C'est bien connu, les chiffres et les statistiques ne sont pas du goût de tout le monde.
Beaucoup laissent volontiers leur collecte et leur évaluation à des experts et font confiance aux résultats présentés.
Mais on n'est pas toujours bien conseillé dans ce domaine.
C'est le cas, par exemple, du nombre de décès publié par l'Office fédéral de la
statistique pendant la période Corona.
Nous avons tous pu assister à l'annonce par l'Office d'une nette surmortalité
après le déclenchement de la crise en 2020.
Encouragés par les médias, la plupart des gens savaient que la pandémie ferait des victimes et que ceux
qui voulaient se protéger devaient se faire immuniser.
La peur générée a fait son effet.
Il en va toutefois autrement pour les années 2021 et 2022.
La campagne à grande échelle avait atteint son objectif.
La majorité de la population était vaccinée.
En ce qui concerne les taux de mortalité, il n'y avait donc plus d'irrégularités
selon les déclarations officielles.
Mais comme l'a fait remarquer l'informaticien de gestion Marcel Barthes, c'est un pur mensonge.
Citation Au prix d'un travail minutieux, il a comparé des données brutes et obtenu des résultats étonnants.
Il a découvert que, contrairement aux déclarations officielles, il n'y avait pas de surmortalité en 2020.
Pour cela, les deux années suivantes... ... non seulement un nombre alarmant de personnes sont
décédées, mais aussi un nombre remarquablement élevé de femmes et d'hommes d'âge moyen et jeune.
Pour la première fois, l'évolution de la mortalité a été totalement
atypique par rapport aux saisons.
Marcel Barthes montre les étranges erreurs commises par les autorités
dans l'utilisation des chiffres officiels.
Comment se fait-il, se demande l'auteur, que la communication publique
s'écarte à ce point des données brutes ?
Regardez maintenant la présentation vidéo et diffusez ces informations importantes autour de vous.
Le décès dans les données brutes
Un reportage vidéo de Marcel Barz (Jüterbog, le 20 novembre 2023)
A propos de cette vidéo... Les données officielles de l'Office fédéral des statistiques montrent
sans aucun doute qu'il y a eu des milliers de morts en trop en Allemagne en 2021 et 2022.
Pire encore, pour la première fois, les décès remarquables concernent également des groupes d'âge plus jeunes.
Pourquoi n'en voyons-nous, n'en entendons-nous et n'en lisons-nous pas dans les médias ?
Quel danger mortel a frappé notre population ?
Quel est le rôle de l'Office fédéral de la statistique à Wiesbaden ?
Dans cette présentation, je montre les chiffres officiels de la mortalité
et les erreurs étranges que font nos autorités en publiant ces chiffres.
Nous, les citoyens, ne sommes pas informés honnêtement des événements liés à la mort.
Oui, je m'appelle Marcel Barz.
J'ai 48 ans.
Je viens de la région de Berlin, plus précisément de la petite ville de Jüterbock.
Et je suis informaticien de gestion de formation.
Cela signifie que je m'occupe de données et de chiffres.
Et comme je fais toujours les choses très précisément et que je refais les calculs, j'ai pris le titre de
compteur de pois, dont je suis pourtant très fier.
Ainsi, le sujet devrait être l'événement de la mort dans les données brutes.
Par données brutes, j'entends des données non modifiées.
Je ne regarde donc pas des communiqués de presse ou des graphiques tout faits, mais je me procure des paquets de données
aussi fins que je peux les obtenir, et je commence ensuite à faire moi-même des totaux
et à créer des graphiques, et ainsi de suite.
Voilà ce que j'entends par données brutes.
Et dans le cas de la mort, il s'agit de
Il s'agit de savoir s'il y a eu beaucoup ou peu de morts en Allemagne.
Donc pas seulement le nombre de personnes, mais aussi évaluer s'il y
en avait plus que d'habitude ou moins ?
Rien de plus. C'est la question posée.
Et parce que certains sont un peu irrités quand je parle de manière aussi désinvolte des morts,
je veux dire tout de suite que je sais qu'il y a aussi un niveau émotionnel ici.
Tous ceux qui ont perdu un proche savent de quoi je parle.
Mais ici, je ne regarde vraiment ces chiffres qu'en tant que scientifique.
Et aujourd'hui, ce sont justement des chiffres de mortalité et demain, ce seront peut-être des chiffres et
des données physiques et géographiques, et ainsi de suite.
Je ne suis qu'un statisticien.
Comprenez bien ce que je dis ici.
Récemment, un ami m'a dit : "Pourquoi tu fais ça ?
Tu restes là pendant des semaines à fouiller dans les données brutes.
Tout cela est pourtant un savoir avéré.
Il suffit de chercher sur Google pour savoir exactement combien de personnes
sont mortes et si elles étaient nombreuses ou non.
Il y a des spécialistes qui ne font rien d'autre toute la journée et qui sont
payés pour déterminer ces données.
Pourquoi douter que quelque chose ne va pas, que des erreurs sont commises ?
Et moi-même, il y a trois ou quatre ans.
J'aurais pensé de la même manière et parlé de la même façon il y a trois ans.
