Faut-il tout quantifier ?

Il y a deux erreurs de raisonnement très courantes par rapport à cela, et ça me semble intéressant de les mettre en parallèle.

La première erreur, c’est ce qu’on pourrait appeler le sophisme qualitatif.

Pour prendre un exemple encore frais, durant la pandémie de Covid, on a pu entendre des trucs du genre :

« Oui, d’accord, le Covid, ça peut causer des formes graves, mais les vaccins aussi peuvent avoir des effets secondaires graves. Donc, attraper le Covid, se faire vacciner, les deux sans risquer, ma bonne dame. »

Bon, là, qu’est-ce qui s’est passé ?

Ben, on a dit que le Covid et les vaccins avaient une propriété commune, donc qu’il pouvait entraîner des complications graves.

Mais comme on n’a pas quantifié la fréquence et la gravité de ces complications, ben, on sous-entend que c’est plus ou moins la même chose dans les deux cas, alors que non.

Dans une période de circulation active du virus, on a beaucoup plus de chances d’avoir des complications graves si on n’est pas vacciné.

Autrement dit, si je ne quantifie pas A et B, je peux donner l’impression que A et B représente un danger comparable, alors que dans la plupart des cas, non.

Bon, là, c’est un exemple où on peut vraiment quantifier, vu qu’on a des chiffres sur les formes graves du Covid et sur les effets secondaires des vaccins.

Mais ça aussi à des choses beaucoup plus difficiles à quantifier.

Par exemple, depuis qu’Emmanuel Macron est Président, on a pu noter certaines dérives autoritaires, notamment dans la répression du mouvement des gilets jaunes, suffisamment pour alerter Amnesty International, en tout cas. Voir dans la description.

Mais du coup, des petits malins vont s’appuyer sur cela pour dire : « Ouais, donc, en fait, Macron, c’est un peu un dictateur. Donc, la dictature de Vladimir Poutine, la dictature d’Emmanuel Macron, c’est un petit peu pareil, au fond. France, Russie, même galère. »

Alors, bien sûr, il n’y a pas d’échelle d’autoritarisme précise et qui fasse consensus, mais on peut quand même raisonnablement supposer que si une telle échelle existait, Vladimir Poutine aurait un score bien plus élevé qu’Emmanuel Macron.

Ce qui n’excuse bien sûr pas les abus d’Emmanuel Macron, ah, on se calme dans les commentaires.

Et pour un troisième exemple, on pourrait aussi citer les gens qui disent que les centrales nucléaires émettent du CO2, tout comme les centrales à charbon.

Et oui, certes, mais comparablement moins pour une quantité d’électricité donnée.

Bref, c’est pas parce que différentes choses ont une même propriété qu’elles l’ont au même degré, que ce soit la dangerosité, l’autoritarisme, la contribution au changement climatique, ou autre.

Donc, là, première erreur : ne pas du tout chercher à quantifier les choses, même approximativement.

Mais il y a un écueil inverse qu’on retrouve souvent chez des gens qui aiment bien quantifier les choses, justement, les gens avec un background scientifique, notamment, ou qui aiment bien mettre en avant la science.

Je vais appeler cela le sophisme quantitatif, par symétrie, mais il se trouve qu’il porte déjà un nom : la MacNamara fallacy.

Ouais, il y a même une page Wikipédia dessus. Voir dans la description.

C’est une erreur de raisonnement qui consiste à se focaliser uniquement sur les paramètres qui peuvent être chiffrés précisément, et à ignorer complètement les autres paramètres, puisque, bon, si c’est pas chiffré, c’est que ça doit pas être très important.

Le nom de cette falacie fait référence à Robert McNamara, un ancien secrétaire de la Défense américaine qui considère que cette erreur de raisonnement a été une cause importante de la défaite des États-Unis lors de la guerre du Vietnam.

Par exemple, on se focalisant sur des métriques tels que le nombre de morts dans le camp adverse.

Et en parlant de nombre de morts, justement, les personnes sujettes à cette erreur de raisonnement vont accorder beaucoup d’importance aux causes de mortalité chiffrable, comme la mortalité routière ou les cancers du poumon.

Ça, c’est chiffré, c’est solide, c’est sérieux.

Mais elles vont avoir tendance à négliger des causes de la mortalité plus incertains.

Par exemple, le nombre de morts dans une potentiel guerre nucléaire, ou dans un scénario de changement climatique extrême.

Ça, c’est très difficile à quantifier précisément, donc on s’en fout un peu, non ?

Sauf que non, on ne s’en fout pas, même s’il y a de gros incertitudes sur le nombre de victimes potentielles pour ces deux exemples.

Cela pourrait être très largement dépassé les chiffres du cancer ou de la mortalité routière.

Mais comme c’est très difficile à estimer, ben, on a l’impression que c’est pas très rigoureux d’en parler.

C’est un truc que je vois régulièrement lors de discussions sur les conséquences du changement climatique, ou bien sur des risques plus ésotériques comme une chute d’astéroïdes, ou une catastrophe liée aux algorithmes.

Assez souvent, il y a quelqu’un qui débarque dans la discussion pour écarter d’un revers de main toutes ces spéculations approximatives, et recentrer le débat sur les « vrais » causes de mortalité chiffrable, comme les cancers ou les accidents de la route.

Ouais, il se voit probablement comme des « rigueur justice Warriors ».

Le sociologue Daniel Yankelovich a écrit un petit texte à propos de cette attitude. Source dans la description.

« La première étape est de mesurer tout ce qui peut être facilement mesuré. Jusque-là, c’est ok.

La seconde étape est d’écarter toutes les choses qui ne peuvent pas être facilement mesurées, ou bien de leur donner une valeur arbitraire. C’est artificiel et trompeur.

La troisième étape est de considérer que tout ce qui ne peut pas être facilement mesuré est sans importance. C’est de l’aveuglement.

La quatrième étape est de dire que ce qui ne peut pas être facilement mesuré n’existe pas. C’est du suicide. »

Bref, pour en revenir à la question initiale : faut-il tout quantifier ?

Ben, pour les choses facilement quantifiables, oui, évidemment.

Pour les choses plus difficiles à quantifier, on peut essayer d’avoir une estimation au mieux de nos connaissances, en faisant bien attention à prendre en compte notre degré d’incertitude.

Et pour les choses vraiment très difficiles à quantifier, ben, il ne faut pas pour autant faire l’erreur de penser que ces choses sont sans importance, car les négliger pourrait avoir des conséquences désastreuses.

Alors, que pensez-vous de tout ça ? N’hésitez pas à le dire en commentaire.