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Perception Covid-19 : Emotion vs Raison
• Avalanche de chiffres, courbes,
modèles (avant, pendant, après)
• Deux lectures contradictoires :
• « C’est pas (trop) grave »
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• Deux jeux de biais s’affrontent :
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Faire peur, pour capter
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• Théorie communication
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• Emotion négative « Le chaperon rouge, mangé par le loup ? => « je vais mourir du
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• Emotion positive « j’aime me faire peur » => films d’horreur, sensation
extraordinaires, addictif (l’adrénaline dans les sports/comportement à risques)
• Emotion duale ambigüe (aime/aime pas)
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Emotion et chaînes d’info
Peur = poule aux œufs d’or
• 15 à 20 millions de
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• Quand on a peur => tendance à
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• « L'épidémie s'accélère nettement en Ile-de-France, où l'on a enregistré cette semaine
une hausse des consultations de 55% » ; «Depuis le début de l'épidémie, 42% des
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• Janvier 2010 : 5 millions de Français vaccinés , annulation de 50 millions de commande
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• 2011 : Rapport Cour des comptes : vaccins ont coûté 382,7 millions €
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Contexte
émotionnel Covid 19
• Grande peur face à l’inconnue
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• Premières images : préparation
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• Des chiffres régulièrement en hausse
• Exemples Chine, puis Italie « Ce qui va nous arriver dans « un mois »
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• Centaines, milliers, puis dizaines de milliers infectés
• Centaines, milliers, puis dizaines de milliers morts
• Franchissement des seuils symboliques
• Les 100, 1 000, 10 000 premiers cas
• Les 100, 1 000, 10 000 premiers décès
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Renforcement de la peur :
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Nouveaux cas & décès
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Italie Allemagne
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Jour 1 Jour 2 Jour 3 Jour 4 Jour 5 Jour 6 Jour 7 Jour 8 Jour 9 Jour 10
Titre du graphique
Italie Allemagne France Espagne
Biais cognitif : sur-confiance expertise &
modèles épidémiologiques
• Très forte sous-estimation : Prévisions à 15
jours des cas COVID aux USA par panel
experts (réel = 140 000 cas)
• Très forte surestimation :
Prévisions à 10 jours (modèles)
Nbre patients en réa à Marseille
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Biais cognitif (effet cadrage)
Décès en valeur absolue vs relative
• Décès Covid 19 en valeur absolue
• 170 000 décès (21 avril 2020). Plateau atteint ?
• 300 000 décès à la fin de la pandémie ?
• Pandémie dévastatrice (sanitaire et économique)
• UNE pandémie mondiale majeure
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• 0,6% nombre décès grippe « espagnole » (1918-1919) (50 millions de morts)
• 54% Grippe asiatique (1957-1958)
• 60% Grippe Hong-Kong (1968-1970) (France & Allemagne => surmortalité de 40 000 hiver
69-70)
• ≈ 100% à 200% Grippe aviaire (2009-2010)
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• ≈ 100 à 120% Grippe « standard » 2016-2017 (INSEE surmortalité : 22 000 personnes)
13
Biais émotionnel et statistiques :
Surévaluation danger
• Exemple du calcul taux de létalité COVID
• Définition : Nombre de décès/Nombre total personnes infectées par le Covid
dans la population de référence
• Norme de 2% : force statistique scientifique (études chinoises)
=> double caution (renforcement cognitif)
• Source scientifique (douteuse ?)
• Crédibilité fondée sur la reprise information
14
Biais émotionnel et hypothèses
France (17 avril 2020)
• Nombre décès (17 920 ) / Nombre cas déclarés (108 000) = 16 % !!
• A l’évidence, dénominateur sous-évalué : de combien ?
