Azeem Azhar interroge Adam Kucharski, mathématicien et épidémiologiste à la London School of Hygiene and Tropical Medicine, pour discuter de l'état de l'épidémie. Adam travaille activement à la modélisation de la propagation du virus et à la détermination des moyens d'y répondre.

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Modéliser la pandémie
19 mars 2020
Azeem interroge Adam Kucharski, mathématicien et épidémiologiste à la London School of
Hygiene and Tropical Medicine, pour discuter de l'état de l'épidémie. Adam travaille activement
à la modélisation de la propagation du virus et à la détermination des moyens d'y répondre.
Adam est l'auteur de “The Rules of Contagion : Why Things Spread - and Why They Stop” qui
explore les principes sous-jacents de la contagion.
Dans cette interview, Azeem et Adam discutent :
- Quels sont les principaux moteurs des courbes épidémiques et comment les prévisions sont-
elles établies ?
- Comment les changements de comportement affectent-ils la modélisation et les prévisions ?
- Quand est-ce qu’une population est considérée comme "exempte de virus" ?
- Quels sont les niveaux de test suffisants pour faire face à la crise actuelle ?
NOTE : cette transcription a été créée à partir de l'audio anglais brut et n'a pas été éditée (ce qui
est la procédure habituelle d'Azeem) afin de fournir le contenu le plus rapidement. Il y a quelques
erreurs de transcription. Nous avons également utilisé un nouveau logiciel de traduction
automatique afin d’accélérer le délai processus.
Azeem Azhar :
Bonjour. C'est le podcast Exponential View. Aujourd'hui, j'ai une discussion très rapide avec un
invité très spécial. Je suis avec Adam Kucharski. Il est professeur associé à la London School of
Hygiene and Tropical Medicine. Il travaille sur l'analyse mathématique des épidémies de
maladies infectieuses. Très pertinent dans le contexte actuel. Il vient d'écrire un livre intitulé
The Rules of Contagion, qui se trouve ici, pour être visible, et il traite des raisons pour lesquelles
les choses se propagent et pourquoi elles s'arrêtent. Un livre très lisible recommandé en ce
moment, si vous pouvez supporter d'en savoir plus sur les contagions.
Azeem Azhar :
Adam, merci d'avoir pris le temps aujourd'hui.

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Adam Kucharski :
Merci pour l'invitation.
Azeem Azhar :
Oui. Êtes-vous occupé en ce moment ?
Adam Kucharski :
Très occupé. Il y a évidemment beaucoup de choses à faire pour comprendre ce qui se passe,
examiner les prochaines étapes, les différents scénarios et essayer de combler les lacunes que
nous avons encore dans nos connaissances.
Azeem Azhar :
Pour commencer, faisons-en sorte d’avoir une terminologie correcte. Devons-nous parler de la
pandémie actuelle comme d'une pandémie de COVID-19, qui est une maladie du SRAS-CoV-2,
qui est un virus qui se propage en ce moment, ou d'autre chose ?
Adam Kucharski :
Je pense que les gens l'appellent communément COVID-19. Nous faisons souvent la distinction
entre la maladie que les gens attrapent avec le COVID-19, mais ils peuvent attraper n'importe
quelle infection par le SRAS-CoV-2, qui est le virus et c'est ainsi que l'on qualifie souvent
l'infection. Mais je pense que dans l'usage courant, nous l'appelons COVID-19.
Azeem Azhar :
C'est bien COVID-19. Bon, commençons par aider à comprendre ce que fait réellement un
mathématicien travaillant en épidémiologie.
Adam Kucharski :
Il y a quelques éléments différents dans le travail que nous ferions sur une épidémie comme
celle-ci. Je pense que l'un d'entre eux consiste à comprendre les modes de transmission, parce
qu'en général, vous verrez le nombre de cas apparaître au fil du temps, mais cela ne vous dira
pas nécessairement directement combien de cas la personne infectée créée, par exemple. Et
puis, vous aurez souvent dans vos données beaucoup de biais. Et vous ne verrez pas tous vos
cas. Vous en avez certains qui ne sont pas signalés.
Adam Kucharski :

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L'analyse que nous faisons, comme beaucoup d'autres, tente de corriger ces retards, ces biais,
mais aussi comment obtenir une image plus précise de la transmission. Et puis, quand vous
pensez à des choses comme la gravité et la mortalité des maladies, encore une fois, tous ces
problèmes de données là-dedans.
Adam Kucharski :
Comment utiliser dès le début des méthodes simples pour ajuster ces données et obtenir une
image plus raisonnable ? Mais ensuite, au fur et à mesure, on intègre certains de ces processus
clés que l'on juge importants, et on explore des scénarios pour ce qui pourrait arriver ensuite.
Azeem Azhar :
Si nous partons de quelques éléments de base. Quand vous pensez à une maladie et que vous
comprenez à quelle vitesse elle peut se propager, quelles sont les caractéristiques qui entrent
dans le modèle ? Je veux dire les gens parlent de R-0, ils parlent de ceux susceptible à l'infection
à se propager et à s'installer. Ils parlent de périodes d'incubation. Vous devez certainement
disposer d'un modèle comportant un ensemble de variables. Quels sont les facteurs clés ?
Parce que je suis sûr que nous y reviendrons au cours de la conversation.
Adam Kucharski :
Je pense qu'au plus haut niveau, il y a deux choses bien réelles dont vous avez besoin pour
comprendre une courbe épidémique, et c'est l'une, comme vous l'avez dit, le taux de
reproduction. C’est en moyenne pour chaque personne, combien d'infections ont-elles
générées ? Si vous êtes touché, à combien de personnes en moyenne le transmettez-vous ?
Adam Kucharski :
Et l'autre chose que nous utilisons est ce que l'on appelle l'intervalle sériel, c'est-à-dire que si
vous tombez malade un jour donné et que vous touchez quelqu'un d'autre, puis qu'il tombe
malade quelques jours plus tard, combien de temps dure cet intervalle entre une infection et la
suivante ? Et si vous y réfléchissez, le nombre de reproduction vous donne vraiment une idée
de l'ampleur de la contagion. Pour chaque cas, le nombre de cas augmente à l'étape suivante,
puis l'intervalle sériel vous donne l'échelle de temps sur laquelle travailler. Donc, au niveau le
plus simple, ces deux valeurs vous permettent d'extrapoler à l'avance, de sorte que vous
pouvez ajuster les données et ensuite extrapoler peut-être quelques semaines à l’avance, et
voir ce que vous regardez.

