Les fondements fragiles des données sur les catastrophes compromettent les secours.

Ce chiffre ne prenait en compte que les personnes tuées directement par l'ouragan — celles retrouvées le lendemain matin ou peu après — et n'incluait pas les milliers de décès survenus dans les semaines et les mois qui ont suivi la catastrophe. Maria a durement frappé les infrastructures de Porto Rico : d'importantes coupures de courant ont entraîné la fermeture d'hôpitaux, les fournitures médicales ont été épuisées et d'autres infrastructures essentielles se sont effondrées sur l'île. Un an plus tard, dans le cadre d'une évaluation spéciale commandée par le gouvernement de Porto Rico , une équipe de chercheurs a révisé le nombre de décès. Le bilan total s'élevait alors à 2 975 morts, soit 46 fois plus que l'estimation initiale.

L’exemple de l’ouragan Maria n’est pas isolé. Dans de nombreux pays, les bases de données utilisées pour suivre l’impact des catastrophes peuvent être gravement erronées.

Ces données proviennent principalement des rapports gouvernementaux et des médias, mais ces derniers sont influencés par le moment où les gouvernements choisissent de les diffuser et par leur définition de ce qui constitue un impact de catastrophe. Ces données ne servent pas uniquement à des fins académiques ; les chiffres relatifs aux catastrophes ont un poids considérable dans le monde actuel. Ils peuvent déterminer quels pays reçoivent des financements et où ces fonds sont alloués.

Bien que ces décisions soient souvent présentées comme techniques, la couverture médiatique des catastrophes comporte une dimension politique. Les données peuvent souvent déterminer quelles souffrances sont recensées et priorisées. Nous traitons ces chiffres comme des faits avérés, mais ils ne le sont pas. Ils sont générés par des systèmes, avec les mêmes fragilités que tout autre domaine politique. Les données relatives aux catastrophes sont bien moins fiables que leurs utilisateurs ne le supposent souvent.

Les critères de qualité des données ne font pas débat. Les données doivent refléter la réalité, offrir un tableau complet, rester comparables dans le temps et l'espace, et ne pas comptabiliser deux fois le même événement. Malheureusement, nous sommes loin d'y parvenir.

Comment fonctionnent réellement les bases de données de gestion des catastrophes

Nous avons besoin de données sur les catastrophes. Il est impératif de planifier les efforts de reconstruction, d'acheminer l'aide humanitaire et d'élaborer des plans de résilience. La base de données sur les événements d'urgence (EM-DAT) est la source gratuite de données sur les catastrophes à l'échelle mondiale la plus utilisée, couvrant les risques technologiques et naturels. Elle recense plus de 27 000 événements depuis 1900. Pour être inclus, un événement doit répondre à au moins un des trois critères suivants : avoir fait au moins 10 morts ; avoir touché au moins 100 personnes ; ou avoir fait l'objet d'une déclaration d'état d'urgence ou d'un appel à l'aide internationale.

Bien que raisonnables, ces critères impliquent que la base de données présente des lacunes. Une sécheresse ayant causé la mort de neuf personnes n'y figurera généralement pas, sauf si elle entraîne une déclaration d'état d'urgence ou un appel international à l'aide. Il en va de même pour une inondation touchant 95 personnes. Or, il convient de souligner un point important : la base de données se base sur le nombre de personnes déclarées touchées ou décédées. Si les données ne sont pas exactes, la base de données l'est également. EM-DAT exige la vérification croisée de chaque événement auprès d'au moins deux sources indépendantes , souvent des agences internationales, des agences de presse et des médias anglophones.

De ce fait, les biais géographiques dans la couverture médiatique risquent de se répercuter sur la base de données EM-DAT elle-même, ce qui l'amène à recenser davantage de catastrophes dans les pays développés que dans les pays en développement. Cela permet également aux gouvernements de manipuler les données. Si un gouvernement ne reconnaît que neuf décès, l'événement ne sera pas comptabilisé, même si le nombre réel de victimes est bien supérieur. Ainsi, les gouvernements peuvent se soustraire à leurs responsabilités.

