Corrélation sans causalité : peut-elle pourtant prédire ?

Intervenant 10:00

Bienvenue dans le podcast du magazine Tangente.

Intervenant 20:02

Bonjour, ravi d'être là.

Intervenant 10:04

Alors aujourd'hui, on va aborder un sujet, une évidence absolue. Le thermomètre n'est pas la cause de la température.

Intervenant 20:11

Non, ça, c'est sûr.

Intervenant 10:11

C'est logique.

Intervenant 20:12

Je veux dire, si le mercure grimpe dans le petit tube en verre, il n'y a absolument personne sur Terre qui va se dire que c'est ce bout de verre qui est en train de réchauffer toute la pièce.

Intervenant 10:20

Ah bah non, ce serait complètement absurde.

Intervenant 20:22

Mais la relation de cause à effet, elle va évidemment dans l'autre sens.

Intervenant 10:25

Mais, et c'est là que ça devient fascinant, en parcourant toute la pile de documents, d'articles et de recherches qu'on a rassemblés pour l'exploration d'aujourd'hui, enfin on se rend compte que le monde entier continue de tomber tous les jours dans ce piège intellectuel.

Intervenant 20:38

Ouais, un piège redoutable même.

Intervenant 10:40

Exactement. Des journalistes les plus chevronnés aux chercheurs, sans oublier les algorithmes qui régissent nos vies aujourd'hui, on confond en permanence la corrélation, donc deux choses qui évoluent en même temps.

Intervenant 20:53

Ouais, la concomitance.

Intervenant 10:54

C'est ça. Et la causalité, c'est-à-dire l'une qui provoque l'autre.

Intervenant 20:59

Eh bien, en fait, c'est parce que le cerveau humain est par nature une formidable machine à chercher du sens. Biologiquement, notre survie a longtemps dépendu de notre capacité à relier les événements entre eux.

Intervenant 11:09

Pour anticiper les dangers, j'imagine.

Intervenant 21:11

Voilà, exactement. Le problème, c'est que cette mécanique cognitive, elle présente des failles, des failles majeures. La coïncidence temporelle ou statistique de deux événements est très souvent interprétée à tort comme l'action directe de l'un sur l'autre.

Intervenant 11:25

Et c'est justement ce qu'on va voir aujourd'hui. L'enjeu de notre dossier dépasse largement le simple cadre des maths. C'est que, à l'ère du big data, cette confusion systémique menace notre rapport à la science et dicte des décisions économiques parfois désastreuses. D'accord, décortiquons un peu tout ça.

Intervenant 21:46

Allons-y.

Intervenant 11:47

Reprenons depuis le début pour bien comprendre le mécanisme. En regardant les sources historiques de notre dossier, on s'aperçoit que les anciens avaient déjà identifié ce bug de notre cerveau.

Intervenant 21:57

Ah oui, le fameux biais.

Intervenant 11:59

C'est ça, ils lui ont même donné un nom latin très chic. Post hoc ergo propter hoc.

Intervenant 22:03

Ce qui veut dire littéralement « après cela, donc à cause de cela ».

Intervenant 12:07

Voilà, c'est le raccourci cognitif par excellence.

Intervenant 22:10

Et c'est surtout la tentation chronologique, en fait. C'est le piège le plus basique. C'est cette idée profondément ancrée et fausse, selon laquelle si un événement B survient juste après un événement A dans le temps, alors l'événement A est mécaniquement le déclencheur de B. C'est une erreur de logique fondamentale.

Intervenant 12:27

Dans les notes, on a cette analogie médicale qui est très parlante, je trouve. Imaginons une personne qui mange une grosse poignée d'amandes. Et quelques heures plus tard, elle se retrouve avec le corps couvert de plaques rouges, d'urticaire. La réaction immédiate du cerveau, le réflexe presque de survie, c'est de lier les deux. On se dit, ah, ce sont les amandes qui ont causé l'éruption.

Intervenant 22:49

Sur le moment, la succession des faits rend le lien presque indéniable. Oui, c'est instinctif. Sauf que, d'un point de vue scientifique, la chronologie ne fournit absolument aucune preuve de la mécanique sous-jacente. Si cet enchaînement se produit qu'une seule fois dans la vie de cette personne, ça reste une simple anecdote.

Intervenant 13:05

Ah oui, donc ça pourrait être tout autre chose.

Intervenant 23:07

Totalement. L'urticaire pourrait très bien être la conséquence, je sais pas, d'un pic de stress intense ce jour-là, d'un changement de lessive, ou même une infection virale qui couvait. Le fait d'avoir mangé des amandes avant les boutons n'est qu'une donnée parmi des dizaines d'autres.

Intervenant 13:20

Mais du coup, comment la science fait-elle le tri ? À quel moment est-ce qu'on passe de la simple coïncidence au vrai diagnostic ?

Intervenant 23:27

Eh bien, c'est là qu'intervient la méthode scientifique. Elle est fondée sur la répétition et l'isolation des variables. Un allergologue va chercher à reproduire ce schéma.

Intervenant 13:35

D'accord,

Intervenant 23:36

on teste

Intervenant 13:36

plusieurs

Intervenant 23:37

fois. Exactement, si et seulement si la réaction allergique se déclenche de manière consistante à chaque fois qu'on réintroduit l'amende et qu'elle ne se produit pas sans l'amende, alors là, on peut valider une hypothèse causale.

Intervenant 13:51

Donc il faut une répétition constante dans des conditions contrôlées pour suspecter une vraie cause physiologique.

Intervenant 23:57

Voilà. La règle d'or reste inébranlable. La chronologie isolée n'est jamais, au grand jamais, une preuve de causalité.

Intervenant 14:06

Ce qui m'amène à notre deuxième point. Parce que si un simple enchaînement de deux événements suffit à berner notre logique au quotidien, que se passe-t-il quand on change d'échelle ?

Intervenant 24:15

Ah, l'échelle change tout, oui.

Intervenant 14:16

C'est ce qui m'a le plus frappé en lisant le numéro 181 de Tangente, mentionné dans nos sources, sur l'avènement du big data. Aujourd'hui, on n'observe plus seulement des amendes et des boutons, on a des ordinateurs qui enregistrent la trace numérique de millions d'actions.

Intervenant 24:31

À la milliseconde près, oui.

Intervenant 14:33

Voilà. Des transactions, des comportements, qu'est-ce que ça change concrètement ?

Intervenant 24:38

Eh bien, quand on multiplie les données à une telle échelle, la loi des grands nombres entre en jeu. Et là, le hasard pur prend des proportions vertigineuses.

Intervenant 14:47

C'est-à-dire ?

Intervenant 24:48

En fait, les bases de données mondiales accumulent des millions de séries temporelles. Des courbes qui décrivent tout et son contraire. Les précipitations au Pérou, les ventes de chaussures, le taux de natalité des koalas. Oui, des

Intervenant 14:58

choses qui n'ont

Intervenant 24:59

rien à voir.