Dans un rapport publié le 10 mars , les équipes du modélisateur Simon Cauchemez imaginaient ainsi l'évolution de l'épidémie en cas de hausse du taux transmission du virus de 40% à 130% , à partir du 7 ou du 14 mars . Sur le graphique ci-dessous , mis à jour par l'Institut Pasteur ce lundi 4 avril et transmis au HuffPost , les courbes de couleur représentent l'évolution des cas répertoriés par Santé Publique France selon les différents scénarios . Ces courbes n'ont pas changé depuis l'élaboration du modèle . Les points noirs ( puis rouges ) montrent la réalité des contaminations recensées après coup . Comme on peut le voir , les cas recensés sont bien compris dans la fourchette de scénarios . Le modèle prévoyait un pic entre la fin mars et début avril , plus ou moins haut en fonction de la date et de l'intensité de nos contacts à risque . Si la tendance se poursuit , la réalité aura donc bien suivi les scénarios testés . Évidemment , ces modèles ne sont pas des prédictions et ne sont pas parfaits . Et ce n'est pas parce qu'ils collent avec la situation actuelle qu'ils sont 100% justes et qu'ils le resteront . L'hypothèse la moins sure , selon Simon Cauchemez , concerne la durée de l'immunité procurée par une infection avec le variant Omicron . Le modèle partait du principe qu'il n'était pas possible d'attraper à nouveau le Covid d'ici au 1er avril pour les personnes infectées par Omicron lors de la cinquième vague . De plus , l'impact de la météo n'était pas pris en compte dans le modèle . Il est ainsi possible qu'une partie des cas positifs soient des réinfections , mais que la courbe baisse du fait des belles températures que nous avons connues mi-mars . Ce qui pourrait entraîner une nouvelle hausse dans les prochains jours-semaines . Un scénario noir peu probable , mais pas impossible . D'ailleurs , l'Institut Pasteur travaille sur un nouveau modèle plus complet , prenant en compte ces éléments afin d'imaginer des scénarios jusqu'à l'hiver prochain .