Prenons l'exemple du séisme du Sichuan de 2008 en Chine. Plusieurs des zones les plus touchées étaient des comtés parmi les plus pauvres de la région, et de nombreux bâtiments se sont effondrés. Le bilan officiel des victimes s'élevait à environ 70 000 morts, et 18 000 personnes étaient toujours portées disparues . Les parents, les militants et les journalistes qui tentaient d'obtenir des comptes et d'enquêter sur les normes de construction et les causes des effondrements ont été victimes de censure, d'arrestations et de surveillance ; le bilan exact et les responsabilités, notamment concernant les effondrements d'écoles, restent difficiles à établir de manière indépendante.

Même lorsqu'un événement atteint les seuils requis, d'autres informations peuvent être incomplètes. Les données relatives aux pertes économiques constituent la principale source de données manquantes ; elles sont indisponibles pour 80 % des événements enregistrés entre 2000 et 2020. Les dommages économiques sont difficiles à calculer et rarement fournis dans les pays à revenu faible ou intermédiaire. Seuls 4 % des catastrophes africaines enregistrées dans EM-DAT disposent d'estimations des dommages économiques.

Mais cela n'empêche pas certains d'utiliser ces données telles quelles. Un nombre croissant de publications très influentes et largement citées les utilisent pour des études empiriques en reconnaissant très peu leurs problèmes.

L'ampleur des limitations apparaît plus clairement lorsqu'on compare les bases de données sur les catastrophes. Entre 1971 et 2002, EM-DAT a recensé 97 catastrophes en Colombie. Une autre base de données, DesInventar , en a recensé plus de 19 000 sur la même période. Seul un faible pourcentage des événements locaux répertoriés dans DesInventar correspond à la définition d'une catastrophe selon EM-DAT, mais, pris ensemble, ces « petits » événements en Colombie ont causé plus de 1,65 milliard de dollars de dégâts. Cela représente environ sept fois les pertes économiques engendrées par l'une des catastrophes les plus meurtrières de Colombie : l' éruption du volcan Nevado del Ruiz . Ensemble, ces « petits » événements ont un impact considérable.

DesInventar représente un type différent de base de données sur les catastrophes. Au lieu d'imposer des critères d'inclusion précis, DesInventar permet aux pays de constituer librement leurs propres inventaires de catastrophes. En général, cela signifie qu'elle inclut des catastrophes de moindre ampleur, mais aussi que la qualité des données dépend de la capacité de chaque gouvernement à collecter et à tenir à jour des registres. Cette capacité peut varier considérablement. Le Pérou en est un parfait exemple : ses données proviennent d'une source unique , et les événements survenus près de Lima sont bien mieux documentés que ceux survenus dans les régions plus reculées du pays.

Ce n’est d’ailleurs pas la seule divergence. Le nombre de personnes « touchées » peut varier considérablement. EM-DAT définit les personnes touchées comme celles nécessitant une aide immédiate, mais les pays appliquent des critères différents pour déterminer ce qui constitue une « aide ». Certains incluent toutes les personnes se trouvant dans la zone sinistrée ; d’autres se limitent à celles qui ont perdu leur logement, tandis que d’autres encore prennent en compte les demandes d’aide. Les pays peuvent même choisir stratégiquement qui est considéré comme touché, car ces données peuvent les aider à déterminer leur admissibilité au financement de l’adaptation au changement climatique.

D'autres catégories de données sont encore plus floues. Comme indiqué précédemment, les estimations des dommages économiques sont souvent absentes et, lorsqu'elles existent, elles sont au mieux lacunaires. Certaines études comparant les données relatives aux catastrophes entre EM-DAT et DesInventar ont révélé que les chiffres des dommages différaient de plus de 20 % dans la plupart des cas.

Transformer les données relatives aux catastrophes en politiques publiques

Cela peut paraître une préoccupation purement théorique. Or, il n'en est rien. Ces bases de données sont utilisées dans de véritables décisions politiques.

