Mis à jour le 20 décembre 2025. Les données relatives à la pandémie de Covid-19, suivies de près par Our World in Data pendant plusieurs années, ne sont plus mises à jour quotidiennement, mais restent accessibles pour l’analyse et la compréhension des crises sanitaires passées et futures.
Our World in Data a cessé les mises à jour quotidiennes de ses ensembles de données sur les tests et la vaccination contre la Covid-19, mais continue de rendre ces informations disponibles pour la recherche et l’apprentissage. Ces données, ainsi que d’autres indicateurs pertinents, sont accessibles sur le site web dédié à la pandémie de Covid-19 et sur les profils de pays.
L’importance de données fiables pendant la pandémie pour suivre son évolution et orienter les politiques de santé publique est soulignée. Comprendre les pandémies passées et réduire les risques futurs reste une priorité, et l’accès à ces données historiques est essentiel. Des leçons clés tirées de ce travail ont été publiées dans The Lancet Public Health.
Ce qu’il faut retenir concernant les chiffres des cas
Il est important de noter que les chiffres des cas signalés à une date donnée ne reflètent pas nécessairement le nombre de nouvelles infections ce jour-là, en raison des délais de déclaration. De plus, le nombre de cas confirmés est toujours inférieur au nombre réel d’infections, en raison des capacités de test limitées. Des modèles de Covid-19 sont utilisés pour estimer le nombre réel d’infections, comme expliqué dans un article séparé sur les pandémies.
Pour comparer les pays, il est pertinent d’examiner le nombre de cas confirmés par million d’habitants, comme illustré dans les graphiques présentés. Il convient de garder à l’esprit que dans les pays où les tests sont peu fréquents, le nombre réel de cas peut être considérablement plus élevé que le nombre de cas confirmés.
Cas bihebdomadaires : évolution en Allemagne
Les graphiques présentés montrent l’évolution du nombre de cas confirmés en Allemagne. Le premier graphique affiche le nombre de cas confirmés au cours des deux dernières semaines, exprimé par million d’habitants. Le second graphique indique la variation en pourcentage de ce nombre sur la même période : les pays en bleu ont vu une diminution du nombre de cas, tandis que ceux en rouge ont enregistré une augmentation.
L’analyse des changements bihebdomadaires permet d’obtenir une vision plus claire de l’évolution de la pandémie, car les données quotidiennes peuvent être variables en raison des délais de déclaration et des fluctuations des tests.
Trois points à garder à l’esprit concernant les chiffres de décès
Trois points importants doivent être pris en compte lors de l’interprétation des données sur les décès liés à la Covid-19 :
- Le nombre réel de décès est probablement supérieur au nombre de décès confirmés, en raison des tests limités et des difficultés à établir la cause exacte du décès.
- La manière dont les décès sont déterminés et enregistrés peut varier d’un pays à l’autre.
- Les chiffres des décès à une date donnée ne représentent pas nécessairement le nombre de nouveaux décès ce jour-là, mais les décès signalés ce jour-là. Il est donc utile de visualiser la moyenne mobile sur sept jours.
Pour une comparaison significative entre les pays, il est essentiel de tenir compte de la taille de la population. Le graphique présentant les décès quotidiens confirmés par million d’habitants permet de réaliser cette comparaison. Par exemple, 1 000 décès en Islande (population d’environ 340 000 habitants) auraient un impact beaucoup plus important que le même nombre de décès aux États-Unis (population de 331 millions d’habitants). 1
Évolution des décès toutes les deux semaines
Comme pour les cas, l’examen des changements bihebdomadaires des décès permet d’obtenir une vision plus précise de l’évolution de la pandémie. Les cartes présentées montrent le nombre de décès confirmés au cours des deux dernières semaines (par million d’habitants) et la variation en pourcentage de ce nombre. Les pays en bleu ont vu une diminution du nombre de décès, tandis que ceux en rouge ont enregistré une augmentation.
Vaccination : doses administrées et couverture vaccinale
Les graphiques suivants présentent des données sur la vaccination contre la Covid-19. Le premier graphique montre le nombre quotidien de doses administrées pour 100 personnes, présenté sous forme de moyenne mobile sur sept jours. Le second graphique indique le nombre total de doses administrées pour 100 personnes. Il est important de noter que ces chiffres représentent le nombre de doses administrées et non le nombre de personnes entièrement vaccinées, car certains vaccins nécessitent plusieurs doses.
Le dernier graphique illustre la part de la population totale ayant reçu au moins une dose de vaccin, et un autre la part ayant terminé le protocole vaccinal initial. Ces données sont mises à jour régulièrement et permettent de suivre la progression de la vaccination dans différents pays.
Tests et taux de positivité
Le taux de positivité, qui représente la part des tests donnant un résultat positif, est un indicateur utile pour évaluer l’adéquation des tests dans un pays. Un taux de positivité élevé peut indiquer que les tests sont insuffisants par rapport à l’ampleur de l’épidémie. Le graphique présenté montre l’évolution du taux de positivité au fil du temps.
Un diagramme en nuages de points permet de visualiser la relation entre le nombre quotidien de tests et le nombre quotidien de nouveaux cas confirmés, tous deux exprimés par million d’habitants. Un autre graphique présente le nombre quotidien de tests pour mille personnes, sous forme de moyenne mobile sur sept jours.
Il est important de noter que la définition d’un “test” peut varier d’un pays à l’autre, certains comptant le nombre de personnes testées et d’autres le nombre de tests effectués. Des informations détaillées sur les sources de données et les méthodologies utilisées sont disponibles dans la documentation accompagnant les données.
Pour comprendre les risques associés à la Covid-19, il est essentiel de connaître le taux de létalité, qui représente la probabilité qu’une personne infectée en meure. Des informations détaillées sur le taux de létalité et les facteurs qui l’influencent sont disponibles sur la page dédiée au risque de mortalité.
Indice de rigueur du gouvernement allemand
Le graphique présenté montre l’évolution de l’indice de rigueur du gouvernement allemand au fil du temps. Cet indice, calculé par l’OxCGRT (Oxford Covid-19 Government Response Tracker), mesure la sévérité des mesures prises par le gouvernement pour lutter contre la pandémie. Un score plus élevé indique une réponse plus stricte.
L’indice est basé sur neuf mesures spécifiques, notamment les fermetures d’écoles et de lieux de travail, les restrictions sur les rassemblements publics, les restrictions de transport et les exigences de séjour à la maison. Des informations détaillées sur la méthodologie de calcul de l’indice sont disponibles ici. Des informations complémentaires sur les réponses politiques mises en œuvre dans différents pays sont disponibles sur la page dédiée aux réponses politiques.
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Hannah Ritchie (2025) - “Coronavirus Pandemic” Published online at OurWorldinData.org. Retrieved from: 'https://ourworldindata.org/profile/coronavirus/germany' [Online Resource]Citation BibTeX
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1 Le taux de mortalité est le nombre de décès divisé par la population totale.
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