Troisième période : Mon discours sur la Covid au Parlement tchèque
https://brownstone.org/articles/the-third-period-my-covid-speech-in-the-czech-parliament/
Par le 4 février 2026.
L'année dernière, Andrej Babiš, une version tchèque de Donald Trump, a remporté les élections législatives en République tchèque. Et les choses ont commencé à bouger. Lors de son audition de confirmation au sein du gouvernement, Babiš – dans son inimitable mélange de dialecte tchéco-slovaque – a déclaré que toute la gestion de la crise du Covid par son précédent gouvernement avait été une erreur, qu'il avait été trompé par les « soi-disant » experts et que les vaccins « merveilleux » fournis par l'Union européenne s'étaient révélés finalement bien moins miraculeux.
Peu après cette révélation, Jindrich Rajchl, avocat et député d'un petit parti gouvernemental, organisa une conférence intitulée « Trois ans après la Covid ». La grande salle de l'Assemblée était comble. J'y étais invité à faire ce que je fais depuis cinq ans : parler de données. Voici ce que j'ai dit (j'ai ajouté quelques explications pour les lecteurs américains, en italique).
Bonjour Mesdames et Messieurs, je tiens à remercier Jindřich pour l'organisation de ce séminaire, pour son invitation, et à remercier les autres intervenants pour leur courage et leur persévérance.
Aujourd'hui – ou plutôt dès mercredi, avec la déclaration du Premier ministre Andrej Babiš selon laquelle nous aurions dû suivre l'exemple suédois – commence la troisième période de notre guerre contre la Covid. La première a été marquée par une crise sanitaire mondiale. J'ai qualifié la deuxième de « Grand Silence Covid », période durant laquelle de nombreux acteurs espéraient ardemment que leurs performances de la première période seraient oubliées. La dernière période sera – du moins je l'espère – celle de la catharsis et des leçons apprises. Espérons qu'il n'y aura pas de prolongation.
Durant la période de perte de raison liée à la Covid, tous les piliers essentiels des sociétés occidentales se sont effondrés.
Le pouvoir exécutif a échoué, de manière arbitraire, absurde et contre-productive, à restreindre les droits et libertés fondamentaux des citoyens.
Le pouvoir législatif a failli à sa mission, restant passif et donnant systématiquement carte blanche au pouvoir exécutif sous la forme d'états d'urgence récurrents.
Le pouvoir judiciaire a failli, lui qui (à l'exception d'une chambre de la Cour administrative suprême) a refusé de défendre le droit naturel et s'est replié — comme dans les précédents régimes totalitaires — sur un formalisme juridique servile.
Les médias ont échoué de manière inattendue et répugnante, sous l'impulsion des médias de service public qui, au lieu d'informer honnêtement le public et de contrôler les personnes au pouvoir, ont menti sur l'ordre politique.
Les médecins ont échoué, car au lieu de soigner les malades, ils ont soit fermé leurs cabinets, soit servi le complexe pharmaceutique et industriel en tant que service commercial.
Et, comme tant de fois par le passé, en tête de la marche vers un nouvel esclavage se trouvaient des scientifiques financés par l'État, qui, sur ordre politique, ont habillé le Covidisme du voile de la science.
La Covid-19 est apparue au XXIe siècle, que beaucoup annoncent comme le siècle des données. Or, si elle a démontré une chose, c'est que notre capacité à collecter des données dépasse largement notre capacité à les exploiter efficacement. Et comme le travail avec les données m'a amené (un peu malgré moi) à me ranger du côté des sceptiques face à la Covid-19, je souhaite vous raconter plusieurs anecdotes fascinantes sur la pandémie, inscrites dans les données mais qui n'ont pas encore été pleinement comprises.
La modélisation mathématique est une arme de destruction massive
Une grande partie de la répression du Covid, ici comme à l'étranger, s'est appuyée sur des modèles prédictifs. Avant le vote sur la prolongation de l'état d'urgence, l'Institut d'information et de statistiques sanitaires (UZIS) a présenté aux députés cette prévision (diapositive 16). Cette diapositive recèle de nombreux éléments intéressants qui méritent d'être approfondis.
