Covid-19 arguing, are we all talking about the same thing?

By Nicolas Gambardella

[French version]

Covid-19 affects all of us on a daily basis and discussions about the disease stir passions, whether among politicians, health professionals, scientists, or the general public. Commentary and debate, particularly about the seriousness of the pandemic and how to counter it, are often tainted by inaccuracy and even bad faith due to confusion between different concepts and misunderstanding of some of them. People talk about different things, compare things that are not comparable, and misrepresent what others are saying.

I’m not a doctor or an epidemiologist. My opinions are my own, and I am certainly not in a position to provide advice. This post is not intended to take a position, but to provide some clarity on concepts that have been thrown around in pieces of news and in raging tweets.

Are Covid-19 and SARS-CoV-2 the same thing?

No, Covid-19 and SARS-CoV-2 are not two names for the same thing. Covid-19 is a “disease“, which is a set of symptoms related to an identified common cause (as opposed to a “syndrome“, which is a set of symptoms with an unknown, uncertain, or irrelevant cause). This disease is due to the infection of humans with the SARS-CoV-2 virus. This infection is the cause of the disease, not the disease itself. A large part of the population shows no symptoms after SARS-Cov-2 infection, people are said to be “asymptomatic”. In other words, these people are not sick. According to studies, this population is estimated to be between one-third of those infected to several times the number of people having the disease.

So we can see that there is a big difference in seriousness depending on whether we’re talking about the virus infection or the disease. SARS-CoV-2 infection is generally not very serious compared, for example, to Ebola or rabies viral infections. On the other hand, because of the severe respiratory symptoms and the lack of treatment, Covid-19 disease is actually more dangerous than rabies.

The disease is diagnosed on the basis of symptoms, before hospitalization, during hospitalization, or post-mortem. Only a certain proportion of patients are tested for the presence of the virus. It is generally accepted that for all patients with symptoms of Covid-19 and positive for the virus, the virus is the triggering factor for the disease. But it must be remembered that we are all permanently infected with several viruses (sometimes several strains of the same virus). For patients who are not tested for the presence of the virus, the decision depends on local policies. Hence, for example, the debates on the very low mortality from Covid-19 in Russia, or the real extent of deaths in care homes.

To summarise, not all persons infected with SARS-CoV-2 are sick with Covid-19, and it is possible that in a small proportion of persons diagnosed as sick with Covid-19 (especially in post-mortem diagnoses) the disease was in fact not triggered by SARS-CoV-2.

Above, I used the word “mortality”. So it’s time for a little vocabulary check.

Mortality, Lethality, Case Fatality Rate, Infection Fatality Rate

The “mortality” of a disease is the number of people killed by that disease in a given population, including those without the disease. The “lethality” of a disease is the number of people killed by the disease in patients with the disease. The lethality of a disease does not depend on its “prevalence“, while this is the case with mortality. In most countries, seasonal flu has a much higher mortality rate than Ebola hemorrhagic fever, although the latter has a much higher case fatality rate.

In order to estimate the fatality rate of a given infectious disease, the observed values of deaths in the sick population must be matched. The observed value is the Case Fatality Ratio (CFR). The estimated value is the Infection Fatality Ratio (IFR). One would think that with a well-constructed and careful assessment these numbers are close. They are not. The first reason is described in the previous paragraph (the difference between infection detection and disease diagnosis). The second is that the case-fatality rate changes over time. The first patients diagnosed usually have severe forms, with high mortality. The observed case-fatality rate is therefore very high (an extreme case being 100% if the first patient dies). As the diagnosis is extended to a larger population, and as the management of patients improves, the proportion of people surviving the disease increases. And the case-fatality rate tends to the infection fatality rate i.e., the “true” case fatality rate. This evolution can be seen in the image below, representing the outcome of Covid-19 diseases in Spain (Source, 23 May 2020). The first patient recovered, and then for a period of time 50% of the patients died, which corresponds approximately to the fraction of deaths of Covid-19 patients on ventilators. Then, the recovery rate increases more or less steadily.

It is very important to understand that if 10% of the patients diagnosed with Covid-19 in a given area and at a given time die from the disease, it absolutely does not mean that 10% of the people infected with the virus will die from it.

Can lethality be compared between countries? Influence of testing policies

In order to assess infection-fatality rates, it is, of course, necessary to measure case fatality rates and to be able to detect cases. There are two types of tests.

