A propos de « Analyser la réactivité des gouvernements à la pandémie » de PA Rosental: effets des structures sanitaires ou effets de propagations?

Le Maroc risque-t-il d'importer le Coronavirus? | Challenge.ma

Où l’on voit que la notion de « bien préparé » établie à un temps t a laissé place à quelques surprises de taille, une fois la crise engagée! Attention, cette image est une illustration totalement distincte de la thèse de PA Rosental. Elle sert seulement à donner un exemple visuel de ces différences d’appréciation des performances des systèmes d’information dans le monde.

Paul-André Rosental, mon collègue de Sciences Po, a publié une note très détaillée d’analyse de la réactivité des gouvernements comparée entre pays, pour vérifier si l’état des structures de santé pouvait expliquer les différences assez nettes entre les pays. Il est vraiment intéressant à lire ici. Pour ceux qui sont un peu effrayés par les stats, j’en fais un commentaire qui permet de mettre en perspective ce qu’un point de vue selon lequel les structures sociales ( ici sanitaires) agissent ( ce que j’appelle la Première génération) et un autre point de vue selon lequel la propagation des influences et des imitations entre pays rend compte des réactivités différentes. Et Paul-André Rosental répond à mon commentaire sur ce blog, ici Les deux points de vue sont légitimes, et j’insiste bien sur les qualités du travail de PA Rosental et sur l’intérêt de l’exploitation des données enregistrées par les états mais aussi sur leurs limites en particulier lorsqu’il s’agit de rendre compte de la réactivité des gouvernements, un domaine politique où les discours, les méthodes, les influences circulent. Son travail très minutieux montre à quel point il est difficile  de faire de la recherche sur ces données mal calibrées ou calibrées différemment selon les pays et surtout en situation d’urgence. Mais comme il rend compte de toutes ses difficultés et de tous ses choix de méthodes avec une grande honnêteté, c’est une chance de pouvoir discuter de cela avec lui. D’autant plus qu’il a accepté d’y répondre dans le billet suivant, ce qui représente un beau moment de controverse amicale et approfondie sur nos propres choix de recherche, sur leurs limites et sur leurs a priori. Merci à Paul-André pour ce magnifique travail et pour cette discussion.


Commentaire sur l’article de Paul- André Rosental. « Un balcon en forêt. Essai comparatif sur l’épidémie de Covid » Contribution pour Terra Nova.

Pour plus de facilité dans la lecture, cet article du blog peut être téléchargé ici

Paul-André Rosental s’est livré à un exercice de recherche à ciel ouvert et de recherche d’urgence, deux contraintes extrêmement risquées on s’en doute pour les sciences sociales qui préfèrent la science confinée des revues où les articles ont été remis plusieurs fois sur l’ouvrage pour faire une belle boite noire et la science du réchauffé, quand le phénomène social doit être mort pour qu’on en fasse l’autopsie. Je suis inutilement caustique car je comprends très bien les contraintes de validation des énoncés scientifiques. Mais cela permet encore mieux de comprendre le risque pris par mon collègue de Sciences Po. On peut donc s’intéresser, grâce à l’honnêteté de son compte-rendu autant aux résultats qu’à la méthode et cette ouverture est une qualité remarquable qu’il faut souligner. Pour ma part, elle me permet, non pas de faire le malin car je n’arrive pas à la cheville de Paul-André en matière de statistiques, mais de montrer les différents points de vue (les trois générations de sciences sociales) possibles quand on traite un phénomène qui est, rappelons-le quand même, un processus de propagation avant tout. Et d’indiquer comment, pour garder un point de vue unique, celui de la structure agissante, l’auteur se trouve vite coincé par la fiabilité limitée de ses données. Je prétends surtout que ce n’est pas seulement un problème de données mais d’inadéquation du point de vue (standpoint) au problème observé. Comme PA Rosental assume clairement son point de vue, de façon très honnête et en en reconnaissant les limites, il accepte de nous en montrer bien mieux les failles. Par comparaison, j’avais repris les travaux d’Emmanuel Todd sur « qui est charlie ? » pour en montrer les limites (là aussi propagations de réactions aux attentats, recherche de la causalité structurelle la plus lourde,  et traitement dans l’urgence des données). Mais la posture de Todd était difficile à défendre car les proxys statistiques qu’il construisait devenait rapidement des entourloupes pour justifier sa thèse. Ce n’est pas le cas du tout ici, même si une thèse émerge en fin d’article, très discutable mais qui a le mérite, peut-on penser, d’être née pendant cette exploration très prudente des données disponibles.  Je précise que ce commentaire, du coup, n’a pas de position de principe sur les résultats exposés, qui sont sans doute plausibles, avant plus ample vérification comme le reconnait l’auteur.

