Baptiste Coulmont

En novembre 2020, la « Deuxième vague » de décès covid apparaît très visible dans les données publiées, presque en temps réel, par l’INSEE.

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La courbe rouge, les décès toutes causes confondues, dépasse largement le nombre de décès attendus, et est très proche de la courbe verte qui additionne le nombre moyen décennal de décès et le nombre de décès du covid.
L’INSEE fait un travail formidable de publication, semaine après semaine, des décès comptabilisés en France. Les chiffres les plus récents concernent les décès datant de 11 jours à peine.
Mais tous les décès ne sont pas parvenus à l’INSEE 11 jours après la date du décès. Parfois la remontée des informations met plus de temps.
Ce qui fait que, quand on représente sur un même graphique les différents fichiers publiés par l’INSEE depuis avril, on voit que les chiffres des décès les plus récents sont toujours révisés à la hausse.
Dans le graphique suivant, j’indique par une flèche rouge la différence entre le nombre initial de décès et le nombre final quand le fichier est publié environ onze jours après la date des décès. On le voit, la sous-estimation est toujours là.

Si on représente les choses autrement, en indiquant le ratio “nombre final de décès / nombre initial” en fonction de la distance temporelle entre la date de publication et la date du décès, on voit que, quand les décès sont très récents (environ 11 jours), le nombre final sera environ 10% plus élevé que le nombre initial. Cette sous-estimation est régulière et stable, et décroît rapidement.

On peut donc affecter les chiffres publiés d’un coefficient multiplicateur, pour avoir une idée plus précise du nombre réel de décès “à 11 jours”. C’est la courbe rouge, dans le graphique suivant :

Et c’est cette courbe redressée que j’utilise pour le graphique initial.

Le graphique suivant est une manière de représenter la première vague de décès de la covid19.

Certains pays ont atteint et dépassé un pic de décès. Mais il semble bien que la décroissance soit plus lente que l’augmentation. On peut le voir pout l’Italie, l’Espagne, la France… La courbe n’est pas symétrique.

Cela se voit moins quand on trace tous les pays sur le même graphique.

Je me suis donc amusé à centrer et réduire les vagues. C’est à dire à les aligner sur un maximum de 1 (la courbe atteint la valeur 1 le jour du maximum de décès) :

Et à caler toutes les courbes sur le jour du maximum, pour les synchroniser :

Si on trace ensuite la courbe moyenne, on peut remarquer qu’en effet (quand on considère que chaque pays a le même poids), la décroissance est plus lente que la croissance :

Et en vidéo, ça donne ceci :

Confinement ou pas, les différents compteurs, de voitures, de vélos, d’avion, de gigaoctets, et les différents capteurs (de pollution), continuent de compter et de capter (quand ils ne tombent pas en panne). Parfois des groupes organisent la mise en ligne des comptages (comme le font les animateurs de l’OpenSky Network. À partir de ces comptages, on peut repérer la diminution importante du nombre d’avions décollant ou atterrissant dans les aéroports de la métropole :
 

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Si on s’intéresse à son bilan carbon et aux vélos, moins polluants, on trouvera sur OpenData Paris les résultats des sites de comptage de vélo, mis à jour quotidiennement, apparemment de manière automatique :
 

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On voit que le trafic vélo était important en janvier, moment de grève à la RATP et à la SNCF contre la réforme des retraites. On peut constater la sévérité du confinement, qui réduit à presque rien la circulation à deux roues. Une légère tendance à la hausse s’observe entre fin mars et fin avril.

Les voitures (et les camions, les bus…) sont comptées elles aussi. Mais le fichier n’est mis à jour que mensuellement. Le graphique ci-dessous (que je mettrai peut-être à jour plus tard) s’arrête donc début avril [Il est maintenant mis à jour]. Là aussi l’ordre de confinement a fait chuter la circulation motorisée, à Paris : le maximum du trafic routier de jour n’atteint pas le minimum du trafic de nuit.
 