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Adam Kucharski :
Comme vous l'avez dit, il y a des choses comme la période d'incubation. Si nous examinons des
questions plus détaillées, nous les intégrons, mais je pense que fondamentalement, pour la
connaissance de la situation, ce sont vraiment le numéro de reproduction et l'intervalle de série
qui sont les premières données qui nous intéressent.
Azeem Azhar :
Une des choses qui semble se produire avec le COVID-19, c'est que ce n'est pas le genre de
pandémies que l'on voit dans les films de zombies. Dans les films de zombies, la personne est
atteinte de la maladie et se transforme immédiatement en zombie, et vous pouvez voir qu'elle
est atteinte de la maladie, puis elle la transmet. Mais le COVID-19 semble avoir cet étrange
attribut où il n'est pas visible pendant un bon nombre de jours. Comment travailleriez-vous sur
cette base ?
Adam Kucharski :
Oui, et cet attribut est l'une des raisons pour lesquelles cette chose a été si difficile à contrôler,
parce que dans ces scénarios fictifs, vous savez qui est infecté. C'est souvent assez clair, et en
réalité, dans des infections comme le SRAS ou le virus Ebola, une grande partie de l'infection se
produit lorsque les gens ont des symptômes très particuliers et qu'ils sont plus malades, ce qui
signifie que vous pouvez identifier qui est infecté, qui aurait pu être à risque.
Adam Kucharski :
Le problème avec le COVID, d'après les premières données, les preuves dont nous disposons
jusqu'à présent, c'est qu'une grande partie de cette infection semble se produire soit juste
avant que les gens ne présentent des symptômes, soit lorsqu'ils sont très légèrement malades.
En fait, lorsque quelqu'un se présente à l'hôpital et que vous pouvez l'isoler et contrôler
l'infection, il a probablement déjà transmis la majeure partie son infection. Donc, en réalité,
tous les cas de maladie grave qui se présentent sont des événements qui se sont produits dans
le passé et dont la transmission a déjà été incontrôlée.
Azeem Azhar :
C'est un gros problème. Si l'on se réfère à votre modèle, qui est apparu au cours des huit ou dix
dernières semaines, je suis curieux de savoir comment l'épidémie se propage, sur la base de vos
modèles originaux. Est-ce au-dessus ou en dessous de ce modèle, en gros ?
Adam Kucharski :

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L'un des premiers indices qui laissait penser que le problème était plus important, c'est lorsque
nous avons reçu des rapports de la Chine sur 41 cas de pneumonie, puis que l'Imperial College a
publié cette analyse qui montrait, sur la base des cas exportés pour quelques autres pays, qu'il
n'est pas vraiment plausible, si vous n'avez que 41 cas, que trois autres pays aient déjà des cas
exportés du centre de l'épidémie. Ils ont estimé qu'il y avait probablement environ 1400 cas en
réalité.
Adam Kucharski :
Donc, si vous faites une simple estimation au jugé avec cet indice de reproduction, avec un
intervalle sériel, et en supposant que c'est comme le SRAS, nous sommes revenus à l'époque et
nous l'avons fait sur cette croissance. C'était littéralement un calcul de deux minutes que tout
le monde peut faire, comme une courbe exponentielle.
Adam Kucharski :
Nous nous sommes dit que nous n'avions pas de gros chiffres, donc l’indice de reproduction
était probablement deux ici. Si c'est une véritable augmentation des cas qui s'est produite sur
un mois ou deux. Mais nous avons organisé de nombreux ateliers pour essayer de trouver cela,
et le problème est que dans beaucoup de cas déclarés en Chine, vous ne voyez que l'extrémité
sévère du spectre, le changement de déclaration. Il y a eu beaucoup de spéculations à la fin du
mois de janvier. Est-ce que les cas ralentissent réellement ? Que se passe-t-il réellement là-bas
?
Adam Kucharski :
Nous avons donc construit des modèles qui peuvent saisir, ou plutôt produire, des valeurs qui
peuvent être comparées à des lots. Par exemple, nous pourrions produire un sous-groupe qui
examinerait le nombre de cas exportés. Cela donnerait quelque chose. Si vous effectuez des
vols d'évacuation, à quelle prévalence vous attendez-vous ? Cela donnerait le moment où un
cas l’a obtenu, ou quand il apparaît dans les données, et toutes ces sortes de valeurs.
Adam Kucharski :
Et puis, nous pourrions essentiellement combiner une demi-douzaine d'ensembles de données
qui, à eux seuls, ne nous inspirent pas vraiment confiance et ne nous convainquent pas
totalement, et nous pourrions essayer de déterminer quel est l'ensemble le plus plausible de
dynamique de transmission qui pourrait expliquer tous ces différents ensembles de données.
Azeem Azhar :