So-called serological tests detect the presence of antibodies in the blood that target the virus. These tests can tell if a person has been infected in the past. There are two main problems with these tests. First, at the moment we do not know exactly what proportion of infected people create antibodies. In the case of infected people who have developed Covid-19, it seems that the amount of antibodies is related to the severity of symptoms (probably because symptoms are related to the amount of virus, the “viral load“). The big unknown is for people who have not developed the disease. Second, these tests are generally not very reliable, and in particular, their “sensitivity” is not high enough (more details in this post).

The other type of test detects the presence of the virus in actively infected people. The problem with these tests is that they have to be repeated over and over again. For a few days after infection, the viral load is not sufficient to be detected. Also, after a few weeks, the virus is no longer detectable. A person who had symptoms of Covid-19 can now be negative. Nevertheless, this is the type of test used to calculate case fatality rates. It is therefore clear that the testing policy will influence the calculations. If a country only tests people entering the hospital, the case fatality rate will be higher than if a country tests the whole population. It is therefore not surprising that there is a very clear correlation between case-fatality rates and the number of tests performed per million inhabitants. The graph below is based on Worldometer data from 10 April 2020.

Can lethality be compared between countries? Influence of age structure

Different studies have attempted to calculate an overall lethality rate of Covid-19 for the whole population, see for example here, here, and here. These estimates are based on data obtained by different methods (e.g. disease diagnosis, virus detection, detection of antibodies to the virus) in disparate regions, and analysed in a variety of ways. Not surprisingly, the results are, to say the least, heterogeneous. What they have in common is the desire to determine a “universal” rate. Trying to determine a single lethality for a disease is a justifiable exercise. However, this rate can only be valid for a homogeneous population and will necessarily vary between populations, making comparisons difficult, if not irrelevant.

The first factor is the effect of age. Most respiratory diseases disproportionately affect the elderly. As a result, infections with the viruses that trigger these diseases, such as influenza, show highly age-dependent mortality. Similarly, an estimate of the lethality rate of Covid-19 in China was 0.0016% for children aged 0-9 years and gradually increased to 7.8% for those over 80 years of age, an increase of almost 5,000 times.

If lethality depends on age, so does mortality. However, the relationship is not direct because of the distribution of the population by age group (the population pyramid). There are many more people aged 60 to 85 than there are aged 85 to 110. Although Covid-19 is much more lethal in the latter population, there are more deaths in the former. Since different countries have different age pyramids, this will affect their overall estimated lethality, as shown in the figure below (borrowed from

However, beware, things are not that simple. As the UN showed as early as 1955, the global mortality curve is affected by life expectancy. Mortality at age 25 in a country with a life expectancy of 60 is similar to mortality at age 45 in a country with a life expectancy of 70. This is due to the underlying causes of lower life expectancy. Which brings us to the comorbidities.

Can lethality be compared between countries? Influence of comorbidities

Stricto-sensu, comorbidities are the other disorders that will affect the outcome of the disease. However, for this post, I mean all the factors not related to SARS-CoV-2 infection that will affect the lethality of Covid-19. One research paper studied many of these factors in a large cohort of over 96,000 patients from six continents (the purpose of the study was to study the effect of drugs on Covid-19, but that is not our point here). If each year of life increases the risk of Covid-19 death by 1%, one BMI point increases it by 6%, having diabetes by 20%, smoking by 27% and being Hispanic by 50%! These different factors are of course not independent (and therefore not additive).

The impact of ethnicity may come in part from genetic predisposing factors, as well as environmental conditions. For example, it is clear that the transmission of SARS-CoV-2 is affected by temperature and humidity as well as air pollution. It is not impossible that the outcome of the disease may also be affected (possibly via respiratory co-morbidities).

Finally, the state of health systems has a considerable impact on the number of Covid-19 deaths. While most patients have only mild symptoms (let alone asymptomatic people), a fraction of patients requires respiratory assistance. In the worst case, these people need to be intubated. A large fraction of these people survive. In health care systems with insufficient ventilator capacity, all of these patients die. This is regardless of the policies undertaken to contain or eradicate the disease. However, these policies are important to keep the number of patients with severe Covid-19 below the limits of the health care system (“flattening the curve”).