Mais entre-temps, il m'est simplement arrivé tellement de choses que je dois dire aujourd'hui
que des erreurs sont commises ici.
Et c'est en fait le message central de mon exposé.
Les événements liés à la mort n'ont pas été représentés tels que nous les voyons dans les données brutes.
Et je veux le prouver et je veux le dire d'emblée.
Je veux aussi le dire d'emblée.
Conclusion de l'exposé.
Ce que je vois dans les données brutes, c'est-à-dire dans les données brutes du nombre de décès, est
complètement inversé par rapport à ce que le public pense.
Et concrètement, c'est comme ça, donc sur la mortalité en 2020.
L'opinion publique est que nous avons eu ici une mortalité frappante en raison de la pandémie.
Et j'étais moi-même convaincu que c'était le cas. Est en 2020, et là
nous parlons aussi du comportement des gens.
Oui, j'avais moi-même peur de mourir, peur du virus.
Et quand je regarde les données brutes, je vois exactement le contraire.
Non seulement je ne vois rien d'anormal en 2020.
Je vois même des niveaux de mortalité historiquement bas en 2020.
Et la question est : comment cela peut-il être aussi éloigné ?
Ce que l'on voit dans les données et ce que le public en pense.
Et je vais le faire, c'est mon affirmation, mais je vais la justifier
en détail maintenant dans l'exposé.
Et pas seulement en 2020.
En 2022, je prends cela comme deuxième exemple, c'est à nouveau l'inverse
de ce que pense le public.
Donc, alors que l'opinion publique est qu'il n'y a plus d'anomalies dans le nombre de décès.
Et en conséquence, le comportement des gens est aussi la normalité.
Plus personne ne parle du nombre de décès.
On parle de l'Ukraine, on parle d'Israël.
Il y a de tout autres sujets.
La Corona, c'est du passé.
Et si je regarde les chiffres de la mortalité, je vois maintenant ces anomalies.
Oui, ceux que beaucoup ont cru voir en 2020, je les vois maintenant dans les chiffres de la mortalité.
Et le plus dramatique.
Je vois aussi ces anomalies chez les jeunes générations, qui en fait, là j'avais de tels
schémas, je ne les vois jamais dans le passé.
Mais maintenant, je constate une augmentation frappante de la mortalité chez les jeunes, ce qui est vraiment dramatique.
Et la question est de savoir d'où vient, d'où vient le public ou, disons,
d'où proviennent ces données brutes ?
Quelle est ma source pour affirmer cela ?
Alors je vais les chercher.
Les données brutes de l'Office fédéral de la statistique.
Oui, il y a des bases de données, tout le monde peut y aller, peut télécharger les données.
Et il existe des tables de mortalité auprès de l'Office fédéral des statistiques, librement accessibles à tous.
C'est ma base de données pour les données brutes.
Et si l'on se demande maintenant d'où vient l'opinion publique ou d'où elle est faite ?
On se dit alors, bien sûr, ce sont les médias qui rapportent ce qu'est la mort.
Mais les médias n'inventent pas les chiffres de la mortalité, mais tout
ce qui est publié sur la mortalité est en fait ce que l'Office fédéral des statistiques,
et là nous revenons à la même autorité, communique au public.
Donc la communication publique de l'Office par le biais de communiqués de presse et par le biais
d'évaluations spéciales et de conférences de presse, c'est finalement ce que les médias diffusent.
Et ce que pense le public.
Et la question est en fait maintenant de savoir comment il se fait que, dans l'Office fédéral des statistiques,
la communication publique s'écarte à ce point de l'image réelle dans les données brutes.
Et je sais que c'est une accusation grave que je fais ressortir ici.
Mais je vais aussi justifier cela en détail.
Et d'autre part
Je vais maintenant le justifier en détail.
Mais il s'agit ici de deux années de recherches intensives, d'échanges prolongés avec les chefs de service
responsables au sein de l'Office fédéral des statistiques, de plusieurs demandes en vertu de
la loi sur la liberté d'information, de demandes de presse, etc.
Et si vous pensez que ce que je dis est vrai et que vous le saviez déjà,
alors il n'y a aucune raison d'écouter cette conférence.
Mais si vous êtes d'avis que ce que je dis là est une connerie, si vous êtes donc indigné, justement,
par cette affirmation que je fais là, je vous prie de bien vouloir y jeter
un coup d'œil et de me réfuter.
Faites le calcul, c'est facile.
Je vous montrerai où obtenir les données et comment les vérifier.
Faites le calcul et si j'ai fait une erreur, dites-le moi.
J'écris aussi mon adresse e-mail en dessous.
Je suis prêt à discuter.
Mais si vous faites le calcul et constatez que ce que j'affirme ici est vrai, ne m'écrivez
pas, mais écrivez directement à ceux qui en sont responsables.
Car je pense que la seule façon de changer les choses est de faire pression sur l'opinion publique.
Car cela fait maintenant deux ans que j'essaie d'y voir plus clair
et de parler aux responsables.
Ça ne mène nulle part.
La seule façon d'y parvenir est de faire pression sur le public.
Alors, s'il vous plaît, réfutez-moi, vérifiez et faites vos propres calculs.