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Bon, c'est comme six aveugles qui regardent l'éléphant, n'est-ce pas ? Chacun d'eux imprime un
morceau, et espère que vous pourrez l'assembler.
Adam Kucharski :
Et c'est là le grand défi, parce que dans ces premières données, chaque donnée vous racontait
une histoire différente. En fait, vers la fin du mois de janvier, nous avons essayé d’analyser les
données qui arrivaient. Les données sur la Chine ralentissaient, et ces intervalles arrivaient,
nous ne faisions qu'estimer ce qu'ils faisaient. À ce moment-là, les gens pensaient qu'ils avaient
probablement atteint la saturation des tests. Peut-être que cela ne continuait pas à grimper.
Adam Kucharski :
Nous avons donc ignoré les données provenant de la Chine, et nous avons examiné les vols
d'évacuation, et nous en avons tiré une diminution. L’indice de reproduction était à l'origine
d'environ deux et demi, et il est tombé à environ un au cours de cette semaine ou de ces deux
semaines.
Adam Kucharski :
Et en fait, maintenant nous avons les données, et le recul est une chose merveilleuse. C'est très
évident que c'est ce qui s'est passé, mais à l'époque, nous essayions de trouver une solution.
Azeem Azhar :
Le nombre de reproduction était plus faible que ce que nous avions pensé ?
Adam Kucharski :
Oui. Oui, parce que maintenant, si vous regardez les données, il est clair que l'épidémie a
atteint un pic, puis elle a vraiment ralenti à Wuhan. Donc, le fait que la transmission ait
diminué, maintenant que vous regardez la courbe, vous vous dites : "Bien sûr que qu’elle a
diminué", parce que bien sûr vous ne pouviez pas avoir cette croissance exponentielle qui a
ralenti.
Adam Kucharski :
Mais ce que nous essayions de faire, c'était d'obtenir rapidement une sorte de validation
externe qui nous permette, même si nous ne faisons pas confiance à ces données, d'obtenir la
même conclusion avec d'autres sources de données.

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Azeem Azhar :
Oui, c'est vrai. J'ai lu beaucoup d'articles qui ont été publiés dans The Lancet, et dans le New
England Journal of Medicine, et sur les enquêtes préalables à l'impression, et même des
choses... comme l'article de l’Imperial College, celui du début de la semaine. Je n'avais pas
compris, et c'est peut-être un peu lent de ma part, que nous commencions à réviser à la baisse
nos estimations de ce R-0, qui est le chiffre critique, n'est-ce pas ? C'est le nombre de personne
que quelqu'un qui a la COVID-19 est susceptible d'infecter. Donc les gens continuent de courir
partout en disant que c'est deux, à deux et demi. Pouvez-vous dire où se situe la fourchette
actuelle ?
Adam Kucharski :
Oui. Je suppose qu'on pourrait appeler cela un scénario non contrôlé. Il est de deux à trois, si la
population procède à ses occupations quotidiennes. Pour être honnête, c'était comme l'Italie,
comme l'était probablement le Royaume-Uni il y a quelques semaines, où personne ne prenait
vraiment les choses au sérieux. Tout le monde s'occupait de ses affaires. Vous le placerez de
deux à trois, car le nombre d’infectés double tous les cinq jours environ.
Adam Kucharski :
Mais bien sûr, le comportement change tout cela, car le nombre d'infections que vous
provoquez dépend de votre comportement. Cela dépend de ce que vous faites. Cela dépend de
si vous vous lavez les mains, ce genre de choses. Nous avons constaté un déclin. Il était
d'environ deux et demi en Chine et les mesures, qui consistent essentiellement à enfermer les
gens dans leur appartement, à réduire l'infection, ont permis de le faire baisser.
Adam Kucharski :
Oui, et vous n'avez pas vraiment besoin d'un modèle pour vous dire que vous vous attendez à
voir un certain effet, mais il est utile de pouvoir le quantifier, et nous sommes actuellement en
train de le suivre en Italie. En Italie, il y a une semaine ou deux, nous avons eu une reproduction
de deux ou trois, comme c'est le cas actuellement dans beaucoup d'autres pays. Il est
maintenant presque à un. Ce n'est pas encore tout à fait le cas, mais nous pensons qu'il y a un
décalage, parce qu'il est évident que lorsque vous arrêtez la transmission maintenant, les gens
doivent alors tomber malades, et enfin apparaitre alors dans les données. Cela prend donc une
semaine ou deux, mais nous constatons que ce ralentissement se produit dans d'autres
endroits maintenant.
Azeem Azhar :

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C'est fascinant. Parlons un peu du Royaume-Uni, vous êtes basé au Royaume-Uni. Pourriez-vous
aider les auditeurs à comprendre comment votre groupe à la London School of Hygiene and
Medicine a un impact sur le type de décisions que le gouvernement finit par prendre ?
Adam Kucharski :
Oui. Il y a quelques étapes dans la prise de décision du gouvernement. Vous avez COBRA, qui
est celui dont la plupart d'entre nous ont entendu parler, que le Premier ministre préside, et
c'est le genre de comité d'urgence qui prend ces décisions.
Adam Kucharski :
Pour une urgence, vous aurez SAGE, qui est un groupe de conseillers, d'experts scientifiques
dans ce domaine particulier qui alimenteront le COBRA en preuves et en conseils, et ensuite ce
groupe d'experts aura des sous-groupes, des personnes dans différentes choses. Il y a un sous-
groupe sur la modélisation, un sous-groupe sur les sciences du comportement et, bien sûr, tout
un tas d'autres considérations économiques. D'autres choses seront pris en compte.
Adam Kucharski :
Mais le sous-groupe sur la modélisation, il y a peut-être 10, 12 groupes au Royaume-Uni qui
apportent tous une base de preuves. Ce n'est donc pas que nous disions : "Le gouvernement
devrait faire ça". Nous examinons toute une série de questions.
Adam Kucharski :
Au début, même juste des trucs sur ce qu'est la transmission. Nous nous demanderons si les
contrôles à l'arrivée, les contrôles de température dans les aéroports fonctionnent. Toutes
sortes de questions, et ensuite ces groupes essaieront de trouver une sorte de consensus basé
sur des preuves. Il ne s'agit donc pas d'une proposition de décision, mais d'une proposition
disant : "Sur la base des preuves disponibles, nous pensons que cette situation aurait cet effet.
Cette situation devrait avoir cet effet", et ensuite cela alimente la chaîne, et combiné avec
toutes les autres preuves, cela forme une sorte de base pour la prise de décision. Donc, nous
essayons vraiment d'être un groupe indépendant qui se nourrit, et une grande partie de ce que
nous faisons peut ne pas être en accord avec ce que d'autres font, mais nous espérons que
nous pourrons trouver une sorte de consensus dans les preuves générales qui sont conseillées.
Azeem Azhar :
Je pense que pour le citoyen moyen au Royaume-Uni et pour les gens qui regardent ce qui se
passe au Royaume-Uni, il semble y avoir un sentiment, assez ou pas, que nous avons ce que l'on
pourrait appeler une stratégie d'embardée, qui consiste à faire une chose puis à abandonner et
à faire quelque chose d'autre, puis à encore abandonner et à faire quelque chose d'autre. C'est