Herd immunity collective or lockdown policies

One of the inexhaustible sources of sterile and acrimonious debate is the battle between advocates of “herd immunity” and those of “isolation”. The latter notion is familiar to everyone and fairly simple to understand. If people are isolated, through social distancing and confinement, they cannot be contaminated or contaminate others. Moreover, if we quarantine the sick long enough for them to recover and get rid of the virus, we can eradicate it. Obviously, in the case of SARS-CoV-2, the goal is no longer to eradicate it, as the number of infected people is too large and their geographical distribution too wide. The aim is to reduce the number of severe diseases as much as possible while waiting for a vaccine.

Herd immunity means that a sufficient portion of the population is exposed to the virus and develops an immune response so that the chance of an unexposed person encountering an infected person is very low. For many viruses, the required proportion of the population is just over 80%. Note that this principle of herd immunity is a key aspect of vaccination campaigns. In order for a campaign to keep disease at bay, a certain portion of the population must be vaccinated. Building up such herd immunity also goes hand in hand with isolating vulnerable people until the required % of immunized people are reached (no one suggests, as is sometimes written, that the herd immunity strategy means sacrificing a % of the population corresponding to the IFR, i.e. almost 1% of the world’s population).

Estimates of the % of the population that has developed immunity to SARS-CoV-2 infection vary between 1% and 25% depending on the study. A cohort study in Geneva observed a growth rate of 3% per week. This percentage is obviously far from sufficient for a society to rely on herd immunity. Does this mean that the idea of herd immunity is invalidated? Not at all. At best, it reflects the success of isolation policies. In the long term, the consequences of isolation policies might outweigh the consequences of SARS-CoV-2 infection, especially if effective vaccination or treatments, whether curative or prophylactic, are not forthcoming.

The important thing is that the two approaches are incompatible and therefore the consequences of the application of one cannot be used to judge the other. Moreover, between absolute quarantine and uncontrolled exposure, there is a continuum of possibility. For example, an interesting approach, based on the fact that Covid-19 is mainly severe in elderly subjects or those with co-morbidities, is the concept controlled avalanche based on voluntary infections.

Of course, this post only deals with some of the concepts underpinning the heated debates about Covid-19. However, I hope you will use it as a starting point to explore the diversity of opinions available and avoid the pitfall of snap judgements. Everyone is in the same boat and is looking for the same thing: a resolution to this crisis with the fewest possible casualties and consequences.

Débats sur Covid-19, parle-t-on de la même chose ?

Par Nicolas Gambardella

[English version]

Covid-19 nous affecte tous de manière quotidienne et les discussions autour de la maladie déchaînent les passions, que ce soit chez les politiques, les professionnels de la santé, les scientifiques ou le grand public. Commentaires et débats, en particulier en ce qui concerne la gravité de la pandémie et la façon de la contrer, sont souvent entachés d’inexactitude voire de mauvaise foi du fait de la confusion entre différents concepts et de l’incompréhension de certains d’entre eux. On parle de choses différentes, on compare des choses qui ne sont pas comparables et on détourne les propos des autres.

Je ne suis ni médecin ni épidémiologiste. Mes opinions n’engagent que moi, et je ne suis certainement pas en position de fournir des conseils. Ce billet n’a donc pas pour vocation de prendre position mais d’apporter une certaine clarté sur les concepts balancés de-ci de-là au gré des articles de presse et des tweets rageurs.

Covid-19 et SRAS-CoV-2, est-ce la même chose ?

Non, Covid-19 et SRAS-CoV-2, ne sont pas deux noms désignant la même chose. En effet, Covid-19 est une « maladie », c’est-à-dire un ensemble de symptômes reliés à une cause commune identifiée (par opposition à un « syndrome » qui serait un ensemble de symptômes dont la cause est inconnue, incertaine ou non pertinente). Cette maladie est due à l’infection des humains par le virus SRAS-CoV-2. Cette infection est la cause déclenchant la maladie, ce n’est pas la maladie. Une partie importante de la population n’exhibe aucun symptôme après l’infection par SRAS-Cov-2, on dit que les personnes sont « asymptomatiques ». En d’autres termes, ces personnes ne sont pas malades. Selon les études, cette population est estimée entre un tiers des personnes infectées à plusieurs fois les personnes déclenchant la maladie.