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Il en va de même pour le volume des données échangées sur le réseau wifi public de Paris. Sans pouvoir se rendre en bibliothèque ou dans un lieu public municipal, ce réseau est inaccessible (sauf aux personnes qui habitent juste à côté de la bibliothèque et qui peuvent se connecter). Là aussi, le fichier est mis à jour mensuellement. On ne repère donc ici que les débuts du confinement. [Mis à jour : on a maintenant les données jusqu’à début mai 2020]
 

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Tout ça a-t-il fait chuter la pollution ? Moins que ce que je pensais. Les capteurs d’AirParif (le réseau de surveillance de la pollution en Ile de France) continuent de sniffer du NOX :
 

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Dans le cadre de l’épidémie de covid19, l’INSEE a décidé de publier, chaque semaine, le nombre de décès quotidien des semaines précédentes, avec une partie des informations que l’on trouve dans le Fichier des personnes décédées, récemment déposé sur data.gouv.
Ces informations, publiées quasiment en « temps réel », permettent de visualiser la hausse de la mortalité en mars-avril 2020 par rapport aux années précédentes.
Le graphique suivant représente le nombre de décès quotidiens de 2001 à 2019 (en grisé) et le nombre de décès en 2020 (en rouge). En règle générale, le nombre de décès est élevé l’hiver, diminue régulièrement jusque vers juillet-août, pour ré-augmenter à l’automne. Les décès causés par la vague de chaleur de 2003 sont particulièrement visibles : pendant trois semaines, les décès avaient été bien plus nombreux que la moyenne, et pendant une dizaine de jours supérieurs au maximum des années 2001-2019.
Comme on peut le constater aussi, l’année 2020 avait commencé comme une année on ne peut plus normale : les décès quotidiens se trouvaient très proches de la moyenne.

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Ce graphique permet déjà de se faire une idée de l’importance de la pandémie : à partir de début mars 2020 et pendant un mois, la courbe de l’année (en rouge) s’écarte de la moyenne. À partir de début avril, un peu plus de deux semaines après le début du Confinement, le nombre de décès commence à diminuer. On constate la rapidité et la brutalité de l’augmentation au regard des autres épisodes épidémiques. Car on peut aussi mettre en lumière des épisodes de grippe particulièrement meurtriers au cours des années récentes, comme en 2015, 2017 et 2018, quand la courbe des décès quotidiens s’écarte, pendant plusieurs semaines, de la courbe moyenne. [Même s’il faudrait tenir compte de l’augmentation de la population française : il y a bien plus de résidents en 2018 (65 millions) qu’en 2001 (60 millions).] Tous ces décès “en plus” n’ont pas pour origine des grippes, mais, comme l’illustre Arthur Charpentier, ces données permettent d’estimer la surmortalité.

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On peut aller un peu plus loin, au risque de rendre le graphique moins clair. Tout d’abord on peut prendre en considération la sous-estimation du nombre de décès, dans les chiffres publiés par l’INSEE en « temps réel » : les chiffre publiés en “semaine 1” sont révisés à la hausse en “semaine 2”, et encore en “semaine 3”. Dans le graphique, il est donc très probable que le nombre de décès entre les 7 et 14 avril 2020, publié aujourd’hui, soit revu à la hausse la semaine prochaine : je vais m’appuyer sur les révisions passées pour estimer un nombre définitif. Dans le graphique suivant donc, le nombre de décès estimé — toutes causes de décès confondues — est en rouge pointillé.
On dispose aussi des décès suite à la covid19 recensés par les hôpitaux et les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (Ehpad) : le nombre de ces décès est publié chaque jour, et on peut les récupérer sur le site de l’European Centre for Disease Prevention and Control, ce qui peut nous indiquer la tendance entre le 15 et le 24 avril 2020. Ces données (lissées par une moyenne mobile hebdomadaire) sont représentées en vert sur le graphique suivant. On constate un décalage : les chiffres hospitaliers sont publiés rapidement, ceux des Ehpad plus lentement, avec plusieurs jours de décalage.

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Au final, il y a eu, en mars et jusqu’au 24 avril 2020, plus de 29 300 décès en plus de la moyenne (mais comme c’est une moyenne bi-décennale, elle prend en compte des populations moins nombreuses).