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SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

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Texte de Paul-Olivier DehayeMathematician. Co-founder of PersonalData.IO. Free society by bridging ideas. #bigdata and its #ethics, citizen science. Photo Stephencdickson — Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=60596958 Le 6 juillet, l’application SwissCovid a été reconfigurée. Dans ce bref article, j’explique ce changement, ses conséquences, et spécule sur ses motivations. Le changement En termes techniques, le 6 juillet, les deux paramètres clés d’atténuation Bluetooth sont passés de (50 dB, 55 dB) à (53 dB, 60 db). Ceci est confirmé dans le document SwissCovid-ExposureScore.pdf (version 6 juillet 2020) mis à disposition par la Confédération sur le répertoire GitHub de l’administration. Il est utile de comparer ce document à sa version

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SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

Texte de Paul-Olivier DehayeMathematician. Co-founder of PersonalData.IO. Free society by bridging ideas. #bigdata and its #ethics, citizen science. Photo Stephencdickson — Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=60596958

Le 6 juillet, l’application SwissCovid a été reconfigurée. Dans ce bref article, j’explique ce changement, ses conséquences, et spécule sur ses motivations.

Le changement

En termes techniques, le 6 juillet, les deux paramètres clés d’atténuation Bluetooth sont passés de (50 dB, 55 dB) à (53 dB, 60 db). Ceci est confirmé dans le document SwissCovid-ExposureScore.pdf (version 6 juillet 2020) mis à disposition par la Confédération sur le répertoire GitHub de l’administration. Il est utile de comparer ce document à sa version antérieure datée du 25 juin 2020.

SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

Version du 25 juin 2020

SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

Version du 6 juillet 2020

Vu que une borne a été augmentée de 3dB (de 50 dB à 53 dB) et l’autre de 5 dB (de 55 dB à 60 dB), je vais considérer que les deux bornes ont été augmentées de 4 dB pour simplifier les calculs.

Il est très difficile de dire à quoi correspondent ces paramètres dans l’absolu (c’est tout le problème de calibration du Bluetooth). Par contre il est plus facile de comparer avant/après et d’estimer ce que ce changement apporte.

Les conséquences

Mon but est de quantifier ce changement en terme de distance. Si on imagine que SwissCovid cherche à logguer les intéractions qui auront eu lieu dans un rayon de r, comment r est-il changé? La mesure comparative sera faite en termes multiplicatifs: “Le rayon r a augmenté de X%”.

Via la formule ci-dessus, un changement de 4 dB correspond à un facteur multiplicatif de 10^(4/20)~1.58 sur le rayon.

Bien sur ce modèle est imparfait: tout ici est probabiliste (le risque de transmission de la maladie ne passe pas soudainement à 0 au-delà du seuil de 2m, le Bluetooth a du bruit, etc), mais la formulation multiplicative sur le rayon est aussi applicable à toute distribution modélisant la situation de manière plus réaliste.

Ce changement viendra aux dépends de la précision (“faux positifs”), mais s’assurera une plus grande certitude d’avoir trouvé les contacts (“recall”).

Les motivations

Au moment du lancement de l’app SwissCovid le 25 juin, la paramétrisation a été décrite comme “conservatrice”. On peut donc certainement argumenter qu’elle l’est moins. Au détriment de faux-positifs, les autorités sanitaires veulent s’assurer que plus de gens vont recevoir des notifications.

A titre purement spéculatif, il y a trois raisons potentielles pour ce changement:

  1. il a été évalué que ce changement correspondait mieux aux recommendations officielles de 15 min à 1m50 (peu probable, car aucune nouvelle donnée ne semble avoir été collectée);
  2. il s’agit de créer des notifications — meme fausses — pour “faire du chiffre” et montrer l’utilité du système;
  3. le contact tracing numérique évolue dans la direction anticipée par ces deux articles.

La troisième option est la plus intrigante, et correspond à l’idée que l’application ne sert pas juste à signaler un risque d’infectiosité et prévenir de futures infections (forward tracing), mais aussi (et surtout) à retrouver qui a infecté — de manière potentiellement asymptomatique — une personne qui vient d’etre confirmée infectée (backward tracing).

SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

Comment le traçage numérique de contacts est généralement dépeint (forward tracing)

SwissCovid élargit son filet.Paul-Olivier Dehaye

Comment le traçage de contacts pourrait mieux fonctionner, on remonte aussi les chaines de contagion (voir flèche vers la gauche, “backward tracing”)

L’idée du backward tracing est de retrouver la cause de l’infection de la personne. Ceci est particulièrement important si la maladie a une infectiosité très hétérogène, avec notamment des super-spreaders. Si vous prenez une personne infectée X au hasard, les contacts de X ont une chance d’etre infectés peu élevée; par contre si vous trouvez la personne Y qui a infecté X, elle a elle de fortes chances d’en avoir infecté d’autres (vous biaisez votre échantillonage en conditionnant au fait d’avoir déjà infecté une personne). On le voit depuis le début du COVID, et maintenant en Suisse, les super-spreaders ont une énorme importance. On voit aussi que les gens mentent aux traceurs de contact, qui mettent du temps à reconstruire les scénarios de propagation. Du coup, suivant les circonstances exactes d’occupation des traceurs de contact, chercher à notifier plus de monde peut etre une bonne idée, si ça amène plus de “témoins” qui aideront à reconstruire/corroborer ce qui s’est passé.

A ruminer

On peut se demander:

  • si ce changement de configuration a été discuté à une quelconque conférence de presse;
  • aucune nouvelle donnée liée au système SwissCovid n’a changé; du coup, ce changement est du à une appréciation différente, qui est complètement opaque.
Source: https://medium.com/personaldata-io/swisscovid-%C3%A9largit-son-filet-dd966658d0fd

Commentaire au sujet de Paul-Olivier Dehaye

PO Dehaye est un spécialiste du Big data. Pour mieux s’en rendre compte, lire:

How a Swiss-based mathematician helped lift the lid on the Facebook data scandal

https://www.thelocal.ch/20180411/how-a-swiss-based-mathematician-helped-lift-the-lid-on-the-facebook-data-scandal

Liliane HeldKhawam
Bienvenue sur le blog personnel de Liliane Held-Khawam! Vous trouverez ici plusieurs publications parues dans la presse ou dans des revues spécialisées. Liliane Held-Khawam est née à Héliopolis (Egypte) et a vécu au Liban, en France, Suisse, Etats-Unis.

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