Et ne laissez pas les fact checkers vous empêcher d'avoir cette conviction.
de procéder à une vérification.
Je suis sûr que les "fact checkers" viendront à nouveau pour dénigrer tout ce que je dis ici.
Vérifiez par vous-même.
Ne vous laissez pas dissuader de faire le calcul.
Ok, alors c'est l'accusation.
J'en viens donc aux preuves.
J'aimerais passer cela en revue à l'aide de ces cinq points ici, en commençant
par la sélection des chiffres clés.
Ainsi, si vous vous intéressez à la mortalité en Allemagne, vous tomberez automatiquement sur les évaluations
spéciales de l'Office fédéral des statistiques et sur les communiqués de presse.
Et si nous regardons quels indicateurs sont utilisés, nous voyons justement des
chiffres absolus, le nombre de morts par an.
Nous voyons des pourcentages de surmortalité, pour un mois ou pour un an.
Et si vous regardez un peu, vous trouverez aussi l'espérance
de vie et les taux de mortalité.
C'est très différent.
Et la question est maintenant de savoir laquelle est utile ou pertinente pour se permettre de porter
un jugement sur la mortalité en Allemagne.
Et je vais commencer par les chiffres de la mortalité.
Si vous ne regardez que le nombre de cas, c'est-à-dire le nombre de cercueils, si l'on peut dire,
vous pouvez facilement être induit en erreur.
Si la population augmente constamment ou si le groupe qui augmente la population, le groupe des personnes
âgées, des personnes de plus de 80 ans, augmente fortement et que vous ne regardez que le nombre
de morts, vous ne pouvez pas évaluer les décès ou vous obtenez une distorsion et vous
avez peut-être une image très erronée.
C'est pourquoi je ne privilégierais pas ce ratio.
Et nous regardons la surmortalité.
Pour cela, nous devons regarder un peu et comprendre ce concept.
Alors la surmortalité, c'est une très bonne question.
La surmortalité signifie simplement qu'au cours d'une période donnée, plus de personnes sont mortes que prévu.
Si je fais le calcul pour notre ville, je m'attends par exemple à 100 morts
cette année et à 102 à la fin de l'année, j'ai deux morts de plus que prévu, soit
deux pour cent de surmortalité.
C'est donc un concept assez simple.
Le pourcentage de surmortalité indique simplement ce delta, pour ainsi
dire, entre l'attente et la réalité.
Et quelle est donc l'espérance, c'est-à-dire cette valeur prédictive ?
Je pense que c'est une sorte de boule à facettes.
Cette prévision pour Jüterburg par exemple maintenant était de 100 morts et
la réalité, c'est le nombre de cercueils.
Et la surmortalité est en quelque sorte l'écart entre la boule de verre et la réalité.
C'est le concept.
Et boule de verre ne signifie pas arbitraire ou tour de passe-passe, mais boule de verre dans le sens de, oui, ce
sont donc des modèles mathématiques qui se sont établis et qui regardent les
chiffres historiques de la mortalité.
Mais il est important de savoir qu'il n'y a pas qu'une seule boule de cristal,
mais qu'il y a plusieurs boules de cristal.
Et celle-ci, par exemple, c'est la boule de verre de l'OMS.
Et la suivante ici, c'est la boule de verre d'Euromomo.
C'est une autre boule de cristal qui produit d'autres valeurs attendues et
donc d'autres valeurs de surmortalité.
Cette boule là, par exemple, disons que c'est celle des associations d'actuaires.
Et celle-ci, au fond, est peut-être celle de l'Office fédéral des statistiques.
Et pour montrer comment fonctionne une telle boule de verre, je vais prendre l'exemple de cette boule de
verre de l'Office fédéral de la statistique et en simplifier le principe pour
que chacun puisse le comprendre.
Donc la boule de verre de l'Office fédéral des statistiques, j'en ai une ici, qui s'appelle la méthode
de la médiane et qui fonctionne de la manière suivante.
Il y a un collaborateur de l'Office fédéral des statistiques qui parle avec
une boule de cristal et qui dit : dis-moi ce que tu attends de Jüterburg.
Nous sommes maintenant dans la 40e semaine calendaire.
Boule de cristal, quelle est ta valeur attendue pour cette semaine ?
Et puis la boule de cristal dit, je dois peut-être dire, que c'est l'Office fédéral des statistiques qui le fait.
Il y a donc un collaborateur, nous allons l'appeler Félix, et il mène cette conversation avec la boule
de cristal et dit, quelle est ta valeur attendue ?
Et la boule de cristal dit, Felix, va donc à l'association des actuaires, armoire à dossiers, et prends le
classeur de l'année dernière pour Jüterburg et regarde combien sont morts dans la 40e semaine du calendrier.
Et puis Felix fait ça et dit, onze, ok, dit la boule de cristal, retourne dans l'armoire et
va chercher le classeur de l'avant-dernière année.
Combien y en avait-il à la 40e semaine du calendrier ?
D'accord, neuf morts.
Tu fais ça encore une fois d'il y a trois ans le dossier et d'il y a quatre ans, ok, huit et treize.
