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Présentation de thèse

Arthur Jatteau, Faire preuve par le chiffre ? Le cas des expérimentations aléatoires en économie

Arthur Jatteau

Texte intégral

1Soutenue le 5 décembre 2016 à l’ENS Paris Saclay

2Sous la direction d’Agnès Labrousse (Université de Picardie – Jules Verne) et de Frédéric Lebaron (ENS Paris Saclay)

3Emmanuel Didier (CNRS)

4Patrice Duran (ENS Paris Saclay)

5Nathalie Etchart-Vincent (CNRS)

6Gaël Giraud (CNRS)

7Florence Jany-Catrice (Université de Lille 1)

8Theodore M. Porter (Université de Californie à Los Angeles)

9Arthur Jatteau, ENS Paris Saclay, IDHES, Chercheur associé, arthur.jatteau@ens-paris-saclay.fr

10Mots clé : expérimentations aléatoires, randomisation, quantification, preuve, sociologie économique

11Keywords : randomized controlled trials, randomization, quantification, evidence, economics sociology

Question(s) de recherche

12Cette thèse prend pour objet les expérimentations aléatoires, une méthode d’évaluation d’impact de programme, récemment revenue sur le devant de la scène par l’intermédiaire de l’économiste franco-américaine Esther Duflo et de son laboratoire, le J-PAL. Nous l’abordons sous l’angle de la preuve. Comment les expérimentations aléatoires font-elles preuve et de quoi sont-elles la preuve ? Ces interrogations, sur la validité et la portée des preuves que les expérimentations aléatoires entendent produire, sont abordées dans ce travail par la théorie mais également « par le bas », c’est-à-dire en étudiant les expérimentations aléatoires telles qu’elles se font et non telles qu’elles sont censées se faire. Nous nous demandons en effet comment, en pratique, cette méthode entend faire preuve, en essayant d’analyser attentivement le passage de la théorie au terrain. Il s’agit donc de mener ce que l’on pourrait appeler une « enquête épistémologique ».

Méthode

13La démarche adoptée dans cette thèse est pluridisciplinaire et fait appel à des méthodes mixtes, alliant qualitatif et quantitatif. Nous avons procédé à des revues systématiques de la littérature, en ne se contenant pas de la littérature économique contemporaine, mais en regardant aussi la littérature économique plus ancienne et la littérature médicale. La thèse s’appuie également sur des méthodes qualitatives, en menant quarante-sept entretiens avec des acteurs variés des expérimentations aléatoires, ainsi que des observations. Nous nous sommes également appuyés sur des méthodes quantitatives, en procédant à une analyse prosopographique à partir d’une base de données que nous avons constituée essentiellement à partir de CV de chercheurs, complétée par une analyse géométrique des données et une analyse de réseau.

Résultat(s)

14Dans une première partie, nous nous sommes penchés sur la genèse de la preuve, entendue comme procédure visant à produire des vérités, telle que produite par les expérimentations aléatoires, en menant une socio-histoire de cette méthode et de ses limites. Nous avons mis en évidence que ses origines sont clairement pluridisciplinaires, à rebours des présentations usuelles qui la font remonter à la médecine ou à l’agronomie. Nous nous sommes penchés sur les limites, mises en avant à différentes époques et dans différentes disciplines, quant à la validité de la preuve que cette méthode permet, en montrant comment elles peuvent éclairer celles de son utilisation. Nous avons privilégié l’étude des essais cliniques randomisés en médecine depuis l’après-Seconde Guerre mondiale, ainsi que les expérimentations aléatoires pratiquées aux États-Unis dans les années 1960-1980. La prise en compte de ces deux littératures invite à nuancer fortement la prétention à la supériorité de cette méthode dans la mesure d’impact.

15Dans une seconde partie, nous avons étudié les « faiseurs de chiffres », c’est-à-dire les acteurs de la preuve par les expérimentations aléatoires. Le laboratoire co-dirigé par Esther Duflo, le J-PAL, joue un rôle majeur dans leur renaissance et dans leur extension, pratiquant avec succès une véritable offensive méthodologique. Le fonctionnement de ce laboratoire, unifié autour d’une seule méthode et fortement hiérarchisé, explique leur irrésistible extension. En se penchant sur la composition du J-PAL, nous pouvons voir qu’il est composé de chercheurs d’élite, puisqu’ayant fait leurs études et exerçant dans les établissements les plus prestigieux au monde. De plus, l’étude du réseau des économistes pratiquant cette méthode montre à quel point il est resserré et « tenu » par quelques figures centrales, ce qui explique la stabilité de son usage ces dernières années.