Je vais procéder en prenant certaines citations de l’article/ dossier de PA Rosental (présentés en italiques) dans leur ordre d’apparition pour en faire un commentaire à chaque fois. Un lecteur consciencieux devrait lire le texte complet de PA           Rosental mais je pense que la compréhension des points de vue est possible à partir des extraits que je propose.

On peut objecter que si je cherchais à saisir la représentation du phénomène, il aurait mieux valu pratiquer une analyse lexicométrique mesurant l’émergence de l’épidémie dans la presse ou les réseaux sociaux. D’un point de vue contingent, la diversité linguistique m’empêche de pratiquer une telle mesure. L’indicateur serait par ailleurs fragile : la presse russe et plus encore turque a précocement discuté de l’épidémie… à l’étranger, pour vanter l’aide mise en scène par le régime aux autres États, et suggérer au passage l’excellence du système de santé national. Mais surtout, prendre comme point de départ la visibilité médiatique ou politique de l’épidémie aurait créé un biais de circularité. Mon propos est de saisir la réactivité différentielle des « systèmes politiques », entendus au sens large du terme (policy + politics + comportements des populations) à partir d’un point de départ à peu près comparable.

A vrai dire, c’est cette affirmation qui m’a titillé au point de rédiger ce commentaire ( en dehors du fait que quelqu’un qui cite Julien Gracq et lui reprend même son titre ne peut qu’avoir ma sympathie !). Il présente en effet un paradoxe qui est révélateur dès le départ d’un « point de vue », d’un choix de principe sur ce qui agit, ici sur ce qui agit sur les décisions des gouvernements (leur réactivité) qui eux-mêmes agissent sur les résultats en matière de mortalité. Ce qui fait déjà une chaine causale très longue à construire, nous le verrons. La réactivité des systèmes politiques est bien l’objet (et non l’épidémie ni même la comparaison des systèmes de santé). Ce qui met au centre une question politique, et donc de discours, de paroles, de stratégies, de décisions, de mobilisation, de débat, etc. et non une question purement technique. Et une politique qui se doit d’être réactive, non pas dans la longue durée, avec des réformes structurelles mais à un rythme élevé de décisions pour une situation de crise. Or quelles sont les méthodes et les données que va mobiliser l’auteur ? Celles des analyses de causes structurales, parfois de longue durée (performance des systèmes de santé), et parfois de très brève échéance que sont les effets des décisions des gouvernements ( degré de sévérité des mesures prises, indice de Blatvanik School , Oxford, un indice agrégé et gradué selon leurs propres pondérations ). Ce choix modifie l’objet lui-même de la recherche, puisqu’il ne s’agit plus de réactivité des systèmes politiques mais bien des effets de certaines causes structurelles sur cette réactivité et, en deuxième niveau, des effets de cette réactivité sur les indicateurs de contagion et de mortalité. Dans tout cela, la politique comme espace discursif , de valeurs et de débat, a disparu et l’on se trouve plutôt dans une comparaison entre solutions plus ou moins optimisées, toutes choses étant égales par ailleurs. Or, l’auteur lui-même reviendra en fin d’article sur ce point de départ. La crise sera cependant traitée dans le temps comme il se doit mais seulement pour les indicateurs des effets sur la mortalité observée par pays.

D’où le souci méthodologique présenté dans l’extrait : trouver un point de départ comparable, qui soit indépendant des discours politiques, à savoir le nombre de cas suffisants pour dire que l’épidémie a commencé dans un pays donné et la même donnée reprise selon deux jalons suivants, pendant 30 jours. Le nombre de cas dans le pays étant considéré comme un donnée objective. Je ne reviendrai pas trop souvent sur les limites de validité des données déclarées car l’auteur le fait lui-même souvent et doit précisément tout faire pour trouver des proxys qui rendent plus robustes ses calculs. Ce qui est plus important pour mon propos, c’est le choix de faire comme si la mobilisation d’un gouvernement ne pouvait être datée que d’un seuil « objectif » de nombre de cas, alors que sont disqualifiés toutes les perceptions par les gouvernements (ou les publics) des situations des autres pays. Or, les perceptions des problèmes circulent déjà et mettent en forme les préparatifs matériels et discursifs pour la crise qui vient. On peut certes dire que certains pays se sont contentés de regarder de loin ce qui se passait dans des pays lointains puis voisins (la France vis-à-vis de l’Italie par exemple) mais ce seul biais de perception entraine des effets importants sur les choix politiques ou même logistiques (plus de masques disponibles par exemple sur le marché). Le parti pris de construire des indicateurs où tout discours et toute contagion des représentations sont écartés entraine une réduction des décisions politiques à une réactivité purement dépendante de facteurs objectifs (le nombre de cas). Or, tout le cadrage du problème, c’est bien connu, contribue à changer la nature du phénomène. C’est pourquoi la propagation des représentations, des discours, y compris les discours de dénégation ou de confinement du problème à un problème étranger, fait partie des indicateurs clés pour analyser la réactivité des systèmes politiques. Oui les idées qui circulent agissent et les milieux qu’elles percutent (ici la nouvelle d’une épidémie en Chine puis du confinement de Wuhan qui sera le déclencheur pour beaucoup de pays) à la fois affectent les décisions des politiques et en même temps sont affectées par les milieux dans lesquels elles se réfractent à savoir une culture, un système administratif, politique, etc.

