En science, particulièrement dans les domaines de la santé publique et de l’épidémiologie, les mesures et leur définition jouent un rôle crucial. Que ce soit dans les études observationnelles ou les essais contrôlés les chercheurs manipulent des variables (comme assigner aléatoirement des traitements) ou des mesures consignées dans des protocoles d’études. Les études observationnelles consistent à observer et à enregistrer des phénomènes dans le monde réel, sans intervention. Par exemple, on compare des groupes naturels, comme des personnes vaccinées contre la COVID-19 versus celles qui ne le sont pas, en utilisant des données officielles sur les infections, hospitalisations ou décès. Ces mesures aident à évaluer l’efficacité d’un vaccin ou d’un traitement en situation réelle, au-delà des essais cliniques contrôlés.
Mais, comment capture-t-on ces mesures ? Il y a deux approches principales : la mesure instantanée (prise au moment précis de l’événement) et la mesure avec un retard (prise après un délai pour laisser le temps à un processus de se manifester). Prenons un exemple simple : imaginez que vous mesurez l’impact d’un médicament contre la fièvre. Une mesure instantanée vérifierait la température corporelle juste après la prise, tandis qu’une mesure avec retard attendrait 30 minutes, ou plus, pour que le médicament agisse.
Les avantages et inconvénients de la mesure instantanée :
Elle capture les effets immédiats avec précision, évitant les pertes d’information dues au temps. Cela permet des décisions rapides, comme en urgence médicale où un diagnostic instantané peut permettre de sauver des vies. Elle réduit aussi les biais de mémoire ou de rappel, car tout est enregistré en temps réel.
Cependant elle peut manquer des effets latents ou différés, comme une réaction allergique qui apparaît plus tard. Elle est souvent coûteuse et complexe à implémenter en temps réel (besoin de surveillance constante). Un biais décisionnel courant est l’« observer bias » : les attentes du chercheur influencent ce qu’il voit, menant à des interprétations erronées. Par exemple, dans une étude sur le comportement animal, un observateur biaisé pourrait noter plus de « comportements agressifs » chez un groupe s’il s’y attend, faussant les conclusions et entraînant des politiques environnementales inadaptées.
En conséquence, des décisions publiques basées sur des données incomplètes peuvent ignorer des risques à long terme.
Les avantages et inconvénients de la mesure avec retard :
Cette méthode permet d’attendre que des processus biologiques ou sociaux se stabilisent, réduisant le « bruit » des variations temporaires. Par exemple, en économie, mesurer l’impact d’une politique fiscale après 6 mois donne une vue plus stable. Cela rend les études plus pratiques et moins intrusives.
Cependant, le délai peut introduire des biais de mauvaise classification , où des événements précoces sont mal attribués.
Un exemple est le « drift » (glissement ou dérive observationnelle) des observateurs : au fil du temps, les mesures dérivent systématiquement, faussant les résultats. Cela mène à des biais décisionnels comme surestimer un effet (ex. : un traitement paraît plus efficace car les effets négatifs précoces sont omis).
En conséquence, des actions publiques retardées ou erronées, comme en santé où un médicament est approuvé trop vite sans voir les risques initiaux, entraînant des rappels coûteux ou des effets indésirables et des risques pour les patients.
Ces méthodes soulignent un équilibre délicat : l’instantanée privilégie la rapidité au risque d’incomplétude, tandis que le retard favorise la maturité des données au prix de biais potentiels. Dans les deux cas, des biais décisionnels peuvent amplifier des erreurs, comme des politiques basées sur des données biaisées menant à des allocations de ressources inefficaces ou à des pertes de confiance publique, notamment quand celles-ci impliquent des incitations coercitives comme dans le cas de la vaccination covid-19 avec l’obligation vaccinale de certaines professions entrainant un potentielle perte de chance par le simple fait que cet acte médical est irréversible.
L’exemple concret : le biais de la fenêtre de 14 jours dans l’étude sur les vaccins COVID-19
Passons maintenant à un cas concret illustré par une étude récente sur la région italienne d’Émilie-Romagne, publiée en novembre 2025 dans la revue Autoimmunity Reviews.
Cette recherche, menée par Marco Alessandria et son équipe, analyse des données officielles couvrant plus de 4 millions d’habitants de fin 2020 à fin 2021 alors que l’Italie montrait une augmentation inattendue des décès au printemps 2021.
L’objectif était d’examiner comment un délai de 14 jours – la période supposée nécessaire pour que l’immunité vaccinale s’établisse – pourrait fausser les estimations d’efficacité des vaccins contre la COVID-19.
L’article scientifique a fait l’objet d’une revue par l’AIMSIB : « Révéler les biais cachés qui ont gonflé l’efficacité et la sécurité du vaccin COVID-19 » et deux des auteurs de l’étude (Giovanni Malatesta , Panagis Polykretis) ont été interviewés au CSI (Conseil Scientifique Indépendant)
Dans cette étude observationnelle, les autorités classaient une personne comme « vaccinée » seulement 14 jours après la première dose. Pendant ces 14 jours, tout décès, infection ou effet indésirable était attribué au groupe des « non-vaccinés ».
Résultat : une hausse artificielle des mortalités « non-vaccinées » pendant les campagnes de vaccination, particulièrement chez les 50-79 ans.