Le graphique est en tchèque, veuillez nous en excuser. L'axe horizontal représente le temps en mois, de juillet 2020 à avril 2021. L'axe vertical indique le nombre de nouveaux cas de Covid par jour (c'est-à-dire les tests PCR positifs) en République tchèque. Les points jaunes représentent les données réelles et la courbe rouge correspond à la « prédiction » du modèle du ministère de la Santé. Cette « prédiction » a été réalisée à peu près au moment indiqué par la flèche noire. Le texte bleu indique : « Effet des contre-mesures, évolution dangereuse évitée » (ce texte n'a plus de sens en tchèque, la traduction est donc littérale). L'avertissement en italique au bas de la diapositive est expliqué ci-dessous.
Il est essentiel de comprendre que tous les modèles de propagation épidémique sont des variantes d'un jeu vidéo appelé SIR (Susceptible-Infecté-Rétabli). Ce jeu repose sur le modèle d'un gaz parfaitement homogène. Les individus y sont représentés par des billes entrant en collision aléatoirement. Si une bille infectée entre en contact avec une bille susceptible, deux billes infectées en résultent. Une bille infectée finit par guérir spontanément. Le modèle ne tient pas compte de l'espace : ni villes, ni écoles, ni usines, ni repos, ni repas. Il s'agit essentiellement d'une modélisation d'une simple réaction chimique se déroulant dans un récipient clos rempli d'un gaz parfait. Ce modèle n'a quasiment rien en commun avec la réalité d'un virus inconnu se propageant dans l'espace et le temps au sein d'une société qui réagit de diverses manières face à cette situation inédite.
De plus, tous les modèles SIR se comportent de manière similaire : ils produisent une seule vague d’infections. Mais lorsque plusieurs vagues surviennent en réalité, au lieu de rejeter le modèle comme étant erroné, divers experts se mettent à croire, à tort, que la réalité s’écarte du modèle en raison de notre « gestion de l’épidémie ».
Un problème fondamental de ces modèles est le surapprentissage. Ces modèles comportent plusieurs options (paramètres libres) que l'on peut ajuster jusqu'à ce que le modèle se comporte exactement comme le souhaite son auteur. Un professeur présente ensuite à de malheureux députés (dont les connaissances en mathématiques remontent au lycée) un graphique dont les paramètres ont été finement ajustés pour correspondre à des données historiques. Ces pauvres députés n'ont aucune chance de comprendre qu'il s'agit d'un pur surapprentissage – que les paramètres du modèle ont été ajustés après que les données réelles aient été connues. Par conséquent, la concordance entre le modèle et la réalité dans le passé ne dit absolument rien sur la qualité des prédictions. Si je vous disais quels numéros sont sortis au loto la semaine dernière, me croiriez-vous quand je vous dirais que je peux prédire correctement les numéros qui sortiront la semaine prochaine ?
Remarquez la mention discrète, en petits caractères, sous le graphique : ce modèle n’est pas destiné à faire des prédictions. Pourtant, en haut, une prédiction est affichée en gras.
Cette prédiction est, de surcroît, manifestement absurde : le modèle prévoyait que le nombre de nouvelles infections atteindrait 37 000 cas par jour fin mars 2021, soit environ 370 cas pour 100 000 habitants. Or, depuis le début de l’épidémie, jamais dans le monde le nombre de nouveaux cas confirmés n’avait dépassé 170 cas pour 100 000 habitants. Cette prédiction était donc totalement irréaliste – mais elle a atteint son objectif. Des députés paniqués ont approuvé un nouvel état d’urgence.
Notez également la flèche noire qui laisse entendre que l'écart entre les prévisions et la réalité serait dû aux mesures gouvernementales. Je tiens à assurer à nos auditeurs que ni les données réelles ni le modèle ne confirment cette hypothèse. Au contraire, la vague de Covid du printemps avait déjà atteint son pic fin février. Le confinement strict instauré en mars n'a donc rien changé.
Quelle leçon tirer de tout cela ? Ne tentez pas de prédire le comportement futur de systèmes que vous ne comprenez pas à l’aide de modèles mathématiques. Fiez-vous aux données, et non à de simples simulations informatiques.
