En réalité le constat est beaucoup plus grave car autant le chiffre de 500.000 années de vies sauvées est inventé et modélisé sur des bases hasardeuses autant les 1.200.000 années perdues sont certaines car on connait bien les effets de la misère sur la santé publique depuis longtemps.


Une étude du think tank libéral GenerationLibre relance le débat sur l’effet des mesures sanitaires, estimant que les restrictions sanitaires ont sauvé 500.000 années de vie en France, mais en ont fait perdre 1.200.000 du fait de la paupérisation d’une partie de la population.

« Rien n’est si dangereux qu’un ignorant ami », écrit un Jean de La Fontaine espiègle, qui n’a décidément pas fini d’éclairer d’une ironie salutaire les errements de la gouvernance sanitaire. On connaît la fable de « l’ours et l’amateur des jardins » : l’animal veut ôter une mouche du nez de son ami, mais « non moins bon archer que mauvais raisonneur », lui fracasse le crâne d’un jet de pavé – croyant bien faire. Tout part donc d’une bonne intention : l’enfer, dit-on, en serait pavé…

500.000 années de vie épargnées

Dans le détail, l’étude procède en deux temps, pour modéliser les effets bénéfiques d’une part et néfastes d’autre part, et comparer ensuite les deux plateaux de la balance. Pour ce qui est des « années de vie gagnées », elles sont calculées sur la base d’un « modèle d’agent » que l’épidémiologiste Henri Leleu détaille au Figaro. Ce modèle consiste selon lui à étudier tout d’abord l’effet d’une réduction des interactions sociales sur la circulation du virus, en considérant une population jugée représentative de celle du pays et en simulant leurs interactions normales (à l’école, en soirée, dans les lieux publics… en fonction des habitudes de chaque classe d’âge). La transmission du virus est ensuite étudiée à partir des paramètres épidémiologiques donnés par l’Institut Pasteur, et le modèle compare ensuite avec la situation vécue de mois en mois depuis le début de la crise, à mesure que les restrictions et l’application des gestes barrière ont limité les interactions sociales, d’après les paramètres sociaux transmis cette fois chaque mois par Santé Publique France. En prenant donc en compte l’adaptation des comportements, le modèle établit qu’environ 100.000 morts ont été évitées grâce aux politiques de limitation des libertés – c’est « l’estimation haute », précise Henri Leleu. Reste à recouper ce chiffre avec l’espérance de vie moyenne des personnes décédées de la Covid-19 : celle-ci est obtenue en croisant les données sur l’âge des personnes décédées (81 ans en moyenne), ainsi que leurs comorbidités. En moyenne donc, les personnes emportées par la maladie auraient pu vivre 5 années de plus : si les confinements ont permis d’en sauver 100.000, ce sont alors 500.000 années de vie qui ont été épargnées par la politique sanitaire mise en place.

Henri Leleu ajoute que le chiffre obtenu est une estimation raisonnable, obtenue par une approche dynamique, qui se situe dans un juste milieu entre des études plus sévères quant à l’efficacité réelle du confinement (une estimation fondée sur des données d’observation en Afrique du Sud ne comptait que 20.000 décès évités) et d’autres bien plus clémentes (celle publiée dans la revue Nature par des chercheurs de l’Imperial College en dénombrait 245.000, mais néglige selon Henri Leleu « qu’en l’absence de politiques de confinement, les individus ajusteraient leur comportement face au risque d’être infecté et restreindraient leurs interactions sociales de manière volontaire »).

Autre rappel intéressant de l’analyse, les auteurs précisent que « plusieurs études trouvent une absence de lien entre la rigueur des restrictions et le taux de mortalité » : sans en retirer des conclusions trop hâtives, du moins retiennent-ils donc que « les mesures de restrictions ne peuvent seules expliquer l’hétérogénéité des taux de mortalité » d’un pays à l’autre.

1.200.000 années de vie sacrifiées

De l’autre côté de la balance, les effets néfastes des confinements sont évalués à raison de l’impact qu’ont eu les restrictions sur l’économie, et donc in fine sur le niveau de revenus de la population. La première intuition fondamentale à la base du modèle employé est l’idée, étayée à de multiples reprises par les économistes et les données statistiques, que l’espérance de vie est directement corrélée au niveau de revenus moyens. Ce que l’on voit très bien sur le graphique ci-dessous, obtenu d’après les données de l’INSEE en 2018.


Niveau de revenus moyens (par quintiles) et espérance de
vie à la naissance Source : INSEE, « Tables de mortalité par niveau de vie ». Échantillon démographique permanent, INSEE Résultats. Tableau 68, 6 février 2018.

Photo d’illustration : Un graffiti parisien compare les mesures de restrictions sanitaires à la dystopie de George Orwell, 1984. JOEL SAGET / AFP

Le Figaro

11 et 12 mai 2021