Deuxième élément qui va poser problème pour le traitement du problème, la réduction aux données nationales. Ce « nationalisme méthodologique » (Sassen, Beck)  est un biais constant de toutes les approches par les structures car seuls les états nations et leurs administrations construisent des séries statistiques robustes et de long terme pour leur calcul. Du coup, quand bien même le phénomène est local ou bien transnational, il faudra s’appuyer sur ces frontières cognitives fondées sur ces frontières nationales qui vont produire des artefacts. Non seulement parce que la comparaison dépend de systèmes statistiques nationaux de qualité très variables mais aussi parce que l’unité de comparaison n’est sans doute pas la meilleure comme le montre très bien PA Rosental à plusieurs reprises. Ainsi, une véritable approche par les propagations (version 3G dans mon jargon) non seulement suivrait les conversations et la propagation de représentations, comme je viens de le dire, mais s’adapterait à l’échelle du phénomène. Ainsi, tout l’article mentionne à plusieurs reprises des clusters (comme l’exemple des retours de skieurs en Norvège par rapport aux autres pays scandinaves, celui des assemblées religieuses en Corée et en Alsace, le match de foot à Bergame etc.). On sait qu’à l’amorçage de ces épidémies, cette dimension locale des clusters est décisive et en France la capacité à encadrer le cluster des Contamines Montjoie a été vécue comme une victoire qui assurait que tout était en contrôle, avec un effet de réassurance qui a pu être trompeur. Dès lors, le suivi statistique de ces clusters serait décisif aussi quand bien même leur taille rend toute statistique classique peu réalisable. Cependant, les analyses de réseaux prennent alors le relais, comme ce fut le cas pour l’analyse du SRAS et du réseau du voyageur de Hong-Kong (Harris Ali, 2008). On pourrait tout à fait garder comme visée l’analyse de la réactivité des systèmes politiques mais il faudrait alors descendre l’échelle des mesures au niveau des clusters en intégrant de nouvelles variables (pour rester dans la logique de l’approche par les structures) qui rendraient compte de la réactivité des gouvernements à ces clusters. Et la façon dont la Corée a traité ces clusters est sans doute essentielle dans les résultats qu’elle a obtenus. L’article le mentionne plus loin, nous y reviendrons. Mais ici, ce qu’il importe de souligner, c’est à quel point pour une question donnée, les chercheurs peuvent se retrouver prisonniers des données dont ils disposent et de leurs habitudes de calcul, à savoir des statistiques à l’échelle nationale, alors que c’est un autre niveau qui serait pertinent. Je me permets d’autant plus de faire la remarque que PA Rosental connait très bien les approches en réseau et a publié des travaux beaucoup plus proches des échelles locales.  Dans le cas présent, on peut dire que le problème exige un suivi local, même du point de vue des structures (la capacité d’un gouvernement à être connecté aux expériences locales par’ exemple), tandis que du point de vue de l’étude des propagations, c’est la seule voie qui tienne, celle qui suit à la trace la propagation dans ses localités aussi.

Du même coup, les mesures de létalité (nombre de décès par rapport au nombre de malades) sont elles aussi lourdement biaisées. Elles supposent en outre de corriger le nombre de cas enregistrés du nombre de tests effectués, ce dont j’ai rappelé la difficulté. Une autre option aurait été de raisonner sur le nombre de cas graves, sur lesquels des statistiques sont fournis. Mais ils souffrent du même type de biais que les données sur les décès, avec en outre le sinistre inconvénient d’être affectés par les mesures de triage effectuées dans les pays dont les capacités hospitalières ont été dépassées. Pour être enregistré comme cas grave, il faut avoir été admis dans une structure hospitalière requise, ce qui, dans les régions les plus massivement frappées, n’a pas été le cas de tous les malades…