J'ai écrit un long article à ce sujet pour le Brownstone Institute.
Une leçon majeure de cette catastrophe de modélisation s'applique particulièrement à la question du changement climatique, où nous commettons la même erreur. Nous avons misé l'avenir de toute une civilisation sur les prédictions d'un modèle mathématique, car l'hypothèse d'un réchauffement climatique catastrophique dû aux émissions humaines de CO₂ n'est rien d'autre que la prédiction d'un modèle mathématique. Pendant la pandémie de Covid-19, la réalité a été clémente et nous a démontré l'absurdité des modèles prédictifs en quelques semaines. Concernant les modèles climatiques, il nous a fallu attendre des décennies avant de constater que les prédictions catastrophistes des alarmistes étaient erronées.
Nous ne savons encore presque rien de l'efficacité des « vaccins » à ARNm.
À ce jour, nous ignorons presque tout de l'efficacité réelle des produits à ARNm. En République tchèque, près de 19 millions de doses de « vaccins » contre la Covid-19 ont été administrées ; à l'échelle mondiale, plusieurs milliards. La plupart étaient des produits géniques expérimentaux. Le CDC a même dû modifier la définition d'un vaccin pour que ces produits y soient conformes. Il est frappant de constater que nous ne comprenons toujours pas pleinement ce que nous savons et ce que nous ignorons de l'efficacité de ces produits.
Les médias nous ont martelé que les « vaccins » à ARNm étaient efficaces à 95 %. D'où venait ce chiffre et que signifiait-il ? Il provenait d'une étude randomisée menée auprès d'environ 20 000 participants dans chaque groupe. L'infection symptomatique constituait le critère d'évaluation principal. Dans le groupe vacciné, 8 personnes sont tombées malades ; dans le groupe placebo, 162 personnes l'ont été. Ainsi, le vaccin a réduit le risque d'infection symptomatique de 0,88 % à 0,04 %, soit de 0,84 % — oui, de moins d'un point de pourcentage. Pour des raisons marketing, ce résultat a été présenté au public de la manière suivante : 0,84 sur 0,88, cela fait 95 %, n'est-ce pas ? Le public a donc supposé que cela signifiait que 95 % des personnes vaccinées étaient protégées contre l'infection. C'est presque exactement le contraire de la vérité. Tous les principes de la médecine fondée sur les preuves stipulent qu'il est inacceptable de présenter la réduction du risque de manière aussi trompeuse.
Nous avons appris par la suite que Pfizer avait utilisé une substance totalement différente lors de l'étude d'homologation. L'essai clinique avait été mené avec une substance pure produite en laboratoire, tandis que la vaccination de masse avait utilisé une substance issue de cultures bactériennes. Ces « vaccins » sont contaminés par de l'ADN bactérien et des endotoxines. Par conséquent, l'étude d'homologation ne permet pas de se prononcer sur l'innocuité et l'efficacité des « vaccins » à ARNm, car la substance utilisée était différente.
L'étude d'enregistrement a eu lieu pendant la période où sévissait le variant de Wuhan du virus, qui avait disparu au moment de la vaccination de masse. Par conséquent, nous ignorions tout de l'efficacité du « vaccin » contre les autres variants.
Par ailleurs, le British Medical Journal a fait état d'un cas alarmant de fraude scientifique lors de l'essai d'enregistrement de Pfizer.
Après qu'il soit devenu évident (au plus tard à l'été 2021) que les vaccins ne préviennent pas l'infection, les autorités ont changé de discours : les vaccins ne préviennent peut-être pas l'infection ni la transmission, mais ils préviennent les formes graves, les hospitalisations et les décès. Cependant, nous n'avons jamais vu de preuves convaincantes à l'appui de cette affirmation, car elle n'a pas été étudiée dans le cadre d'essais randomisés.
