Le chiffre est énorme, la conclusion implacable et le tweet parfaitement taillé pour devenir viral. Le 19 mai 2026, le compte Healthbot relaie une vidéo du professeur australien Robert Clancy : une « étude japonaise massive » aurait suivi 20 millions de personnes et découvert que « tous les décès excédentaires » se trouvaient chez les vaccinés contre le Covid-19. Chez les non-vaccinés ? Aucun.
C’est spectaculaire. C’est aussi une démonstration presque parfaite de ce qui arrive lorsqu’une étude scientifique passe à travers un filtre idéologique suffisamment puissant : les données qui conviennent sont conservées, celles qui gênent disparaissent, et les trous méthodologiques finissent transformés en certitudes.
Car le travail japonais auquel renvoie cette affirmation existe bien. Hiroshi Arakawa, Takayasu Hamao, Yasufumi Murakami et une équipe issue notamment du United Citizens for Stopping mRNA Vaccines ont déposé en février 2026 sur Zenodo un manuscrit consacré aux décès survenus après vaccination contre le Covid-19 au Japon. Les chercheurs ont obtenu des données municipales par demandes d’accès à l’information et recherchent notamment l’existence de vagues de mortalité dans les mois suivant les injections.
Premier problème : l’étude ne porte pas sur 20 millions de personnes.
Les chiffres du manuscrit sont parfaitement explicites : 4 025 948 individus, correspondant à 17 545 662 doses administrées, ont été retenus pour l’analyse statistique. Les demandes avaient été adressées à 191 municipalités japonaises. Cinquante-sept ont finalement fourni des données permettant l’analyse, sur environ 1 700 municipalités dans le pays.
Quatre millions de personnes constituent déjà une base considérable. Il n’était donc même pas nécessaire de gonfler le chiffre. Mais sur les réseaux sociaux, près de 18 millions de doses finissent par devenir 20 millions de personnes. Le nombre grossit légèrement, son unité change complètement, puis la formule prend son envol.
Le problème suivant est beaucoup plus grave.
Le groupe non vacciné que le tweet décrit… n’existe pas dans l’étude
L’affirmation de Clancy repose sur une comparaison apparemment décisive : les vaccinés auraient concentré tous les décès excédentaires, tandis que les non-vaccinés n’en auraient connu aucun.
Seulement voilà : les auteurs japonais disent eux-mêmes qu’ils ne disposent pas des données nécessaires pour établir cette comparaison.
Le manuscrit contient même une section intitulée Is it possible to compare vaccinated and unvaccinated individuals? La réponse est particulièrement embarrassante pour la version devenue virale.
Les auteurs écrivent que les demandes d’information « did not provide the unvaccinated data itself ». Ils essaient alors d’utiliser comme approximation les personnes ne possédant aucun enregistrement vaccinal. L’expérience échoue : cette catégorie contient manifestement des vaccinés dont le statut n’a pas été correctement enregistré.
Leur conclusion ne laisse guère de place à l’interprétation :
« precise mortality data for unvaccinated individuals could not be obtained »
La mortalité précise des non-vaccinés n’a pas pu être obtenue.
Il devient donc impossible de tirer de ce travail la conclusion : « les non-vaccinés n’ont eu aucune surmortalité ».
L’étude ne montre pas zéro. Elle dit qu’elle ne sait pas mesurer correctement ce groupe.
Entre les deux propositions, ce n’est pas une petite nuance statistique. C’est exactement l’information nécessaire pour transformer un résultat indéterminé en slogan.
Un papier intéressant malgré tout
Le travail japonais contient néanmoins un résultat qui mérite d’être étudié. Les auteurs observent des concentrations de décès plusieurs mois après certaines injections et constatent que la forme des courbes varie selon le nombre de doses reçues. Leur hypothèse est qu’une partie de ces décès pourrait être liée à la vaccination.
Le signal mérite donc discussion. Mais la méthode elle-même impose une prudence considérable.
Les chercheurs reconnaissent notamment que leurs groupes évoluent lorsqu’une personne reçoit la dose suivante. Une personne classée après sa troisième dose sort de cette population lorsqu’elle reçoit sa quatrième. Ceux qui ne poursuivent pas la vaccination restent, eux, dans la catégorie précédente.
Le papier constate ainsi une mortalité particulièrement importante parmi certaines personnes ayant arrêté les injections et envisage qu’un événement indésirable ait pu expliquer cet arrêt. Mais d’autres explications sont possibles : maladie, fragilité croissante, hospitalisation ou simplement décès avant l’administration du rappel suivant. Les auteurs ne peuvent pas les distinguer avec ces données.
C’est précisément pour cela qu’un graphique intrigant n’est pas encore une démonstration causale.
Et surtout, rien dans cette analyse ne ressuscite miraculeusement le groupe témoin absent.
Quand la conclusion précède l’étude
Ce tweet est finalement plus intéressant pour ce qu’il raconte de notre rapport à la science que pour ce qu’il prétend révéler sur les vaccins.
Il serait parfaitement légitime d’examiner ces données japonaises, de critiquer les politiques vaccinales, de rechercher des effets indésirables tardifs ou de demander l’accès à de meilleures données de mortalité. La pharmacovigilance repose précisément sur cette vigilance.
Mais ce n’est plus de la vigilance scientifique lorsqu’une étude portant sur quatre millions de personnes devient une étude sur vingt millions, lorsque des doses deviennent des individus et lorsqu’un groupe dont les auteurs expliquent qu’ils ne peuvent pas mesurer la mortalité devient soudain un groupe affichant « zéro décès excédentaire ».
À ce stade, on ne lit plus une étude. On la réécrit à son avantage sans prendre en compte le reste.
Et c’est malheureusement l’un des travers les plus persistants d’une partie de la mouvance antivaccin depuis la pandémie : chercher dans la littérature non pas ce que les données permettent de conclure, mais les éléments capables de confirmer une conclusion déjà acquise à une cause. Une corrélation devient causalité, une hypothèse devient résultat. Une faiblesse méthodologique disparaît lorsqu’elle dérange.
Le paradoxe est brutal : il existe dans cette étude japonaise de vraies questions scientifiques à examiner. La déformer ne les rend pas plus fortes.
Elle les rend simplement moins crédibles.