The Art of Uncertainty

Reconnaître les limites des modèles statistiques est aussi important que de savoir les utiliser. C'est un acte d'humilité quantitative qui nous protège contre une confiance excessive et dangereuse. Spiegelhalter consacre une partie importante de son analyse à explorer ces frontières de la rationalité, là où les calculs doivent céder la place à la prudence, à l'humilité et à la quête de résilience.

Il intègre brillamment le célèbre concept des « inconnues inconnues » (unknown unknowns) popularisé par Donald Rumsfeld. Ce concept nous amène à la notion d'« incertitude profonde » : des situations où notre problème n'est pas seulement de ne pas connaître les probabilités des différents résultats, mais de ne même pas être capable de lister tous les résultats possibles. Face à de tels défis — comme les conséquences à long terme d'une nouvelle technologie ou l'émergence d'une pandémie inédite — les modèles probabilistes classiques montrent leurs limites.

Une grande partie de notre difficulté à raisonner sur l'incertitude provient de notre tendance à confondre des concepts distincts : la chance, la compétence, la coïncidence et la causalité. Pour Spiegelhalter, démêler ces notions est une étape cruciale pour discipliner nos intuitions et surmonter les biais cognitifs (le « Système 1 » de Daniel Kahneman) qui faussent systématiquement notre jugement.

Spiegelhalter excelle à quantifier la part respective de la chance et de la compétence dans un résultat donné. Il utilise l'exemple des classements de ligues de football pour illustrer sa méthode. En simulant une saison où tous les matchs seraient décidés à pile ou face, il peut établir une distribution des scores purement aléatoire. En comparant cette distribution aux résultats réels, il peut isoler la part de la variation des points qui ne peut être expliquée que par le talent et la compétence des équipes. Cette approche permet de distinguer la performance réelle du bruit statistique, offrant une évaluation plus juste et moins sujette aux récits simplistes de succès ou d'échec.

Le maillon le plus faible de la chaîne de gestion des risques est presque toujours leur communication. Un calcul parfait est inutile s'il est mal compris, mal interprété ou s'il suscite la méfiance. L'argument central de Spiegelhalter dans ce domaine est contre-intuitif mais essentiel : la transparence sur l'incertitude n'érode pas la confiance du public, elle la construit. Projeter une fausse certitude peut sembler rassurant à court terme, mais expose à une perte de crédibilité catastrophique lorsque les prédictions s'avèrent inévitablement fausses.

Spiegelhalter distille des décennies d'expérience en communication du risque en une série de principes clairs et actionnables : Combiner Chiffres et Mots : Il est nécessaire d'allier la précision des données quantitatives à l'interprétation offerte par des termes qualitatifs. Cependant, ces mots (« probable », « très probable », etc.) doivent être adossés à des échelles numériques clairement définies et communiquées, à l'instar des systèmes utilisés par l'OTAN ou le GIEC, pour éviter toute ambiguïté.

L'apport intellectuel majeur de David Spiegelhalter dans The Art of Uncertainty est de formuler un plaidoyer puissant pour une forme d'« humilité quantitative ». Il nous offre une boussole pour naviguer dans la complexité du monde moderne, en réconciliant la rigueur de l'analyse statistique avec une profonde compréhension des biais psychologiques, des dynamiques sociales et des impératifs de la confiance publique.

Si l'approche de Spiegelhalter est intellectuellement impeccable et civiquement nécessaire, une analyse critique soulève des questions importantes sur ses angles morts, notamment d'un point de vue sociologique et politique.

Toutefois, en focalisant l'analyse sur la littératie statistique individuelle et la correction des biais cognitifs, l'approche de Spiegelhalter court le risque de dépolitiser des enjeux structurels. L'incertitude est-elle toujours une question de connaissance imparfaite, ou est-elle parfois le produit délibéré de rapports de force, d'inégalités d'accès à l'information ou de stratégies de désinformation ? En se concentrant sur la manière dont nous devrions mieux penser, on occulte parfois la question de savoir pourquoi l'incertitude est distribuée de manière si inégale dans la société. De même, la quantification du risque, même pratiquée avec l'humilité prônée par l'auteur, favorise une forme de gouvernance technocratique. En définissant les termes du débat en langage probabiliste, les experts, aussi bien intentionnés soient-ils, peuvent involontairement marginaliser d'autres formes de savoir — expérientiel, local, traditionnel — qui ne se prêtent pas à la quantification mais qui sont essentielles à une prise de décision démocratique et juste.