Des chiffres et des questions

Lorsque l’on veut convaincre, on trouve toujours un chiffre pour appuyer son argumentation.

L’épidémie de Covid 19 a généré une avalanche de statistiques, d’études et de commentaires dans tous les domaines d’expertise. Pour des professionnels du chiffre, des données sociales et de la santé au travail,  il y a là un terrain d’observation et de questionnement passionnant sur le plan méthodologique.

Dans un article du journal Le Monde du 23/05/2020, la sociologue Dominique Méda évoque les très forts taux de mortalité en Seine Saint-Denis (+ 123 %  de décès en plus sur mars avril entre 2019 et 2020 – Source INSEE[1]). Dans la foulée, elle prend la défense des travailleurs de première ligne, ceux qui ont affronté des conditions très difficiles pour faire tourner le pays, pendant qu’une grande partie des salariés se calfeutraient en confinement. Ces « key workers » auraient été plus vulnérables par rapport au virus : leurs conditions de travail, leur statut précaire, liés à un contexte de vie difficile (logement, transports...) pourraient expliquer le fort taux de mortalité constaté dans le département.

Elle s’appuie sur cela sur l’étude britannique menée par l’ONS[2] pendant la période : cette étude a étudié les taux de mortalité par profession et a observé que les taux les plus élevés concernaient les travailleurs des métiers du soin à la personne, mais hors médecins et infirmières...ce qui pourrait sembler corroborer l’impact de la précarité sociale dans la vulnérabilité face au virus.

Peut-on en conclure pour autant que ces métiers de « première ligne » ont été impactés plus sérieusement et plus gravement que les autres par le virus ?

Ces chiffres ne permettent pas de le démontrer pour l’instant. En effet, plusieurs éléments incitent à la prudence.

• L’espérance de vie mesurée à l’âge de 35 ans par l’INSEE[3] fait apparaître depuis longtemps une différence  entre les ouvriers et les cadres, en faveur de ces derniers (écart de 6,4 ans pour les hommes, et 3,2 ans pour les femmes). Les disparités en matière de risques santé sont donc de toutes façons préexistantes à l’épidémie. Il aurait fallu disposer de statistiques de taux de décès par métier et par tranches d’âge, en temps ordinaire et en temps d’épidémie, pour pouvoir porter une appréciation sur le fait qu’une population a été plus gravement impactée qu’une autre.
• L’argument de la pauvreté et des conditions de vie difficile ne suffit pas à expliquer le fort taux de mortalité : lorsque l’on considère les trois départements de France Métropolitaine pour lesquels la mortalité a plus que doublé entre 2019 et 2020 (soit une augmentation supérieure à  + 100%), on y trouve la Seine Saint Denis, département le plus pauvre[4] (revenu médian à 17 310 € par unité de consommation), mais aussi...les Hauts de Seine, qui est le 2^ème département le plus riche de France (27 090 € de revenu médian) ! Et également le Haut Rhin, pour lequel le revenu médian est proche de la moyenne française. Lorsqu’on construit rapidement un nuage de points intégrant ces deux dimensions (revenu et variation des décès, voir ci-dessus), la corrélation ne semble pas vraiment visible ! Il faut donc dépasser cette vision et considérer qu’il existe bien d’autres facteurs explicatifs : la démographie ? Le système sanitaire ? Espérons que le Big Data nous permette un jour de mieux comprendre...
• Enfin, on confond risques de mortalité et exposition : faute de tests de dépistage en nombre suffisants, et en attendant les résultats des études épidémiologiques à vaste échelle, le surnombre de décès par département ne nous renseigne pas sur le nombre de personnes contaminées, et donc encore moins par profession ! On se doute bien que les professionnels qui ont dû continuer à travailler à l’extérieur, à circuler, à être en contact avec les clients et la population, ont davantage été exposés au virus que ceux qui sont restés confinés. Et cela justifie évidemment les revendications de protection et de reconnaissance. Mais on ne met pas le projecteur au bon endroit...

Bref, notre seule certitude à ce jour est que nous ignorons encore beaucoup de choses. Les études ne sont pas terminées, l’épidémie n’a peut-être pas dit son dernier mot, et nous pouvons espérer développer notre compréhension du phénomène dans les mois qui viennent.

La question n’est pas de discuter la légitimité du combat de D.Meda pour la défense des salariés fragiles et pour la réduction des inégalités dans les conditions de travail. En revanche, l’utilisation des chiffres destinés à défendre cette cause mérite de la prudence. En conclusion : toujours se demander ce que les chiffres ne disent pas, et quel est l’objectif de celui qui vous présente une statistique comme moyen de preuve !

[1] https://www.insee.fr/fr/statistiques/4500439?sommaire=4487854

[2] Office for National Statistics . Coronavirus (COVID-19) related deaths by occupation, England and Wales : deaths

registered up to and including 20 April 2020.

[3] Insee -  « Echantillon démographique permanent ». Mesures 2009-2013

 https://www.insee.fr/fr/statistiques/2383438

[4] INSEE  https://www.insee.fr/fr/statistiques/2012717