L'état publie certaines métriques sur #TousAntiCovid et le Covid, dont :
- Le nombre d'activations cumulées depuis le début de StopCovid
- Le nombre de signalements cumulés de cas positifs depuis le début de StopCovid
- Le nombre de notifications cumulées depuis le début de StopCovid
- Le nombre de cas positifs quotidiens (hors #TousAntiCovid)
Ces statistiques mises en forme sont par exemple consultables sur ActeursPublic (pour la partie #TousAntiCovid) et Epidemic-Stats (pour la partie hors #TousAntiCovid).
En revanche, un certain nombre d'informations importantes sont manquantes :
- Le nombre d'utilisateurs actifs. En effet, le nombre d'activations cumulées, tel que publié, ne déduit pas les utilisateurs qui ont désinstallé l'application ou n'activent jamais sa partie BLE.
- Le nombre de notifications émises pour chaque cas positif signalé dans l'application
- La pertinence de ces notifications. En effet, il n'y a pas d'étude à ce jour qui évalue si les notifications de l'application sont aussi pertinentes que le traçage manuel ou si, au contraire, elles ne sont pas meilleures que des tests aléatoires dans la population.
- L'efficacité de la chaîne de signalement (test, distribution d'un qrcode, choix de se signaler)
J'essaie ici de creuser certains de ces manques.
Taux de conversion
Le taux de conversion est le pourcentage de cas positifs qui donnent lieu à un signalement dans l'application. Que l'application soit efficace ou pas (ce qui est lié à la détection/estimation par BLE), ce signalement est à la base de toute la chaîne. Un cas signalé est la conjonction des conditions suivantes :
- Le cas positif est utilisateur de #TousAntiCovid
- Il a bien reçu un QR-Code pour se signaler
- Il souhaite faire l'action de se signaler
Ce calcul, sa motivation et son analyse sont détaillés ici. À la suite, ce résultat pour la France, la Suisse et l'Allemagne, lissés sur 7 jours. Ce pourcentage donne un bon point de départ pour estimer le pourcentage de la population qui utilise activement l'application : 8% de 67 millions d'habitants, cela ferait 5,4 millions d'utilisateurs, bien loin du chiffre largement diffusé de 11 millions d'activations.
Le taux pour la France a triplé le 18/12, du jour au lendemain (la progressivité sur le graphe est due au lissage des valeurs sur 7 jours, le triplement est immédiat sur les données brutes), et est de nouveau parfaitement stable depuis. Cela coïnciderait avec la mise en place de l'envoi systématique d'un SMS avec un lien permettant d'entrer immédiatement le code QR. Néanmoins, comme nous le voyons dans la partie suivante sur les notifications (et l'analyse ici), le taux de notifications s'est effondré depuis, ce qui pose des questions sur l'efficacité de cette hausse de déclarations. Ces déclarations sont-elles pertinentes, faites par des usagers de l'application, ou alors des utilisateurs comprennent-ils mal et installent-ils l'application uniquement pour se déclarer à cet instant, ce qui n'a aucun intérêt ?
Provenance des données :
Taux de notifications
Le taux de notifications est le nombre moyen de notifications envoyées pour chaque cas déclaré positif dans l'application. Depuis le 28/11, la règle a changé : avant, il s'agissait de détecter les contacts de plus de 15 minutes à moins d'1 mètre ; après, il s'agit de détecter les contacts de plus de 5 minutes à moins d'1 mètre ou de plus de 15 minutes à moins de 2 mètres. Les conditions sont donc élargies, ce qui augmente le nombre de notifications à partir de cette date. Depuis le 18/12 (jour de la hausse soudaine du nombre de QR-codes saisis, cf paragraphe précédent, ainsi que du début des vacances) ce taux de notification s'est effondré. Au retour des vacances, avec la reprise d'une activité similaire à avant ces congés, ce taux de notification s'est maintenu à ce niveau bas.
Attention, les notifications de #TousAntiCovid visent à détecter l'exposition à un cas positif, ce qui est différent/plus large/moins pertinent que les cas contacts obtenus par traçage humain. #TousAntiCovid n'a typiquement aucune notion de contexte (extérieur, lieu peu aéré, masques, etc.), là où une large partie du traçage humain consiste justement à utiliser ce contexte pour diminuer le nombre de cas contacts aux cas réellement pertinents. Les notifications #TousAntiCovid, au-delà des questions sur la qualité de l'évaluation des distances par Bluetooth, fournissent ainsi un résultat très différent du travail humain et peut-être déjà beaucoup trop large, comme je l'expliquais avec plus de détails ici.
Provenance des données :
Données
Données au format .ods
François Lesueur