Epidémie : de l’intérêt d’analyser des données corrigées

Graphique de la semaine

Les chiffres publiés par Santé publique France montrent une nette amélioration de la situation épidémique depuis quelques jours : le nombre quotidien de nouveaux malades ralentit nettement, les nouvelles hospitalisations sont de moins en moins nombreuses et le taux de positivité diminue.

Cette amélioration concerne la plupart des régions de France, en particulier l’Ile-de-France (IDF), la plus riche (environ un tiers du PIB) et la plus peuplée (environ 20% de la population) d’entre elles. Faut-il en déduire que l’inversion de tendance en IDF est la conséquence du reconfinement ?

Notre analyse

Il est difficile de répondre à cette question sur la base des données brutes fournies par Santé publique France car celles-ci présentent une forte saisonnalité. L’allongement des délais pour remonter l’information le week-end fait que les chiffres sont systématiquement plus faibles les samedis et dimanches et plus forts les lundis, par rattrapage.

Pour pallier ce problème et avoir une idée de la tendance, les données sont la plupart du temps lissées sur une semaine. L’inconvénient de cette méthode est que les chiffres ainsi obtenus ne reflètent plus seulement la situation épidémique instantanée mais également la situation passée. C’est pourquoi nous nous sommes efforcés de corriger la série dans le graphique ci-dessus en « gommant » les écarts observés avec régularité sur la semaine. Cette approche, similaire à la pratique classique de la correction des variations saisonnières pour les données économiques, permet de ne tenir compte que de la situation présente pour mieux voir quand le pic épidémique a été atteint.

Il est frappant de constater que la situation épidémique en Ile-de-France semblait déjà s’améliorer avant le reconfinement du 30 octobre. D’après nos calculs, un pic sur les nouvelles contaminations en Ile-de-France aurait été atteint le 24 octobre, soit six jours avant l’entrée en vigueur du confinement et bien avant que celui-ci n’ait le temps de produire ses effets. En retenant les hypothèses d’une période d’incubation du virus de 3 à 5 jours, de tests effectués dans la foulée et de résultats obtenus très rapidement, il faudrait au moins une semaine pour que celui-ci commence à avoir un impact sur les chiffres. En comparaison, les données lissées sur une semaine indiquent un pic épidémique le 28 octobre, jour de l’annonce du reconfinement, soit quatre jours plus tard que les données corrigées.

En conclusion, la séquence confinement-retournement de tendance en Ile-de-France n’est pas si évidente à analyser. Peut-être que les mesures prises précédemment étaient suffisantes pour inverser la tendance. L’arrivée des tests antigéniques, qui pouvait mécaniquement faire baisser le nombre de cas en se substituant aux tests PCR, ne peut pas expliquer la baisse postérieure au 24 octobre car ils ne sont disponibles en pharmacie que depuis le 31 octobre et en quantité modeste. Quoiqu’il en soit, l’analyse de séries désaisonnalisées peut aider à mieux lire l’évolution des courbes afin de détecter le pic épidémique le plus tôt possible. À ce titre, elle constitue un outil précieux d’aide à la décision.

Voir aussi : https://latribune.lazardfreresgestion.fr/chine-poursuite-de-la-reprise-economique/

 

L’opinion exprimée ci-dessus est datée du 19 novembre 2020 et est susceptible de changer.

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