Le Bureau des Nations Unies pour la réduction des risques de catastrophes utilise EM-DAT et DesInventar pour ses Rapports d'évaluation mondiale , l'une des principales publications orientant la politique internationale en matière de catastrophes. Les États membres des Nations Unies rendent également compte de leurs progrès via le Suivi du Cadre de Sendai , qui exploite les bases de données sur les catastrophes. Ces données servent ensuite à suivre les progrès accomplis, à identifier les priorités en matière de risques de catastrophes, à orienter l'allocation des ressources vers la réduction des risques et à contribuer à l'élaboration de stratégies d'adaptation au changement climatique.

Le financement climatique, un secteur qui a mobilisé 1 900 milliards de dollars rien qu'en 2023 , utilise également des bases de données sur les catastrophes pour évaluer les risques de catastrophes liées au climat. Les pays se servent souvent de l'Indice mondial des risques climatiques de Germanwatch pour discuter de la nécessité d'un soutien financier pour l'adaptation ou la compensation des pertes. L'indice actuel de Germanwatch utilise la base de données EM-DAT, en soulignant certaines limites. Cette analyse des pertes et dommages , par exemple, utilise l'indice sans mentionner les limites de ses données.

Le recours à EM-DAT dépasse le cadre de l'Indice mondial des risques climatiques et s'étend aux structures opérationnelles qui déterminent les flux de financement humanitaire. L'Indice des risques INFORM utilise EM-DAT pour certains de ses indicateurs de danger et a été utilisé par le Bureau de la coordination des affaires humanitaires des Nations Unies (OCHA), la Direction générale de la protection civile et des opérations d'aide humanitaire de la Commission européenne, le Programme alimentaire mondial (PAM), l'Agence des États-Unis pour le développement international (USAID), le Fonds central d'intervention d'urgence des Nations Unies (UNECUF) et d'autres organisations pour prioriser et allouer les ressources humanitaires. Des erreurs dans EM-DAT pourraient entraîner un sous-financement des catastrophes. Cela pourrait se produire si le nombre de décès était bien supérieur aux chiffres recensés dans EM-DAT, faute de déclarations en anglais.

En 2015, le gouvernement du Malawi a versé 5 millions de dollars pour une assurance sécheresse auprès de l'African Risk Capacity (ARC), qui indemnise les sinistrés lorsque son modèle estime qu'une sécheresse a dépassé un certain seuil. Après la sécheresse d'El Niño de 2016, qui a laissé 6,5 millions de personnes dans le besoin d'aide, le modèle a initialement conclu qu'aucun versement n'était justifié, sur la base d'une hypothèse erronée concernant la variété de maïs semée par les agriculteurs. Un versement a finalement été effectué en 2017, date à laquelle l'intervention avait coûté environ 395 millions de dollars.

Construire des bases plus solides : cinq solutions

Nous avons clairement besoin de données sur les catastrophes. Sans bases de données comme EM-DAT et DesInventar, nous serions incapables de comprendre les catastrophes et d'y réagir. Il serait bien plus difficile de répondre aux changements climatiques et de planifier des stratégies d'adaptation pour prévenir les catastrophes futures. Mais ces bases de données sont loin d'être parfaites.

Des améliorations sont toutefois possibles. En effet, face au réchauffement climatique et à la multiplication des catastrophes liées au climat, des améliorations sont nécessaires.

Premièrement : il est impératif de considérer les bases de données sur les catastrophes non pas comme une source unique de vérité, mais comme un élément d’un système. Chaque base de données est un outil de mesure présentant des limites connues, mais leur prise en compte conjointe permet de limiter les erreurs. L’allocation des ressources doit être optimisée en croisant les différentes bases de données et les inventaires locaux des catastrophes. Cela contribuera à réduire les données manquantes, un point crucial étant donné que les événements de moindre ampleur et récurrents représentent une part importante de l’impact des catastrophes.

