Guerre des chiffres : la vérité sur les statistiques - L'Heure libre, avec Stéphane Simon - Vidéo Dailymotion

Sud Radio

Avec Stéphane Simon, Maxime Le Nagard, rédacteur en chef de la revue Front Populaire, et Sami Biasoni, professeur à l'Essec, docteur en philosophie, auteur de « Le statistiquement correct » (Éditions du Cerf).   Retrouvez L'heure libre, en partenariat avec Front Populaire La Revue (https://frontpopulaire.fr/) avec Michel Onfray et Stéphane Simon, tous les samedis de 10h à 11h sur les ondes de Sud Radio.  --- Abonnez-vous pour plus de contenus : http://ow.ly/7FZy50G1rry   ———————————————————————   Retrouvez nos podcasts et articles : https://www.sudradio.fr/   ———————————————————————   Nous suivre sur les réseaux sociaux   ▪️ Facebook : https://www.facebook.com/SudRadioOffi... ▪️ Instagram : https://www.instagram.com/sudradiooff... ▪️ Twitter :  https://twitter.com/SudRadio  ▪️ TikTok : https://www.tiktok.com/@sudradio?lang=fr  ———————————————————————  ##L_HEURE_LIBRE-2023-09-30##

Transcript

00:00 Sud Radio, l'heure libre, 10h11.

00:04 Bonjour à tous, bienvenue dans l'heure libre, votre rendez-vous avec l'équipe de Front Populaire,

00:09 une émission qui vous explique l'actualité autrement, d'un point de vue souverainiste,

00:13 c'est-à-dire se poser la question de la France en priorité.

00:16 Alors aujourd'hui, on va parler de statistiques, de sondage, de mesures, de l'opinion,

00:20 avec un maître mot, vous allez voir, méfiance des chiffres.

00:24 Etudes et statistiques, fait-on dire ce que l'on veut aux chiffres, ce sera la question du jour.

00:29 Nous sommes en compagnie de Maxime Ledagat, rédacteur en chef de Front Populaire, la revue et frontpopulaire.fr

00:34 et notre invité est Samy Biazoni, professeur à l'ESSEC, docteur en philosophie,

00:40 auteur d'un essai remarqué avec une post-faste de Michel Onfray que je signale,

00:44 intitulé "Le statistiquement correct paru aux éditions du CER".

00:48 Merci Samy Biazoni d'être là.

00:50 Bonjour.

00:51 Tout d'abord, pour bien comprendre, reprenons les choses à zéro.

00:54 L'organisation de nos sociétés ont délaissé depuis quelques centaines d'années

00:58 le rôle important que jouaient autant des grecs, des romains, les philosophes,

01:03 pour les chiffres, plutôt, les statistiques, ce qui a l'apparence finalement de la modernité.

01:08 En gros, est-ce qu'on peut dire que la démocratie c'est le règne des chiffres,

01:12 car cela fait sérieux, solide, indiscutable ?

01:15 Alors déjà, étymologiquement, on a une forme de proximité entre la gestion des affaires de l'État

01:21 et la discipline statistique.

01:23 La statistique, c'est la discipline du statiste, de l'homme d'État.

01:27 Et en fait, au cours de l'histoire, la statistique a pris une importance de plus en plus notable.

01:33 Pour différentes raisons.

01:35 D'une part, parce qu'il y a eu une sophistication de la chose politique

01:39 et un renforcement de la démocratie en tant que telle.

01:42 C'est-à-dire que d'éléments de gestion relativement décentralisés à l'époque grecque,

01:46 on arrive aujourd'hui à des gestions très fines.

01:49 Il suffit de regarder les corpus normatifs, le code du travail, le code de la santé.

01:53 La politique est partout, elle régente beaucoup de choses.

01:57 Et comme elle régente les choses, elle a besoin de s'évaluer.

02:00 Elle a besoin aussi de disposer de données pour penser son action et pour la légitimer, j'y reviendrai.

02:05 Donc effectivement, il y a eu cette longue progression.

02:08 Il faut aussi comprendre, dans ce remplacement du rôle du philosophe dans la cité, dans la police,

02:14 et aujourd'hui, celui du statisticien, par celui du statisticien,

02:18 c'est joué aussi la consolidation de la discipline statistique.

02:21 C'est une discipline qui est relativement récente en réalité.

02:24 Avant, au Moyen-Âge, on faisait du comptage assez rudimentaire.

02:29 Et en fait, il a fallu attendre le 19e siècle,

02:32 et puis après, tout au long du 20e siècle, le raffinement des méthodes,

02:36 de la théorie probabiliste, de la théorie de la statistique.

02:39 Tu voulais dire qu'on calcule mieux et plus vite aujourd'hui qu'au Moyen-Âge ?

02:43 Mieux, beaucoup plus vite, on sait collecter aussi.

02:46 Oui, on sait traiter de la big data aujourd'hui qu'on ne savait pas traiter.

02:49 Alors ça, c'est encore la dernière étape de cette aventure, en tout cas la plus récente.

02:53 Finalement, c'est le dépassement de la modernité.

02:55 La modernité, c'était finalement la statistique telle qu'on la pratiquait.

02:58 Et là, on entre, et on en parlera peut-être plus tard,

03:00 dans l'ère de ce qu'on appelle la big data, les grands volumes de données qui changent encore la donne.

03:03 C'est-à-dire qu'on ne calcule plus de la même manière les choses,

03:05 nous n'avons pas la même appréhension des sujets.

03:08 Donc il y a cette grande progression, et effectivement,

03:11 ce qui est intéressant aussi, c'est qu'à mesure que la gestion politique s'est technicisée,

03:15 cette science statistique a acquis ses lettres de noblesse.

03:19 Parce qu'elle a aussi fait ses preuves.

03:20 Les statistiques disent quelque chose de nos sociétés, elles sont utiles.

03:23 Et dans le livre, j'essaie de le montrer.

03:25 Ce que je dis, la thèse principale du livre, c'est que les statistiques en elles-mêmes

03:29 sont une science, ou une pratique scientifique.

03:32 En revanche, que leur mauvais emploi nuit au débat public, au débat démocratique.

03:37 Alors vous dites quand même aussi, la forme mathématique,

03:41 c'est un instrument de légitimation du pouvoir, vous écrivez.

03:44 Qu'est-ce que ça veut dire, pour être plus concret pour nos auditeurs ?

03:49 Absolument.

03:50 Alors d'une part, il faut bien comprendre qu'aujourd'hui,

03:53 pour un gouvernant, pour un responsable politique,

03:56 il faut à tout prix éviter le fait du prince.

03:59 On imaginerait mal Emmanuel Macron se lever un matin et dire

04:02 "je ne décide que souverainement".

04:03 Donc effectivement, progressivement, à mesure qu'elle devenait

04:06 de plus en plus transparente, nos démocraties ont eu besoin,

04:10 ou se sont vues imposer le besoin de justifier leur action,

04:14 de justifier la raison pour laquelle des mesures sont prises,

04:17 des réformes sont actées.

04:19 J'en prends pour exemple ce qui s'est passé lors du Covid,

04:22 lors de la crise sanitaire.

04:23 Rappelez-vous, nous avions le droit à la météo Covid,

04:25 et la météo Covid c'était résumé à un ou deux chiffres,

04:27 qui étaient les chiffres de contamination, peu ou prou.

04:29 Et les morts. Les contaminés et les morts.

04:32 Les contaminés et les morts.

04:33 Et sur cette base-là, qui est une donnée quantitative,

04:36 à valeur statistique, on en inférait des conclusions

04:40 pratiquement algorithmiques, c'est-à-dire,

04:43 si le chiffre passe au-dessus de cette barrière,

04:45 alors nous confinerons.

04:46 Si ce niveau est atteint, alors nous déciderons,

04:48 typiquement, un couvre-feu le soir.

04:51 Et vous voyez ici, on a atteint le point culminant de cette logique,

04:54 c'est-à-dire, pour légitimer mon action,

04:56 je pars de quelque chose qui a l'air,

04:58 qui a les atours de l'objectivité,

05:00 et donc qui ne dépend pas de moi en réalité.

05:02 Cette extériorité du chiffre est relativement confortable.

