Le 12 mars, l’Élysée prend connaissance d’un document alarmant. C’est une note rédigée par l’équipe de Neil Ferguson, modélisateur de maladies infectieuses et épidémiologiste à l’Imperial College de Londres, autorité mondiale en la matière. Elle prévoit que, en l’absence de toute mesure de prévention, l’épidémie de coronavirus pourrait provoquer la mort de « centaines de milliers de personnes » en France. Le même Ferguson ayant prévu des chiffres tout aussi effrayants pour la Grande-Bretagne ou les États-Unis. Quelques heures après, Emmanuel Macron annonce la fermeture des écoles (lire l’épisode 1, « Macron franchit le cap de la quarantaine »). Quatre jours plus tard, la population est placée en confinement généralisé. Mardi 28 avril, le Premier ministre Édouard Philippe confirme la date annoncée par le Président pour le déconfinement : le 11 mai… mais à la seule condition que le nombre de cas journaliers de nouveaux malades soit dans « la fourchette prévue » par « les modèles épidémiologiques » qui lui ont été transmis par le Conseil scientifique, à savoir « entre 1 000 et 3 000 cas ».
Voilà aujourd’hui à quoi tient notre liberté d’aller et de venir. À des modèles mathématiques. Peut-être pour le meilleur : qui peut dire ce qu’il se serait passé si aucune note n’avait été présentée en mars à Emmanuel Macron ? Très probablement, on aurait continué à aller au théâtre comme le chef de l’État nous y incitait alors, le temps que les chiffres réels de mortalité deviennent astronomiques et nous contraignent à mettre en place un confinement encore plus restrictif. Mais, on l’a déjà vu dans d’autres domaines (la finance, par exemple), les modèles mathématiques peuvent se tromper. Et plutôt que de n’en retenir que des chiffres qui font peur, il faut s’intéresser à la manière dont ils naissent. Ne serait-ce que pour pouvoir critiquer avec de solides arguments les décisions gouvernementales. Mais attention ! Si, depuis le lycée, vous faites une allergie aux mathématiques, ne vous aventurez pas à lire les articles scientifiques qui présentent ces prédictions : ils sont incompréhensibles pour le commun des mortels, car bourrés d’équations et de mots ésotériques comme « matrices », « distribution log-normale », « taux de reproduction », « eigenvalue »… Lisez plutôt ce qui suit. On va tout vous expliquer et, promis juré, pas à coup de y=f(x) !
Ce qu’il faut d’abord comprendre, c’est la logique qui sous-tend ces équations.