On voit donc qu’il y a une grande différence de gravité selon qu’on parle de l’infection par le virus ou de la maladie. L’infection par le SRAS-CoV-2 n’est globalement pas très grave, comparée par exemple aux infections par le virus Ebola ou le virus de la rage. En revanche, du fait des symptômes respiratoires sévères et de l’absence de traitements, la maladie Covid-19 est plus dangereuse que la rage.

La maladie est diagnostiquée sur la base des symptômes, avant hospitalisation, durant l’hospitalisation or post-mortem. Seule une certaine proportion des patients est testée pour la présence du virus. Il est généralement admis que chez tous les patients présentant les symptômes de Covid-19 et positifs pour le virus, celui-ci est le facteur déclenchant de la maladie. Mais il faut se rappeler que nous sommes tous infectés en permanence pas plusieurs virus (parfois plusieurs souches du même virus). Pour les patients non-testés pour la présence du virus, la décision dépend des politiques locales. D’où par exemple les débats sur la très faible mortalité par Covid-19 en Russie, ou sur la place des décès en maisons de retraite.

En conclusion, toutes les personnes infectées par SRAS-CoV-2 ne sont pas malades de Covid-19, et il est possible que chez une petite partie des personnes diagnostiquées comme malades de Covid-19 (en particulier dans les diagnostics post-mortem) la maladie n’ait pas été déclenchée par SRAS-CoV-2.

Plus haut, j’ai utilisé de mot « mortalité ». Il est donc temps de faire un petit point sur le vocabulaire.

Mortalité, Létalité, taux de létalité par cas, taux de létalité par infection

La « mortalité » d’une maladie représente le nombre de personnes tuées par cette maladie dans une population donnée, incluant les personnes non atteintes de la maladie. La « létalité » d’une maladie représente le nombre de personnes tuées par cette maladie au sein des patients atteints. La létalité d’une maladie ne dépend pas de sa « prévalence », ce qui est le cas de la mortalité. Dans la plupart des pays, la grippe saisonnière a un taux de mortalité beaucoup plus élevé que la fièvre hémorragique due à Ebola, bien que cette dernière ait un taux de létalité bien plus élevé.

Afin d’estimer le taux de létalité d’une maladie infectieuse, il faut mettre en correspondance les valeurs observées de décès dans la population malade. La valeur observée est le taux de létalité par cas (CFR, pour Case Fatality Ratio). La valeur estimée est le taux de létalité par infection (IFR, pour Infection Fatality Ratio). On pourrait croire qu’avec une évaluation bien construite et attentive ces nombres sont proches. Il n’en ait rien. La première raison est décrite dans le paragraphe précédent (différence entre détection de l’infection et diagnostic de la maladie). La seconde est que le taux de létalité par cas évolue au cours du temps. Les premiers malades diagnostiqués présentent généralement des formes sévères, avec une mortalité élevée. Le taux de létalité observée est donc très élevé (un cas extrême étant 100 % si le premier malade meurt). Au fur et à mesure que le diagnostic est étendu à une population plus large, et que la prise en charge des malades s’améliore, la proportion de personnes survivant à la maladie augmente. Et le taux de létalité par cas se rapproche du taux de létalité par infection, autrement dit du « vrai » taux de létalité. On peut observer cette évolution sur l’image ci-dessous, représentant l’issue des maladies Covid-19 en Espagne (Source, le 23 mai 2020). Le premier malade a guéri, puis pendant toute une période, 50 % des malades sont décédés, ce qui correspond à peu près à la fraction de décès des patients Covid-19 sous ventilateurs. Le taux de rétablissement augmente dès lors de manière plus ou moins régulière.

Il est très important de comprendre que si 10 % des patients diagnostiqués pour Covid-19 dans une région donnée et à une période donnée décèdent de la maladie, cela ne signifie absolument pas que 10 % des personnes infectées par le virus vont en décéder.

Peut-on comparer la létalité entre pays ? Influence des politiques de test

Afin d’évaluer les taux de létalité par infection, il faut bien entendu mesurer les taux de létalité par cas, et pour ce, être à même de détecter les cas. Il y a deux types de test.

