tâches indispensables à la bonne articulation entre sciences, techniques et société


Le sergent-instructeur Hartman dans le film Full Metal Jacket (1987) de Stanley Kubrick (capture d’écran)

Et si notre modèle de lutte contre l’épidémie de Covid n’était pas le bon ? Nous avons fait d’un modèle épidémiologique classant les individus en trois catégories, « sain, infecté, rétabli », l’outil de lutte contre la pandémie. Conçu à l’origine pour la peste, est-il le mieux adapté aujourd’hui ? Rien n’est moins sûr.

***

« Sir yes Sir ! » est la réponse que doivent faire au garde-à-vous les soldats à un sergent-instructeur ou un officier qui leur commande de faire quelque chose de non discutable, et désigne donc verbalement une obéissance sans faille à l’ordre performatif du supérieur hiérarchique. Une scène culte qui illustre ce genre de situations militaires est celle du film de Stanley Kubrick, Full Metal Jacket (1987) : dans une chambrée de marines en partance pour la guerre du Vietnam, le sergent-instructeur Hartman hurle des paroles auxquelles les soldats doivent répondre (également en hurlant) « Sir yes Sir ! ». Si le soldat ne montre pas suffisamment son obéissance par une réponse insuffisamment criée, le sergent-instructeur peut ajouter « je ne vous entends pas », à quoi suivra une nouvelle réponse hurlée « Sir yes Sir ! ». A la prophétie « vous me haïrez » (qui sera en effet à l’origine de la mort de Hartman dans Full Metal Jacket), la réponse fuse « Sir yes Sir ! ». Tant est absurde cette situation que l’artiste Ak Nitro en a récemment fait un clip vidéo décalé.

Cette obéissance sans faille demandée aux soldats par la manifestation vocale de leur approbation, excluant toute contestation, se retrouve dans beaucoup d’autres situations de la vie courante et, chose plus étonnante, dans la science elle-même, lorsqu’un modèle scientifique se présente comme devant être accepté par tout le monde sans la moindre once de contestation. « C’est ce modèle qui est le bon, celui qu’il faut prendre », « Sir yes Sir », « vous me haïrez de vous avoir obligés à suivre ce modèle même si les conséquences qu’il entraîne sont épouvantables pour vous  », « Sir yes Sir »!

Voilà la situation épistémique qui se présente à nous depuis le début de la crise sanitaire. Le modèle à compartiments (que j’ai présenté dans mon billet « Les schtroumpfs noirs ») et ses variantes, composant une famille de modèles, améliorés au fil des expériences et des années, sont devenus le type unique de modèle à accepter sans faille et avec une obéissance toute militaire, excluant tout débat public sur son utilisation et toute autre représentation mathématique de l’épidémie du Covid-19. Malgré le travail remarquable des modélisateurs (voir par exemple pour la France les sites Modcov19 et Covprehension), tout s’est passé comme si cette famille de modèles avait seule le droit de cité, et seule permettait d’agir efficacement contre la diffusion spatiale et temporelle de l’épidémie. Cette famille de modèles conduisait-elle à des décisions lourdes comme le confinement, le couvre-feu etc. ? Pas de problème, « Sir yes Sir » ! « Sir » comme justement l’acronyme du modèle à compartiments, le modèle SIR qui classe les individus en trois catégories, « sain, infecté, rétabli ». Quel est le bon modèle ? SIR yes SIR ! Au garde-à-vous devant le modèle. Contestataires et sceptiques, circulez !

Pourtant les controverses scientifiques ont existé dès le début à propos de ce modèle. Tout a été dit sur son ancienneté (il date des années 1920), sa pertinence (il a été initialement conçu pour modéliser les modes de transmission de la peste à Bombay en 1896), sa propension à amplifier démesurément les prévisions catastrophiques (500 000 morts si on ne confine pas), son usage dangereux de la seule moyenne (le R0) etc. cette famille de modèles SIR a depuis longtemps fait l’objet de nombreuses critiques, venant des scientifiques eux-mêmes, critiques aujourd’hui bien documentées par exemple sur les nombreux sites Internet existants. Une synthèse de ces critiques peut être lue dans le livre de Juliette Rouchier et Victorien Barbet dont nous avons déjà parlé dans un billet précédent, La diffusion de la Covid-19. Que peuvent les modèles ? (Éditions Matériologiques, 2020), synthèse écrite à la demande de Franck Varenne, chercheur associé à l’IHPST (Institut d’Histoire et de Philosophie des Sciences et des Techniques) et directeur de la collection « Modélisations, simulations, systèmes complexes » aux éditions Matériologiques, qui en a rédigé la préface.

La question que je voudrais poser ici est double. D’une part, pourquoi une telle domination d’un seul modèle ? Pourquoi une telle obéissance à une seule façon de faire des prévisions ? Pourquoi une telle exclusion des autres modélisations possibles de la propagation de l’épidémie ? Pourquoi un tel usage non critique des modèles SIR par les politiques ? Ces modèles sont devenus à ce point adoptés sans questionnement à des fins de politique sanitaire pour pouvoir faire des simulations de la situation sanitaire à une date future selon les mesures que l‘on prend, qu’ils ont été recommandés dans le rapport de l’Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques). D’autre part, quelle autre modélisation de l’épidémiologie aurait pu être utilisée, qui aurait conduit à des décisions moins lourdes d’impact pour la vie quotidienne ?