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peut-être simplement un échec de la communication, mais je suis curieux d'essayer de
comprendre ce que c'est.
Azeem Azhar :
Je veux dire que la discussion sur le dîner, si nous devions encore avoir des dîners, serait : "Quel
a été l'impact du document de Ferguson Imperial, qui parle de suppression face à l'atténuation
en début de semaine ? Pourquoi Singapour, Hong Kong ou Taiwan ont-ils tous une expérience si
différente de celle de l'Italie, des Pays-Bas, de la Suisse ou du Royaume-Uni, parce que c'est la
même maladie et que nous sommes tous les mêmes personnes ?
Adam Kucharski :
Je pense tout d'abord que l'idée qu'il y a beaucoup de groupes qui font beaucoup de différents
morceaux de preuves n'est pas aussi facile à communiquer qu'un simple récit selon lequel il y
avait un papier qui le réparait, et que tout a changé.
Adam Kucharski :
Je pense qu'il y a souvent eu cette idée qu'il y a un modèle qui est à l'origine de toute la
politique britannique et qu'il y a ce modèle caché que personne ne connaît, et en réalité il
n'existe pas. La décision, par exemple, de contrôler la température à l'arrivée, et nous avions eu
des documents à ce sujet, ainsi que de nombreux autres groupes. Vous aurez du mal à trouver
un épidémiologiste qui vous dise qu'un contrôle de la température à l'arrivée permettra de
détecter une grande partie de vos cas. La grande majorité d'entre eux ne sont pas pris en
compte, et pourtant, vous risquez d'en tirer une certaine complaisance. Nous avons vu aux
États-Unis qu'ils se sont concentrés sur les arrivées de Chine et ont manqué l'importante
épidémie nationale.
Adam Kucharski :
Pour ce qui est de ce qui s'est passé au Royaume-Uni, Imperial ou l'un des groupes qui siègent à
ces conseils, comme ils l’ont toujours fait, mais je pense que la position vraiment difficile que
nous avons eue, et la chose avec laquelle notre groupe et beaucoup d'autres se sont battus ces
dernières semaines, c'est que nous savons que ce qui s'est passé en Chine a fonctionné. Nous
savons que le confinement, comme je l'ai dit, nous avons trouvé ce résultat très tôt, d'autres
l'ont validé depuis, que ce confinement réduit la transmission. Mais la question est, il y a-t-il
une autre combinaison de choses qui peut avoir un impact similaire sur le contrôle de la
transmission ?
Adam Kucharski :

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Nous savons que des pays comme Singapour, Hong Kong, la Corée, ont fait un très bon travail
de recherche intensive des contacts, beaucoup de tests. Hong Kong a combiné avec des
mesures de distanciation sociale, mais ces pays ont beaucoup plus d'expérience, de ressources,
de capacités pour le faire, et ils ont certains avantages structurels et politiques. Leur population
est beaucoup plus impliquée. Si vous regardez la confiance de la population dans le
gouvernement, elle est beaucoup, beaucoup plus élevée qu'au Royaume-Uni.
Adam Kucharski :
En dehors des considérations théoriques, nous avons eu le pistage de contacts au Royaume-
Uni. Nous faisions ce genre de choses avec les cas qui arrivaient, et l'approche que nous avons
utilisée et la capacité dont nous disposions au moment où nous l'avons fait, n'était
manifestement pas suffisante pour la contenir. Et tous les autres pays d'Europe qui faisaient de
le pistage de contacts, quoi qu'ils aient fait à l'époque, n'a pas fonctionné.
Adam Kucharski :
Nous avons donc cette situation où nous savons qu'un confinement fonctionne. Nous savons
que le pistage des contacts mis en place au Royaume-Uni le mois dernier n'a pas permis de
contenir ce problème. Alors où cela nous mène-t-il ? Est-ce que nous nous contentons de
verrouiller indéfiniment ou est-ce que nous essayons d'explorer des scénarios dans lesquels
nous devons peut-être le faire ? Et il faut souligner que même des pays comme Singapour, qui
ont fait un travail incroyable pour contenir cela, voient leur nombre de cas critiques augmenter
ces derniers jours. Plus il y a de cas importés, plus cela devient difficile. Les ressources
nécessaires pour contenir la situation vont augmenter au fur et à mesure que le nombre de cas
augmentera.
Azeem Azhar : Je suppose que ce que nous allons voir et apprécier, c'est le montant que vous
devez dépenser si vous n'y mettez pas un frein, je veux dire 330 milliards de livres sterling, cela
paie pour beaucoup de recherches de contact, parce que je pense que pour tracer un contact,
un super propagateur, vous pourriez avoir besoin de cinq personnes à plein temps et d'un tas
d'accès aux données des téléphones portables. Je veux dire qu'ils vont être très bien payés pour
cela pour être plus cher que 330 milliards de livres sterling.
Adam Kucharski :
Et c'est un classique de la prévention des épidémies que personne ne veuille vraiment investir à
l'avance, mais dès que l'épidémie se déclare, on est complètement submergé par ces coûts
élevés, et tout est très élaboré. Nous voyons le même concept.
Azeem Azhar :