05:05 D'ailleurs, la légitimation, elle vient aussi

05:08 de la puissance des mathématiques.

05:09 Ce que Boulot appelle le préjugé de supériorité analytique.

05:12 C'est très pompeux.

05:13 En fait, ça veut simplement dire que lorsque vous dénoncez un chiffre,

05:16 ça a une valeur de vérité supérieure à un verre de poésie.

05:20 Et puis, comment dirais-je, une décision à l'emporte-pièce.

05:23 Ça a une meilleure allumure.

05:25 Cela sous-entend qu'il y a eu un raisonnement,

05:29 que la décision est étayée par des faits,

05:31 et que ces faits sont quantifiables, donc vérifiables.

05:33 Donc, en fait, il y a toute une chaîne comme ça de légitimation,

05:36 de justification, qui est propre à ce langage des mathématiques.

05:39 La statistique est une des disciplines de la mathématique.

05:42 Alors, pourtant, en lisant votre livre,

05:45 qui est formidable de ce point de vue-là,

05:47 on découvre que les chiffres du chômage,

05:49 le produit intérieur brut, l'inflation,

05:51 tout ça est interprétable.

05:53 J'allais dire, tout cela est faux.

05:54 C'est beaucoup plus compliqué, en fait,

05:56 que l'on laisse entendre quand on est sur une chaîne d'info,

05:59 un ministre en exercice, et que l'on s'appuie sur ses statistiques.

06:02 Il y a un exemple qui m'a absolument frappé,

06:04 c'est sur le chômage des jeunes.

06:06 Vous vous rappelez que ça a été un des enjeux de la campagne, je crois, de 2017 ?

06:10 Les chiffres étaient alarmistes.

06:13 On entendait dire qu'un jeune sur quatre ne travaillait pas.

06:17 Et vous avez expliqué qu'en fait,

06:20 personne ne considérait ce qu'on appelle la base de référence,

06:23 et c'est ce que vous allez nous expliquer,

06:25 mais qu'en gros, finalement, la conclusion,

06:27 c'est que ce n'est pas un jeune sur quatre qui ne travaille pas,

06:29 c'est un jeune sur quatre qui ne fait pas d'études.

06:31 En fait, un jeune sur huit, et là, d'un seul coup,

06:33 c'est beaucoup moins alarmiste que ça en avait l'air.

06:36 Expliquez-nous ce que vous appelez la base de référence.

06:38 En fait, lorsqu'on regarde le taux de non-emploi,

06:42 qui est peut-être à faire un taux de chômage,

06:44 on compare à une population, à âge comparable.

06:48 Donc typiquement, là, lorsque je dis,

06:50 finalement, les 35-45 ans ont un taux d'inoccupation,

06:53 par exemple, de X, de 18%,

06:55 ça veut dire que, ramené à toute la population active

06:58 de ces personnes-là, 18%, donc un sur cinq en gros,

07:02 n'a pas d'emploi fixe.

07:04 Sauf que pour les plus jeunes,

07:07 on ne peut pas les comparer de cette manière-là,

07:09 puisque une partie d'entre eux font, comme vous le disiez,

07:12 des études, et la base de référence,

07:14 c'est ce par rapport à quoi on calcule un pourcentage.

07:17 Si on veut pouvoir comparer deux pourcentages entre eux,

07:19 il faut que l'on divise par quelque chose d'homogène.

07:23 Or, là, ça n'a pas été fait,

07:25 et ce qui a été assez incroyable dans cette histoire,

07:27 c'est qu'une grande partie des médias ont relayé,

07:30 mais véritablement, comme s'il se passait

07:32 quelque chose de grave en France, alors qu'en fait,

07:34 si on regarde la vraie inoccupation des plus jeunes,

07:36 non, certains sont en études,

07:38 et parmi ceux qui ne sont pas en études,

07:40 effectivement, on trouve cela.

07:41 Ce qui fait qu'en fait, sur cette population de jeunes,

07:44 en réalité, on a une situation tout à fait normale.

07:46 - Oui, qui est comparable. Voilà, c'est ça,

07:48 qui est comparable aux autres pays occidentaux,

07:50 et l'OCDE, absolument.

07:51 - Qui n'a pas particulièrement dérivé, même historiquement.

07:54 Et vous voyez là que, finalement,

07:56 un choix méthodologique mal exprimé ou mal compris

07:59 induit des conséquences, une perception

08:02 de la part du grand public, voire même des journalistes,

08:04 parce que je pense qu'un certain nombre de journalistes

08:06 se sont fait leurrer,

08:08 et n'ont même pas réalisé

08:10 toute la subtilité, finalement, du chiffre.

08:12 Alors, ce qui est amusant, quand même,

08:14 et je le mets au crédit de notre service public,

08:16 c'est que sur sa plateforme d'éducation,

08:18 vous savez, en ligne, gratuite,

08:20 il y a une petite vidéo, que j'ai retrouvée après,

08:23 vers la fin de l'écriture du livre,

08:25 et cette petite vidéo explique ça.

08:27 C'est très étonnant, d'ailleurs.

08:29 - C'est après-coup, quand même, c'est longtemps après.

08:32 - Longtemps, je ne sais pas, mais c'est après-coup.

08:34 - En tout cas, il y a quelque chose qui va intéresser

08:36 nos auditeurs, je pense, c'est le chiffre de l'inflation.

08:39 Méfiez-vous du chiffre que l'on entend,

08:41 et qui est très angoissant en ce moment.

08:43 Qu'est-ce que vous pouvez dire, exactement,

08:45 pour nos auditeurs, sur ce chiffre de l'inflation ?

08:48 - Alors, l'inflation, c'est vraiment l'archétype

08:51 de ce qu'on va appeler un chiffre conventionnel.

08:53 Vous savez, il y a des chiffres qu'on va qualifier

08:55 plutôt naturels, et des chiffres conventionnels.

08:57 Alors, qu'est-ce que ça veut dire ?

08:59 Un chiffre naturel, c'est si je vous dis,

09:01 quel est le nombre de Français dans Paris ?

09:03 Vous pouvez les compter.

09:05 Ils sont comptables, ils sont innumérables,

09:07 vous pouvez même les identifier.

09:09 Ce chiffre a une forme de permanence,

09:11 personne ne pourra dédier votre chiffre.

09:13 Il ne repose que sur très, très peu d'hypothèses, en réalité.

09:16 Il y a quand même des hypothèses, parce que même

09:18 les chiffres naturels, en réalité, si je vous dis,

09:20 qu'est-ce que vous me répondez ?

09:22 - Je ne vois pas.

09:24 - Si on passe très vite, et je vous dis,

09:26 il y en a 2 millions, vous allez acquiescer tous les deux,

09:28 votre public va dire, il y en a 2 millions.

09:30 Alors qu'en fait, j'ai dû raconter n'importe quoi.

09:32 Qu'est-ce que ça veut dire des gens parisiens dans Paris ?

09:34 C'est des gens qui y habitent ?

09:36 - Non, c'est des gens qui y sont nés.

09:38 - C'est des gens qui y sont en ce moment ?

09:40 Il y a mille manières.

09:42 Je ne pensais pas à ce chiffre de cette manière-là.

09:44 Vous voyez que même quelque chose qui a l'air

09:46 tout à fait trivial repose sur un certain nombre

09:48 de présupposés, ce qu'on appelle des présupposés méthodologiques.

09:50 Ce sont des choix que l'on fait.

09:52 Et si l'on veut être précis en statistique,

09:54 et c'est ça qui est compliqué avec la statistique,

09:56 c'est qu'il faut prendre le temps d'expliquer ces choix.

09:58 Donc il y a ces chiffres naturels, et à côté de cela,

10:00 il y a des chiffres conventionnels.

10:02 Eux, ce sont de purs choix, de pures constructions.

10:04 L'inflation, en réalité, pour connaître

10:06 la vraie inflation, il faudrait prendre

10:08 la composition totale de tous les biens.

10:10 Vous imaginez bien. Et en fait,

10:12 pour un Français moyen,

10:14 il peut y avoir une inflation qui finalement,

10:16 le concert ne peut... Je prends pour exemple

10:18 la manière de calculer cette inflation.

