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Du danger de ne pas \u00eatre fort en maths !<\/b><\/a><\/p>\nLes gens ne sont pas forts en maths. Certains et certaines sont n\u00e9s comme cela !<\/p>\n
Ce qui est plus surprenant c\u2019est que beaucoup de scientifiques ne le sont pas non plus. Ainsi, un article consacr\u00e9 aux erreurs commises dans les publications pharmacologiques \u00e9valuant l\u2019efficacit\u00e9 de nouvelles mol\u00e9cules montrait que 40% environ de ces publications contiennent des erreurs graves dans l\u2019analyse statistique. Pire encore, le Dr. Raoult s\u2019\u00e9tait permis des remplacements dans son \u00e9chantillon d\u00e9j\u00e0 beaucoup trop petit : ayant perdu la trace de deux patients, il les avait remplac\u00e9s par d\u2019autres.\u00a0<\/span><\/p>\n Pourquoi cela invalide-t-il une \u00e9tude ? Disons qu\u2019elle se d\u00e9roule du 1er juin au 31 juillet. Je perds de vue l\u2019un des vingt-six patients le 20 juin et je le remplace par un autre. Il y a l\u00e0 un double d\u00e9faut qui fausse l\u2019analyse. Il se pourrait d\u2019abord que celui qui a disparu soit mort entre le 20 juin et le 31 juillet et nous n\u2019en saurons rien alors que nous aurions d\u00fb le compter dans les d\u00e9c\u00e8s. Pire encore : celui que nous int\u00e9grons le 21 juin pour remplacer le patient perdu de vue, c\u2019est un patient en vie : nous ne prenons en consid\u00e9ration aucun de ceux qui sont morts entre le 1er et le 20 juin et qui auraient pu \u00eatre retenus dans l\u2019\u00e9chantillon initial. Ce qui veut dire que nous pourrions nous arranger dans un \u00e9chantillon avec remplacement pour que personne ne meure jamais dans une \u00e9tude.<\/p>\n Pourquoi rappeler tout cela ? Parce que quand a lieu une inondation \u00ab\u00a0mill\u00e9naire\u00a0\u00bb (qui n\u2019arrive qu\u2019une fois tous les mille ans), on entend encore des scientifiques pas forts en maths d\u00e9clarer qu\u2019\u00ab\u00a0il est impossible de relier un \u00e9v\u00e9nement isol\u00e9 au r\u00e9chauffement climatique\u00a0\u00bb. Mais qui parle d\u2019\u00ab\u00a0\u00e9v\u00e9nement isol\u00e9\u00a0\u00bb si de tels \u00e9v\u00e9nements dits \u00ab\u00a0mill\u00e9naires\u00a0\u00bb ont lieu en l\u2019espace de quelques jours en Belgique et en Allemagne, mais aussi en Chine ?<\/p>\n Comment oser parler chaque fois d\u2019\u00ab\u00a0\u00e9v\u00e9nements isol\u00e9s\u00a0\u00bb quand les incendies catastrophiques sur la c\u00f4te Ouest des \u00c9tats-Unis sont remont\u00e9s en une dizaine d\u2019ann\u00e9es de Santa Rosa au nord de San Francisco jusqu\u2019\u00e0 l\u2019Oregon, avant de ravager celui-ci tout entier, puis l\u2019\u00e9tat de Washington, avant d\u2019atteindre cette ann\u00e9e la Colombie britannique au Canada ?<\/p>\n C\u2019est le m\u00eame raisonnement en termes d\u2019\u00ab\u00a0\u00e9v\u00e9nement isol\u00e9\u00a0\u00bb qui minimise involontairement les risques li\u00e9s aux centrales nucl\u00e9aires. Comment est-il possible que nous ayons observ\u00e9 un accident majeur tous les quinze ans environ alors que les r\u00e9acteurs sont con\u00e7us pour \u00eatre s\u00fbrs pendant 5.000 ans ? Parce que, quand il y a comme aujourd\u2019hui 441 r\u00e9acteurs en service, cela repr\u00e9sente une probabilit\u00e9 de 8,48 % d\u2019un accident majeur par an \u00e0 la surface du globe, un niveau tr\u00e8s loin d’\u00eatre n\u00e9gligeable.<\/p>\n Aussi longtemps que nous ne serons pas forts en maths, nous minimiserons dangereusement h\u00e9las les dangers qui nous guettent !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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\nLe Dr. Raoult est bien connu en France pour sa contestation des opinions commun\u00e9ment admises en mati\u00e8re de Covid-19. Sa conviction qu\u2019une certaine substance constituait un rem\u00e8de miracle reposait sur l\u2019\u00e9tude d\u2019un \u00e9chantillon de 26 patients. Il en tirait des conclusions g\u00e9n\u00e9rales alors que la premi\u00e8re le\u00e7on d\u2019un cours de probabilit\u00e9s et de statistiques pr\u00e9cise qu\u2019avec moins de 50 cas il est injustifiable d\u2019extrapoler en termes de pourcentages. Pourquoi ? Parce qu\u2019un pourcentage sugg\u00e8re que les chiffres valent pour l\u2019ensemble d\u2019une population, qu\u2019ils sont \u00ab\u00a0repr\u00e9sentatifs\u00a0\u00bb, une implication de la \u00ab\u00a0loi des grands nombres\u00a0\u00bb affirmant qu\u2019une fr\u00e9quence observ\u00e9e sur un nombre suffisant de cas offre une bonne approximation de la probabilit\u00e9 d\u2019occurrence future. Mais un \u00e9chantillon de 26 observations est trop sensible aux variations individuelles pour r\u00e9v\u00e9ler quoi que ce soit sur une population dans son ensemble.\u00a0<\/span><\/p>\n