Deuxièmement, l'impact des catastrophes devrait être présenté sous forme de fourchettes, et non par un seul chiffre. Il est trop facile pour les décideurs de se focaliser sur un seul chiffre sans tenir compte de l'incertitude qui le sous-tend. En 2015, le programme de recherche intégrée sur les risques de catastrophe a recommandé que les données relatives aux catastrophes incluent des informations sur leur fiabilité, telles qu'un indice de qualité ou un niveau d'incertitude . Les chiffres de mortalité initialement publiés pour l'ouragan Maria étaient 46 fois inférieurs à ceux obtenus par l'analyse de la surmortalité. Indiquer une fourchette de valeurs n'aurait pas éliminé cet écart, mais aurait signalé aux décideurs que le chiffre était provisoire et non définitif.

Troisièmement, il est impératif de vérifier les chiffres officiels de manière indépendante. Les gouvernements ne sont pas toujours incités à dire la vérité, et même lorsqu'ils s'y efforcent, des critères différents peuvent conduire à des estimations des dégâts très différentes. Au lieu de se fier au nombre de personnes présentes dans une zone sinistrée, il convient de privilégier la surmortalité comme indicateur standard après une catastrophe. Cela fournirait une donnée indépendante permettant d'évaluer les chiffres officiels ; si un gouvernement avance un chiffre nettement inférieur au nombre de décès excédentaires, il pourra être tenu responsable.

Nous pouvons également utiliser l'imagerie satellitaire pour valider les données. Cette technique a été employée avec succès après le séisme d'Haïti en 2010, ainsi qu'en Turquie après les séismes de 2023. Ces technologies ne peuvent remplacer la collecte de données sur le terrain, car elles ne permettent pas de recenser les individus. Cependant, elles offrent une forme d'analyse indépendante qui peut être utilisée pour comparer les données avec d'autres chiffres figurant dans les bases de données sur les catastrophes. Ceci est particulièrement utile dans les contextes où les infrastructures de collecte ou de transmission des données sont faibles ; dans des pays comme Haïti, il peut être quasiment impossible de collecter des données en porte-à-porte.

La quatrième solution est indissociable de la première. Il est également impératif de mieux financer les systèmes de données locaux. Plusieurs pays ont adopté des systèmes basés sur DesInventar pour la comptabilisation de leurs pertes liées aux catastrophes, mais les incitations à maintenir ces systèmes sont rares. Chaque année, les gouvernements doivent former le personnel, valider les données et vérifier le bon fonctionnement des systèmes interconnectés. Chacune de ces actions engendre des coûts et aucune n'est automatique ; les organisations internationales devraient apporter leur soutien dans la mesure du possible.

Cinquièmement, il est essentiel de mettre en évidence les limites des données. Aucun document de politique ne devrait utiliser des données relatives aux catastrophes sans les préciser. Chaque base de données sur les catastrophes présente ses propres biais ; aucune n’est parfaite. Sans ces précisions, les décideurs politiques risquent d’utiliser les données telles quelles, sans tenir compte de ces biais. Tout rapport citant des données sur les catastrophes devrait inclure des éléments tels que les métadonnées de suivi des ODD , le score de fiabilité d’INFORM et la synthèse de Climate Analytics sur les pertes et dommages, afin de fournir au lecteur un contexte sur la fiabilité des données.

Aucun système n'est parfait, et les systèmes conçus pour évaluer l'impact des catastrophes – notamment les personnes touchées, l'ampleur des pertes humaines et le coût économique – comporteront toujours des hypothèses intrinsèques, des pressions politiques et des limites institutionnelles. Mais nous pouvons faire mieux que le système actuel, surtout face à l'augmentation de la fréquence des catastrophes naturelles due au changement climatique. Les erreurs évitables auront des conséquences mortelles, et actuellement, les bases de données sur les catastrophes risquent de confondre les informations rapportées avec les données réellement pertinentes.

Matheus de Souza est doctorant en sciences et gestion des catastrophes à l'Université du Delaware et a collaboré avec différentes organisations humanitaires, notamment le Haut-Commissariat des Nations Unies pour les réfugiés et le Conseil norvégien pour les réfugiés. Ses recherches portent sur divers aspects des catastrophes, en particulier la coordination interorganisationnelle.

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