•H1 : Discours Macron 13 avril : 1% population contaminée (Fra : 67 millions)
=> Taux létalité = 18 000/670 000 = 2,6%
•H2 : Déclaration Sevran 14 avril : 10% population contaminée
Taux létalité = 18 000/6 700 000 = 0,26%
•H3 : Estimation Marseille (base des tests ECR Pr Raoult : environ 15-30%
population)
Taux létalité = 18 000/16 000 000 = 0,1%
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Biais émotionnel : « Fais-moi peur ! »
•H 1 (Macron) : 2,6% = 20 fois plus dangereux
qu’une grippe saisonnière
• H2 : (Sevran): 10% population a été contaminée : 0,26% = 2 fois
plus dangereux qu’une grippe saisonnière
• H3 : (Marseille ) : 0,1% = pas plus dangereux qu’une grippe saisonnière, voire moins.
16
Ouhh, fais moi peur !
• Qui aura raison ???
Warren Buffet : « C’est quand la marée se retire que l’on voit ceux qui
se baignaient tout nus »
• Surmortalité grippe 2016-2017 (INSEE) = 20 à 24 000 décès
• Décès au 17 avril 2020 : 17 900.. avec 600 décès jours (nombre qui
devrait baisser jours suivants)
• Base moyenne 200 décès/jours => fin épidémie 15 mai => + 6000 morts ?
• Nombre ≈ grippe 2016-2017 (avec 2 mois de confinement)
17
Biais émotionnel & absence de recul
• Polémique Raoult : 14 avril
« l’épidémie se finit à
Marseille » => recadrage
immédiat ARS
• Statistiques : l’épidémie est
en voie de neutralisation
18
Principe de précaution et biais cognitif
• Jérome Salomon, DG de
la Santé (11 avril) : « Il n’y
a pas encore de baisse,
un très haut plateau
épidémique semble se
dessiner »
• Cumul hebdomadaire
ARS semaine d’avant
(S15): nette décrue
Baisse de 40% du nombre des admissions aux urgences !!
19
Utilité du confinement
Cadrage émotionnel vs cognitif
• 8 semaines de confinement et…350 000 amendes pour non-respect (au 15
avril)
• H 1 : Confinement indispensable pour éviter désastre urgence et mortalité
• Condition nécessaire : confinement très strict
• H 2 : Confinement nécessaire pour étaler pic aux urgences, mais joue à la
marge sur mortalité
• Condition nécessaire : confinement assez strict
• H3 : Confinement ne sert pas à grand-chose (en termes de mortalité) et il
est désastreux sur le plan économique
20
Evaluation ex-post de l’utilité du confinement :
taux de transmission (Ro) et taux d’immunité
• Taux de transmission = Nombre moyen de personnes contaminées par une
personne infectée
• Ro = 1 virus inoffensif
• Ro = 2 virus (peu) actif
• Ro = 3 virus (très) actif
• Ro > 3 virus épouvantable
• Taux d’immunité = Nombre total personnes infectées après la
pandémie/Nombre total de personnes dans la population de référence
• Pandémie s’arrête quand % population contaminée = R- 1/R
• Si Ro = 1 => 0%
• Si Ro = 2 => 50%
• Si Ro = 3 => 66%
21
Pronostic émotionnel : la peur restera
• H 1 : Taux d’immunité après la pandémie compris entre 5%-10%
• Confinement a évité désastre sanitaire (si Ro =3)
• Cout économique justifié
• Principe précaution: reprise progressive, protection vulnérables (prolonger confinement >70 ans ?)
• La pandémie peut revenir à tout moment….LA PEUR EST LA !!
• H 2 : Taux d’immunité après la pandémie compris entre 10 et 30%
• Confinement a ralenti désastre sanitaire (si Ro =3)
• Mais cout économique élevé
• Reprise (modérée) probable de la pandémie après le confinement (si l’éco-système du virus reste
actif)… LA PEUR EST TOUJOURS LA !!
• H 3 : Taux d’immunité après la pandémie > 40%
• Confinement a étalé le pic et sauvé X vies (Milliers ? Centaines)
• Mais contamination intra et inter cluster forte : contacts continus (transport, courses, etc., nombre
élevé d’amendes)
• Cout économique disproportionné/gains de vies
• Mais sera-ton protégé vraiment cet automne, cet hiver ? LA PEUR RÔDE DURABLEMENT…
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Synthèse : Raison garder ?