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Vous avez soulevé quelques points intéressants, qu'il est important, je pense, de reconnaître
concernant notre propre situation. Je pense au long terme. Nous avons une confiance moindre
dans le gouvernement. Nous avons un ensemble particulier d'attributs, peut-être culturels.
Nous n'avons pas eu l'expérience du SRAS. Toutes ces choses nous rendent moins susceptibles
de nous rassembler et de faire face à cette situation dès le début.
Azeem Azhar :
Mais nous sommes là où nous sommes maintenant, alors je pense à une question stupide. Je
veux dire que je suis désolé, mais c'est vous l'expert. Je ne suis qu'un type au bout du micro.
C'est pour quelques semaines, n'est-ce pas, du début à la fin du COVID-19, quand vous l'avez,
jusqu'à votre rétablissement, c'est une période de deux semaines.
Azeem Azhar :
Si vous empêchez les gens de contacter des personnes extérieures à leur famille, par exemple,
parce que nous ne pouvons pas séparer les femmes des maris, et les enfants des pères et des
mères, pendant trois semaines, trois semaines et demie, par exemple, n'avez-vous pas la
certitude qu'il n'y a plus de virus qui circule ? À l'exclusion des importations.
Adam Kucharski :
Oui, si nous passons pour un moment dans un monde hypothétique. Si vous fermez
complètement vos frontières, que personne n'entre et que personne ne sort, vous faites peut-
être du bien et vous pouvez avoir des gens en confinement pendant deux ou trois semaines. Là
encore, la taille des ménages, peut-être que vous aurez des ménages de cinq ou six personnes.
Donc si vous imaginez une chaîne de transmission, et chacune, oui il y a un peu de variabilité,
mais cela pourrait être cinq jours, cela pourrait être légèrement plus long. Il y a une certaine
variance dans ce cas. On peut s'attendre à ce qu'avec une fermeture de deux mois de tous les
appartements, il n'y ait plus d'infection dans votre population. Et puis, évidemment, à partir de
ce moment, si vous maintenez votre frontière fermée, alors vous savez que vous pouvez
retourner à vos vies habituelles.
Adam Kucharski :
Mais en réalité, il faut que chaque personne de la population se trouve dans cette situation.
Dès qu'il y aura un mélange entre les services de base à travers les soins de santé, car il faut se
rappeler que certaines personnes seront malades et devront se rendre dans les systèmes de
santé, ce qui créera un mélange.
Adam Kucharski :

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Je pense donc qu'en théorie, ça va marcher, et je veux dire qu'en fait, vous auriez l'effet
d'entraînement d'éliminer la rougeole et toutes ces autres choses qui pourraient circuler. Vous
élimineriez beaucoup de maladies si vous faisiez cela, mais la possibilité d'enfermer chaque
personne de votre population, de fermer les frontières, est malheureusement quelque chose
qu'il serait très difficile de mettre en œuvre dans la réalité.
Azeem Azhar :
Absolument. Oui, la faisabilité est extrêmement faible, ce qui me fait réfléchir à la nature de ce
que nous modélisons. Le modèle très basique que vous avez décrit au début, avec juste
l'intervalle de série et R-0, est ce que je considère comme une sorte de modèle agrégé. C'est le
genre de chose que l'on peut construire dans Excel, où il suffit de regarder... C'est comme
modéliser un gaz en utilisant les lois de Boyle, non ? C'est très, très, agrégé, moyen, et c'est
moyen, mais ce que nous savons dans les réseaux sociaux, c'est qu'ils sont beaucoup plus
complexes que cela. Vous ne voyez pas nécessairement de distributions normales autour de la
promiscuité des gens dans leur vie. Il s'agit plutôt d'une loi de pouvoir. On le voit aussi, je
suppose, en épidémiologie, où l'on trouve des super propagateurs qui sont comme le patient
coréen 31, n'est-ce pas ? Qui le transmette à 10, 20, 50 personnes, et vous obtenez tout un tas
de gens qui ne le répandent pas beaucoup même s'ils sont infectés.
Azeem Azhar :
Et vous avez aussi ces effets locaux. Vous obtenez des clusters qui émergent
géographiquement. Je veux dire que s'il y a un cluster. Je vis dans l'arrondissement de Brent. S'il
y a une grappe dans Brent et que ça devient fou, cela n'affectera pas vraiment un cluster qui se
trouve à Manchester, ou à 200 miles de là, ou franchement même à Chelmsford, qui est à 50
miles de là.
Azeem Azhar :
Que pouvons-nous faire en termes d'utilisation de modèles pour saisir ce degré de structure du
réseau, et si nous sommes capables d'utiliser ces modèles, cela nous en dit-il plus sur les types
d'interventions plus localisées que nous pouvons prendre ?
Adam Kucharski :
Oui, je pense que la variation individuelle, en particulier dans la structure de transmission et de
contact, est incroyablement importante, mais cela dépend vraiment de la question à laquelle
nous voulons répondre. Par exemple, si nous examinons les dynamiques initiales et que nous
essayons d'obtenir une estimation du l’indice de reproduction, une fois que vous avez atteint
les milliers de cas, l’effet principale de l'incorporation de cette variation, si vous vous intéressez
seulement à cette estimation globale de la reproduction, est d’augmenter l'incertitude.