Comme on le voit, l’auteur est aux prises avec des limites de qualité des enregistrements qui sont toujours questionnables, même si l’on pense avoir affaire à un set de données propre, conventionnel et vérifié. En termes d’analyse de réactivité, on peut penser que ces indicateurs qui peuvent être si aisément manipulés selon les régimes politiques, ne sont pas les meilleurs qui soient. Mais il est vrai qu’on ne dispose que de ces proxys, surtout en temps d’urgence. Mais on retrouve ici toutes les limites des travaux de Durkheim lui-même sur le suicide, qui peuvent même conduire à invalider un certain nombre de ses thèses. Les approches structurales dépendent de ces registres discutables mais ce n’est pas mieux pour les sondages, fondé sur l’expression des préférences personnelles et ce n’est pas mieux non plus pour les traces calculées en masse par les plates-formes que la data science exploite massivement. On ne peut jamais prétendre avoir accès au monde social sans médiations, et ces médiations sont fabriquées à d’autres fins, comme l’avait montré Alain Desrosières. Ce n’est pas un défaut, c’est la science en train de se faire et non un idéal supposé pur de statisticien ou de data scientist. Apprendre à calculer avec des proxys est un exercice élémentaire. Mais cela oblige du coup à rester très prudent quant à la puissance « explicative » de ses énoncés, et, comme on le voit  PA Rosental est irréprochable sur ce plan.

Une petite suite d’extraits sur le traitement des incohérences permet de voir cependant comment l’auteur doit se sortir de ces imbroglios.

L’enseignement du tableau 7 est l’incohérence apparente des résultats. États les mieux lotis en matière de mortalité corrigée, le Japon et la Corée du Sud sont des pays moyens en matière de dépenses de santé ; les variables de soins intensifs y sont excellentes pour l’AVC ischémique mais médiocres pour l’IAM ; la sévérité de leurs mesures contre le covid-19 est quelconque pour la Corée voire très faible pour le Japon, ce dernier pays étant de surcroît (et de loin) lanterne rouge pour l’usage des tests.

Pour ce faire, je vais me situer à une échelle intermédiaire en regroupant les États par blocs, hiérarchisés selon le niveau de mortalité corrigée. Il est possible de composer ces ensembles sur la base des données observées. Les niveaux de mortalité corrigée rappelés dans le tableau 7 pointent en effet trois sauts d’ordre de grandeur : entre la Suède et le Portugal d’une part, entre le Royaume-Uni et l’Afrique du Sud d’autre part, entre l’Espagne et la Belgique enfin.

Ainsi réorganisées, les données du tableau précédent restituent des cohérences très nettes.

Comme on le voit, le recueil des données et les premières corrélations font apparaitre des incohérences. Ce qui veut dire, incidemment, que le chercheur dispose de connaissances du domaine pour les juger incohérentes. Comment s’en sortir alors ? Le nationalisme méthodologique échoue pourrait-on dire, pratiquons le méta-national, c’est-à-dire une agrégation qui n’a source que dans des seuils statistiques dont on ne sait pas s’ils ne sont pas seulement des artefacts étant donnés tous les redressements qui ont dû être effectués. Il faut noter en effet que ce sont les rangs des pays qui sont utilisés, non les données des pays mais leur classement relatif, classement issu d’indicateurs très variés et selon des méthodes qu’on ne connait plus (c’est Oxford qui a fait le travail). Cela suffit à générer des similarités (car les indices de classement sont les plus simples qui soit). Mais lorsqu’on cherche à comparer des systèmes politiques, le procédé est un peu étrange. La spécificité des systèmes politiques en question ne pouvant rentrer dans les cadres, on la dissout dans un agrégat qui n’a plus rien de politique (des états dont le classement est voisin) et dont il faudra ensuite s’échiner à produire une interprétation. Le cri de victoire de l’auteur est proportionnel à la douleur de l’échec envisagé : les réorganisations des données débouchent sur des « cohérences très nettes ». Ces méta-analyses sont courantes en data science aussi mais le prix à payer reste une perte totale du référentiel de départ. On mesure des artefacts qui ont l’élégance d’être cohérents.