Et maintenant, dit la boule de cristal, trouve le plus petit chiffre.
Ok, ça c'est le 8, et tu l'enlèves maintenant.
Ok, et tu raies aussi le plus grand, c'est le treize.
Et il reste les chiffres 9 et 11.
Et la valeur qui se situe exactement au milieu entre neuf et onze, c'est donc le dix, c'est la valeur
attendue pour Jüterburg, pour la 40e semaine du calendrier, calculée par la boule de cristal.
Oui, c'est ainsi que la méthode médiane fonctionne en fait dans la société civile.
C'est un principe assez simple.
Et maintenant, Felix est aussi celui qui reçoit le nombre réel de décès à
l'Office fédéral des statistiques.
Alors la réalité, oui, le nombre de cercueils est compté.
Et maintenant, il s'avère qu'il y en a 11.
Donc la boule de verre disait 10 et la réalité était 11.
Et maintenant Félix dit, oh, voilà une déviation.
La boule de verre disait 10 et la réalité était 11.
La boule de cristal a toujours raison.
Il doit se passer quelque chose dans la réalité.
Qui sait ce que c'est ?
Est-ce le trou dans la couche d'ozone, le changement climatique ?
Il ne sait pas ce qui se passe.
Il appelle le RKI. Ah, Corona.
Ok, alors nous savons que nous avons un taux de mortalité élevé, dit la boule de cristal.
Et c'est grâce à Corona.
Maintenant, il calcule, un mort de plus sur dix.
Donc, au lieu de dix, il y en a onze.
Il a donc 10% de surmortalité.
Et c'est un chiffre alarmant pour Félix.
Et maintenant, il fait ce qu'il doit faire.
Il doit informer le public.
Oui, cela signifie qu'il fait maintenant des communiqués de presse, écrit l'évaluation spéciale, des conférences de
presse et dit dix pour cent de surmortalité à Jüterburg au cours de la 40e semaine calendaire.
Et maintenant, les journalistes arrivent.
Et dire, oh, quelle histoire !
Dix pour cent à Jüterburg en une semaine seulement.
Et puis, il y a les gros titres.
Si ça continue comme ça pendant dix semaines, tout Jüterburg va s'éteindre.
Ou est-ce la faute de l'AfD ?
Verrouillage pour Jüterburg.
Nous devons utiliser la Bundeswehr à l'intérieur, etc.
Vous pouvez imaginer les gros titres.
Mais en fait, tout cela parce que la boule de verre a dit dix.
Et si Felix avait pris une autre boule de verre, il aurait peut-être mesuré
la sous-mortalité à Jüterburg.
Et s'il avait ensuite fait la même chose, informer le public, alors les représentants
des médias, alors les gros titres auraient peut-être été.
Sous-mortalité à Jüterburg Est-ce dû à la formidable politique du SPD ou des Verts ?
On peut alors imaginer la réaction des représentants des médias.
Et tout cela dépend de la boule de verre choisie.
Et une fois que l'on a compris cela, que je peux tourner la valeur de la surmortalité dans n'importe quelle direction
en choisissant la balle, on se rend compte que ce concept ne va en fait pas dans cette direction.
N'est pas apte
En tout cas, pas quand j'ai un tel choix de balles.
Juste pour dire qu'il existe depuis 200 ans des méthodes sophistiquées
pour le faire en actuariat.
Et c'est pour cela qu'il y a, pour ainsi dire, la boule de verre de l'association Aktual.
Mais si les grandes institutions ne s'y tiennent pas ou ne les utilisent pas, mais introduisent elles-mêmes quelque
chose de ce genre, cette méthode médiatique ici, et qu'il en résulte une certaine arbitraire,
alors ce concept ne sert tout simplement pas à cet endroit, il n'aide pas à avancer.
Et c'est précisément pour cette raison que je considère que ce concept de surmortalité n'est pas
adapté pour évaluer la mortalité en Allemagne.
Qu'en est-il de l'espérance de vie ?
Je pense que l'espérance de vie est un excellent indicateur
pour évaluer la mortalité.
Mais elle est un peu plus difficile à comprendre, un peu plus difficile à calculer.
C'est donc un indicateur pour les professionnels.
Oui, je pense que nous, les consommateurs ordinaires, devrions travailler avec le taux de mortalité.
Quel est le taux de mortalité ?
C'est très simple, elle indique seulement le pourcentage de personnes qui ont vécu et qui sont mortes.
Donc, si vous avez 100 personnes et que deux d'entre elles meurent, nous avons
un taux de mortalité de deux pour cent.
C'est un concept très simple.
Donc, le choix des indicateurs est maintenant tombé sur le taux de mortalité.
Ce serait ma recommandation, parce qu'elle est ainsi, parce qu'elle est si facile à calculer
et parce qu'elle est si facile à comprendre.
D'accord. L'Office fédéral de la statistique cache des données brutes importantes, ai-je dit.
Donc j'ai, après avoir juste compris que le taux de mortalité est vraiment
bon pour évaluer la mortalité.
Donc j'ai, après avoir juste compris que le taux de mortalité est vraiment
bon pour évaluer la mortalité.
j'ai regardé ce que faisait l'Office fédéral des statistiques.