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Adam Kucharski :
Il y a eu quelques études préliminaires, dont certaines ont simplement ajusté une courbe
[Excel] à travers les données et ont obtenu un indice de reproduction juste au-dessus de deux
pour les données de la Chine. Et d'autres l'ont fait d'une manière plus robuste sur le plan
statistique, en incorporant les variations au niveau individuel, mais elles ont obtenu la même
estimation ponctuelle, mais l'incertitude autour de cette estimation est évidemment plus
sensible. On pourrait donc dire que la conclusion principale était la même pour les deux, mais il
est évident que l'un d'entre eux a mieux géré l'incertitude.
Adam Kucharski :
Je pense que comme vous l'avez dit, il y a des situations où il est très important d'avoir cette
idée. Je pense qu’une est si vous regardez l'étude sur la recherche des contacts. Nous en avons
eu une sur la question de savoir quand la recherche de contacts se décompose en tant
qu'intervention, et il est alors très important d'avoir cette variation au niveau individuel, parce
que vous ne dites pas que tout le monde a deux contacts. Vous avez quelqu'un que vous
pouvez manquer comme contact, et il génère 10, 20 infections, et cela peut être important si
vous essayez de déterminer si cette mesure est faisable ou non, et combien de personnes vous
pouvez rater et tout de même vous en sortir.
Adam Kucharski :
Mais il y a d'autres choses qui dépendent du niveau d'agrégation. Nous avons fait dans le passé
des études assez détaillées où nous avons réalisé des journaux de comportement social pour un
grand nombre de personnes. Nous suivons réellement le nombre d'interactions qu'ils ont, et
nous examinons également leur risque d'infection. Nous avons constaté, par exemple, lors de la
pandémie de juin 2009, que pour les enfants, c'était en fait le niveau moyen de mélange de leur
groupe d'âge qui entraînait le risque d'infection, et non leurs contacts individuels. En d'autres
termes, l'enfant qui dit n'avoir aucun contact social dans une journée présente un risque
d'infection très similaire à celui qui dit être très populaire, parce qu'intuitivement, il y a des
facteurs environnementaux et le virus se propage sur les surfaces et dans l'air. Il ne s'agit donc
pas seulement du type de structure du réseau social, mais aussi de l'environnement partagé.
Adam Kucharski :
Nous avons découvert qu'une fois que l'on a intégré ce degré de résolution de l'âge, on peut en
fait expliquer la plupart des risques pour les individus avec un modèle très, très, très simple, à
peu près 50, un modèle de groupe d'âge, plutôt qu'avec un modèle où chaque individu a sa
propre structure de contact. C'est donc en quelque sorte lié à la question qui vous intéresse. Si
la chose que vous voulez saisir peut-être expliquée avec une structure plus simple, alors elle est
évidemment préférable à l'inclusion d'une structure de réseau très détaillée qui n'augmente
pas réellement votre prévisibilité.

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Azeem Azhar :
Donc je suppose, ce que j'essaye de converger vers, c’est s’il existe des moyens de localiser les
interventions. La recherche de contacts étant la plus localisée, n'est-ce pas ?
Azeem Azhar :
Parce que nous vous trouvons, vous et tous vos amis, et nous le découvrons. Cela peut être
efficace étant donné ce que vous savez actuellement sur la nature du COVID-19, plutôt que des
mesures de grande envergure qui sont essentiellement ce que nous devons faire maintenant en
fermant l'économie et ainsi de suite.
Azeem Azhar :
Je pense que c'est la différence entre irradier un patient cancéreux partout, et avoir un couteau
gamma vraiment précis qui sait exactement où se trouve la tumeur. Et, y a-t-il des moyens que
nous pouvons donner, aux gens comme vous, les informations qui peuvent permettre des
interventions plus localisées ? Et si oui, quels sont ces moyens ? Et s'il y avait eu des
interventions plus localisées, est-ce que ce serait quelque chose qui serait plus durable dans le
temps ?
Adam Kucharski :
Tout à fait. C'est un point essentiel. Dans un monde idéal, vous voulez l'intervention la plus
efficace et la moins perturbatrice possible, et celles qui ciblent vraiment ces virus, comme les
autres coronavirus, le SRAS et le MERS. Beaucoup de ces super-épidémies se sont produites
dans des environnements sanitaires, donc une fois qu'elles ont été maîtrisées, vous savez que
vous éliminez 80% de votre transmission, parce qu'elles sont centralisées sur une poignée
d'événements.
Adam Kucharski :
Le défi actuel que nous avons est qu'il y a des preuves que certains environnements...
en provenance du Japon, des données récentes montrent que les gymnases et les boîtes de
nuit, et ce genre d'environnement, semblent avoir une transmission disproportionnée. Mais
pour l'instant, il n'est pas clair qu'il existe une belle règle des 80/20 ou quelque chose comme
ça où la grande majorité des transmissions se fait à partir d'une poignée d'événements et que
ceux-ci sont prévisibles.
Adam Kucharski :

15. Page 15 de 21
En ce moment nous savons que ce genre d'événements d'exposition de masse se produit, mais
nous en sommes conscients avec le recul. Je pense que nous avons vécu une situation similaire
lors de l'épidémie d'Ebola en 2014 et en 2015. Nous avons analysé les événements de super
propagation et nous avons essayé de déterminer s'il y avait des caractéristiques des individus
ou des milieux qui nous auraient permis de le prévoir à l'avance.
Adam Kucharski :
Et en gros, le plus grand prédicteur que nous avons pu trouver était que les personnes qui
génèrent beaucoup d'expositions secondaires sont généralement celles qui n'ont pas été fait
l’objet de recherche de contacts. En d'autres termes, les gens qui se contentent de suivre leur
routine et qui finissent par la propager à d'autres personnes. Ce qui n'est pas vraiment une
chose très utile pour la santé, de dire : "Nous pouvons prédire les personnes qui vont le
propager, et ce sont celles que vous ne connaissez pas".
Adam Kucharski :
Je pense que c'est la situation. J'espère vraiment, vraiment que nous allons mieux maîtriser
certaines de ces choses, parce que s'il s'avère, par exemple, que l'exposition environnementale
est plus importante que ce à quoi nous nous attendons, ou que certains milieux spécifiques
sont à l'origine de la transmission, ce serait incroyablement puissant, parce qu'il ne faut pas
oublier que chaque personne infectieuse infecte en moyenne deux autres personnes. Donc, s'il
y a beaucoup de variations entre les individus, oui, cela suggère que beaucoup de personnes ne
sont pas très infectées et qu'une poignée le sont beaucoup. Donc si nous pouvions prédire cela
d'une manière ou d'une autre, cela pourrait vraiment nous aider à réduire la transmission, mais
il n'est pas clair pour le moment qu'il existe ce genre de mesures simples qui nous
permettraient d'identifier ces situations.
Azeem Azhar :
Dans un sens, nous n'avons pas assez de données pour construire un modèle permettant de
prédire qui sera probablement un super-épandeur, s'ils existent.
Adam Kucharski :
Non, et l'un des défis est que nous avons beaucoup de données en ce moment, je veux dire les
données cliniques, tout est passé en revue. Nous savons que ces événements se sont produits
et nous devons essayer de construire un récit autour d'eux, mais dans l'idéal, ce que vous
voulez, c'est une étude de perspective.