• Contagion des émotions
• Refuser la répétition des expositions aux informations émotionnelles
• Cumul des chiffres vs stat quotidiennes
• Tendances des courbes : la courbe exponentielle = > le relatif vs l’absolu
• Analogie avec la courbe diffusion d’une innovation marketing (E. Rogers) : courbe
sigmoïde
• Tester, tester, tester
• Des tests ECR au compte gouttes = pas de détection, contagiosité continue
• Des tests de sérologie après la pandémie ?
• Pas sûr, car quid, si c’est H3 qui l’emporte ?
• Qui acceptera de payer pour une mauvaise décision ?
• Des études scientifiques à la recherche d’un vaccin
• Rigueur Méthodologie vs Pragmatisme (Cf débat Raoult) pour l’efficacité des traitements
• Données factuelles : taux de mortalité à IHU Marseille 7 fois moins élevé que la moyenne France
• Compétition pour un vaccin (enjeux économiques et sanitaires)
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  • 3. 3
  • 4. Perception Covid-19 : Emotion vs Raison • Avalanche de chiffres, courbes, modèles (avant, pendant, après) • Deux lectures contradictoires : • « C’est pas (trop) grave » • « C’est très (très) grave » • Deux jeux de biais s’affrontent : • Cognitif => sous ou sur évaluation risque • Emotionnel => sur évaluation risque 4
  • 5. Faire peur, pour capter l’attention • Théorie communication •Crise sanitaire : Nostalgie des peurs enfantines • Emotion négative « Le chaperon rouge, mangé par le loup ? => « je vais mourir du Covid » : inconnu fait peur (pas de vaccin) • Emotion positive « j’aime me faire peur » => films d’horreur, sensation extraordinaires, addictif (l’adrénaline dans les sports/comportement à risques) • Emotion duale ambigüe (aime/aime pas) 5
  • 6. Emotion et chaînes d’info Peur = poule aux œufs d’or • 15 à 20 millions de téléspectateurs (JT dernière semaine mars 2020) • 35 millions (96% part d’audience) pour l’annonce du confinement • Chaînes d’info ont doublé leur audience (records) • BFM : 4,5% de part d’audience • LCI : 1,5% de part d’audience 6
  • 7. • Quand on a peur => tendance à surévaluer les risques à faible probabilité • Exemple 1 : Peur en avion « si j’ai peur, je pense qu’il va y avoir un accident » • Exemple 2 : Mécanique du terrorisme => accroître cette peur pour créer climat insécurité 7 Avoir peur => biais émotionnel
  • 8. Principe de précaution : Biais cognitif surévaluation (Zéro risque) • Sang contaminé : scandale sanitaire années 80 à 90 • Lots de sang contaminé (certains par le SIDA) distribués aux hémophiles lors de transfusions. Plusieurs milliers de personnes infectées par des maladies, plusieurs centaines contaminées par le SIDA. • Grippe H1N1: R. Bachelot commande 94 millions de vaccins (automne 2009) • « L'épidémie s'accélère nettement en Ile-de-France, où l'on a enregistré cette semaine une hausse des consultations de 55% » ; «Depuis le début de l'épidémie, 42% des personnes hospitalisées ont moins de 15 ans». • Janvier 2010 : 5 millions de Français vaccinés , annulation de 50 millions de commande de vaccins. • 2011 : Rapport Cour des comptes : vaccins ont coûté 382,7 millions € 8
  • 9. Contexte émotionnel Covid 19 • Grande peur face à l’inconnue • Pas de vaccin disponible • Premières images : préparation de la peur • Images du confinement en Chine à Wuhan • Construction en 15 jours d’hôpitaux provisoires • Urgences débordées (brancards dans les couloirs) 9