Les tests dits sérologiques détectent la présence dans le sang d’anticorps ciblant le virus. Ces tests permettent de savoir si une personne a été infectée par le passé. Ils présentent deux problèmes principaux. Premièrement, à l’heure actuelle, on ne sait pas exactement quelle proportion des personnes infectées crée des anticorps. Pour les personnes infectées ayant développé Covid-19, il semble que la quantité d’anticorps soit liée à la sévérité des symptômes (probablement car ces derniers sont liés à la quantité de virus, la « charge virale »). La grande inconnue concerne les personnes n’ayant pas développé la maladie. Deuxièmement, ces tests ne sont généralement pas très fiables, et en particulier leur « sensibilité » n’est pas suffisamment élevée (plus de détails dans ce billet).

L’autre type de test consiste à détecter la présence du virus chez les gens activement infectés. Le problème de ces tests est qu’il faut les refaire continuellement. Pendant quelques jours après l’infection, la charge virale n’est pas suffisante pour être détectée. De plus, après quelques semaines, le virus n’est plus détectable. Une personne ayant présenté des symptômes de Covid-19 peut maintenant être négative. Ce type de test est néanmoins celui utilisé pour calculer les taux de létalité par cas. Il est dès lors clair que la politique de test va influencer les calculs. Si un pays ne test que les personnes entrant à l’hôpital, le taux de létalité va être plus important que si un pays teste la population dans son ensemble. Il n’est donc pas surprenant qu’on observe une corrélation très nette entre les taux de létalité par cas et le nombre de tests effectués par million d’habitants. Le graphe ci-dessous est basé sur les données de Worldometer du 10 avril 2020.

Peut-on comparer la létalité entre pays ? Influence de l’espérance de vie

Différentes études ont tenté de calculer un taux de global de létalité de Covid-19 pour l’ensemble de la population, voir par exemple ici, ici, et ici. Ces estimations sont basées sur des données obtenues par différentes méthodes (par exemple, diagnostic de la maladie, détection du virus, détection des anticorps contre le virus) dans des régions disparates, et analysées de manière variées. Il n’est pas surprenant que les résultats soient pour le moins hétérogènes. Ce qu’elles ont en commun est de vouloir déterminer un taux « universel ». Vouloir attacher à une maladie un taux de létalité unique, est une opération toute à faire justifiable. Cependant, ce taux ne peux être valable que pour une population homogène et va nécessairement varier entre populations, rendant les comparaisons difficiles, voire non pertinentes.

Le premier facteur est l’effet de l’âge. La plupart des maladies respiratoires affectent de manière disproportionnée les personnes âgées. De ce fait, les infections par les virus déclenchant ces maladies, comme les grippes, montre une mortalité extrêmement dépendante de l’âge. De manière similaire, une estimation du taux de létalité de Covid-19 en Chine était de 0,0016 % pour les enfants de 0 à 9 ans et croissait progressivement jusqu’à 7,8 % pour les plus de 80 ans, soit un accroissement de près de 5000 fois.

Si la létalité dépend le l’âge, c’est bien également le cas de la mortalité. Cependant, la relation n’est pas directe du fait de la distribution de la population par classe d’âge (la « pyramide des âges »). Il y a beaucoup plus de personnes âgées de 60 à 85 ans que de 85 à 110 ans. Bien que Covid-19 soit beaucoup plus létale dans la seconde population, il y a plus de mort dans la première. Différents pays ayant des pyramides des âges différentes, cela affectera leur taux de létalité estimé global, comme le montre la figure ci-dessous (empruntée de

Oui, mais attention, ce raisonnement n’est pas si simple. Comme le montrait déjà l’ONU en 1955, la courbe de mortalité globale est affectée par l’espérance de vie. La mortalité à 25 ans dans un pays dont l’espérance de vie est de 60 ans, est la même que la mortalité à 45 ans dans un pays dont l’espérance de vie est de 70 ans. Cela est dû aux causes sous-jacentes de l’espérance de vie plus faible. Ce qui nous amène aux comorbidités.

Peut-on comparer la létalité entre pays ? Influence des comorbidités

Stricto-sensu, les comorbidités sont les autre troubles qui vont affecter l’issue de la maladie. Mais ici j’entends par là tous les facteurs non liés à l’infection par SRAS-CoV-2 qui vont affecter le taux de létalité de Covid-19. Un papier a étudié un grand nombre de ces facteurs sur une grande cohorte de plus de 96000 patients venant de six continents (le but de l’étude était d’étudier l’effet de médicaments sur Covid-19, mais cela n’est pas le propos ici). Si chaque année de vie accroît le risque de décès par Covid-19 de 1 %, un point d’indice de masse corporelle l’accroît de 6 %, avoir du diabète de 20 %, fumer de 27 % et être d’origine hispanique de 50 % ! Ces différents facteurs ne sont bien entendu pas indépendants (et du coup non additifs).