16Enfin, dans une dernière partie, nous avons analysé la construction de la preuve par le chiffre à travers les expérimentations aléatoires, en insistant sur ses effets heuristiques et politiques. En s’attachant à les observer en train de se faire, nous avons été amenés à nuancer les validités tant interne qu’externe des preuves produites. En effet, en regardant attentivement comment se déroulent en pratique les expérimentations aléatoires, nous montrons que les preuves fournies ne sont pas aussi solides qu’affirmées. Nous avons également montré les conséquences politiques qu’avaient les expérimentations aléatoires, qui sont davantage indirectes que directes, participant à ce que nous nommons une « politique des petits nombres ».

Résumé  en anglais

With Esther Duflo and her lab (the J-PAL), randomized controlled trials (RCTs) became trendy from the the 2000’s onward in economics. Relying on mixed methods, this thesis investigates the social construction of experimental evidence and contributes to a social and historical epistemology of RCTs and to the socio-economy of quantification. The first part develops a socio-history of this method, showing that the origins of RCTs are multidisciplinary. This allows us to gain a deeper understanding of the current use of RCTs. In the second part, we examine the stakeholders of this method. Our prosopographical analysis, supplemented by a network analysis, demonstrates that their high level of academic capital and the presence of leaders allow for the control and the diffusion of RCTs. In the last part, we scrutinize the production of experimental evidence. By examining RCTs in operation, we show that both their internal and external validity are in many cases compromised. Finally, we explore the convoluted links between RCTs, policy and politics.

Résumé  en français

Par l’intermédiaire d’Esther Duflo et de son laboratoire le J-PAL, les expérimentations aléatoires ont connu un essor remarquable depuis les années 2000 en économie. Combinant méthodologies quantitatives et qualitatives, cette thèse examine la construction sociale de la preuve expérimentale et apporte une contribution à une épistémologie sociale et historique des expérimentations aléatoires, ainsi qu’à la socio-économie de la quantification. Dans une première partie, nous développons une socio-histoire de cette méthode, montrant que les origines des expérimentations aléatoires sont pluridisciplinaires, ce qui éclaire la pratique actuelle des expérimentations aléatoires. Dans un second temps, nous nous intéressons aux acteurs de cette méthode, en nous penchant sur les chercheurs du J-PAL. En procédant à une analyse prosopographique, complétée par une analyse de réseau, nous montrons que les capitaux académiques élevés de ces chercheurs et l’existence de leaders permettent de contrôler et promouvoir la diffusion de la méthode. Dans une dernière partie, nous interrogeons la production de la preuve par les expérimentations aléatoires. En nous attachant à saisir les pratiques expérimentales, nous montrons que les validités interne et externe sont souvent problématiques.

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Bibliographie

Banerjee, Abhijit V. et Esther Duflo, Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty, PublicAffairs, 2011.

Deaton, Angus, « Instruments, randomization, and learning about development », Journal of Economic Literature, 2010, vol. 48, no 2, p. 424‑455.

Desrosières, Alain, L’argument statistique I. Pour une sociologie historique de la quantification, Mines ParisTech-les Presses, 2008.

Jatteau, Arthur, « Expérimenter le développement ? Des économistes et leur terrain », Genèses, 2013, vol. 4, no 93, p. 8‑28.

Labrousse, Agnès, « Nouvelle économie du développement et essais cliniques randomisés : une mise en perspective d’un outil de preuve et de gouvernement », Revue de la régulation, 2010, no 7, p. 2‑32.

Lebaron, Frédéric, La croyance économique. Les économistes entre science et politique, Seuil, 2000.

Marks, Harry, La médecine des preuves : histoire et anthropologie des essais cliniques (1900-1990), trad. fr. Françoise Bouillot, Institut Synthélabo pour le progrès de la connaissance, 1999.

Monnier, Eric, Evaluations de l’action des pouvoirs publics, Economica, 1992.

Porter, Theodore M., Trust in numbers: the pursuit of objectivity in science and public life, Princeton University Press, 1995.

Supiot, Alain, La gouvernance par les nombres. Cours au Collège de France (2012-2014), Fayard, 2015.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Arthur Jatteau, « Arthur Jatteau, Faire preuve par le chiffre ? Le cas des expérimentations aléatoires en économie », Revue de la régulation [En ligne], 21 | 1er semestre / Spring 2017, mis en ligne le 20 juin 2017, consulté le 14 décembre 2017. URL : http://journals.openedition.org/regulation/12323

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