Comprendre la crise bancaire et prévoir les séismes grâce aux statistiques

Monsieur Ley, l’étude montre que les cours de statistiques sont un mal nécessaire, et qu’il faut bien en passer par là. En quoi cette matière est-elle intéressante, pour vous ?

Les statistiques sont utilisées partout, dans presque toutes les sciences, et c'est tout sauf une théorie abstraite. Elle cible des problèmes bien concrets : Je m’intéresse par exemple aux énergies renouvelables et effectue des recherches sur les éoliennes. Les méthodes statistiques me permettent de découvrir : Comment optimiser leur efficacité, de quelle direction vient le vent le plus souvent ? Je développe aussi des modèles permettant de prévoir comment et où, et avec quelle probabilité, vont avoir lieu des séismes. Les statistiques, comme les mathématiques de manière plus générale, sont un langage universel, qui sous-tendent un grand nombre de questionnements. 

Donc les statistiques sont une sorte de « science auxiliaire »... ?

Certainement pas seule ! Dans de nombreuses sciences, les méthodes statistiques ne sont pas suffisantes, et la recherche fondamentale a besoin de développer de nouvelles méthodes, notamment dans un contexte où le volume des données connaît une croissance exponentielle. Face au « Big Data », nous avons besoin de modèles mieux adaptés à la recherche statistique. On en mesure notamment l’importance à la crise financière de 2008. Les banques avaient totalement sous-estimé les risques représentés par les facteurs perturbateurs pouvant déclencher une crise, car ils utilisaient les mauvais modèles.

Les grands volumes de données permettent certainement des analyses très précises...

D’une part oui : Si l’on analyse des données correctement, l’on obtient de bien meilleurs résultats. Mais on peut également être trompé si l’on croit que les données parlent d’elles-mêmes. Ce n'est pas le cas ! Il faut les bonnes méthodes, et nous, statisticiens, devons suivre le rythme de l’évolution des volumes de données. Cela permet de tirer des conclusions plus solides et plus fiables que par le passé. C’est précisément une partie de mon travail. Étendre les méthodes aux ensembles de données beaucoup plus complexes que nous avons aujourd’hui.

Au vu des importants volumes de données, l’interprétation des statistiques n’en est certainement pas facilitée ?

En effet. Les statistiques peuvent rapidement faire l’objet d’abus. Je peux par exemple attester qu’il existe un lien direct entre la pointure des sujets tests et leur compréhension du monde. Cette apparente causalité induit toutefois en erreur si j’omets de préciser que les participants à mon étude sont des enfants, et que la variable décisive est bien sûr leur âge. C’est pourquoi il est capital d’avoir une bonne connaissance de la pensée logique et des statistiques. George Wells…

l’écrivain anglais et auteur de « La Guerre des Mondes »...

... a dit un jour : « Un jour, la pensée statistique sera aussi nécessaire à une citoyenneté réussie que la faculté de lire ou d’écrire »  C'est toujours vrai. Et toujours plus.

Vous avez déjà évoqué l’utilisation de modèles statistiques dans le secteur de la finance. Si celui-ci a besoin de statisticiens, pourquoi ne travaillez-vous pas par exemple pour l’agence de notation « Moodys » ? Vous y gagneriez beaucoup d’argent.

Pour moi, travailler à l’université me convient parfaitement. Je peux y faire de la recherche fondamentale passionnante, collaborer avec des chercheurs d’autres domaines, et transmettre mon savoir à d’autres personnes. J’y prends beaucoup de plaisir. De ce point de vue, ma passion est bien plus grande que ma soif d’argent.

Auteur : Tim Haarmann
Photo : Christophe Ley