Mais ladite évidence rétrospective oublie que le nombre de lits moyen est, « en temps normal », plutôt considéré comme une variable problématique en économie de la santé, qui y voit, lorsqu’il est élevé, le signe d’une gestion sous-optimale. Une organisation internationale comme l’OCDE a fait pression en ce sens sur ses pays membres,

Cette remarque est intéressante pour rendre compte de la finalité politique des indicateurs, qui sont construits « pour gouverner » comme disait Desrosières. Et PA Rosental s’en rend bien compte et expose le problème. Un score élevé valorisé en temps de crise (le nombre de lits moyen) aurait valu disqualification dans le cadre des politiques managériales de la santé libérale. Il est très important de noter cette contradiction pour bien indiquer que tout cela entraine une guerre des chiffres, intrinsèque pourrait-on dire. Le choix des indicateurs et des modèles ne sera jamais seulement une paisible ( !!) discussion académique. Ce qui explique les soucis de l’auteur pour rendre compte des résultats de ses travaux qui ne sont pas tellement ceux que l’on peut attendre des logiques politiques dominantes ou du discours autorisé sur le traitement de la crise (tout pour le confinement). L’auteur est très clair sur ce point mais déploie alors des trésors de ruses pour ne pas être trop vite rangé dans le camp des anticonfinements.

A cette date, il existe une linéarité inverse entre la dureté des mesures contre l’épidémie en J30 et l’efficacité de la lutte contre la mortalité. Le groupe des pays « de tête » a adopté des dispositions moins contraignantes que celui des pays intermédiaires, et celui-ci a été moins sévère que les pays les plus touchés.

Ce que révèlent les résultats le concernant, c’est plutôt qu’en matière de lutte contre la mortalité, la sévérité des mesures adoptées, à la différence des paramètres précédents, n’est pas à proprement parler une variable. Elle constitue plutôt une espèce de reliquat en creux de tous les paramètres, en même temps qu’un indicateur grossier de réaction des autorités à la pandémie en fonction des ressources initiales disponibles. Sa signification est autre, et elle est double.

On a observé d’emblée la grande hétérogénéité, et l’apparente incohérence, des trajectoires nationales face à l’épidémie. Je vais tenter de réduire et d’ordonner cette diversité, et pour cela commencer par raisonner, une nouvelle fois, par groupes de pays de plus ou moins forte mortalité.

Pour les pays de tête en matière de lutte contre la mortalité, les efforts de santé en période régulière, et/ou la capacité à pratiquer des tests pendant l’épidémie, se sont révélés payants pour limiter les pertes humaines au sein de leurs populations, et du même coup la rigueur des mesures antiépidémiques.

Le travail fondé sur les indicateurs de sévérité et qui a servi à l’argumentaire pour construire les groupes de pays aboutit à des résultats dérangeants puisque les plus performants en termes de mortalité ont été moins contraignants sur les mesures !! Du coup, l’auteur se voit contraint de disqualifier les indicateurs qu’il a choisis, en les considérant comme « reliquats en creux », ou « indicateur grossier de réaction des autorités ». Il va donc falloir encore réduire (on ne fait que cela quand on quantifie, il ne faut jamais l’oublier) pour retrouver de la cohérence. Finalement, ce seraient des variables d’un autre type qu’il aurait fallu sélectionner et notamment l’expérience des épidémies précédentes et la qualité de la prévention dans la longue durée. Malheureusement, on ne dispose pas de ces indicateurs au moment où l’on tente de comprendre la réactivité des gouvernements. A vrai dire, si ces travaux débouchent sur cette nouvelle piste de recherche, ils n’auront pas été inutiles. Une impasse, une réfutation sont tout autant des résultats valables et même plus, que des affirmations posées comme hypothèses qui se trouvent comme par hasard validées à tous les coups après traitement des données. Mais on entre alors dans la description fine des pratiques de santé, des propagations de méthodes dans la population comme chez les professionnels et cela c’est une autre approche qui prend en compte ce qui circule et non seulement des états descriptifs des structures de santé.  C’est ce que dit la remarque suivante qui porte sur le cas de la Corée, parmi la longue suite des cas particuliers et des exceptions.

La seule exception – qui reste modérée – concerne la Corée du Sud qui, instruite sans doute par le précédent du SRAS, a adopté un train de mesures plus dures que la moyenne dans les premiers jours de l’épidémie. Pour dire les choses différemment, puisque l’on raisonne en comparatif, on peut dire que la Corée du Sud a d’emblée fixé un niveau de mesures raisonnable contre l’épidémie, alors que les pays européens ont mis du temps à réagir à ce qui était pour eux l’inattendu. L’Italie, bien entendu, a été ici lourdement pénalisée par son antériorité épidémique sur ses voisins.