10:20 Pour calculer l'inflation, on prend ce qu'on appelle

10:22 un panier. Un panier de biens.

10:24 Ce qui est tout à fait logique, ce qui est la bonne manière

10:26 de procéder. Mais c'est une approximation.

10:28 - Bah oui, tous les paniers ne se valent pas.

10:30 - Voilà, on le sait. Si vous n'êtes pas végétarien,

10:32 vous n'êtes pas sujet du tout

10:34 à l'inflation de la viande. Prenons un cas limite.

10:36 Imaginons un pays où seule la viande,

10:38 pour une raison, parce qu'il y a une maladie très très grave,

10:40 aucun prix ne bouge, et une année,

10:42 parce qu'il y a une maladie très grave, comme la maladie

10:44 de la chauve-chouette, par exemple, le prix de la viande augmente

10:46 terriblement. Bon, vous direz,

10:48 "Et ça, on va prendre un panier moyen,

10:50 donc le prix de la viande va faire monter le prix de votre panier moyen."

10:52 C'est logique. Si vous êtes végétarien, vous vous en fichez complètement.

10:54 - Absolument. - Or, le prix de l'inflation...

10:56 Et donc, là, je simplifie,

10:58 mais il faut avoir conscience de la construction de ce chiffre.

11:00 - Dans un instant, on va continuer

11:02 à se demander la réalité,

11:04 essayer d'évaluer la rivalité

11:06 des chiffres dont vous entendez parler toute la journée.

11:08 On parlera des crimes et

11:10 des lits notamment. Études et statistiques,

11:12 on nous cache tout, on nous dit rien.

11:14 C'est tout de suite sur Sud Radio.

11:16 - Sud Radio, l'heure libre,

11:18 10h11.

11:20 - Retour dans l'heure libre, partenariat Front Populaire,

11:22 la revue et Sud Radio. On parle

11:24 ce matin statistiques, sondage,

11:26 mesure de l'opinion, et pas pour dire

11:28 des banalités. Notre

11:30 maître mot, c'est plutôt méfiance.

11:32 Les statistiques, les chiffres, on leur

11:34 fait dire ce que l'on veut. C'est ce que l'on

11:36 découvre à la lecture de "Statistiquement

11:38 correct", écrit par Samy Biazony.

11:40 Nous sommes toujours en compagnie

11:42 avec lui, il est professeur à l'ESSEC, docteur

11:44 en philosophie, c'est quelqu'un de sérieux qui porte

11:46 d'ailleurs la cravate en au studio

11:48 un samedi matin.

11:50 Alors, Samy Biazony, c'est pas très politiquement

11:52 correct votre essai, effectivement,

11:54 parce que, on va prendre

11:56 attache par exemple avec les chiffres

11:58 des crimes et des lits, et là, on découvre

12:00 que l'on vit véritablement dans l'illusion.

12:02 C'est très simple à comprendre, et vous l'expliquez

12:04 bien. Statistiquement,

12:06 les chiffres divulgués sont

12:08 ceux qui émanent des

12:10 plaintes, donc enregistrées

12:12 au commissariat, gendarmerie, tout le monde

12:14 voit de quoi il s'agit. Mais en fait,

12:16 ce n'est que la partie émergée

12:18 de l'iceberg, car il y a

12:20 une criminalité qui est beaucoup plus importante,

12:22 c'est un peu un chiffre noir,

12:24 ce sont les crimes et les lits qui ne donnent

12:26 pas lieu à plaintes, et alors

12:28 quand on se penche sur la réalité

12:30 de l'inceste, la réalité

12:32 des vols, les dégradations,

12:34 et bien, tout ce que l'on sait, c'est que

12:36 les statistiques qui sont communiquées par le ministère

12:38 de l'Intérieur sont très faibles par rapport

12:40 à la réalité. - Oui, alors,

12:42 il faut bien distinguer la communication

12:44 gouvernementale et politique qui, elle,

12:46 encore une fois, c'est un chiffre conventionnel.

12:48 Parce qu'il faut comprendre, je fais

12:50 une petite incise, qu'il y a

12:52 des chiffres qualifiés de gris, d'autres de noir.

12:54 Le noir, c'est le chiffre dit noir,

12:56 c'est le chiffre effectivement qui recouvre

12:58 la totalité des faits délectueux,

13:00 ceux qui ont été commis,

13:02 mais non déclarés du tout,

13:04 et puis on a ces chiffres parfaitement

13:06 déclarés, identifiés, qui ont donné lieu à des plaintes.

13:08 Vous comprenez

13:10 que

13:12 c'est tout à fait conventionnel

13:14 dans la mesure où, finalement, si j'ai envie de faire

13:16 évoluer un chiffre, si je suis

13:18 ministre de l'Intérieur, et qu'il me

13:20 plaît de montrer que

13:22 finalement la criminalité

13:24 en matière d'actes de

13:26 barbarie, de vols avec

13:28 violence, évolue favorablement,

13:30 que ferais-je ? Je demanderais

13:32 aux effectifs de police de traiter prioritairement

13:34 d'autres cas, les insultes

13:36 raciales, les délits routiers,

13:38 ainsi, le temps

13:40 étant incompréhensible, malheureusement,

13:42 on aura plus de plaintes

13:44 prises, et puis pour d'autres délits,

13:46 les services de police,

13:48 non pas parce qu'ils cherchent, eux, à manipuler,

13:50 mais parce qu'ils se conforment aux ordres

13:52 qu'ils ont eus, vont un peu moins prendre

13:54 les places, les plaintes, les classer plus vite,

13:56 remplacer une plainte par une main courante, par exemple,

13:58 et cela a une conséquence sur le chiffre.

14:00 Je ne dis pas qu'il y a manipulation volontaire systématique,

14:02 je dis simplement qu'il est aisé,

14:04 étant donné la convention prise, les plaintes,

14:06 de procéder ainsi.

14:08 Il faut bien comprendre qu'on pourrait procéder autrement.

14:10 On pourrait dire, la criminalité,

14:12 ce sont les plaintes

14:14 reçues et les condamnations

14:16 qui ont été prononcées.

14:18 Oui, on pourrait dire même qu'une plainte

14:20 ne vaut que si elle débouche sur une enquête,

14:22 par exemple. Absolument.

14:24 Vous pouvez tout à fait imaginer des situations où

14:26 nous avons l'impression collectivement que la situation

14:28 se dégrade en matière de criminalité.

14:30 Si, par exemple, les citoyens se mettent à massivement porter plainte

14:32 et que les forces de police ont plus le temps

14:34 parce que, par exemple, elles auraient plus de moyens

14:36 de prendre ces plaintes,

14:38 mais si toutes ces plaintes sont abusives, je prends un cas extrême,

14:40 à ce moment-là, en réalité, la criminalité

14:42 n'a pas du tout augmenté. Elle est peut-être nulle,

14:44 mais dans les chiffres, nous verrons

14:46 l'artefact de cela, qui est l'augmentation des plaintes.

14:48 Et ça, c'est un choix méthodologique très fort.

14:50 On est vraiment, vraiment, vraiment en matière de criminalité,

14:52 dans quelque chose de très conventionnel.

14:54 Pour conclure, il y a quand même une force de rappel.

14:56 Et la force, ou la corde de rappel,

14:58 ce sont les études de victimation.

15:00 En fait, il y a deux manières d'aborder

15:02 les faits criminogènes,

15:04 soit par les plaintes, effectivement, dans notre système,

15:06 mais il y a aussi, et l'INSEE le fait,

15:08 il y a des grandes études qui sont faites par les scientifiques

15:10 qui viennent interroger

15:12 tout un chacun, faire comme un sondage.

15:14 Et là, les personnes

15:16 se déclarent en tant que victimes

15:18 et là, on a accès à ces chiffres dits "noirs".

15:20 Et c'est par la conciliation des deux

15:22 qu'on commence à avoir une certaine photo de la réalité.

15:24 Donc, il est possible d'avoir une photo de la réalité,

15:26 mais souvent, le politique va utiliser

15:28 le morceau, ou l'endroit

15:30 de la photo qui l'arrange.

15:32 - Alors, il y a quelque chose qui renforce,

15:34 je dirais, le sentiment, je dirais,

15:36 de confusion, c'est-à-dire...

