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Covid-19 : Visualiser l’évolution pendant le confinement

Depuis le départ de la pandémie, la propagation se fait par clusters qui se multiplient. Isoler un cluster (couper Wuhan du reste de la Chine et du monde) permet de limiter la création de nouveaux clusters ailleurs. La distanciation sociale revient à découper un cluster en plus petits clusters jusqu’à la limite du foyer si le confinement est très strict. À l’échelle de la France, la répartition des clusters par département est une règle choisie par le gouvernement pour ajuster les mesures de déconfinement.

Afin de se projeter, il est intéressant de visualiser l’évolution de la propagation du Covid-19 par département. Surtout que théoriquement, le confinement met les départements à égalité en termes de rythme de propagation (le fameux R0).

… mais quelles données visualiser ?

Le ministère de la santé a mis à disposition différents chiffres que nous entendons tous les jours, mais dont l’interprétation et la comparaison ne sont pas si aisées.

Le premier est le nombre de cas contaminés, soit, en fait, le nombre de personnes testées et positives. Les tests faits en France, sont très limités pour le moment, et il est évident que leur répartition n’est pas homogène : exit donc le nombre de cas pour comparer les départements.

Le suivant est le nombre de décès, avec une distinction entre les décès à l’hôpital et les décès en EHPAD. Mais, heureusement, ces chiffres sont encore très faibles pour de nombreux départements, ce qui ne permet pas de les distinguer.

Reste les hospitalisations et les réanimations, fiables et cohérents, les deux sont très corrélés. Le nombre d’hospitalisés du jour donne en plus une bonne indication de la pression sur les soignants et le système médical. Cependant, la concentration des hôpitaux par département influe sur la répartition que l’on veut capter. Pour corriger cela, on peut prendre comme hypothèse que cette concentration est proportionnelle à la population, il faut alors suivre le pourcentage de la population du département qui est hospitalisé. Ou, si on réfute cette hypothèse, la concentration peut être matérialisée par le nombre de lits d’hôpital dans le département.

Des cartes animées pour voir l’avancement et … le recul de l’épidémie

Nous avons mis en place 3 cartes animées qui suivent l’évolution de l’épidémie par département et par jour.

Nombre d’hospitalisés de la journée :

Nombre d’hospitalisés de la journée = N : (échelle logarithmique de 1+N/10)

Pourcentage de la population hospitalisée de la journée :

Pourcentage de la population hospitalisé de la journée = N/P : (échelle logarithmique de 1+10000*N/P)

Nombre d’hospitalisés de la journée ramené au nombre de lits :

Nombre d’hospitalisés de la journée ramené au nombre de lits N/L : (échelle logarithmique de 1+10*N/L)

Un premier constat s’impose, le pic est certes derrière nous mais nous ne sommes pas encore revenus à la situation de l’avant confinement !

La troisième carte est la plus en accord avec la carte des zones du gouvernement. Reste les arbitrages plus politiques lié à la capacité de mener des tests dans chaque département (botte secrète des critères évoqués).

Nos cartes seront mises à jour régulièrement grâce aux chiffres officiels communiqués. N’hésitez donc pas à mettre cette page en favori et à revenir régulièrement pour suivre l’évolution de l’épidémie.

Sources :

Pour les hospitalisés : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/

Pour le nombre de lits : https://www.insee.fr/fr/statistiques/2012675#tableau-TCRD_066_tab1_departements

Pour la population : https://www.insee.fr/fr/statistiques/1893198

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Hatime Araki

Directeur Général de Keley Data

Polytechnicien, Hatime est un expert référent en stratégie Data depuis plus de 20 ans. Il a notamment conseillé Pernod Ricard, Système U, Pierre & Vacances, Seloger, et de nombreuses startups comme Marcel ou Sendinblue.

Amine Chiban

Data Scientist chez Keley Data

Amine Chiban

Data Scientist chez Keley Data

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