Il s’agit donc bien d’influence des expériences et non de structures sanitaires ou gouvernementales en tant que telles. Le cas de la France est intéressant à mettre en comparaison du point de vue de la capacité à apprendre, un enjeu essentiel dans un univers incertain, comme on l’a vu avec le détricotage de toute la politique française d’anticipation mise en place pour une épidémie qui n’a pas eu lieu vraiment, la grippe H1N1 en 2009. Or, les processus d’apprentissage sont des processus cognitifs dont on peut construire des indicateurs, il ne s’agit pas de plaider contre la quantification ici ! Mais les données de base comme les méthodes seront différentes parce que le point de vue sera différent : la propagation des apprentissages et la capacité des institutions à apprendre, à mémoriser et à transmettre. Voilà une autre approche tout aussi pertinente pour analyser la réactivité des gouvernements et elle a l’avantage de revenir aux médiations observables que sont les circulations des messages, des consignes, des formations, des professionnels formés, des pratiques des citoyens etc. ( et non seulement à des sondages d’opinion totalement inopérants dans ce cas aussi). Mieux même, pendant la crise, les pays ont appris les uns des autres comme le montre l’exemple de la Grèce.

La Grèce s’est efforcée de compenser la fragilité provoquée par l’affaiblissement de ses structures de santé après la crise de 2015, par la rapidité de ses mesures de limitation de l’épidémie en tirant parti des leçons du débordement italien :

L’imitation et l’apprentissage sont donc clés dans la réactivité des états et il est donc inutile de trouver un point de départ commun puisqu’il s’agit bien d’un processus mondial qui a porté à la connaissance de tous les gouvernements certains éléments d’information qui ont été plus ou moins pris en compte. Ce différentiel expliquerait sans doute beaucoup plus de choses que toutes les données supposées objectives sur les systèmes de santé.

Et l’on pourrait alors descendre à des niveaux de détail intéressant, celui des clusters précisément, avec une gestion très différente des clusters entre la Corée et Israël par exemple, malgré son statut de pays en guerre qui lui donne une « prédisposition à la réactivité », pourrait-on dire !

Israël, pays record de l’échantillon avec l’Afrique du Sud en matière de sévérité, a limité à 100 mètres l’aire de déplacement autorisé de ses citoyens. Il a aussi confié partiellement à l’armée le soin de veiller au respect de ses régulations – pour faire face il est vrai au véritable ennemi intérieur qu’a représenté, en matière de protection contre l’épidémie, une partie des communautés « ultra-orthodoxes », qui ont placé les consignes religieuses de pratique cultuelle collective au-dessus des consignes de santé publique.

La réactivité, qui, dans le cas de l’État hébreu, a à voir avec l’organisation politique et institutionnelle d’un pays en guerre, fait partie des variables non directement mesurables, mais essentielles, de cantonnement de l’épidémie, au même titre que la « préparation » pour les pays d’Asie orientale, qui à la différence des États occidentaux avaient su tirer et retenir les leçons des précédents épidémiques des 20 dernières années.

On peut se demander pourquoi l’organisation politique et institutionnelle d’un pays (ici en guerre) ne pourrait pas être mesurée (« non directement mesurable » dit l’auteur) ? Il y faut trouver là aussi des proxys plus ou moins robustes mais, pris à ce niveau de généralité, il est certain que le risque de produire des artefacts est grand. Mais si l’on repère par où circule les consignes clés de cette organisation politique et institutionnelle, alors on peut suivre des cas de propagations de consignes qui dégageront (ou pas) des patterns typiques de certains types de gouvernements que l’on peut comparer. Et du coup, il est possible de récupérer comme indiqué dans l’extrait ci-dessus les éléments de REX, de retours d’expériences qui construisent un savoir commun (tirer et retenir les leçons)

De même, certains partis pris épidémiologiques ont joué un rôle. Il faut les mesurer, voir leur degré de pénétration dans les organisations et leur conflit avec d’autre principes que Tarde aurait appelé des conflits de croyances.

Pris en tant que blocs, ces pays ont, par rapport aux précédents, souffert d’un handicap supplémentaire : une partie d’entre eux (Canada, Pays-Bas, Royaume- Uni), ont tardé à prendre des mesures de confinement, sous l’effet de la fameuse stratégie de l’immunité grégaire.

Du coup, le cas atypique de la France pourrait peut-être faire sens. Car aucune variable structurelle ne fonctionne pour expliquer cette situation et cette réactivité faite de confinement général.

Bref, la France manifeste le cas remarquable d’un pays riche, aux dépenses de santé publique imposantes, mais dont le gouvernement a malgré tout été privé, sans véritablement pouvoir le dire, de tous les instruments, tant proactifs que réactifs, les plus efficaces dans la lutte contre l’épidémie. Contraintes de toutes parts à des deuxièmes choix, les autorités publiques se sont donc recentrées sur le confinement général de la population, tout en le pratiquant comme un louvoiement entre des contraintes contradictoires, par ajustement progressif de son degré de sévérité.

