Les enjeux à court terme du déconfinement, et probablement ceux des mois à venir avec une évolution endémique du Covid-19, sont complexes car ils nécessitent de considérer simultanément des contraintes biologiques, économiques, sociétales et politiques. Pour le décideur public, l’incertitude de l’efficacité des mesures, de leur acceptabilité nécessite une attention particulière car elle est propice à la contestation voire à la déstabilisation des dispositifs institutionnels.
L’approche holiste, mobilisée en médecine vétérinaire des populations pour gérer la santé des animaux de rente, peut contribuer à apporter des solutions pragmatiques et efficientes pour un pilotage de précision du déconfinement. Couplant médecine individuelle, épidémiologie et économie, l’approche médicale appliquée aux populations animales permet de piloter en continu des équilibres dynamiques de santé au sein d’un groupe de populations en interactions grâce à des approches multifactorielles, multi-temporelles, multicritères et personnalisées, pilotées de manière simple.
Quatre principes sont proposés :
- piloter la gestion de la maladie en environnement incertain ;
- intégrer des informations multiples et de formats variés ;
- piloter en continu, avec des ajustements permanents ;
- gérer les clusters et adopter une politique multiscalaire (à différents niveaux mais coordonnés).
Quatre critères de pilotages de la gestion du Covid-19 sont retenus : le risque épidémiologique, mesuré par exemple par la saturation des systèmes de santé en cas de vague épidémique, l’impact économique monétaire, mesuré par les métriques classiques de compatibilité d’état (baisse de PIB …), l’impact social, mesuré par des critères de bien-être sociétal (économiques non monétaires) et des critères politiques, mesurés par l’absence de choc politique (éviter toute crise de type gilet jaunes). Ces critères doivent être vus comme principes de support de décision et doivent être combinés dans les politiques de gestion du Covid-19.
IHAP – Université de Toulouse, INRA, ENVT, Toulouse, France