Mais nous disposons de nombreuses données d'observation, alors nous devrions le savoir, n'est-ce pas ? Les médias ont largement relayé l'information selon laquelle seuls les non-vaccinés mouraient. Pour notre part, nous avons examiné attentivement les données et exigé à plusieurs reprises la publication des ensembles de données complets. Finalement, nous avons obtenu gain de cause et avons synthétisé les résultats dans une étude inédite qui a révélé de nombreux aspects fascinants de l'ensemble de la campagne de vaccination.
À ce stade, j'ai longuement répété à l'Assemblée ce que j'avais écrit pour le Brownstone Institute (ici) . Les lecteurs du BI semblent mieux informés que les membres du Parlement tchèque !
Cette étude montre qu'il est quasiment impossible de se prononcer sur l'efficacité d'un vaccin par la seule observation de la population. Les personnes vaccinées et non vaccinées sont tout simplement différentes. Or, depuis 2021, aucune étude randomisée n'a été menée. Pourtant, seules les études randomisées peuvent révéler la véritable efficacité des vaccins. Après avoir vacciné des milliards de personnes avec un produit génique expérimental, nous ignorons encore presque tout de l'efficacité réelle de ces produits sur des critères d'évaluation cliniques pertinents. Nous ne pouvons exclure une efficacité négative.
La leçon à en tirer ? Notre capacité à collecter des données dépasse largement notre capacité à en tirer des conclusions, à faire des prédictions et à prendre des décisions correctes . Un travail considérable reste à accomplir, et plus tôt nous commencerons, mieux ce sera. Les autorités tchèques ont enfin publié des données record sur les décès (pour l'instant uniquement chez les femmes), y compris les causes de décès. Nous pouvons enfin tenter d'estimer l'efficacité réelle des « vaccins » contre la Covid-19. Il serait souhaitable que ce travail soit enfin mené de manière plus systématique, et non pas seulement par nous, un groupe de passionnés, bénévolement et la nuit.
Autres récits policiers écrits à partir des données sur la Covid
Début 2022, la fécondité des Tchèques a commencé à décliner de manière inattendue. De 1,83 enfant par femme en 2021, l'indice synthétique de fécondité (ISF) a chuté d'environ 10 % par an, pour atteindre un niveau inférieur à 1,3 fin 2025. Alors que les médias et les instances officielles chargées de la gestion de la crise sanitaire affirmaient que ce déclin n'avait aucun lien avec les vaccins et que Poutine en était responsable, nous avons exigé des données avec insistance. Nous les avons finalement obtenues et avons publié une étude inédite au niveau mondial , démontrant que les femmes vaccinées contre la Covid-19 avaient, pour une raison inconnue, environ un tiers d'enfants de moins que ce que leur part dans la population aurait dû leur laisser.
Autrement dit, si les femmes vaccinées avaient des enfants au même rythme que les femmes non vaccinées, la fertilité ne diminuerait pas. Les données confirment que la vaccination est fortement associée à une baisse de la fertilité. Il ne s'agit pas d'une hypothèse, mais d'un fait avéré. La question cruciale demeure : cette association est-elle causale, c'est-à-dire la vaccination empêche-t-elle réellement la conception par un mécanisme quelconque, ou est-elle simplement comportementale, les femmes vaccinées ayant, pour une raison ou une autre, cessé de désirer des enfants ? Des recherches supplémentaires sont nécessaires.
Et même dans le cas de ce mystère, les lecteurs de BI ont été informés avant le gouvernement tchèque.
Nous avons longtemps recherché des données concernant les signalements d'effets indésirables liés aux vaccins contre la Covid-19. Lorsque nous les avons finalement obtenues, nous avons constaté que le nombre d'effets indésirables signalés variait considérablement d'un lot à l'autre. Les tout premiers lots de vaccins, arrivés début 2021, présentaient un nombre incroyablement élevé d'effets indésirables, tandis que les lots suivants n'ont enregistré qu'un nombre élevé de signalements. Ces données indiquent très probablement une instabilité du processus de fabrication, et il est indispensable d'en déterminer la cause.
Et je pourrais continuer comme ça pendant encore plusieurs heures.
Et ensuite ?