15:38 J'aimerais que vous fassiez réagir

15:40 par rapport aux déclarations qui avait tenues

15:42 notre garde des Sceaux,

15:44 Éric Dupond-Moretti.

15:46 Quand on voit les chiffres des crimes et délits,

15:48 qui sont quand même, globalement, très importants en France,

15:50 comment expliquez-vous

15:52 qu'on puisse parler

15:54 de sentiments d'insécurité, et pas d'insécurité ?

15:56 C'est quand même rajouter une notion

15:58 de confusion dans les esprits.

16:00 - Alors, en fait,

16:02 il est vrai, lorsqu'on regarde sur

16:04 très long terme, que

16:06 la France est quand même plutôt un pays pacifié.

16:08 Alors, je sais que ça risque de choquer beaucoup,

16:10 puisque le sentiment n'en est pas un.

16:12 C'est-à-dire que, nombre de nos concitoyens,

16:14 et j'en fais partie, on en a tous déjà fait partie,

16:16 se sont trouvés dans des situations d'insécurité réelle,

16:18 de peur, et surtout quand on habite Paris,

16:20 ou une grande ville. Toujours est-il

16:22 que sur le temps très long, effectivement, on se rend compte

16:24 que nos sociétés, c'est heureux, elles ont tendance à se pacifier.

16:26 On a,

16:28 heureusement, des faits de barbarie

16:30 ont quasiment disparu,

16:32 je veux dire, ont rapporté à la population globale.

16:34 Ils existent toujours, bien sûr,

16:36 mais ils sont plus isolés, une certaine violence

16:38 aussi a muté.

16:40 Toujours est-il qu'effectivement,

16:42 le politique, lui,

16:44 son discours, c'est de dire

16:46 "Une partie du réel, c'est votre

16:48 perception du réel, et votre perception du réel

16:50 biaise, en réalité,

16:52 le réel lui-même en retourse." Qu'est-ce que ça veut dire ?

16:54 C'est exprimé de manière probablement un peu théorique,

16:56 mais ça veut dire quelque chose de très concret.

16:58 C'est-à-dire que si vous vous mettez dans une disposition

17:00 qui consiste à penser que vous êtes vraiment en insécurité,

17:02 effectivement, vous percevrez beaucoup plus

17:04 l'insécurité. Et c'est cette

17:06 espèce de rhétorique qui essaie d'agiter le garde-d'essau,

17:08 pour dire qu'en fait,

17:10 les choses ne vont pas si mal.

17:12 Alors, il a en partie raison, je l'ai dit, mais il a en partie

17:14 tort, parce que le politique

17:16 est depuis assez longtemps relativement

17:18 impuissant, en réalité, à faire

17:20 taire, à faire cesser le niveau minimum

17:22 d'insécurité, qui est déjà bien trop important

17:24 pour un citoyen d'une grande démocratie

17:26 comme le nôtre, et d'un pays aussi stable que le nôtre.

17:28 Donc, effectivement, cette impuissance, elle est

17:30 compensée par une forme de stratégie rhétorique

17:32 qui vient agiter le sentiment, la subjectivité

17:34 à un tapis

17:36 d'objectivité. - Oui, et puis ça permet,

17:38 sur le terrain de la morale, de culpabiliser

17:40 ceux qui mettent

17:42 en avant l'insécurité en France.

17:44 C'est évidemment une manière

17:46 de jeter l'opprobre sur eux. Dans un

17:48 autre domaine, qui est la différence

17:50 des salaires hommes-femmes, quand on compile

17:52 toutes les variables, elle n'est que de quelques pourcents

17:54 et pas du tout de 30%, comme disent les féministes.

17:56 Vous avez regardé

17:58 les arguments de Samy Biazony, Maxime.

18:00 - Tout à fait, c'est assez éclairant.

18:02 Alors, Marlène Schiappa, elle annonçait 27% en

18:04 2018, l'Observatoire des Inégalités

18:06 annonçait 23% en 2021.

18:08 Cet écart est-il avéré ? Oui, mais

18:10 il ne veut rien dire, on va le voir. Est-ce qu'il y a

18:12 de l'incrimination ? Absolument pas, en tout cas

18:14 rien de systémique, comme on dit aujourd'hui.

18:16 À ce sujet, je ne peux que renvoyer nos auditeurs au chapitre

18:18 consacré à cette question dans le livre de notre invité.

18:20 La démonstration est assez complète, je la résume ici

18:22 à grands traits, évidemment sous son contrôle.

18:24 En fait, quand on brandit

18:26 25% d'écart salarial, ou 27, ou 28

18:28 ou 30, ce qu'on veut... - Oui, on dit même

18:30 des femmes qu'elles travaillent gratuitement

18:32 à partir du 4 novembre. - Oui, on l'entend tous les ans, ça.

18:34 En fait, quand on prend

18:36 ce chiffre-là, on compare l'incomparable. Il y a évidemment

18:38 de très nombreux facteurs rationnels, explicatifs

18:40 de cette différence. Le sociologue américain Warren Farrell

18:42 que cite Samy Biazony en dénombre 25,

18:44 par exemple. Pour comparer ce qui est comparable, il faut

18:46 être beaucoup plus précis et combiner les variables.

18:48 Alors, à temps de travail égal, puisque les femmes travaillent moins que les hommes,

18:50 on passe déjà à 15% d'écart.

18:52 À catégorie professionnelle et secteur d'activité égaux,

18:54 on passe à 10% d'écart.

18:56 Si on ajoute la pénibilité, la dangerosité,

18:58 la fréquence d'interruption de carrière

19:00 et certains comportements tendanciellement féminins,

19:02 le fait par exemple de moins négocier son salaire,

19:04 Samy Biazony montre des études assez intéressantes

19:06 là-dessus, on arrive à un écart

19:08 pur ou inexpliqué de 3 à 5%

19:10 selon les études.

19:12 Donc pas de complot masculiniste

19:14 dans ces chiffres tout à fait officiels qu'on retrouve

19:16 d'ailleurs dans un rapport du Sénat en 2003.

19:18 C'est 3 à 5% qu'il faudrait combler quand même.

19:20 Justement, et le danger de faire

19:22 du sensationnalisme statistique

19:24 et d'agiter des chiffres absurdes, c'est qu'on brasse

19:26 du vent justement, en restant à côté

19:28 du vrai sujet qui devrait compter d'ailleurs quand on se prétend

19:30 féministe, c'est comment donner concrètement aux femmes

19:32 la plus grande amplitude de liberté dans leur choix de carrière

19:34 professionnelle. Le reste, c'est de l'idéologie.

19:36 Vous vouliez ajouter quelque chose par rapport à Maxime ?

19:38 Non, c'est très bien résumé.

19:40 Alors, ce qui est peut-être une illustration, un exemple,

19:42 alors si on prend cette thèse

19:44 justement de la discrimination,

19:46 il est intéressant d'aller regarder des métiers

19:48 où il ne peut pas y avoir de discrimination.

19:50 Il y a une étude très célèbre aux Etats-Unis

19:52 que je cite, elle est assez détaillée,

19:54 qui porte sur les chauffeurs

19:56 VTC. Ils n'ont pas de patron

19:58 et leur revenu dépend directement du travail

20:00 qu'ils effectuent. Et sauf

20:02 à considérer qu'effectivement des clients annulent quand ils voient

20:04 un chauffeur, femme,

20:06 et l'étude ne le montre pas d'ailleurs, il n'y a pas de surannulation,

20:08 en fait,

20:10 ce qu'on constate, c'est un écart de salaire d'à peu près

20:12 10%. Alors que

20:14 là, on est à

20:16 métier égal, compétences égales, elles sont aussi

20:18 qualifiées, et donc

20:20 les chercheurs se sont intéressés finalement

20:22 à la raison de cela, ce qui était sûr,

20:24 en partant du pressuposé qu'il ne pouvait pas s'agir d'une discrimination

20:26 puisque là, pour le coup, personne ne fixait

20:28 le salaire. C'est un salaire gagné à la sueur de son front.

20:30 Et en fait, on se rendait compte qu'il y avait un certain

20:32 comportement qui était différent. Et ces comportements

20:34 peuvent être justifiés parfois.