Et j'ai vu qu'ils utilisaient des taux de mortalité dans leurs publications professionnelles,
par exemple dans celle-ci.
Oui, et ce qui est important avec le taux de mortalité, c'est qu'on en a besoin à la semaine près.
Oui, donc comme ici, une valeur par semaine, 52 valeurs par an.
Et pas sur toutes les personnes vivant dans le pays, mais sur des groupes d'âge. Oui.
parce que chacun a un taux de mortalité différent.
Les jeunes ont donc un taux de mortalité plus faible parce qu'ils meurent moins souvent, et les personnes
âgées ont un taux de mortalité plus élevé.
Et c'est ce que fait l'Office fédéral des statistiques.
Par exemple, dans cette publication ici, j'ai été très heureux.
Et puis j'ai voulu regarder les taux de mortalité et je suis allé sur la base de données de l'Office fédéral des
statistiques, la base de données Genesis, et j'ai vu qu'il n'y avait pas de taux de mortalité hebdomadaires
pour les différentes années d'âge.
Ok, alors j'ai demandé directement à l'Office fédéral des statistiques, j'ai donc fait des demandes, des demandes
de liberté d'information, j'ai dit, s'il vous plaît, envoyez-moi les taux de mortalité des dernières années.
Et la réponse était alors, après consultation au sein de la maison, nous vous répondons ainsi,
nous ne disposons pas des informations que vous avez demandées, donc
votre demande doit être déposée.
Je me suis demandé pourquoi, puisque vous avez les données.
Vous l'utilisez d'ailleurs vous-même dans vos publications.
Pourquoi je ne les obtiens pas ?
Et mon origine a demandé, Et puis j'ai vu qu'on peut déduire soi-même les données de mortalité, donc
les données que nous avons ici, donc les taux de mortalité hebdomadaires, à partir d'autres tableaux.
Il y a donc les tables de mortalité de l'Office fédéral des statistiques et il y a
le rapport sur la santé de l'État fédéral.
On peut donc y déduire les taux de mortalité à partir d'autres tableaux.
Je mets également les taux de mortalité à disposition, ici, en téléchargement.
Tout le monde peut y jeter un coup d'œil.
Ce dont nous avons besoin, ce sont les taux de mortalité hebdomadaires par âge pour l'Allemagne.
C'est justement l'indicateur le plus intéressant.
Ok, alors nous en sommes au point où nous regardons les taux de mortalité.
En fait, nous ne commençons pas à calculer, comme nous l'avons fait avec la boule de verre tout
à l'heure, mais nous nous contentons de les enregistrer.
Nous laissons simplement Excel créer des graphiques pour représenter les taux de mortalité.
Et puis on regarde si on y voit quelque chose.
Je l'ai dit, les taux de mortalité des jeunes sont inférieurs aux taux de mortalité des personnes âgées.
Mon taux de mortalité, par exemple, est de 0 , 2.
Cela signifie simplement que le taux de mortalité des personnes âgées de 48 ans est de 0,2.
Cela signifie que 0,2 pour cent des personnes de 48 ans, toutes les personnes de 48 ans en Allemagne, meurent chaque année.
C'est comme ça.
Et si l'on s'en tient maintenant aux personnes de 70 ans, nous sommes déjà à 2% de taux de mortalité.
Et à 5 % chez les personnes âgées de 80 ans.
Et pour les personnes de 90 ans, nous serions probablement à 20 %.
Si nous avions ici des personnes de 180 ans, 5 % seraient partis en un an.
L'année suivante, il y aurait pour ainsi dire 5 % de moins.
Et vous connaissez peut-être ça, les réunions d'anciens élèves.
Donc plus la période scolaire est longue, moins il y en a qui viennent, et en plus à la réunion des anciens élèves.
C'est comme ça.
Et si je veux maintenant représenter graphiquement le taux de mortalité d'une classe d'âge, par
exemple celle des personnes de 82 ans, nous voyons qu'il est maintenant d'environ 5 pour cent.
Fin, moins, environ.
Mais nous voyons aussi que cela a changé au fil du temps.
Il y a donc 30 ans, le taux de mortalité des personnes âgées de 82 ans était beaucoup plus élevé.
Elle était à 7% avant.
À 10 % et plus.
Donc le taux de mortalité n'a cessé de baisser au fil du temps.
Et pas seulement pour les personnes de 82 ans, mais nous le voyons dans toutes les tranches d'âge.
Et nous voyons un minimum, quelque part autour de l'an 2000.
Il y a eu un creux, puis le taux de mortalité est reparti à la hausse.
Je dis toujours que ce sont des crosses de hockey.
Donc des taux de mortalité.
Donc tout le monde ne ressemble pas à ça, mais beaucoup de classes d'âge ressemblent
à ça, ce sont des crosses de hockey.
Alors maintenant la question était, comment peut-on, il y a donc pour ainsi dire 100 de ces crosses de hockey,
parce que nous avons 100 classes d'âge, comment peut-on les représenter dans un graphique ?
Et l'idée était de prendre un tableau et d'y inscrire en bas les années et sur le
côté, sur l'axe Y, les années d'âge.