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Adam Kucharski :
La recherche des contacts est dans une certaine mesure comme cela, où vous savez que
quelqu'un est contagieux et vous pouvez examiner les personnes concernées, ce qu'elles font et
ce qui se passe, et cela vous donne, si vous y réfléchissez, une sorte de test plus juste à l'avenir,
parce que vous n'essayez pas de démêler rétrospectivement ce qui s'est passé. En fait vous
vous dîtes que nous allons surveiller ces personnes et voir comment la transmission se fait. Et
que, à mesure que nous recevons plus de données, je pense que ce genre de choses sera
vraiment important pour déterminer comment cela se propage.
Azeem Azhar :
Cela semble puissant, mais un peu théorique pour la situation actuelle avec une sorte de
doublement des cas tous les trois, quatre jours. J'imagine qu'il serait très difficile pour vous
d'avoir une conversation avec quelqu'un, de lui dire : " Écoutez, cela vous dérange si nous le
laissons se propager pendant un temps ?
Adam Kucharski :
Oui. Je pense que les endroits où l'on fait des tests intensifs vont obtenir beaucoup de ces
résultats indirectement... Parce que tester les contacts et tester les gens en détail est utile pour
le contrôle, mais c'est aussi utile pour les données. Il y a donc ce genre de synergies entre ce qui
est bon pour le contrôle et ce qui est bon pour la compréhension.

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Azeem Azhar :
Quand on pense aux tests, il est évident que les gens ont regardé la Corée et qu'ils ont crié sur
leur nombre de tests par jour. Vous regardez une économie ou un pays comme le Royaume-Uni
ou les États-Unis, où je suppose que ce qui s'y passe est largement applicable. Quel est le
niveau approprié de dépistage par jour qui vous ferait penser, vous, l'épidémiologiste, "Nous
allons nous en occuper", et faut-il que ce soit réparti de manière inégale ? Donc, des niveaux de
test élevés dans des zones de population plus denses ?
Adam Kucharski :
Oui, je pense que ce n'est pas tant le nombre de tests mais les proportions que vous parvenez à
refléter. Au début, au Royaume-Uni, par exemple, tout test que nous recevions…nous faisions
des tests sur beaucoup de gens, mais chaque test qui revenait était pour un cas dont nous
savions où il avait été infecté.
Adam Kucharski :
Et puis ces chiffres ont commencé à se séparer, nous avons eu de plus en plus de cas où ils
apparaissaient, nous ne savions pas où ils allaient être infectés, ce qui signifie qu'il y avait
probablement une autre personne que nous aurions dû tester et que nous n'avons pas testé.
Donc, si vous pensez à l'effort de dépistage, si vous testez un millier de personnes et que vous
obtenez une poignée de cas, et que vous connaissez leur histoire, cela suggère que ce millier a
fait son travail.
Adam Kucharski :
Mais si vous testez un millier de personnes et que vous obtenez dix cas, dont cinq où vous
n'avez aucune idée d'où ils viennent, cela suggère qu'il y a plus d'infection dans le monde et
qu'il faut une stratégie de test plus large.
Adam Kucharski :
Je pense donc que c'est là où nous en sommes maintenant que nous avons tant d'infections, et
que nous n'étions pas en mesure de donner une image précise. Fondamentalement, vous
voulez voir le plus possible de votre épidémie, le plus tôt possible, et je pense que vous avez
juste besoin de tests qui vous permettront de le faire.
Azeem Azhar :
Je sais que vous avez beaucoup de modélisations à faire cet après-midi. J'aimerais donc vous
poser quelques questions supplémentaires si vous le permettez.

18. Page 18 de 21
Azeem Azhar :
Revenons à de nombreux citoyens en Europe, aux États-Unis et au Royaume-Uni qui attendent
les chiffres chaque jour. Ils sont annoncés et nous en parlons sur Twitter et Facebook. Vous
avez dit tout à l'heure que cela ressemble beaucoup à regarder dans le rétroviseur, et que c'est
une vue historique, plutôt que de savoir où va la route. Comment quantifier l'obscurité de cette
image que nous obtenons ? Parce que je la regarde, et le problème que j'ai avec les chiffres qui
en sortent est que je ne sais pas quand les tests ont réellement été effectués. Certains d'entre
eux ont peut-être été effectués hier, il y a trois jours, il y a six jours. Ils sont tous signalés le jour
où ils sont signalés, et il en va de même pour les décès.
Azeem Azhar :
Je ne sais pas quand ces patients ont été diagnostiqués pour la première fois, quand est-ce
qu’ils ont été admis à l'hôpital. Je ne sais pas si je regarde le taux de mortalité des patients d'il y
a deux semaines, ou d'il y a une semaine, ou d'il y a trois semaines. Mais vous, vous connaissez
ces données. Comment devrions-nous les examiner et leur donner un sens ?
Adam Kucharski :
Je pense tout d'abord qu'il ne faut pas trop s'attarder sur les données relatives aux cas au
Royaume-Uni ou ailleurs. Nous avons constaté aux États-Unis une augmentation importante du
nombre de cas, et ce n'est que par ce qu’ils se sont mis à vraiment tester.
Adam Kucharski :
Je pense que la mort est une mesure un peu plus claire à examiner, et c'est une bonne chose
que quelques journalistes visuels se soient davantage concentrés sur ce point parce que je
pense qu'en général, ils sont signalés assez rapidement et proche du moment du test. Mais je
pense aussi, en pensant à ce qui est disponible de manière plus détaillée pour les
gouvernements, que des choses comme les données des services de soins intensifs en sont une
autre, que celles-ci sont évidemment disponibles environ une semaine avant tout décès, mais
que cela vous donne une idée des cas pour lesquels vous êtes assez confiant, et de l'endroit où
vous vous trouvez dans l'épidémie.
Adam Kucharski :
Bien sûr, les deux cas se produisent, et l'admission aux soins intensifs a lieu environ trois
semaines après l'infection, donc si vous voulez savoir où vous êtes maintenant, ce que vous
devez faire, c'est prendre ces cas aux soins intensifs, et revenir trois semaines en arrière, où
vous allez évidemment accumuler une certaine incertitude parce que vous ne savez pas
exactement quand ils sont apparus. Vous devez essayer de déduire quand ils ont pu être
infectés, et ensuite vous devez, en vous basant sur les données de croissance initiales, vous
projeter à nouveau en avant pour savoir où vous en êtes. Il y a donc une incertitude en

