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La pandémie de Covid-19 suscite l’essor d’approches disciplinaires multiples. Toutefois, la formalisation des mécanismes de transmission épidémiologiques et économiques fait apparaître des biais pouvant affecter les choix optimaux de politiques publiques. D’abord, le volet macroéconomique ne prend pas systématiquement en compte les différents canaux d’amplification, par exemple l’amplification des chocs de demande et la persistance des chocs de prix d’actifs. Ensuite, les données statistiques macroéconomiques comme épidémiologiques élaborées en période de pandémie soulèvent des difficultés méthodologiques. Par exemple, les paramètres du modèle de propagation virale ne sont pas connus dans les premiers mois, en particulier le taux de létalité. Enfin, les modèles épidémiologiques eux-mêmes peuvent être biaisés, notamment dans le cas de virus dont la diffusion n’est pas caractérisée par un processus de Markov standard, et dans le cas où les différents niveaux d’hétérogénéité des réseaux de contacts (humains, de transports…) ne sont pas pris en compte. Ces biais se trouvent renforcés, pour la plupart des économies avancées, par l’inexpérience des agents économiques et particulièrement de l’autorité publique face aux pandémies majeures.

The Covid-19 pandemic prompted the development of multiple disciplinary approaches. However, the formalization of epidemiological and economic transmission mechanisms reveals biases that may affect the optimal choices of public policies. First, the macroeconomic approach does not systematically take into account the different channels through which the shock is amplified, such as the amplification of demand shocks and the persistence of asset price shocks. Secondly, the macroeconomic and epidemiological statistical data developed during a pandemic raise difficulties. For example, the parameters of the viral propagation model are not known in the early stages, in particular the case-fatality rate. Finally, the epidemiological models themselves may be biased, especially in the case of viruses whose spread is not characterised by a standard Markov process, and in the case where the different levels of heterogeneity of contact networks (human, transport, etc.) are not taken into account. These biases are reinforced, for most advanced economies, by the inexperience of public authorities in the context of major pandemics.