Et maintenant, pour ma classe d'âge, pour les personnes de 48 ans, j'ai inscrit
les taux de mortalité pour chaque année.
Et si vous remplissez tout le tableau, il est difficile de s'y retrouver.
Alors il y a tant de nombres avec cinq chiffres après la virgule.
Mais maintenant, on peut le représenter en couleur.
On peut dire à l'ordinateur de représenter en bleu foncé le chiffre le plus élevé et en bleu clair le taux
de mortalité le plus faible par classe d'âge.
Et si nous faisons cela pour toutes les années et pour les années, le graphique ressemble à ceci.
Nous ne devons donc plus parler ici de chiffres individuels, mais nous examinons maintenant
des échantillons de couleurs.
On regarde où il y a des taches.
Et on voit tout de suite à l'œil nu, comme ça, à gauche, donc 2010, 11, 12, il faisait très sombre, ce
qui veut dire que la faucheuse était vraiment active.
Et si l'on regarde l'année 2019, 20, il y avait de la lumière.
Ce qui veut dire que la Faucheuse était en vacances.
Cela ne veut rien dire d'autre.
Et ce qui m'a un peu étonné, c'est que cela concerne justement aussi les jeunes générations.
Là aussi, nous avons des taux de mortalité en baisse dans les classes d'âge les plus jeunes.
Et si je pense maintenant à la manière dont je me suis comporté en 2010 par exemple, lorsque la
Faucheuse était très active, même dans ma tranche d'âge, je n'avais pas du
tout pensé à la mort, mais je roulais à 150 sur l'autoroute, un café à la main.
Et ici, quand la Faucheuse était en vacances, en 2020, j'étais assis devant la télévision et je me
mordais presque les doigts de peur de mourir, parce que je voyais les images de Bergame.
Donc, cela signifie que ce comportement que nous avons est en fait
lié à la couverture médiatique.
Et je vois qu'ils sont manifestement, ou ici on voit simplement à quel point le reportage est différent
de ce que l'on voit dans les données brutes.
Car il faut le dire, il ne s'agit pas de valeurs calculées
ou théoriques, mais de faits.
C'est tout à fait objectif.
Les taux de mortalité sont objectifs. Valeurs objectives. D'accord.
Maintenant, l'idée était de savoir comment on pourrait réunir ce, ou la question, comment on pourrait réunir ce graphique
complexe ici avec ces taches de couleur dans un diagramme ?
Alors comment transformer 100 taux de mortalité en un seul ?
Et il y a la méthode de standardisation de l'âge, donc établie, on peut chercher sur Google comment
elle fonctionne, je n'en parlerai pas maintenant.
Mais c'est ainsi que l'on parvient à réunir 100 taux de mortalité différents en un seul.
Et ça ressemble à ça.
Voici ce graphique.
Et c'est vrai que si nous avons 100 crosses de hockey et que nous les réunissons, alors ce
graphique est bien sûr aussi une crosse de hockey.
Donc encore une fois, on voit dans la partie gauche, on vient de très haut avec les taux de mortalité,
le taux de mortalité a baissé, il y a eu un minimum et puis il est reparti à la hausse.
Et vous l'avez peut-être déjà remarqué, tout à l'heure nous avons toujours eu des taux de mortalité annuels, donc
dans ce grand graphique bleu, coloré là, ou pas coloré, mais avec ce graphique de taches, ce tableau de couleurs,
chaque case individuelle était toujours une année.
Et maintenant, nous avons ici, nous sommes déjà un peu plus larges et nous avons maintenant quatre par an, nous
allons ici pour ainsi dire sur une base trimestrielle.
Nous zoomons, pour ainsi dire, nous zoomons en fait, nous passons des valeurs annuelles aux valeurs trimestrielles et tout à l'heure nous
zoomons encore plus et nous passons aux valeurs hebdomadaires.
Mais là encore, on voit bien où était le minimum ?
Donc le minimum était quelque part entre 2019 et 2020.
En tant qu'historien, je qualifierais donc également l'année 2020 de minimum historique.
19 et 20 sont les minima. Ou est le point d'inflexion des taux de mortalité.
Car il faut aussi savoir que plus je vais vers la gauche, ce qui est maintenant
coupé ici, plus le taux de mortalité ne fait que grimper.
Donc il y a un creux historique et nous l'avons eu en 2019 et 2020.
D'accord. J'ai changé de carte une fois.
Je me suis amusé à poster ce graphique sur Twitter ou X il y a peu et j'ai écrit dedans, ici,
là-haut, nous avons célébré la vie et sommes devenus champions du monde de football européen.
Et il y avait en fait un taux de mortalité extrêmement élevé, en tout cas beaucoup plus élevé que celui que nous avions
en 2020, où nous étions assis devant la télévision dans la peur et dans le confinement.
Oui, peur du taux de mortalité.
Même si le taux de mortalité était alors au minimum.
Et maintenant que le taux de mortalité est reparti à la hausse, nous sommes revenus à
la normale et nous ne pensons plus à la mort.