L’impact de l’origine ethnique peut venir en partie des facteurs de prédisposition génétiques, ainsi que des conditions environnementales. Il est par exemple clair que la transmission de SRAS-CoV-2 est affectée par la température et l’humidité ainsi que la pollution atmosphérique. Il n’est pas impossible que l’issue de la maladie en soit également affectée (possiblement via des comorbidités respiratoires).

Enfin, l’état des systèmes de santé a un impact considérable sur le nombre de décès par Covid-19. Si la plupart des malades n’ont que des symptômes légers (sans même parler des personnes asymptomatiques), une fraction des patients nécessitent une aide respiratoire. Dans le pire des cas, ces personnes doivent être intubées. Une fraction importante de ces dernières survivent. Dans les systèmes de santé n’ayant pas une capacité de ventilateurs suffisante, tous ces patients décèdent. Et ce indépendamment des politiques entreprises pour contenir ou éradiquer la maladie. Cependant, ces politiques sont importantes pour maintenir le nombre de malades atteints de la forme sévère de Covid-19 en deça des limites du système de santé (« aplanir la courbe »).

Immunité collective ou politiques d’isolation

Une des sources inépuisable de débat stériles et acrimonieux est la bataille entre partisans de l’« immunité collective » (aussi appelée immunité grégaire ou de groupe) et ceux de l’«isolement». Cette dernière notion est familière à tout le monde, et assez simple à comprendre. Si on isole les gens, via les gestes barrières et le confinement, ils ne peuvent être contaminés ou contaminer les autres. Si de plus on met les malades en quarantaine suffisamment longtemps pour qu’ils guérissent et se débarrassent du virus, on peut l’éradiquer. Il est bien évident que dans le cas du SRAS-CoV-2, le but n’est plus de l’éradiquer, le nombre de personnes infectées étant trop grand et leur répartition géographique trop large. L’objectif est de diminuer au maximum le nombre de maladies sévères en attendant un vaccin.

L’immunité collective signifie qu’une partie suffisante de la population est exposée au virus et développe une réponse immunitaire pour que la chance qu’une personne non-exposée rencontre une personne contaminée soit très faible. Pour une grande partie des virus, la proportion requise de la population est légèrement supérieure à 80 %. À noter que ce principe d’immunité collective est un aspect clé des campagnes de vaccinations. Pour qu’une campagne tienne une maladie à distance, il faut qu’une certaine partie de la population se fasse vacciner. La construction d’une telle immunité collective va également de pair avec l’isolement des personnes vulnérables jusqu’à ce que le % requis de personnes immunisées soit atteint (personne ne suggère, comme on peut parfois le lire, que la stratégie de l’immunité collective signifie qu’il s’agit de laisser mourir un % de la population correspondant à l’IFR, à savoir près de 1 % de la population mondiale).

L’estimation du % de la population ayant développé une immunité contre l’infection par SRAS-CoV-2 varie selon les études entre 1 % et 25 %. Une étude suivant une cohorte à Genève a observé qu’elle croît de 3 % par semaine. Ce pourcentage est évidemment loin d’être suffisant pour qu’une société puisse se reposer sur une immunité collective. Cela signifie-t-il que l’idée d’une immunité collective est invalidée ? Pas du tout. Au mieux, cela reflète le succès des politiques d’isolement. Dans le long terme, les conséquences des politiques d’isolement pourraient dépasser les conséquences de l’infection par SRAS-CoV-2, surtout si une vaccination ou des traitements efficaces, curatifs ou prophylactiques, ne voient pas le jour bientôt.

L’important est de comprendre que les deux approches sont incompatibles et ne peuvent donc pas engendrer des conséquences permettant d’évaluer l’autre. De plus entre la quarantaine absolue et l’exposition non contrôlée, il existe un continuum de possibilité. Par exemple, une approche intéressante, basée sur le fait que Covid-19 est principalement sévère chez les sujets âgés ou possédant des comorbidités, est l’avalanche contrôlée, reposant sur des infections volontaires.

