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About Facing The Virus (Face au virus)

Face Au Virus is an open scientific initiative launched by researchers from ������̳ (Dauphine -PSL, ENS - PSL, MINES Paris - PSL), CNRS and Inria, accompanied by a sponsorship from the company Emerton Data, with the objectives to contribute to general information on the Covid-19 outbreak as well as to help defining public policies for crisis management.

A key issue addressed by Face Au Virus is how to leverage mobility data in the modeling of the outbreak dynamics. To complement the health data provided by public authorities, the Initiative gathers additional data, provided by private companies (including Facebook and Roofstreet), which enable the monitoring of the evolution of mobility according to its various characteristics. Face Au Virus pays great attention to ensure that the use of data is carried out with respect for fundamental rights and freedoms and in no way aims to identify individual behavior.

Main conclusions

For several months, France has been living under the policies announced by the government to fight the Covid-19 pandemic. These policies have had a strong impact on the mobility of French individuals, whose movements was reduced by nearly 80% during the lockdown compared to a pre-lockdown reference period spanning 45 days prior to the lockdown for movement maps, and 90 days for density maps.

In this report, we aim to analyze and quantify this impact and to draw some observations that we hope can help the policy makers, in particular during the current post-lockdown period. Our analysis is based on a set of anonymized and aggregated datasets provided by Facebook, encoding movement, density and co-location of the social network users. Performed at the departmental, national and supranational (European) scales, it shows a severe drop in all movement indicators. For instance, the of French people This drop has been followed by a slow and smooth recovery throughout the lockdown period. A week after the first lockdown release measures, the mobility remains moderate. At the European level, we highlight some differences on the effects of the implemented public policies. We also point out some regional disparities, particularly in terms of density and connectivity.

Rapport N°1 : Observations sur la mobilité pendant l'épidémie de Covid-19

Entre mars et mai 2020, la France a vécu au rythme des mesures annoncées par le gouvernement pour lutter contre la pandémie de Covid-19. Ces mesures ont eu un impact fort sur la mobilité des Français, dont les déplacements ont été réduits de près de 80% au coeur du confinement par rapport à une période de référence antérieure au confinement de 45 jours pour les données de mouvements et de 90 jours pour les données de population.

L'objet de cette étude est d'analyser, à partir d'un ensemble de données anonymisées fournies par Facebook, les mouvements des usagers depuis le mois de février, et d'en tirer un ensemble d'enseignements pouvant aider les pouvoirs publics à mieux appréhender la gestion de la crise, en particulier pour la période de déconfinement en cours. De l'analyse des déplacements à des échelles départementales, nationales et supranationales (européenne) résulte une forte diminution de l'ensemble des déplacements. S'ensuit une lente reprise progressive tout au long de la période de confinement, qui reste modérée même depuis les premières mesures de déconfinement. Des différences apparaissent à l'échelle européenne en fonction des politiques publiques mises en place. Il existe également des disparités régionales notamment au niveau de la connexion entre les départements, selon leur démographie.

Auteurs : Jamal Atif (Dauphine - PSL, Lamsade), Olivier Cappé (CNRS, DI ENS - PSL), Akin Kazakci (MINES Paris - PSL, IHEIE), Yannick Léo (Emerton Data), Laurent Massoulié (Inria, DI ENS - PSL), Olga Mula (Dauphine - PSL, Ceremade)

Rapport n° 2 : Regards croisés sur l'épidémie de Covid-19 apportés par les données sanitaires et de géolocalisation  (20 décembre 2020)

Ce second rapport apporte des éclairages sur la dynamique épidémique de la seconde vague. Deux questions principales sont abordées :

• L’impact des mesures gouvernementales (confinement, déconfinement, couvre-feu, etc.) sur la dynamique de propagation du virus (Analyse rétrospective des différentes phases de l’épidémie de mars à octobre 2020 à partir d’une modélisation statistique robuste permettant de détecter les changements de dynamique dans les données d’hospitalisations, aux échelles nationales, régionales ou départementales.)
• Le rôle de la densité de population dans la dynamique de la propagation du virus (élaboration d'indicateurs permettant de mesurer les évolutions de la distribution des zones densément peuplées sur le territoire français en exploitant les données de géolocalisation fournies par Facebook dans la cadre du programme “Data for Good”, & mise en relation ces indicateurs avec les résultats de la modélisation statistique des différentes phases de l’épidémie).

Principaux enseignements

Pendant la première vague de l’épidémie, les dates de changement de la dynamique épidémique peuvent être directement mises en relation avec les mesures gouvernementales, le changement le plus marqué étant celui lié à la mise en place du premier confinement. On observe un tournant à partir de la seconde moitié du mois d’août. La seconde vague se caractérise par des phénomènes de redistribution géographique des zones fortement impactées par l’épidémie et des changements qui ne semblent plus être directement reliés aux mesures de contrôle de l’épidémie.

L’analyse aux échelles régionales et surtout départementales des changements intervenus pendant l’été et au mois de septembre met en évidence de fortes inhomogénéités territoriales, avec une dynamique épidémique portée par des territoires souvent peu impactés lors de la première vague. L’analyse des données de géolocalisation confirme des déplacements importants (avec un pic atteint mi-août) de la population des régions du Nord de la France et des grandes métropoles vers les régions côtières. Pendant la période estivale, une partie importante du territoire a vu sa densité de population augmenter de plus de 25% par rapport à la date de référence prise au 22 mars (pendant le confinement) avec des zones de forte densité habituelles (grandes agglomérations) qui se sont dépeuplées au profit de certaines zones littorales.
S’agissant de l’impact de la densité de population sur la dynamique épidémique, les conclusions sont plus mitigées. Si la présence de zones de forte densité sur un territoire apparaît bien comme facteur corrélé à la vitesse de propagation de l’épidémie durant la première vague, la situation est plus complexe pour la deuxième vague de l’épidémie. On observe néanmoins sur l’ensemble de la période que les plus forts taux d’hospitalisations rapportés au nombre d’habitants sont fréquemment observés dans les territoires les plus peuplés.

Auteurs : Jamal Atif (Dauphine - PSL, Lamsade), Bertrand Cabot (CNRS, IDRIS) Olivier Cappé (CNRS, DI ENS - PSL), Olga Mula (Dauphine - PSL, Ceremade), Rafaël Pinot (Dauphine - PSL, Cérémade)

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