Voilà ce que je veux dire par complet
Trafic de miroirs avec la manière dont nous nous comportons et avec
la manière dont le public pense à la mort.
On peut enfin bien le montrer dans ce graphique.
Bien, et j'ai dit que nous allons continuer à zoomer, parce que ce graphique que nous avons ici, ces valeurs
annuelles sont évidemment beaucoup trop grossières.
Cela devient intéressant si nous passons à une représentation hebdomadaire, car on
voit alors les fluctuations saisonnières.
Et c'est ce que j'ai fait ici pour les années 2016 à 2020.
C'est un peu confus, ce graphique en forme de spaghetti.
Mais nous voyons ci-dessous les semaines de 1 à 52.
Il s'agit en fait du même graphique que celui présenté tout à l'heure dans l'article spécialisé
de l'Office fédéral des statistiques.
Sauf que maintenant, je les assume toutes ici.
Et que je les superpose ici, toutes ces années.
Donc en bas, ce sont les semaines.
Et nous avons justement à nouveau les taux de mortalité.
Et ce, uniquement pour la tranche d'âge
Je ne peux pas le lire ici maintenant.
Je crois que j'avais pris des personnes de 80 à 85 ans.
Juste une fois pour cette tranche d'âge.
Et nous voyons bien sûr les fugueurs.
Nous voyons par exemple ici des montagnes.
On voit par exemple cette montagne rouge.
Ou derrière, la montagne bleue.
Mais si vous regardez en bas dans la légende, ce n'est justement pas l'année 2020.
Donc l'année 2020, quand nous étions dans le lockdown, quand nous avions Bergame, quand nous avons
vu beaucoup d'images de cercueils à la télévision.
Et, comme je l'ai dit, j'étais moi-même très anxieux.
Nous nous trouvions alors dans cette courbe bleue ici, dans les semaines 14, 15, 16 du calendrier.
Et si vous y jetez un coup d'œil maintenant, quelles sont les anomalies qui s'y trouvent ?
Donc je n'en vois pas.
En fait, la courbe bleue et la courbe orange représentent ici 2019, comme je l'ai dit,
le plus bas niveau historique des taux de mortalité.
Si je dessinais ici toutes les années, les spaghettis remonteraient
toujours plus haut.
Les plus basses en bas sont la courbe orange et la courbe bleu clair.
Donc le niveau global de l'année est pour ainsi dire au minimum.
Mais les fluctuations hebdomadaires ne valent pas non plus la peine d'être mentionnées.
Toutes les aberrations que je trouve, je les trouve dans d'autres années, mais pas dans l'année 2020.
Donc, même au niveau hebdomadaire, je ne trouve absolument rien d'anormal pour l'année 2020.
Passons donc au point 4.
Et nous regardons maintenant les taux de mortalité pour les années 2021 et 2022.
Et c'est pour moi le point le plus important aussi.
Nous avons déjà vu dans ce graphique que les taux de mortalité augmentent à nouveau au cours des deux années.
Oui, pour ainsi dire le bâton de hockey, maintenant ça remonte.
Et je n'émettrai aucune hypothèse sur les raisons de cette situation.
Je veux simplement dire clairement qu'il se passe quelque chose au niveau des taux de mortalité.
Nous le voyons très clairement.
Et ce qui est intéressant, c'est que si nous zoomons maintenant au niveau hebdomadaire.
Et c'est justement ce graphique.
Et maintenant, je n'ai pas mis les spaghettis les uns sur les autres, pour ainsi dire, mais les uns derrière les autres.
Donc, pour ainsi dire, de 2016 à 2023.
Et je l'ai même remonté plus loin.
Mais je les ai coupés pour qu'ils soient visibles.
Et ces lignes bleues en zigzag, c'est maintenant le taux de mortalité.
Et ce, uniquement pour la tranche d'âge 45-50 ans.
Et nous voyons un schéma assez constant.
Oui, il sort pour ainsi dire tantôt par le haut, tantôt par le bas.
Mais il se comporte tout de même de manière relativement uniforme.
Oui, toujours le même schéma.
En hiver, ils sont un peu plus élevés.
Et en été, ça redescend un peu.
Remonter l'hiver prochain.
Et si on prolongeait cela vers la gauche, on obtiendrait
toujours ce modèle.
Et voilà la pire pandémie de tous les temps.
Et cela se voit déjà.
Cela ressemble alors à ceci.
Et à première vue, on se dit qu'en fait, c'est toujours pareil.
La ligne noire, c'est un peu la tendance saisonnière.
Et nous avançons ici en 2020 de la même manière que les années précédentes.
Nous avons même connu une dérive vers le bas, qui est pour ainsi dire historique.
Mais je ne vois pas de schéma flagrant.
Et maintenant, les années 2021 et 2022 s'y ajoutent.
Et c'est un modèle que l'on n'a encore jamais vu dans ce groupe
d'âge au cours des années précédentes.
Nous voyons donc clairement que la ligne bleue reste bien au-dessus de la ligne noire.
la ligne noire est à peine percée et que de grandes surfaces apparaissent.
Et cela signifie simplement que beaucoup de jeunes sont morts ici, d'un danger quelconque qui existe
là-bas et qu'il faut maintenant examiner.