Ce billet n’aborde bien évidemment qu’une partie des concepts à l’origine des débats houleux sur Covid-19. Mais j’espère qu’il vous servira de point de départ pour explorer la diversité des opinions disponibles et éviter l’écueil du jugement à l’emporte-pièce. Tout le monde est dans le même bateau, et recherche la même chose, à savoir une résolution de cette crise avec le moins de victimes et de conséquences possibles.

Des traductions plus qu’exactes

Par Nicolas Gambardella

[Version anglaise]

Pouvons-nous fournir des traductions plus qu’exactes ?

Fournir une traduction précise est la mission essentielle d’un traducteur linguistique. Tout traducteur professionnel doit y parvenir, et tout échec équivaut à une faute professionnelle. Une traduction précise est également la référence utilisée pour évaluer la traduction automatique. Toutefois, ne devrait-on pas considérer cette obligation comme une ligne de base ? Si oui, qu’est-ce qui est « plus qu’exactes » ?

Pour répondre à ces questions, nous devons d’abord définir ce que nous entendons par traduction exacte. Pour traduire un texte avec exactitude, nous devons conserver la sémantique du document source. Tout d’abord, nous devons transmettre le sens des mots ou des expressions, et ce dans le contexte des phrases, des paragraphes et de l’ensemble du texte. Outre le choix des mots, il faut respecter l’orthographe correcte dans la langue cible. Ensuite, nous devons respecter scrupuleusement les règles de grammaire et de ponctuation. Le respect de ces deux principes permet d’obtenir une traduction adéquate qui sera utile dans la plupart du temps, un résultat parfois obtenu sur des textes simples non techniques par une traduction automatique basée sur l’IA, comme Google Translate ou DeepL.

Est-ce suffisant ? Pouvez-vous attendre davantage d’un traducteur professionnel ? Bien sûr que oui ! Et c’est même un dû !

Une excellente traduction est plus qu’exacte. En plus de véhiculer le sens du document source, elle doit communiquer le message comme l’avait prévu ses auteurs.

Pour ce faire, le traducteur doit parfois prendre des décisions concernant le niveau de technicité à adopter. Ces choix sont particulièrement importants dans le domaine biomédical, où la granularité des concepts et leurs relations diffèrent selon les langues (bien que le traducteur y soit confronté dans la plupart des domaines techniques). Par exemple, il n’y a pas toujours de correspondance directe entre les terminologies anglaises et françaises pour la description des parties anatomiques ou des symptômes. Les médecins français ont également tendance à utiliser des termes plus techniques que les médecins britanniques lorsqu’ils s’adressent à leurs patients. Par conséquent, afin de conserver le même impact, un document source donné devra être traduit de manière légèrement différente si le public visé est, par exemple, un chirurgien censé reproduire une opération, un médecin qui doit comprendre une maladie, des patients à la recherche d’informations pour étayer des décisions thérapeutiques ou bien encore le grand public. On devra traduire « disease burden » en « charge de morbidité » dans un document épidémiologique, mais probablement en « impact de la maladie » dans une présentation marketing.

De tels choix techniques reposent sur l’expertise passée, ce pourquoi les traducteurs possèdent des domaines de prédilection et qu’ils se bonifient avec le temps comme du bon vin. Mais ils sont également le fruit de recherches spécifiques, menées spécifiquement pour chaque projet de traduction. Un bon exemple est la traduction des fiches de données de sécurité (le document décrivant les caractéristiques, les effets possibles sur la santé ainsi que les précautions à prendre avec un produit chimique ou un médicament). Les titres des rubriques comme le contenu sont codifiés et spécifiques à chaque pays. Connaître les deux langues suffira à communiquer le sens du texte, mais le résultat de la traduction ne sera pas un document valable. Pour cela, il faut se plonger dans les spécifications de ces fiches de sécurité, ce dans les langues d’origine et d’arrivée. C’est un des domaines où la traduction humaine ne peut encore, probablement pour un moment, être remplacé par la traduction automatique.