Les chercheurs ont observé un décalage de 1-2 semaines entre les pics d’injections et ces hausses de mortalité, avec des corrélations statistiques solides (R² jusqu’à 0,659). Cela ne s’explique pas seulement par la COVID-19 (seulement 9 % des décès en 2021), mais potentiellement par des effets précoces des vaccins ARNm, comme des inflammations ou problèmes cardiovasculaires.
Ce « case counting window bias » (biais de fenêtre de comptage des cas) a engendré plusieurs biais décisionnels :
Tout d’abord une surestimation de l’efficacité vaccinale : les vaccins paraissent plus protecteurs qu’ils ne le sont, menant à des politiques comme des passeports vaccinaux ou obligations basées sur des données biaisées. Par exemple, des gouvernements ont prolongé des campagnes en se fiant à des VE (vaccine effectiveness) gonflées de 50-70 %, ignorant des risques précoces.
Puis une sous-estimation des risques : des décès post-vaccinaux précoces (ex. : myocardites chez les jeunes) sont mal classés, retardant la détection d’effets secondaires. Cela a pu influencer des décisions comme vacciner des groupes à faible risque (enfants), sans évaluer pleinement les risques ;
Enfin des biais dans les allocations de ressources : des fonds publics ont été alloués à des boosters basés sur des efficacités vaccinales (VE) biaisées, au détriment d’autres mesures (tests, traitements).
Pour que le lecteur comprenne ce qui s’est passé avec la vaccination COVID : en Italie, comme ailleurs (Royaume-Uni, USA), ce protocole a permis de masquer des milliers de cas précoces, faisant porter aux non-vaccinés des conséquences potentiellement liées au vaccin.
L’étude appelle à réanalyser les données pour plus de transparence.
Au-delà des biais décisionnels : impacts sur l’information, les médias et le consentement
Outre ces erreurs décisionnelles, ce biais a des répercussions profondes sur l’information publique. Les médias, en rapportant des stats « vaccinés vs. non-vaccinés », omettent souvent ce délai de 14 jours, attribuant à tort des effets indésirables précoces (comme des hospitalisations) aux non-vaccinés. Cela crée un raccourci trompeur : les vaccins semblent « parfaits » dès le jour 1, alors que scientifiquement et légalement, c’est incorrect – c’est juste un protocole de mesure qui introduit un biais massif en communication.
Par exemple, des titres d’articles comme « Les non-vaccinés meurent plus » ignorent que des vaccinés récents sont comptés comme non-vaccinés, faussant le narratif et stigmatisant un groupe.
C’est extrêmement dolosif : en omettant cette info fondamentale, on induit le public en erreur sur les risques réels, violant le principe du consentement libre et éclairé. Les patients se vaccinent sans savoir que des effets dans les 14 jours (potentiellement graves) ne sont pas attribués au vaccin dans les stats officielles. Cela mine la confiance, amplifie l’hésitation vaccinale, et pose des questions éthiques sur la transparence des autorités.
C’est ce que confirme le sondage MIS group pour France-Soir/BonSens.org sur un échantillon représentatif de 1200 Français – 81% rejettent la vaccination covid, 70% celle de la grippe, avec 47% qui indiquent que les mensonges du gouvernement m’ont fait perdre confiance dans la vaccination et 49% que les médias n’ont pas bien informé sur les risques.
Au lieu de cela, la méthode aurait pu considérer trois groupes : (1) non-vaccinés (jamais injectés), (2) en cours d’immunisation (0-14 jours post-dose, pour capturer les effets précoces), et (3) vaccinés (après 14 jours, avec preuves scientifiques du temps requis pour l’efficacité, comme des études sur les anticorps). Cela aurait évité les mauvaises classifications et permis une communication honnête.
Un parallèle en finance : le retard informationnel comme piège décisionnel
Pour illustrer ce biais informationnel, prenons un exemple en finance : les cours boursiers. Les données en temps réel (prix actuels instantanés) sont vendues cher aux traders professionnels, tandis que les cours retardés (15-20 minutes de lag) sont gratuites pour le public. Imaginez un investisseur amateur utilisant des données retardées : il voit un prix « bas » pour une action volatile comme Tesla, et décide d’acheter. Mais en 15 minutes, le prix a pu chuter de 5-10 % suite à une nouvelle (ex. : tweet d’Elon Musk), menant à une perte immédiate. Conséquence : des décisions d’investissement erronées, des opportunités manquées (ex. : vendre avant une chute), et des pertes financières importantes – jusqu’à des milliards pour les marchés rapides.
C’est exactement comme pour les vaccins : le délai de 14 jours crée un « retard informationnel » qui masque les risques précoces. Une personne envisageant de se vacciner (comme « acheter » le vaccin) pourrait être induite en erreur sans savoir ce qui se passe dans ces 14 jours – des effets indésirables attribués ailleurs, faussant son évaluation des bénéfices/risques. Dans les deux cas, le retard protège les « vendeurs » (banques ou autorités) mais expose les « acheteurs » à des choix biaisés.
En conclusion, cette étude nous rappelle que la science doit prioriser la transparence pour éviter ces pièges. Pour les néophytes, le message : le diable se cache dans le détail, questionnez les stats, et exigez des explications claires.
Consultez plusieurs sources, pas seulement les titres avant de prendre des décisions sur votre santé ! (Le consentement libre et éclairé est un des droits fondamentaux).
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