Le calcul du taux d'incidence est défini de manière tout à fait officielle dans cette page de data.gouv.fr. https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/taux-dincidence-de-lepidemie-de-covid-19/
Il y est ainsi déterminé :
« Le taux d'incidence correspond au nombre de tests positifs pour 100.000 habitants. Il est calculé de la manière suivante : (100000 * nombre de cas positif) / Population. »
En conséquence, ce taux dépend bien sûr du taux de positivité des tests mais aussi du nombre de ceux-ci. Ainsi, à taux de contamination constant dans la population, si le nombre de tests est doublé, le prétendu taux d'incidence est doublé.
Ce graphique montre l'évolution récente des données de tests ; on voit que le taux de positivité des tests est élevé mais pas exceptionnel, alors que le taux d'incidence sur ces graphiques a souvent décuplé sous l'effet de la forte hausse du nombre de tests.
Un calcul logique et juste aurait bien sûr été de rapporter le taux de positivité des tests à la population. Il aurait fourni une meilleure image de la contamination de la population totale, même si elle est probablement inférieure à celle des personnes testées.
Ainsi les autorités de santé ont commis une erreur évidente au début de la pandémie en définissant mal le taux d'incidence et elles persistent à l'utiliser, sans doute pour ne pas reconnaître leur faute. Les médias, trop heureux d'avoir un indicateur connu, quotidien et semblant significatif, continuent de l'utiliser comme un seul homme sans jamais en commenter la validité.
Pour conclure, soyons clairs : remarquer ce genre de chose ne relève pas du complotisme mais de la recherche de bêtise. Recherche hélas magnifiquement fructueuse ici.
Sources :
data.gouv.fr
covidtracker.fr/