20:36 Les femmes, en moyenne,

20:38 il faut bien comprendre, on parle de réalité statistique,

20:40 donc certaines femmes ne vont pas du tout

20:42 entrer dans ce schéma-là, et certains hommes

20:44 au contraire vont avoir des comportements

20:46 qu'on peut qualifier de plus féminins

20:48 dans leur manière de travailler. Mais

20:50 prennent des créneaux d'amplitude

20:52 horaire moindres, par exemple.

20:54 Or, chez les chauffeurs VTC,

20:56 on gagne plus lorsqu'on fait des courses à 3-4 heures

20:58 et qu'il y a moins de concurrence,

21:00 par exemple. Elles conduisent

21:02 en moyenne moins vite.

21:04 C'est tout à fait bénéfique pour la société

21:06 de conduire moins vite. Mais ça se traduit

21:08 négativement parce qu'on prend moins de courses.

21:10 Ce genre de choses. Donc vous voyez,

21:12 je le cite pour le lecteur curieux,

21:14 il faudra aller regarder,

21:16 je ne fais pas faire l'étude d'Extinso, elle est relativement longue

21:18 et compliquée, mais on peut

21:20 comprendre très simplement ce dont il s'agit.

21:22 En fait, dans ces questions, il faut vraiment

21:24 se garder du simplisme, c'est-à-dire

21:26 il y a un complot derrière, une inégalité,

21:28 et donc c'est organisé, ou alors c'est un biais inconscient

21:30 de la part des hommes vis-à-vis des femmes,

21:32 voire des femmes vis-à-vis des femmes.

21:34 En fait, tous les travaux tentent à montrer

21:36 qu'il ne s'agit pas de ça. Et ce qui est embêtant,

21:38 c'est que, et Maxime le disait bien,

21:40 lorsqu'on traite mal le sujet, on ne peut pas

21:42 le résoudre. Parce que si

21:44 on ne dit pas quels sont les critères d'écart,

21:46 à ce moment-là, comment vous pouvez

21:48 construire, établir votre action politique ?

21:50 Une action politique doit

21:52 partir d'un constat, un constat bien établi.

21:54 Si le constat départ s'il y a des discriminations,

21:56 vos mesures sont des mesures de lutte

21:58 contre les discriminations. D'ailleurs, c'est ce que fait le gouvernement.

22:00 C'est pour ça qu'il n'y a pas de résorption

22:02 des écarts salariaux, puisque ce n'est pas la bonne cause.

22:04 Pour lutter autant qu'ils veulent contre

22:06 les stéréotypes, je ne dis pas qu'il n'y en a pas.

22:08 Je dis bien que

22:10 il y a d'autres éléments qui sont

22:12 plus importants, ou aussi importants,

22:14 et donc il faut aussi les traiter, si on veut traiter

22:16 de manière holistique le problème. Et donc,

22:18 lorsqu'on décompose, et par exemple, un des facteurs

22:20 majeurs, c'est l'interruption

22:22 liée à la grossesse. Parce qu'on ne trouve pas

22:24 ces mêmes écarts entre les femmes qui,

22:26 typiquement les femmes lesbiennes

22:28 qui n'adoptent pas, et celles

22:30 qui adoptent, ou celles hétérosexuelles qui ont des

22:32 enfants. On se rend compte qu'il y a des écarts

22:34 entre, par exemple, les femmes lesbiennes aux Etats-Unis

22:36 et les femmes hétérosexuelles.

22:38 Les femmes lesbiennes, alors qu'on penserait,

22:40 selon la DOCSA, qu'elles sont victimes de discrimination,

22:42 c'est aussi la thèse qui est défendue,

22:44 puisqu'elles constituent une minorité, en réalité

22:46 elles gagnent en moyenne à peu près

22:48 10% de plus que les femmes hétérosexuelles.

22:50 Pourquoi ? Pour cette raison-là. Elles s'interrompent

22:52 moins, et aussi, il a été démontré,

22:54 par des psychologues, du travail,

22:56 qu'elles ont une attitude différente, notamment

22:58 dans la demande des promotions.

23:00 C'est lié à plein d'éléments cognitifs

23:02 très profonds. Mais voilà, il y a des choses qu'on peut

23:04 quantifier et évaluer.

23:06 C'est passionnant. Dans un instant, on va parler des chiffres

23:08 du Covid. Vous allez apprendre beaucoup de choses. Et on va

23:10 se demander aussi si on peut évaluer

23:12 les chiffres de l'immigration. Et s'il

23:14 ne fallait pas fact-checker ceux qui

23:16 prétendent être des fact-checkers. A tout de suite

23:18 sur Sud Radio.

23:20 L'heure libre,

23:22 10h11. De retour

23:24 dans l'heure libre. Aujourd'hui, on parle de statistiques,

23:26 de sondages, de mesures de l'opinion.

23:28 Et force est de constater qu'on fait

23:30 dire ce que l'on veut aux chiffres. C'est ce que l'on apprend

23:32 à la lecture du livre de notre invité

23:34 Samy Biazony, professeur à l'ESSEC

23:36 et docteur en philosophie. Et qui

23:38 est auteur de l'essai "Le Statistiquement

23:40 correct" paru aux éditions du CERF.

23:42 Nous sommes toujours en compagnie

23:44 de Maxime Lenagar, rédacteur en chef de Front Populaire,

23:46 La Reue, et du site frontpopulaire.fr.

23:48 Alors, je l'ai annoncé,

23:50 nous allons parler des chiffres du Covid.

23:52 Et là, le moins qu'on puisse dire, c'est que ces chiffres

23:54 qui ont servi de boussole

23:56 à une politique sanitaire,

23:58 étaient contestables,

24:00 Samy Biazony.

24:02 Alors oui, ils étaient contestables

24:04 à plusieurs titres.

24:06 Je vais en prendre deux.

24:08 Il faut comprendre que les chiffres du Covid

24:10 sont nécessaires.

24:12 Nous étions dans une situation

24:14 pandémique.

24:16 Par définition,

24:18 pandémie dit vaste contamination.

24:20 Qui dit vaste contamination dit

24:22 vaste volume de données, puisqu'on quantifie sur de grands

24:24 espaces. Et donc dit

24:26 méthode statistique, donc choix statistique.

24:28 Alors déjà, il y a quelque chose qu'on sait peu.

24:30 La définition du chiffre

24:32 des morts du Covid.

24:34 Quand on dit les morts du Covid, à votre avis,

24:36 qu'est-ce que ça recouvre comme réalité ? Qu'est-ce que vous imaginez ?

24:38 Qu'est-ce que vous imaginiez lorsque vous entendiez ça ?

24:40 Ou même maintenant, aujourd'hui.

24:42 Qu'est-ce que j'imaginais ? Ben peu importe.

24:44 Non, mais c'est pas une question piège.

24:46 Les gens morts du virus, est-ce que...

24:48 On imagine que ce sont les morts du virus.

24:50 Les chiffres qui sont communiqués, par exemple.

24:52 C'est pour illustrer que les choix...

24:54 J'aimerais vraiment qu'à la fin

24:56 de la lecture de ce livre, de l'écoute de cette émission,

24:58 les spectateurs, les auditeurs

25:00 puissent repartir en disant

25:02 "Je dois non pas m'effier, mais être vigilant."

25:04 Parce qu'il s'agit vraiment de ça.

25:06 Il n'y a pas forcément de tentative de manipulation.

25:08 Simplement, les personnes elles-mêmes

25:10 qui produisent ces statistiques ou qui les relaient

25:12 n'ont parfois pas conscience elles-mêmes de ce qu'elles font.

25:14 Parce que c'est complexe, parce qu'il faut prendre du temps.

25:16 Donc les chiffres qu'on nous communique,

25:18 ce sont les chiffres des morts liées au Covid.

25:20 Qu'est-ce que ça veut dire ?

25:22 Ça veut dire que si, par exemple, vous êtes mort

25:24 de ne pas avoir eu une opération de la rate

25:26 à cause du Covid,

25:28 vous rentrez dans les chiffres liés au Covid, par exemple.

25:30 Vous n'êtes pas mort du Covid.