Je vais commencer par répondre à la deuxième question. La diffusion d’une épidémie est un processus à deux dimensions, spatiale et temporelle. L’hétérogénéité spatiale (les régions, les groupes de gens, le nombre de contacts par personne etc.) et l’hétérogénéité temporelle (accélération et ralentissement de la diffusion, laquelle peut d’ailleurs être liée à l’hétérogénéité spatiale) sont deux phénomènes extrêmement importants à prendre en compte dans les modélisations épidémiologiques. Le problème avec l’usage de la famille SIR vient de ce que ces modèles ne traitent aucune de ces deux dimensions, à cause de l’utilisation de la moyenne. Si on raisonne en termes de moyenne, alors seul sera pertinent (par exemple) le nombre moyen d’individus qu’une personne du compartiment « I » (infecté) contamine pendant la durée moyenne de contagiosité (tant qu’elle est contagieuse) en supposant que chacun soit contaminable (pas d’immunité). Ce nombre moyen est le nombre de reproduction de base de l’épidémie, noté R0. La valeur du R0 permet d’en inférer le temps de doublement de l’épidémie, et donc explique l’exponentielle (voir mon billet « Et mêmement l’exponentielle »). Si R0 est inférieur à 1, cela veut dire qu’une personne contamine en moyenne moins d’un individu et l’épidémie s’arrête d’elle-même : la maladie disparaît. Si R0 est supérieur à 1, c’est le contraire. Par exemple, pour la rougeole, avec une contamination par voie aérienne, le R0 est d’environ 18 : pendant qu’elle est contagieuse, une personne contamine en moyenne 18 autres personnes. Pour le HIV, avec une contamination par contact, le R0 est d’environ 5. Etc. Dans l’approche SIR, R0 est égal au produit de la probabilité de transmission, du nombre de contacts par unité de temps et de la durée de la période contagieuse. Si l’on veut freiner la vitesse de progression de l’épidémie, on peut donc : soit réduire de la probabilité de transmission s’il y a contact, soit réduire le nombre de contacts (la vie sociale), soit réduire la contagiosité. Mais évidemment tout cela repose sur la simplification des comportements individuels, résumés par le comportement individuel moyen. L’approche SIR fait l’hypothèse d’une population homogène et d’une diffusion régulière, d’où l’usage de la moyenne. Cette approche résume les comportements individuels différents par un comportement moyen. On retrouve dans la modélisation épidémiologique ce qui avait déjà été observé dans la modélisation financière (gestion indicielle etc.) la résurgence de la théorie de l’« homme moyen » que le statisticien belge Adolphe Quetelet avait imaginé en 1835.

Où est le problème ? L’hétérogénéité est absente de ces modélisations. Dans l’approche SIR, on n’imagine pas qu’il puisse exister des individus qui ont un grand nombre de contacts, et d’autres qui en ont très peu : cette caractéristique selon laquelle « très peu ont beaucoup et beaucoup ont très peu » est ignorée de l’approche SIR : avec l’approche SIR, chacun a en moyenne le même nombre de relations sociales. Même sans mathématiques savantes, on comprend bien que cette hypothèse est irréaliste. Mais elle a des conséquences sociétales très importantes en matière de politique sanitaire : on peut confiner des régions vides sur la base de la moyenne nationale, on peut décider de supprimer les relations sociales partout etc. Or la connaissance de la structure des réseaux est capitale pour le contrôle de la diffusion d’un virus. Comme le rappelle Gianluca Manzo « les modèles SIR ne s’intéressent pas à la structure globale des réseaux sociaux » (voir une introduction ICI). Si la population est hétérogène, l’usage de la seule moyenne perd de sa pertinence. D’où l’importance, soulignée à la fois par Gianluca Manzo et Franck Varenne, de cultiver une pluralité de modèles qui seule permet de mettre en pratique une vertu fort utile en ces temps de grande confusion, l’humilité épistémique.

Cette humilité devant les formes du savoir et de la modélisation permettrait de ne pas considérer qu’un modèle unique soit seul capable de « dire la vérité » et incite au pluralisme épistémique. En 2008, l’absence de pluralité épistémique a conduit à la crise financière mondiale. Ici, on se trouve dans une situation similaire, celle dans laquelle des décisions politiques reposent sur la domination d’un modèle : SIR ? Oui SIR !

Ce qui me permet de terminer par la première question. Comment encourager le politique à prendre en compte cette pluralité épistémique ? C’est l’enjeu de la démocratie technique participative, c’est-à-dire de l’usage de la science en démocratie. Il s’agit de pouvoir mettre en discussion les solutions techniques présentées comme les seules possibles. Pour cela, l’outil indispensable au débat public a été forgé par les sociologues Bruno Latour, Michel Callon  et Dominique Pestre dans les années 2000 : il s’agit de la cartographie des controverses scientifiques, qui donne un accès non technique à un public de non spécialistes, afin de leur permettre de comprendre les connaissances qui sont en jeu dans les choix politiques effectués pour débattre de ces choix. Et donc de ne pas les subir. De ne pas hurler SIR, oui SIR !

Car, tôt ou tard, le « SIR oui SIR » – qui devient un « Sire oui Sire » – se termine par un « non » politique ou social d’autant plus violent que l’on aura été obligé de hurler en masse le « oui » forcé. Si, dans la chambrée de Full Metal Jacket, pas une tête ne dépasse quand tous hurlent « Sir yes sir », à la fin, le sergent-instructeur est tué à bout portant par l’un des soldats.

(à suivre)


Christian Walter

Actuaire agrégé, chercheur en philosophie et sciences sociales, spécialiste de la finance / Fully qualified actuary, my research activities relate to financial modelling, history of financial thought, epistemology of finance and ethics of finance.

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