L’auteur reconnait alors que la question de l’antériorité et donc de l’apprentissage ( et de la capacité d’apprentissage) de certains pays devient une question intéressante. Même pour l’Espagne, alors qu’il revient à l’explication par le nombre de lits insuffisant, cette variable de départ assez structurelle expliquerait le processus qui lui va permettre de comprendre la réactivité de son gouvernement : c’est en raison du manque de lits que l’Espagne a emprunté aussi rapidement les modèles de traitement de la pandémie déjà pratiqués ailleurs.

Ce n’est pas en soi l’antériorité espagnole qui explique la mortalité élevée de ce pays, mais plutôt qu’il était démuni des structures sanitaires suffisantes, à commencer par le nombre de lits et par la qualité des services de soins intensifs, pour se permettre de tâtonner : l’écart avec le Portugal en est la démonstration.

L’on voit que la propagation s’effectue en effet dans un milieu dont les propriétés peuvent affecter la réfraction de l’imitation. Tout en se gardant de perdre son point de vue au profit d’une influence des événements, l’auteur reconnait comment l’imitation et l’apprentissage des erreurs ont constitué des processus clés dans cette réactivité qu’il veut analyser :

Sans entrer, afin de rester homogène à mon raisonnement, dans la particularité des cas (tel le match de football Bergame-Valence du 19 février à Milan, de funeste conséquence pour l’Espagne), il est clair que les voisins de l’Italie ont appris à identifier des « erreurs » de la Lombardie (placement des malades dans les lits d’hôpitaux disponibles sans confinement dans des sections dédiées ; absence de protection du personnel sanitaire, touché de plein fouet dès les débuts de l’épidémie), de la même manière qu’a pu le faire une région limitrophe comme l’Emilie-Romagne. Dans le cas de l’Espagne et de l’Italie donc, mais dans une mesure plus directe pour cette dernière, c’est le timing qui a joué, ce qui nous fait retrouver la question de la réactivité évoquée précédemment.

Dire que c’est le timing qui a joué, c’est reconnaitre que la question de la propagation en tant que processus temporel est l’élément clé du phénomène. Pour cela il faudrait mettre en œuvre d’autres hypothèses et d’autres méthodes car les entités agissantes, les agencies, ne sont plus les mêmes, ce ne sont plus les structures mais bien ce qui circule entre les membres de la société.

Les cas respectifs de la Suisse, de la Belgique et des États-Unis, ne valident en revanche qu’en partie mon modèle interprétatif. Ils ouvrent sur ses limites et notamment son choix d’un nombre réduit de variables et d’un niveau purement national d’analyse. Le rang médiocre des États-Unis en matière de lutte contre la mortalité peut certes être mis en relation avec la légèreté des mesures de confinement et le faible recours aux tests, dont le dénombrement est, on l’a vu, entaché de suspicions.

L’auteur reconnait bien ici les limites de ce nationalisme méthodologique, ce qui le conduit à faire état de nombreuses exceptions pour son modèle.

Loin d’être un apax donc, la crise du coronavirus vient démontrer, s’il était besoin, à quel point la santé des personnes est liée à un arrangement collectif qui suppose une mutualisation financière gigantesque, non réductible aux dépenses privées comme le montre le cas de la Suisse, et dans laquelle l’investissement sur l’hôpital occupe une place essentielle.

L’exception suisse est utilisée ici pour montrer que le niveau de financement du système de santé est un indicateur bien pauvre pour rendre compte de la santé des personnes. Car cet indicateur est le plus éloigné qui soit de la gestion de la crise comme « arrangement », ce qui permet à l’auteur de sortir à temps d’un modèle causal un peu contraignant sans pour autant que les méthodes pour repérer certaines propriétés de ces systèmes de santé soient mises en œuvre. Car c’est à cela qu’une approche par les propagations obligerait, à descendre au niveau des médiations qui permettent de faire circuler certaines pratiques, données, influences, etc., toutes choses utiles pour l’apprentissage des gouvernements, en tous cas plus utiles en effet que de savoir qu’il vaut mieux investir plus dans la santé.

C’est de ce point de vue que le groupe des pays à mortalité moyenne, dans lequel se range la France, est particulièrement révélateur : ne pouvant pleinement compter sur leurs infrastructures sanitaires préexistantes à la crise, mais sommés d’agir à la hâte en rendant compte à leur opinion, leurs gouvernements ont dû doser l’intensité des mesures antiépidémiques entre sévérité et libéralisme, en incluant dans ce dosage l’anticipation de la réaction desdites populations : degré d’adhésion, de confiance, de respect des normes de santé publique[35].