25:32 Donc il n'y a pas de nécessité que le Covid soit l'élément

25:34 déclencheur de votre décès.

25:36 Par ailleurs, ça a été...

25:38 Je voudrais rappeler juste un exemple qui m'avait beaucoup frappé

25:40 à l'époque, c'est la mort de Rémi Julienne

25:42 dont on a dit qu'il était mort du Covid.

25:44 Paix à son âme, il avait 92 ans,

25:46 il était à sa deuxième chimio-thérapie

25:48 et c'est plutôt le cancer qui l'a emporté.

25:50 Il est mort du cancer, mais avec le Covid,

25:52 il rentre dans les chiffres des morts du Covid.

25:54 Vous voyez ? C'est intéressant.

25:56 Si je change ma définition, je change mon chiffre.

25:58 Et comme mon chiffre sert à définir

26:00 une politique publique, je change même

26:02 l'issue de ma politique publique.

26:04 Donc ça c'est vraiment intéressant, il faut l'avoir en tête.

26:06 Mais c'est un choix. Il faut simplement

26:08 le comprendre. Et il a

26:10 ses raisons.

26:12 Il y a des raisons techniques qui peuvent justifier

26:14 qu'on ait fait ce choix-là. Ça c'est une chose.

26:16 Le deuxième qui m'a particulièrement gêné et qui a été

26:18 un peu déclencheur, je fais une incise

26:20 courte dans le livre, c'est celui

26:22 de l'absence d'une variable extrêmement importante

26:24 en matière de contamination, c'est celui

26:26 du taux de positivité. Je vous donne

26:28 simplement un exemple très simple

26:30 que tout le monde va comprendre.

26:32 Les chiffres qu'on regardait, c'était des tests

26:34 positifs, parce qu'on regardait le taux de contamination.

26:36 On disait, les Français sont allés se faire tester

26:38 et puis on a par exemple 100 000 tests

26:40 positifs, 15 000 tests positifs et puis on disait

26:42 à 50 000, à ce moment-là, on va confiner

26:44 à un certain moment.

26:46 Mais simplement, ce chiffre, il est quand même un peu

26:48 compliqué parce que, imaginons,

26:50 prenons une situation théorique, en fait,

26:52 qui n'est pas si théorique, puisque je l'explique dans le livre,

26:54 elle est plus ou moins survenue.

26:56 Imaginons une population qui aurait

26:58 exactement le même nombre de personnes contaminées.

27:00 Exactement le même nombre. Donc là on a par exemple

27:02 100 000, mais on ne le sait pas.

27:04 Et la semaine suivante, toujours 100 000.

27:06 Entre le début

27:08 et la fin de semaine,

27:10 le gouvernement dit "incite tout le monde à venir

27:12 se tester". Et donc les Français

27:14 viennent se tester massivement.

27:16 Et bien vous aurez un taux

27:18 de détection deux fois plus important.

27:20 Donc vous aurez le sentiment

27:22 que votre pénétration

27:24 du virus est très importante. Alors simplement,

27:26 les gens se sont plus faits tester.

27:28 Pourquoi ? Parce que ce qu'il faut regarder, c'est le pourcentage.

27:30 C'est ramener au nombre de tests

27:32 fait, quel est le

27:34 nombre de cas positifs.

27:36 On peut rappeler qu'on pouvait être porteur du virus

27:38 sans même avoir

27:40 le symptôme.

27:42 Beaucoup ne se sont pas fait tester,

27:44 mais ça joue dans les deux sens. Donc ça c'est très

27:46 important. Et en fait la communication gouvernementale

27:48 n'a pas été très claire. Et d'ailleurs, pour preuve,

27:50 quelque chose qu'on comprend mal, mais regardez

27:52 le début de la pandémie. Si vous reprenez les chiffres,

27:54 allez sur les agences régionales de santé

27:56 ou sur CovidTracker,

27:58 et regardez la forme des courbes

28:00 du début du Covid mars.

28:02 La bosse est toute petite.

28:04 Elle est toute petite simplement parce qu'on ne testait pas

28:06 en mars. Donc on testait

28:08 quand vous arrivez à l'hôpital.

28:10 Donc c'est pour ça qu'on a l'impression qu'il n'y a pas

28:12 beaucoup de cas, alors qu'en fait il y a eu des cas,

28:14 et on ne sait pas les quantifier. Plusieurs centaines de

28:16 milliers par jour, beaucoup plus importantes que

28:18 les vagues qui ont suivi. Sauf que, comme

28:20 on ne le dit pas, les vagues qui ont suivi ont eu

28:22 l'air d'être gigantesques par rapport à la

28:24 première, qui avait déjà fait peur à tout le monde,

28:26 et qui avait amené les confinements. Or, c'était

28:28 directement lié au fait que ce chiffre n'est pas corrigé.

28:30 Il n'est pas corrigé d'un estimé. Il est donné brut.

28:32 On a testé

28:34 2000 personnes qui sont entrées à l'hôpital, le chiffre c'est 2000.

28:36 On n'a pas dit, nous faisons une estimation sur la population

28:38 puisque nous testons une personne sur un million

28:40 dans ce cas-là. Il n'a pas été

28:42 ce qu'on appelle redressé, corrigé le chiffre.

28:44 Et ça c'est intéressant par exemple, c'est une autre des subtilités

28:46 des chiffres du Covid. La dernière, peut-être

28:48 rapidement, c'est celle de l'efficacité

28:50 des vaccins. L'efficacité

28:52 des vaccins, on dit, j'ai entendu,

28:54 et c'est terrifiant d'entendre ça, le vaccin

28:56 était efficace à 95%.

28:58 Alors, dans le meilleur des cas,

29:00 contre la transmission ou contre la mortalité,

29:02 c'est-à-dire que, au moins, l'interlocuteur prend la peine

29:04 de dire contre quoi, parce que ce n'est pas tout à fait la même chose.

29:06 D'ailleurs, le vaccin n'a pas les mêmes vertus. Tous les vaccins n'avaient

29:08 pas les mêmes vertus. Certains protègent plutôt bien

29:10 de la contamination, d'autres... Alors, ils protègent toujours

29:12 des deux, dans une certaine mesure,

29:14 disons. Ils peuvent aussi avoir

29:16 des effets secondaires, c'est un autre débat.

29:18 Simplement, lorsqu'on

29:20 dit "c'est efficace à 95%", ça ne veut strictement

29:22 rien dire. Qu'est-ce que ça veut dire ?

29:24 Sauf que, c'est drôle, mais avez-vous vu

29:26 beaucoup d'interlocuteurs, beaucoup de débattants,

29:28 pendant tous ces mois de

29:30 débat de Covid, finalement dire

29:32 "mais attendez, de quoi parlez-vous ?

29:34 Personne, journalistes, citoyens,

29:36 hommes politiques, le vaccin est efficace

29:38 à 94%, ne discutons pas."

29:40 Ça ne veut rien dire, et ça ne veut rien dire, non seulement parce qu'on

29:42 ne sait pas de quoi on parle, mais en plus, on s'est rendu compte

29:44 assez vite que les vaccins, l'efficacité

29:46 des vaccins décroissait.

29:48 En fait, 95%,

29:50 ils ont 95% d'amélioration

29:52 de la mortalité sur la population

29:54 à 3 mois, mais qu'après 4 mois,

29:56 ça passe 70 à 60 ans. Qu'est-ce que ça veut dire ?

29:58 Est-ce que vous préférez un vaccin

30:00 à 100% efficace la première semaine

30:02 et à 12% efficace pour le reste,

30:04 ou un vaccin à 50% efficace pendant

30:06 10 ans ? Je ne sais pas.

30:08 C'est un choix différent de société, sauf que je n'ai jamais

30:10 entendu parler de cela sur un plateau de télévision.

30:12 Non, c'est très intéressant. Il y a un domaine aussi

30:14 où il est bien difficile d'avoir des chiffres,

30:16 c'est l'immigration, son nombre exact,

30:18 le coût et les bénéfices

30:20 de l'immigration. On en a parlé

30:22 récemment avec une étude

30:24 qui a essayé de faire le Figaro.

30:26 Peut-on réellement, Samy Biazoni,

30:28 évaluer l'immigration ?

