Puisque CLARA HARTMANSHENN ne se satisfait pas de son Mc Gill Engineering Diploma et prétend attaquer maintenant son PhD à RUTGERS , nous allons a l’occasion de ces quelques billets ironiques sur les prévisionnistes tester son savoir dans la science des STATISTIQUES !
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-« Pour commencer , j’aimerais beaucoup savoir PAPY pourquoi tu sembles « détacher » avec obstination la « science des prévisions » de celle des statistiques …….
-« Je vais te rappeler CLARA que sur ce sujet encore , tu pourrais trouver explications et exemples dans les archives de ce blog.( en mai 2010 par exemple ). Mais faisons comme si je n’en avais jamais parlé et tachons d’éclairer nos lecteurs le plus simplement possible …… Poser des problèmes de prévisions scientifiques , mais c’est vieux comme MATHUSALEM me diras-tu ! Mais il a fallu attendre le début du 20 ème siècle avec l’épistémologue KARL POPPER( 1902-1994) pour « vivifier » le sujet ….Très succinctement la notion de prévision a des sens multiples …..Il y a deux perspectives : en effet prédire un phénomène etc. consiste à se projeter dans le futur, c'est-à-dire à s'aventurer dans l'inconnu armé de conjectures…… Soit on dispose de règles , et en sciences « dures » elles auront été « approximées » par des mesures expérimentales, auquel cas il s'agit de prévision scientifique parce que ces règles sont perfectibles voire réfutables à chaque fois ……… Soit on ne dispose pas de règles et il ne reste plus alors qu’à s'appuyer sur l'hypothèse que les phénomènes auxquels on s'intéresse obéissent à une loi de probabilité. , donc à des principes de statistiques mathématiques…. Mais alors la prévision d'un événement singulier , voire extraordinaire n'a plus de fondement, et on peut seulement espérer s’en tirer qu’ en termes de multitudes non de prévisions mais plutôt de prédictions lancées au hasard !!!!
-« As-tu PAPY dans ton expérience professionnelle passée, quelque exemple un peu plus simple et concret pour m’ illustrer tout cela ???
-« Oui CLARA !J’ai vécu un exemple de suivi industriel nucléaire , très précis et très important , dont je ne peux pourtant préciser l’objet ici ( je reste « assermenté »)….. Le très gros exploitant que je contrôlais , contournait ses difficultés par l’emploi de règles bayésiennes (issu des travaux du révérend Thomas Bayes au 18 ème siècle )….. Une analyse bayésienne demande au départ une première modélisation brute des connaissances : l’ exploitant interprétait donc les probabilités comme un degré de croyance plutôt que comme la fréquence ou la valeur propre d'un phénomène…. Quelle différence entre rester dans le « flou » ou raconter n ‘importe quoi ???? !!!!.Je vais t’en donner une idée….. Lorsque tu sais l'on n'a que peu de mesures ou de petits échantillons, etc. et surtout quand chacune de celles-ci est elle-même très onéreuse ou coûteuse en temps , le problème devient en fait budgétaire car il rentre dans le prix de revient de l’exploitant !!!!LE FRIC ! Toujours le fric… !
-« Alors comment cela s’est il terminé ?
-« Je n’ ai pas le droit d’en parler CLARA mais je te mets sur la voie : Disraeli, le premier ministre britannique du XIXe siècle, a déclaré : "il y a trois sortes de mensonges : les mensonges « pieux », les sacrés mensonges et les statistiques ! »…. Je vais donc devoir t’ expliquer comment en sciences expérimentales il faut s’y prendre pour ne pas faire dire n’importe quoi aux chiffres et comment évaluer la qualité d’ un résultat de mesure et se servir de la règle des 6 écarts –types
Aprés celle de PIERRE les mois derniers voici la photo de CLARA aprés Mc GILL en juin
A bientôt