Alors, que nous réserve l'avenir ? Dans de nombreux pays, la troisième phase a déjà commencé. Aux États-Unis, un changement de régime s'est produit, en grande partie en réaction à la tyrannie de la Covid-19. La santé publique américaine connaît la transformation la plus importante et la plus encourageante de ces 100 dernières années. Des enquêtes sont en cours en Grande-Bretagne, en Australie, au Canada, en Nouvelle-Zélande et dans bien d'autres pays ; même en Allemagne, les choses commencent à bouger. La Slovaquie est également en pleine mutation. Il est inconcevable que notre pays reste le seul à refuser d'entrer dans cette troisième phase. Je suppose que le nouveau gouvernement en est conscient.
Nous avons là une occasion unique de tirer des leçons de cette perte soudaine et mondiale de bon sens et d'apporter des changements substantiels dans les domaines suivants.
En matière de santé publique, il convient de revenir aux principes de la médecine factuelle, c'est-à-dire à l'interdépendance entre le jugement du médecin, le libre arbitre d'un patient pleinement informé et les données issues d'études rigoureuses et indépendantes. Il est impératif de limiter l'influence de divers groupes de pression tels que l'Ordre des médecins tchèque et la Société tchèque de vaccinologie. Il est temps de quitter l'OMS, de décentraliser radicalement l'ensemble du système de santé et de redonner aux médecins traitants le pouvoir de décision.
En matière d'éducation, nous devrions privilégier le développement du raisonnement logique, la pensée logique, le dialogue et, surtout, l'apprentissage du traitement des données. Le système éducatif occidental a manifestement échoué, car les personnes capables de penser de manière indépendante et critique sont devenues une nette minorité au sein de la société durant la crise sanitaire liée à la Covid-19.
Surtout en sciences et en recherche, il est impératif de rompre radicalement avec la dépendance toxique de la recherche académique aux financements publics. Lorsque l'État sombre dans la folie – ce qui arrive régulièrement en Europe centrale –, cette perte de raison se propage immédiatement, via les financements, au milieu de la recherche. Les scientifiques ne sont pas dupes et comprennent vite ce que ceux qui les financent veulent entendre. Le monde universitaire, au lieu de demeurer un havre de raison, de liberté et de recherche de la vérité, a ouvert la voie à la dérive des fous et a drapé la folie du Covid d'un voile de légitimité scientifique. Nous l'avons constaté par le passé avec le fascisme et le communisme, et le même scénario s'est reproduit avec le « covidisme ». La folie du réchauffement climatique en est un exemple de plus.
Ce pays a besoin, à mon avis, d'une plateforme permettant de comprendre ce qui s'est réellement passé pendant la pandémie de Covid-19 et pourquoi. Je ne préconise pas la création d'une commission d'enquête, car celles-ci sont généralement composées selon des critères partisans, ce qui engendre des luttes intestines plutôt que de la compréhension. Il serait probablement plus judicieux de nommer un commissaire gouvernemental chargé d'analyser la période Covid et de le laisser élaborer cette plateforme en toute indépendance.
Nous devons compréhension, apaisement et leçons aux milliers de personnes que nous avons laissées mourir de la Covid-19, ainsi qu'à leurs proches. Nous le devons à nos enfants dont l'éducation, la vie sociale et la santé mentale ont été profondément perturbées. Nous le devons aux dizaines de milliers de personnes dont la santé a été mise à mal par l'administration forcée, inconsidérée et indiscriminée d'un « vaccin » génétique expérimental. Et nous le devons à celles et ceux qui, tout au long de ces cinq années tragi-comiques, ont eu raison mais ont été censurés, persécutés et harcelés.
Nombre d'entre eux sont assis dans cette salle et, avec moi, espérons qu'aujourd'hui marque véritablement le début de la dernière ligne droite de notre combat contre la folie du Covid. Nous avons encore une chance, au moins, d'obtenir le match nul. Mais si nous ne faisons même pas l'effort de comprendre ce qui s'est passé et pourquoi, ce sera une défaite cuisante. Et elle se répétera lors des prochains matchs, d'abord contre l'équipe des climatosceptiques, qui s'échauffent déjà dans les vestiaires.
Merci de votre attention. Prenez soin de vous et gardez le moral.
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