30:30 Alors oui, vaste question.

30:32 Je m'intéresse moi au coût

30:34 ou au gain de l'immigration, économique, uniquement.

30:36 Encore une fois, ma méthodologie

30:38 repose uniquement

30:40 sur des travaux académiques

30:42 ou des travaux institutionnels. Je ne les mets

30:44 aucun avis sur aucun sujet.

30:46 Je pense que l'état de l'art

30:48 dit, en en revenant systématiquement,

30:50 que toutes les sources sont dans le livre.

30:52 Le citoyen peut aller vérifier, refaire ses calculs,

30:54 disséquer ce qui a été fait.

30:56 Puisque c'est la base, finalement.

30:58 Ce qu'on appelle la réplicabilité.

31:00 Le fait de se rendre transparent vis-à-vis d'autrui.

31:02 Sur cette question,

31:04 c'était très intéressant. Il y a eu une étude de l'OCDE

31:06 qui a été très reprise,

31:08 dont la conclusion qui a essayé d'évaluer

31:10 le coût, le bénéfice de l'immigration

31:12 au sein des pays de l'OCDE.

31:14 C'est une étude comparative,

31:16 très instructive,

31:18 qui montre la situation en Suède,

31:20 en France, en Allemagne, en Italie.

31:22 Les médias,

31:24 à la sortie le jour même,

31:26 tous les articles sont cités,

31:28 les médias ont, pour beaucoup,

31:30 repris la mesure,

31:32 les résultats, en disant

31:34 qu'une étude de l'OCDE est parue,

31:36 et elle affirme que,

31:38 dans certains cas, certains ont dit

31:40 que l'immigration ne représente pas de coût pour la société française,

31:42 ils ont même allé jusqu'à dire que c'est un bénéfice

31:44 pour la société française.

31:46 Lorsqu'on regarde l'étude,

31:48 effectivement, il est écrit,

31:50 il y a des chiffres positifs.

31:52 À un certain niveau de l'étude,

31:54 il est écrit que l'immigration

31:56 est un gain rapporté

31:58 aux prestations, c'est-à-dire, finalement,

32:00 tout ce qui vient des cotisations, du fait qu'elle est présente

32:02 sur le territoire, d'apporter de la valeur au travail,

32:04 compense quelques prestations. Mais, en fait,

32:06 il est bien écrit que ça ne concerne

32:08 que certaines prestations sociales,

32:10 mais on se rend compte de beaucoup de coûts qui sont mutualisés

32:12 dans la société, les coûts liés à la sécurité.

32:14 Par exemple, je vous donne un exemple très très net.

32:16 Méthodologiquement, l'OCDE ne savait pas,

32:18 puisque c'est très compliqué à faire,

32:20 reventiler les coûts liés à l'intégration.

32:22 C'est-à-dire, tous les dispositifs

32:24 qui sont liés au fait qu'une personne est étrangère,

32:26 ça, c'est appliqué à tous les Français.

32:28 Ce n'est pas simplement appliqué aux personnes,

32:30 si on n'est pas immigré, on ne bénéficie pas

32:32 des dispositifs liés à l'intégration des personnes immigrées.

32:34 Or, dans la méthodologie,

32:36 c'est écrit noir sur blanc, ce coût est ventilé

32:38 par la population, donc il vient être diminué.

32:40 Et, fait encore plus incroyable,

32:42 il suffit de continuer la lecture

32:44 de l'étude pour s'apercevoir

32:46 qu'il y a un tableau après qui dit

32:48 "Pour avoir une vision holistique,

32:50 il faut notamment intégrer les enfants, les immigrés, bien évidemment.

32:52 On ne peut pas considérer une personne seule.

32:54 Pourquoi il y avait ce résultat ? C'était très simple.

32:56 Beaucoup des personnes immigrées sont des personnes jeunes

32:58 qui viennent seules et donc qui arrivent, qui travaillent tout de suite.

33:00 Mais dans 30 ans, elles deviendront malades,

33:02 malheureusement, comme les Français

33:04 qui sont nés sur le territoire. Elles demanderont

33:06 des prestations, elles auront des enfants, elles coûteront

33:08 à l'éducation nationale. Donc si on prend, effectivement,

33:10 stricto sensu, une personne qui arrive et qui travaille,

33:12 oui, on peut trouver un équilibre. Mais si on considère

33:14 le phénomène globalement, non. Et l'étude le dit très clairement.

33:16 Alors, ces discussions font écho

33:18 à un vieux serpent de mer, celui des statistiques

33:20 et ethniques. On a l'habitude de dire

33:22 qu'elles sont interdites en France, mais est-ce que c'est si

33:24 vrai, Maxime Nagar ?

33:26 Les statistiques ethniques sont, en principe,

33:28 interdites en France. Un, par la loi Informatique

33:30 et Liberté de 1978, qui stipule,

33:32 je crois que c'est l'article 6,

33:34 est interdit de collecter ou de traiter des données

33:36 à caractère personnel qui font apparaître directement

33:38 ou indirectement les origines raciales ou ethniques.

33:40 Enfin, la phrase continue, mais je la coupe

33:42 momentanément. Deux, cette loi a été

33:44 enterrée en 2007 par la jurisprudence du Conseil

33:46 constitutionnel qui avait retoqué l'article 63

33:48 de la loi sur l'immigration, qui voulait modifier

33:50 la loi de 78, justement. Quel avait été le motif

33:52 du Conseil constitutionnel à l'époque ?

33:54 La violation de l'article 1 de la Constitution,

33:56 qui stipule, tout le monde la connaît, que la République, je cite,

33:58 "assure l'égalité devant la loi de toutes les situations

34:00 sans distinction d'origine, de race,

34:02 de religion." Ainsi, les données

34:04 faisant apparaître directement l'origine

34:06 ethno-raciale sont interdites, et d'ailleurs punies

34:08 de 5 ans de prison et de 300 000 euros d'amende.

34:10 Sauf que, quand on a dit ça, on n'a pas tout dit,

34:12 le cadre légal permet des dérogations,

34:14 et on le sait peu, à des fins de recherche scientifique, notamment,

34:16 et certaines données ethniques, même si

34:18 le problème, c'est que le mot "ethnique" fait débat à lui-même.

34:20 Est-ce qu'on parle du pays d'origine ou de la couleur de peau ?

34:22 C'est un peu compliqué, on se crêpe le chignon là-dessus.

34:24 Mais ces données sont autorisées,

34:26 soumises au contrôle de la CNIL,

34:28 et ça a permis, par exemple, l'existence de

34:30 grandes études, comme celle de trajectoire

34:32 et origine, une enquête conjointe entre l'INED

34:34 et l'INSEE, sur la diversité des populations

34:36 en France. Il y en a eu une en 2009,

34:38 il y en a eu une seconde en 2019. En 2020,

34:40 l'INSEE reconnaissait du reste lui-même

34:42 que, contrairement à Inidersu, je cite,

34:44 "la statistique publique produit des statistiques

34:46 ethniques." Fin de citation, c'est l'INSEE qui le dit.

34:48 En résumé, les statistiques ethniques

34:50 existent en France, mais elles sont contrôlées.

34:52 Après, c'est vrai qu'avec le recul progressif

34:54 du modèle universaliste républicain et l'archipélisation

34:56 de la société, on pourrait même parler de

34:58 communautarisme. Le sujet semble de moins

35:00 en moins tabou et on voit dans le PRC

35:02 politique, CBT-NDI notamment en 2017,

35:04 dire "ben finalement, pour lutter

35:06 contre les discriminations, pourquoi est-ce qu'on

35:08 n'autoriserait pas complètement les statistiques ethniques

35:10 sur les modèles anglo-saxons?" - Oui, on n'est pas

35:12 encore tout à fait à ce stade, en tout cas.

35:14 - Pour le moment, non. - Alors, dans un instant, on va

35:16 vous dire quelques mots sur ceux qui se présentent

35:18 comme des fact-checkers, vous savez,

35:20 les vérificateurs en vérité.

35:22 Le moins que l'on puisse dire, c'est que ce n'est pas

35:24 exactement glorieux. A tout de suite sur Sud Radio.

35:26 - Sud Radio,

35:28 l'heure libre, 10h11.