Dès lors qu’on veut prendre en compte d’autres indicateurs, moins structuraux, pour rendre compte des pratiques des gouvernements et de leur réactivité, il faut réintroduire d’autres indicateurs qui avaient été en fait disqualifiés à l’origine : « degré d’adhésion, de confiance, de respect des normes de santé publique ». Une partie de ces indicateurs peuvent être récupérés par le biais de sondages qui permettent de formaliser un agrégat d’expressions de préférences individuelles (sur la confiance par exemple). Mais une grande partie de ces indicateurs auraient pu être construits à partir des messages et des expressions recueillies sur les réseaux sociaux, non pas tant à titre de sondages d’ailleurs, ce qui serait une erreur de méthode, mais à titre de suivi de la progression de certains thèmes. L’objectif serait alors bien de mesurer de la réactivité de la part du public et son couplage avec la réactivité des gouvernements et non de faire un tableau en substance d’un état de confiance ou de respect des normes a priori. Car on reviendrait alors à trouver d’autres indicateurs de structure, ici plus culturels, pour expliquer les variations entre pays. Or, la circulation de la confiance et des normes n’est pas aussi nationale qu’on le dit, elle est à la fois plus locale ( et régionale) et très globale, c’est-à-dire capable de favoriser des emprunts de croyances et de désirs à tous les autres pays.

Conclusion

Toutes ces discussions sont passionnantes et notamment grâce à l’honnêteté de l’auteur, ce qui permet de faire émerger d’autres possibilités d’enquête, sans pour autant avoir à justifier d’un début de mise en œuvre, ce qui est quand même une position facile de ma part. L’auteur a raison de souligner qu’il faut aussi faire avec les données dont on dispose et le temps dont on dispose (et j’ajouterais les ressources de calcul) : ces éléments constituent l’échelle de complexité du problème que l’on veut traiter, question centrale en sciences des données depuis Church et Turing (Boullier et El Mahdi El Mhamdi, 2020), et qui est encore mise en évidence ici. Il est fort possible que dans ces conditions la chaine de causalité qui devait être reconstituée entre réactivité des gouvernements, état des systèmes de santé et effets de mortalité ou de détection des cas, soit en réalité intractable, non seulement par le manque de qualité des données mais aussi par la réduction insuffisante du problème. On peut donc comprendre le plaidoyer final de l’auteur pour plus de statistique et plus de technologie de traçage.

S’il est donc indispensable de discuter des modalités et de la régulation du traçage pour lutter contre la mortalité épidémique actuelle, il est parfaitement absurde que son principe soit en quelque sorte tabou. Ce travers est généralisable ; on le retrouve dans la prévention de principe envers l’instrument statistique, une prévention demi-savante aurait-on dit au 17e siècle : là encore, elle consiste à confondre idéologie et méthodologie. Qu’une prise de position savante soit irriguée par des valeurs n’est sans doute pas évitable. Que ces valeurs orientent entièrement la saisie de l’objet, de manière à ce que sa perception soit entièrement contenue dans ses prémisses, empêche toute élaboration nouvelle et, ce qui revient au même, toute forme de réflexion et d’échange rationnel.

Préserver la santé impliquera des suivis individuels de masse, selon des modalités contrôlées démocratiquement. Le coronavirus amène à ouvrir dès aujourd’hui le débat sur ces modalités, en ayant conscience qu’elles sont inévitables si l’on souhaite continuer, comme l’a fait le 20e siècle, à améliorer le sort des populations … et du même coup contribuer à leur épargner les affres de la vie nue.

Pourtant, ce type de réponse a priori favorable aux outils de traçage et au suivi de masse, indépendamment des conditions de mise en œuvre et surtout indépendamment de la réelle utilité de ce traçage, fait partie selon moi de la tendance au solutionnisme technologique et au gouvernement des experts, qui évacue toute politique (voir mon billet sur le traçage précédemment -10 Avril- sur ce site). Oui, on peut vouloir quantifier mais pas tout et pas à n’importe quel prix, car le mythe de l’information parfaite a été depuis longtemps désintégré par H Simon notamment. Nos connaissances dépendront toujours des ressources disponibles et ce n’est pas en augmentant ces ressources que l’on résoudra les apories et les impasses méthodologiques (et encore moins qu’on trouvera les solutions réelles dans le monde non scientifique). Dans le cas présent, il nous semble ainsi qu’il aurait été judicieux de penser le problème de la réactivité des gouvernements en termes de propagation pour espérer obtenir une compréhension plus fine du processus. Mais il aurait fallu alors s’appuyer sur d’autres traces, sur d’autres entités, et sur d’autres concepts et surtout il aurait fallu renoncer à l’a priori de la toute-puissance d’agir des structures, ce que le papier finit par montrer d’ailleurs, ce qui est tout à son honneur, grâce à l’extrême honnêteté de l’exposition de la démarche.

Réponse de Paul-André Rosental ici


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