Nous n'avions jamais connu un tel taux de mortalité dans cette tranche d'âge auparavant.
C'est donc un signal d'alarme très clair.
Et je m'étonne qu'il ne se passe rien, parce que ce schéma n'existait pas auparavant.
Et il ne pointe que dans une seule direction, vers le haut.
Et je veux prendre une autre tranche d'âge.
Regardons encore ceux des 50-55 ans.
Et nous voyons en fait la même image.
Des fluctuations toujours similaires du taux de mortalité.
Et maintenant, la pandémie s'y ajoute, en 2020.
Et nous constatons en fait un taux de mortalité inférieur à la moyenne
dans le groupe des 50-55 ans.
Les autres années étaient bien plus élevées.
Et maintenant, je montre les années 2021 et 2022.
Et nous constatons la même chose que dans l'autre groupe d'âge.
Un modèle très clair, qui va bien au-delà de la tendance saisonnière.
En d'autres termes, des milliers de personnes sont décédées ici dans les tranches d'âge les plus jeunes, alors
que statistiquement, ce ne serait pas encore leur tour.
C'est un signal d'alarme très clair.
Et je n'en entends pas parler.
Et le problème, c'est que si l'on ne regarde que la population totale, ce signal d'alarme est masqué
par la mortalité des personnes âgées, car les taux de mortalité y sont tout simplement beaucoup plus élevés.
Alors on ne le voit pas du tout.
Il faut regarder les taux de mortalité et il faut les regarder semaine par
semaine et il faut les regarder par tranche d'âge.
Il faut regarder l'année de naissance ou le petit groupe d'âge.
Ensuite, ce signal ne passe pas inaperçu.
Et comme l'Office fédéral des statistiques le fait, en examinant les taux de mortalité semaine après
semaine, comme je l'ai montré dans la publication, je m'étonne que ce signal d'alarme ne soit pas
communiqué et que le public ne le sache pas.
J'en viens maintenant à la conclusion.
Je pense avoir pu montrer pourquoi les taux de mortalité sont appropriés pour évaluer les décès,
parce qu'ils sont en effet faciles à comprendre pour tout le monde et donc si
bien adaptés à la communication publique.
Car nous avons le sens des pourcentages.
Deux pour cent, cinq pour cent, nous connaissons cela dans la vie quotidienne.
Et c'est pourquoi je pense que nous devrions regarder les taux de mortalité.
Les taux de mortalité sont des données objectives.
Ce sont des faits, pour ainsi dire, qu'il ne faut pas...
Il n'y a pas de calcul, il n'y a pas de modèle derrière, mais c'est ainsi que nous l'avons
mesuré, c'est ainsi que nous l'avons observé.
Et les taux de mortalité sont disponibles dans l'Office fédéral des statistiques.
Et ce n'est pas parce qu'ils ne sont pas publiés qu'ils ne sont pas là.
Nous devrions donc demander les taux de mortalité à l'Office fédéral des statistiques.
Et la raison pour laquelle le public s'est fait une fausse idée de la mortalité en 2020, c'est tout simplement
parce que l'Office fédéral des statistiques a opté pour des chiffres clés erronés pour la communication
publique, à savoir le nombre de décès et les valeurs de surmortalité.
Je pense avoir très bien expliqué que les chiffres de la mortalité faussent l'image lorsque
la population change, c'est-à-dire lorsque la population augmente et lorsque la population vieillit.
Et en ce qui concerne les valeurs de surmortalité, si elles sont calculées avec une méthode aussi douteuse que
la méthode médiane, elles aboutissent également à des valeurs surévaluées
dans le cas d'une population vieillissante.
Et si nous ne communiquons toujours que ces deux chiffres, ce que fait l'Office fédéral
des statistiques, il n'est pas étonnant qu'il en résulte une telle fausse impression.
Et rien que cela est en fait déjà un scandale, qu'un pays entier soit affolé, sans aucune base,
sans aucun fondement dans les données brutes.
Mais ce que nous vivons maintenant en 2022, que nous n'entendons pas du tout ce modèle frappant chez
les jeunes générations de l'Office fédéral de la statistique, donc je considère cela comme presque criminel.
Parce que si je vois ça, ces anomalies, l'Office fédéral des statistiques les voit aussi.
Et le fait qu'on n'entende rien, ça soulève beaucoup de questions.
Car si l'Office fédéral de la statistique disait : "Bonjour, voici une nette anomalie", cela
aurait des répercussions sur la politique.
Et je ne comprends pas pourquoi on n'entend pas parler de ça.
Car la publicité que l'Office a faite en 2020 avec des conférences de presse et ainsi de suite, et tout cet
alarmisme, aurait maintenant une base réelle dans les données et on n'entend rien
de l'Office fédéral de la statistique.
Il est donc urgent d'éclaircir ce point.
Et comme je l'ai dit, je demande un soutien pour que les responsables ici soient mis en cause et que
nous voyions le taux de mortalité des jeunes.
Bien. Ceci conclut mon intervention.
Je vous remercie de votre attention et vous souhaite bonne chance.
Prenez soin de vous, votre Marcel Barth.