• 1 Le spot est disponible en ligne : https://youtu.be/iLi5kkTGfRo.
• 2 Desrosières Alain, L’argument statistique, Paris, Presses de l’école des mines, 2008 ; Hacking Ian, (...)

1« On peut débattre de tout sauf des chiffres ». Apparaissant en blanc sur fond noir après une séquence où une famille débattait de l’efficacité potentielle de la vaccination contre le Covid, ce spot de pub institutionnelle prétendait trancher le débat sur l’utilité du vaccin1. Les chiffres seraient donc inattaquables ? Voilà un point de vue que ne partage pas Hervé Guyon, statisticien et maître de conférences en psychologie statistique à l’Université de Bretagne. Avec cet ouvrage, il poursuit un double objectif : équiper l’esprit critique du plus grand nombre contre l’apparente objectivité des statistiques, et alerter les spécialistes sur les mésusages qu’ils en font. Loin de chercher à disqualifier la statistique, il offre ici un plaidoyer pour plus de réflexivité et de rigueur. Si elle s’inscrit clairement dans le sillage des travaux critiques d’Alain Desrosières et de Ian Hacking2, sa démarche n’en est pas moins originale du fait de sa transversalité : Hervé Guyon traite dans ce livre autant des sondages électoraux que de statistique psychologique, des neurosciences ou encore d’économie. Ceci lui permet d’adresser trois grandes critiques aux statistiques : critique de leur usage, critique de leurs fondements épistémologiques et idéologiques, et enfin critique de leur fonction politique. L’ouvrage est découpé en six chapitres qui, deux à deux, développent chacune de ces critiques.

• 3 Putnam Hilary, Raison, vérité et histoire, Paris, Éditions de Minuit, 1984.

5Dans le quatrième chapitre, l’auteur développe une critique plus précise de sa propre discipline, la psychologie. Il y discute de la nature des objets étudiés, les « attributs psychologiques », et de l’impératif quantitatif qui gouverne la discipline, c’est-à-dire le présupposé que ces attributs peuvent être mesurés quantitativement. Il oppose ici physicalisme réductionniste et pragmatisme réaliste. La première approche considère ces attributs comme des choses en soi, localisables dans des zones spécifiques du cerveau à l’aide de la neuro-imagerie. Cette association entre l’afflux sanguin localisé dans le cerveau et l’activité d’une fonction n’est pas sans poser de problème, comme l’ont montré des chercheurs ayant « prouvé » que le cerveau d’un saumon mort réagissait à des interactions humaines. Le pragmatisme réaliste qu’il défend envisage les attributs psychologiques au contraire comme le produit de la relation entre un environnement social et culturel, et un individu pris comme une entité globale, corps et esprit. Ils ont une « objectivité pour nous3 », plutôt qu’une réalité en soi. À la suite d’Alain Desrosières et Ian Hacking, il défend que les attributs psychologiques ne peuvent être mesurés comme les objets de la physique. L’usage de la statistique en sciences sociales doit donc s’accompagner d’un effort supplémentaire de réflexivité pour le chercheur, ce qui implique aussi de redonner sa juste place à l’interprétation.

• 4 Reinhart Carmen M., Rogoff Kenneth S., « Growth in a Time of Debt », American Economic Review, vol. (...)

7Le dernier chapitre développe deux exemples pour illustrer l’ensemble des problématiques exposées précédemment. Hervé Guyon se penche d’abord sur un célèbre article d’économie qui porte sur le rapport entre croissance économique et dette d’un pays4. Cet article montre que la croissance tend à diminuer à mesure que la dette augmente, avec un seuil significatif lorsqu’elle atteint 90 % du PIB, des conclusions qui ont été mobilisées par de très nombreuses institutions pour justifier des politiques économiques d’austérité. L’article comporte pourtant des erreurs et des choix méthodologiques discutables. On apprend en effet que certaines données n’allant pas dans le sens des conclusions de l’article n’ont pas été intégrées dans le calcul, ou que l’outil statistique utilisé pour parvenir aux résultats, une moyenne de moyenne, pose un problème méthodologique certain. Par ailleurs, l’attribution de la cause (la dette affecte la croissance) est arbitraire et pauvrement justifiée dans l’article. Le deuxième exemple est celui de la gestion du Covid en France. Hervé Guyon revient sur la production et l’utilisation des statistiques institutionnelles sur lesquelles le gouvernement français s’est appuyé pour justifier des mesures sanitaires. Il rappelle comment la politique de gestion du Covid a été soutenue par un conseil scientifique ad hoc, en dehors des institutions sanitaires établies. Ce conseil ne s’est référé qu’à un seul type d’expertise, l’épidémiologie, dont la validité des modèles statistiques fait pourtant encore débat dans la communauté scientifique. L’auteur soutient que cette expertise a encouragé une gestion de l’épidémie du seul point de vue biologique, sans prendre en compte d’autres dimensions humaines. En outre, l’auteur attire l’attention sur la construction des indicateurs statistiques. Il pointe la faiblesse des critères de catégorisation utilisés pour comptabiliser les morts du Covid, ainsi que la hâte avec laquelle ces statistiques ont été rendues publiques.