Le sens des mots, la sémantique, n’est cependant pas le seul facteur à prendre en compte pour peaufiner une traduction. Le ton du texte et l’idiome spécifique à utiliser (qu’il s’agisse d’un véritable dialecte ou du jargon d’un cercle spécialisé) auront également une forte incidence sur la transmission d’un message. Selon le type de document, la longueur des phrases, le rythme et les choix ponctuations peuvent devoir être adaptés pour atteindre la population cible. L’esthétique d’un texte, son accroche générale, est une pierre angulaire du marketing. Et ce, que l’on traduise des brochures, des sites web ou… des publications de recherche et des demandes de subvention !

Enfin, la cerise sur le gâteau, qui différencie peut-être un linguiste spécialisé d’un simple traducteur, est la correction du document source. Cette démarche doit être entreprise avec tact, et peut-être seulement après qu’un traducteur et un client aient établi un certain niveau de confiance. Ces corrections peuvent être de nature typographique ou plus approfondies, comme des corrections factuelles ou des conseils sur la façon de communiquer le message.

Tout cela contribuera à une traduction plus qu’exacte. Et tout cela est, pour l’instant et pour encore longtemps, hors de portée des approches les plus avancées de traduction automatique.

More than accurate translations

By Nicolas Gambardella

[French version]

Can we deliver a more than accurate translation?

Delivering an accurate translation is the core mission for a language translator. Any professional translator should achieve this, and any failure to do so is tantamount to professional negligence. Accurate translation is also the gold standard on which to assess automated translation. However, should this not be considered as the minimum? If so, what is “more than accurate”?

To answer those questions, we must first define what we mean by accurate translation. To translate a text accurately, we must conserve the semantics of the source document. Firstly, we must convey the meaning of the words or expressions, within the context of sentences, paragraphs, and the entire text. In addition to choosing the right words, this includes respecting the correct spelling in the target language. Secondly, we must follow the rules of grammar and punctuation scrupulously. Following these two principles will provide an adequate translation useful in most contexts, and is sometimes achieved by machine translation based on AI, such as Google Translate or DeepL on simple non-technical texts. 

Is that sufficient? Can you expect more from a professional translator? Of course, you can. And you must!

An excellent translation is more than accurate. On top of conveying the meaning of the source, it should deliver the message as intended by its authors.

To do so, the translator must sometimes make decisions regarding the level of technicality to adopt. These choices are particularly important in the biomedical domain, where the granularity of concepts and their relationships differ between languages (although the translator will face them in most technical domains). For instance, there is not always a one-to-one mapping between the English and French descriptions of anatomical parts or symptoms. French doctors also tend to use more technical terms when talking to patients than British doctors. Therefore, to conserve the same impact, a given source document will have to be translated slightly differently if the intended audience is, e.g., a surgeon who is supposed to reproduce a procedure, a physician who needs to understand a condition, patients looking for information underpinning therapeutic decisions, or the general public. “Disease burden” should be translated into “charge de morbidité” in an epidemiological document, but probably into “impact de la maladie” in a marketing presentation.

Such technical choices rely on past expertise, which is why translators have specialities and why they become better with time like good wine. But they also emerge from dedicated research, conducted for each translation project.  A good example is the translation of safety data sheets (the document describing the characteristics, possible health effects and precautions to be taken with a chemical compound or a drug). Both the headings and the contents are coded and country-specific. Knowledge of both languages will be sufficient to communicate the meaning of the text, but the result of the translation will not be a valid document. To do this, one must read the specifications of such safety data sheets both in the source and target languages. This is one of the areas where human translation cannot yet, probably for a while, be replaced by machine translation.

The meaning of words, the semantics, is not the only factor to take into account when polishing a translation, though. The tone of the text and the specific dialect to use (whether actual language or specialist circle’s jargon) will also strongly affect the delivery of a message. Depending on the type of document, the length of sentences, the rhythm, and the punctuation might need tuning to reach the target population. The aesthetic of a text, its general catchiness, is a cornerstone of marketing. And so, whether one translates brochures, websites, or… research publications and grant applications!

Finally, the cherry on the cake, which differentiates perhaps a specialist linguist from a mere translator, is the correction of the source document. This move is something that must be done tactfully, and perhaps solely after a translator and client have established some level of trust. Such corrections might be of proofreading nature (corrections of typos) or more profound, including factual corrections or advice on delivery. 

All this will contribute to a more than accurate translation. And all this is, currently and for the foreseeable future, out of reach of the most advanced Machine Translation approaches.