  • 10. Premières statistiques émotionnelles Cadrage de la peur • Des chiffres régulièrement en hausse • Exemples Chine, puis Italie « Ce qui va nous arriver dans « un mois » (Chine), dans « une semaine » (Italie) • Centaines, milliers, puis dizaines de milliers infectés • Centaines, milliers, puis dizaines de milliers morts • Franchissement des seuils symboliques • Les 100, 1 000, 10 000 premiers cas • Les 100, 1 000, 10 000 premiers décès 10
  • 11. Renforcement de la peur : Courbe exponentielle Nouveaux cas & décès 11 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Jour1 Jour2 Jour3 Jour4 Jour5 Jour6 Jour7 Jour8 Jour9 Jour10 Titre du graphique Italie Allemagne France Espagne 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Jour 1 Jour 2 Jour 3 Jour 4 Jour 5 Jour 6 Jour 7 Jour 8 Jour 9 Jour 10 Titre du graphique Italie Allemagne France Espagne
  • 12. Biais cognitif : sur-confiance expertise & modèles épidémiologiques • Très forte sous-estimation : Prévisions à 15 jours des cas COVID aux USA par panel experts (réel = 140 000 cas) • Très forte surestimation : Prévisions à 10 jours (modèles) Nbre patients en réa à Marseille 12
  • 13. Biais cognitif (effet cadrage) Décès en valeur absolue vs relative • Décès Covid 19 en valeur absolue • 170 000 décès (21 avril 2020). Plateau atteint ? • 300 000 décès à la fin de la pandémie ? • Pandémie dévastatrice (sanitaire et économique) • UNE pandémie mondiale majeure • Dècés Covid 19 en valeur relative • 0,6% nombre décès grippe « espagnole » (1918-1919) (50 millions de morts) • 54% Grippe asiatique (1957-1958) • 60% Grippe Hong-Kong (1968-1970) (France & Allemagne => surmortalité de 40 000 hiver 69-70) • ≈ 100% à 200% Grippe aviaire (2009-2010) • 1,8% HIV (1985-2020) • ≈ 100 à 120% Grippe « standard » 2016-2017 (INSEE surmortalité : 22 000 personnes) 13
  • 14. Biais émotionnel et statistiques : Surévaluation danger • Exemple du calcul taux de létalité COVID • Définition : Nombre de décès/Nombre total personnes infectées par le Covid dans la population de référence • Norme de 2% : force statistique scientifique (études chinoises) => double caution (renforcement cognitif) • Source scientifique (douteuse ?) • Crédibilité fondée sur la reprise information 14
  • 15. Biais émotionnel et hypothèses France (17 avril 2020) • Nombre décès (17 920 ) / Nombre cas déclarés (108 000) = 16 % !! • A l’évidence, dénominateur sous-évalué : de combien ? •H1 : Discours Macron 13 avril : 1% population contaminée (Fra : 67 millions) => Taux létalité = 18 000/670 000 = 2,6% •H2 : Déclaration Sevran 14 avril : 10% population contaminée Taux létalité = 18 000/6 700 000 = 0,26% •H3 : Estimation Marseille (base des tests ECR Pr Raoult : environ 15-30% population) Taux létalité = 18 000/16 000 000 = 0,1% 15
  • 16. Biais émotionnel : « Fais-moi peur ! » •H 1 (Macron) : 2,6% = 20 fois plus dangereux qu’une grippe saisonnière • H2 : (Sevran): 10% population a été contaminée : 0,26% = 2 fois plus dangereux qu’une grippe saisonnière • H3 : (Marseille ) : 0,1% = pas plus dangereux qu’une grippe saisonnière, voire moins. 16
  • 17. Ouhh, fais moi peur ! • Qui aura raison ??? Warren Buffet : « C’est quand la marée se retire que l’on voit ceux qui se baignaient tout nus » • Surmortalité grippe 2016-2017 (INSEE) = 20 à 24 000 décès • Décès au 17 avril 2020 : 17 900.. avec 600 décès jours (nombre qui devrait baisser jours suivants) • Base moyenne 200 décès/jours => fin épidémie 15 mai => + 6000 morts ? • Nombre ≈ grippe 2016-2017 (avec 2 mois de confinement) 17