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projetant en arrière, puis une incertitude en projetant en avant, ce qui crée un véritable défi de
savoir où dans l’épidémie vous vous situez.
Azeem Azhar :
Des données obscures partout. Si vous deviez nous donner une estimation approximative du
niveau d'infection au Royaume-Uni aujourd'hui, nous sommes le 19 mars, quelle serait votre
estimation approximative et sur quelle trajectoire nous nous trouvons dans le mois qui suit, par
exemple ?
Adam Kucharski :
En termes de chiffres absolus, il est très difficile de déterminer exactement le niveau
d'infection, mais je pense que nous constatons une quantité incroyable d'infections à Londres.
Je ne pense pas qu'il soit nécessaire d'utiliser un modèle basé sur le niveau d'infection que nous
observons. Vous pouvez en faire un « au jugé » pour le moment. Nous avons presque tous
quelques amis qui présentent des symptômes, si ce n'est plus. Donc je pense qu’a partir de là, si
vous avez 50 amis et que deux ou trois d'entre eux présentent déjà des symptômes, quelle
serait la prévalence la plus probable à Londres ?
Adam Kucharski :
Mais je pense qu'à l'avenir, cela dépendra vraiment du sérieux avec lequel les gens prendront
les choses en main. Je pense qu'il y a eu beaucoup d'appels pour que des mesures
gouvernementales très simples soient prises au plus haut niveau. Je veux dire que tout tourne
autour de la fermeture d'écoles, de l'annulation d'événements, ce qui aurait des effets sur la
modélisation et sur ce que nous savons de la transmission. Il s'agit peut-être de retarder un peu
la transmission, d'aplatir le pic très, très légèrement, mais je pense que là aussi, il n'est pas
nécessaire d'avoir un élément de responsabilité individuelle sur ce point. Si vous recevez des
messages incroyablement clairs de toutes les grandes sources d'information vous disant que
vous ne devriez pas sortir, vous devriez réduire vos interactions sociales et vous occuper des
personnes à risque, et que vous ne le faites pas, je ne pense pas qu'il suffise de dire : « Le
gouvernement ne m'a pas obligé à le faire, donc ce n'est pas ma faute. »
Adam Kucharski :
Je pense que nous devons avoir une sorte de responsabilité dans nos actions et nous dire : "Eh
bien, si je sors et que je répands l'infection, et que quelques étapes plus loin dans la chaîne, je
place quelqu'un aux soins intensifs, c'est un comportement que je n'avais pas à faire, et j'ai joué
un rôle dans ce cas. Je pense que nous devons vraiment avoir une perspective un peu plus
individuelle, tout en demandant le genre de choses de haut niveau qui sont également
importantes, mais certainement pas la seule chose qui va résoudre ce problème.
Azeem Azhar :

20. Page 20 de 21
C'est une période de paradoxes et de contradictions. Le coronavirus saute d'un animal à un
hôte réservoir, puis à l'homme, à travers certains marchés, et se propage par nos éléments les
plus dynamiques de la modernité. C'est un paradoxe. C'est minuscule, 120 nanomètres. Il fait
chuter l'économie mondiale, ce qui est l'une des plus grandes choses que nous connaissions.
C'est un paradoxe. Et puis, il y a ce paradoxe que nous devons agir collectivement, mais que
nous devons aussi prendre des responsabilités individuelles. Il y a un autre paradoxe. C'est donc
vraiment une période de paradoxes très étrange que nous essayons de traverser.
Adam Kucharski :
C'est vrai, et je pense que c'est un territoire très nouveau. Je pense que c'est la raison pour
laquelle certaines des discussions sur les scénarios et sur la direction que nous prendrons ont
été très difficiles et stimulantes, car je pense que c'est le cas. C'est un débat vraiment difficile,
et je pense que quiconque propose une solution simple, sur deux semaines, doit simplement
regarder et réfléchir attentivement à notre situation et à ce qu'ils proposent réellement, car il
n'y a pas vraiment de choix facile dans ce domaine. Je pense que nous allons devoir travailler
très dur et qu'il va falloir beaucoup d'innovation.
Adam Kucharski :
Je pense que pour bien réfléchir à la façon dont nous allons nous en sortir, il y a un chercheur
américain qui a fait un joli fil de discussion sur Twitter hier, et qui a fait remarquer que ceci est
notre programme Apollo. Nous avons besoin d'une innovation sérieuse et d'une collaboration à
grande échelle pour contourner ce problème, et je pense qu'il y a beaucoup de vérité dans tout
cela.
Azeem Azhar :
Adam, ce fut fantastique de vous parler. Je vous ai suivi sur Twitter. J'aimerais que d'autres
personnes suivent ce que vous faites et qu'elles reçoivent votre livre. Quelle est la meilleure
façon pour eux de rester en contact avec vous ?
Adam Kucharski :
J'essaie de garder un œil sur Twitter. C'est évidemment un peu un déluge en ce moment, mais
oui, c'est probablement le moyen le plus simple de voir ce qui se passe.
Azeem Azhar :

21. Page 21 de 21
Et votre handle est ?
Adam Kucharski :
AdamJKucharski.
Azeem Azhar :
Adam J. Kucharski, merci beaucoup. Merci beaucoup d'avoir pris le temps de venir cet après-
midi. Je ne voulais pas interrompre cette conversation. Vous avez tant de connaissances à
apporter et j'ai tant de questions à poser, mais je sais qu'il y ait aussi un travail plus important à
faire, alors merci beaucoup.
Adam Kucharski :
Merci.