S'il faut commencer par un article, c'est sans doute celui de David Louapre, qui illustre l'impact de la diminution du nombre de contacts : Épidémie, nuage radioactif et distanciation sociale. Il y montre à l'aide d'un modèle très simple qu'une réduction du nombre d'interactions sociales a un effet drastique sur la propagation de l'épidémie.
A la fin de son billet, David pointe plusieurs pages permettant de "jouer" avec ces modèles pour voir l'impact des différents paramètres, j'y ajouterais l'app encore plus complète mise en ligne par Alison Lynn Hill[1] : Modeling COVID-19 Spread vs Healthcare Capacity

Très pédagogique également, cette vidéo de l'excellent Grant Sanderson : Exponential growth and epidemics, qui parle de croissance exponentielle, explique que ça permet de modéliser le _début_ de la progression d'une épidémie, mais aussi que les épidémies en question ne continuent évidemment pas indéfiniment sur ce rythme exponentiel, sinon on ne serait plus là pour en parler. A partir de t=3' dans la vidéo il illustre clairement que les extrapolations sur le long terme n'ont aucun sens. La progression d'une épidémie s'écarte à partir d'un certain moment de cette progression exponentielle ... mais personne ne sait prédire quand, et tant que le fameux point d'inflexion n'est pas atteint (ce moment où le nombre de cas cesse d'accélérer), il est vain de faire des projections. La seule (et meilleure) chose à faire, c'est de réduire ses interactions. A t=4'50" il introduit la notion de régression logistique, qui est l'évolution "naturelle" du nombre de cas.

logistic.png

Sans grande surprise, l'allure de cette courbe est très proche de celle de la Chine aujourd'hui :

covid19_China.png
(NB : la rupture au milieu est liée à une modification du mode de comptage le 13 février)

L'article de Tomas Pueyo "Coronavirus : Why You Must Act Now" a fait le tour de la toile (posté initialement sur medium, il est accessible gratuitement ici sur Linkedinen VO, et traduit là en VF), mais je n'ai fait que le survoler. Une chronique critique a été publiée sur France Culture ce matin.

Si vous cherchez des données, celles de la John Hopkins University sont utilisées un peu partout. On peut également trouver des infos sur worldometer, avec au moment où j'écris (dimanche 23h) des différences parfois non négligeables entre les deux sources : 21157 cas en Italie chez JHU, contre 24747 sur le 2e site. (edit lundi 13h : les données JHU se sont alignées)
Ce dimanche soir, les dernières annonces du gouvernement français font état de 5423 cas, chiffre qu'on retrouve sur worldometer mais pas sur l'infographie de JHU qui ne mentionne encore "que" 4511 cas (les mises à jour n'étant pas toujours faites au même moment selon les pays ...)

Les visualisations de données se sont multipliées. Sélection perso :

A noter que le New York Times met en ligne gratuitement ses articles sur le sujet, il suffit de créer un compte.




Billets connexes :

Note

[1] spécialiste en dynamique des épidémies