  • 18. Biais émotionnel & absence de recul • Polémique Raoult : 14 avril « l’épidémie se finit à Marseille » => recadrage immédiat ARS • Statistiques : l’épidémie est en voie de neutralisation 18
  • 19. Principe de précaution et biais cognitif • Jérome Salomon, DG de la Santé (11 avril) : « Il n’y a pas encore de baisse, un très haut plateau épidémique semble se dessiner » • Cumul hebdomadaire ARS semaine d’avant (S15): nette décrue Baisse de 40% du nombre des admissions aux urgences !! 19
  • 20. Utilité du confinement Cadrage émotionnel vs cognitif • 8 semaines de confinement et…350 000 amendes pour non-respect (au 15 avril) • H 1 : Confinement indispensable pour éviter désastre urgence et mortalité • Condition nécessaire : confinement très strict • H 2 : Confinement nécessaire pour étaler pic aux urgences, mais joue à la marge sur mortalité • Condition nécessaire : confinement assez strict • H3 : Confinement ne sert pas à grand-chose (en termes de mortalité) et il est désastreux sur le plan économique 20
  • 21. Evaluation ex-post de l’utilité du confinement : taux de transmission (Ro) et taux d’immunité • Taux de transmission = Nombre moyen de personnes contaminées par une personne infectée • Ro = 1 virus inoffensif • Ro = 2 virus (peu) actif • Ro = 3 virus (très) actif • Ro > 3 virus épouvantable • Taux d’immunité = Nombre total personnes infectées après la pandémie/Nombre total de personnes dans la population de référence • Pandémie s’arrête quand % population contaminée = R- 1/R • Si Ro = 1 => 0% • Si Ro = 2 => 50% • Si Ro = 3 => 66% 21
  • 22. Pronostic émotionnel : la peur restera • H 1 : Taux d’immunité après la pandémie compris entre 5%-10% • Confinement a évité désastre sanitaire (si Ro =3) • Cout économique justifié • Principe précaution: reprise progressive, protection vulnérables (prolonger confinement >70 ans ?) • La pandémie peut revenir à tout moment….LA PEUR EST LA !! • H 2 : Taux d’immunité après la pandémie compris entre 10 et 30% • Confinement a ralenti désastre sanitaire (si Ro =3) • Mais cout économique élevé • Reprise (modérée) probable de la pandémie après le confinement (si l’éco-système du virus reste actif)… LA PEUR EST TOUJOURS LA !! • H 3 : Taux d’immunité après la pandémie > 40% • Confinement a étalé le pic et sauvé X vies (Milliers ? Centaines) • Mais contamination intra et inter cluster forte : contacts continus (transport, courses, etc., nombre élevé d’amendes) • Cout économique disproportionné/gains de vies • Mais sera-ton protégé vraiment cet automne, cet hiver ? LA PEUR RÔDE DURABLEMENT… 22
  • 23. Synthèse : Raison garder ? • Contagion des émotions • Refuser la répétition des expositions aux informations émotionnelles • Cumul des chiffres vs stat quotidiennes • Tendances des courbes : la courbe exponentielle = > le relatif vs l’absolu • Analogie avec la courbe diffusion d’une innovation marketing (E. Rogers) : courbe sigmoïde • Tester, tester, tester • Des tests ECR au compte gouttes = pas de détection, contagiosité continue • Des tests de sérologie après la pandémie ? • Pas sûr, car quid, si c’est H3 qui l’emporte ? • Qui acceptera de payer pour une mauvaise décision ? • Des études scientifiques à la recherche d’un vaccin • Rigueur Méthodologie vs Pragmatisme (Cf débat Raoult) pour l’efficacité des traitements • Données factuelles : taux de mortalité à IHU Marseille 7 fois moins élevé que la moyenne France • Compétition pour un vaccin (enjeux économiques et sanitaires) 23
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