35:30 - De retour dans l'heure libre,

35:32 une émission conçue par Front Populaire

35:34 en partenariat avec Sud Radio.

35:36 On parle statistiques ce matin,

35:38 sondage, mesure de l'opinion, statistiques,

35:40 chiffres, on leur fait dire ce que l'on veut,

35:42 c'est un peu l'enseignement de la matinée.

35:44 On parlait à l'instant de statistiques

35:46 ethniques en France et durant la courte

35:48 pub, vous nous disiez,

35:50 Samy Biazony, que les statistiques ethniques

35:52 en France, ça commence même

35:54 à voir le jour dans les tribunaux. Il y a eu

35:56 un cas récemment, que vous citez dans votre

35:58 livre d'ailleurs. - Exactement. En fait,

36:00 il a été reconnu recevable

36:02 comme argument de défense

36:04 le fait de compter,

36:06 d'établir un phénomène de discrimination

36:08 basé

36:10 sur l'origine ethnique des individus.

36:12 C'est-à-dire qu'un tribunal, plus prosaïquement,

36:14 a accepté qu'un avocat puisse dire,

36:16 pour prouver que mon client

36:18 est victime d'une discrimination, j'ai moi-même

36:20 compté les personnes de telle origine,

36:22 les personnes de telle ethnie

36:24 et regardez, je constate,

36:26 tant de différences de salaire. Ce qui était

36:28 contestable à deux titres, méthodologiquement,

36:30 on ne fait pas des échantillons de 12 personnes,

36:32 parce qu'en l'occurrence, c'est aussi peu que ça,

36:34 et on tire des conclusions générales.

36:36 Donc la méthodologie était véritablement

36:38 en dehors de tout cadre recevable

36:40 et pourtant, le juge

36:42 a considéré que c'était recevable

36:44 et s'est prononcé sur la base

36:46 de ces éléments. Pas uniquement ces éléments,

36:48 mais a utilisé cela et ça,

36:50 montre que progressivement, effectivement,

36:52 on y vient, il y a une forme d'acceptation.

36:54 D'accord. Alors plus sérieusement,

36:56 tout ça est très sérieux,

36:58 pardonnez-moi, mais je voulais qu'on se parle

37:00 de ceux qui disent

37:02 vérifier les informations,

37:04 ces fameux "fact-checkers".

37:06 Depuis quelques années,

37:08 on voit fleurir, ici ou là, BFM,

37:10 TV, Libération, on voit

37:12 fleurir les fameuses cellules

37:14 de "fact-checking" et

37:16 on a surtout vu à quel point ça pouvait

37:18 mouliner dans le sens de l'idéologie.

37:20 Donc j'avais envie de vous poser cette question,

37:22 Samy Biazoni, est-ce qu'il faudrait

37:24 "fact-checker" les "fact-checkers" ?

37:26 C'est une très bonne question. Oui, c'est une question

37:28 que vous posez dans le livre et je connais la réponse,

37:30 mais je préfère vous la livrer à nos auditeurs.

37:32 Tout à fait. Alors déjà, il faut comprendre que

37:34 il y a

37:36 beaucoup d'appels à l'humilité dans ce livre.

37:38 Si on dit "il faut fact-checker les fact-checkers",

37:40 oui, il faudra fact-checker ceux qui fact-checkent

37:42 les fact-checkers et ça, selon

37:44 une chaîne de régression affine. Mais c'est assez

37:46 idéologique avec ce que vous dites. Vous dites

37:48 "on utilise les statistiques au service d'un propos".

37:50 Donc voilà.

37:52 On les manipule mal parce qu'on ne les maîtrise pas,

37:54 parce qu'on n'a pas pris le temps. J'explique,

37:56 il y a trois raisons pour lesquelles il existe

37:58 un misusage de la statistique. C'est

38:00 effectivement le biais idéologique, l'intérêt

38:02 personnel ou collectif, ça c'est la première raison.

38:04 C'est la négligence,

38:06 et nous sommes tous négligents dans le débat

38:08 quotidien, nous n'avons pas le temps d'aller reprendre

38:10 un corpus méthodologique de 500 pages techniques

38:12 à chaque fois. Ou d'aller reconsulter

38:14 pour être sûr des hypothèses. Donc ça,

38:16 nous sommes tous négligents, il faut l'accepter.

38:18 Et même dans notre travail, les journalistes ont le temps qu'ils ont.

38:20 Et puis l'incompétence. La statistique, c'est

38:22 compliqué. Et ça demande

38:24 un solide bagage mathématique,

38:26 une éducation à la méthode,

38:28 et donc même des personnes qui ont eu des études,

38:30 qui ont suivi des études scientifiques, peuvent

38:32 se laisser prendre en fait. Et il faut lutter contre

38:34 ses propres biais. Donc tout ça

38:36 peut expliquer que les fact-checkers ne sont pas

38:38 beaucoup mieux que les autres, ce sont des journalistes

38:40 comme les autres. - Oui, ce sont des journalistes comme les autres

38:42 qui en gros finissent par trouver ce qu'ils sont

38:44 venus chercher. - Voilà. Maintenant,

38:46 il faut quand même reconnaître que le fact-checking est une

38:48 pratique positive,

38:50 qui apporte quelque chose. Véritablement.

38:52 Il ne faut pas considérer

38:54 qu'il s'agit d'un grand complot,

38:56 que les fact-checkers sont aussi mauvais que ceux qui fact-checkent.

38:58 Non, ce n'est pas vrai. Mais on ne peut pas non plus,

39:00 comme beaucoup le pensent, considérer qu'on a

39:02 là une vérité établie. Non, ils sont soumis

39:04 aux mêmes biais que les autres. Donc c'est très intéressant

39:06 parfois, des biais de compréhension eux-mêmes.

39:08 Souvent des biais idéologiques, et pour vous en

39:10 convaincre, j'invite les lecteurs

39:12 au prochain grand débat qui agitera la société

39:14 française à regarder comment les fact-checkers des différents

39:16 services journaux fact-checkent.

39:18 Si on faisait vraiment du fact-checking,

39:20 en fait, on devrait traiter à peu près de la même chose et aboutir

39:22 à la même conclusion. Or, ce n'est pas le cas.

39:24 C'est-à-dire qu'on va souvent, ce que

39:26 utilise le premier biais, on va dire le plus connu des fact-checkers,

39:28 c'est qu'ils vont finalement fact-checker ce qui

39:30 les arrange. Donc quand un

39:32 résultat est bien établi, et ils veulent

39:34 bien insister sur le fait que ce résultat est établi,

39:36 ils fact-checkeront pour dire que c'est vrai. C'est simplement

39:38 un tampon d'authenticité sur un résultat

39:40 qui est confortable,

39:42 qui vient servir une

39:44 vision du monde et un propos politique,

39:46 parfois. Et, à l'inverse,

39:48 quand un propos devient insupportable, on trouvera l'angle

39:50 pour dire que c'est partiellement faux.

39:52 Vous savez, souvent, on voit ça. On a vrai, faux,

39:54 partiellement vrai, partiellement faux. Partiellement faux parce que

39:56 un propos peut être vrai, mais avoir

39:58 quelques angles, comme ça, mal

40:00 polis. Et souvent, les fact-checkers

40:02 qui ont cette volonté

40:04 de démontrer un propos vont attaquer

40:06 le petit morceau de raisonnement qui n'invalide pas la théorie

40:08 et dire que c'est partiellement faux. Ce qui va,

40:10 chez le public, induire la croyance

40:12 que le propos est, en fait, assez erroné

40:14 et remis à caution. Pardon.

40:16 Et donc, ça, c'est une des méthodes

40:18 par exemple qui peut être utilisée par le fact-checking

40:20 lorsqu'il a envie de s'arranger

40:22 un peu avec le réel. - Alors,

40:24 vous avez mis du temps à écrire cet ouvrage

40:26 parce que vous avez donc fact-checké

40:28 beaucoup de statistiques.

40:30 C'est un ouvrage où vous vous êtes fait aider,

40:32 peut-être aussi avec quelques

40:34 autres auteurs ou vous vous l'avez fait tout seul.

40:36 Tout seul, tout seul. - Bravo.

40:38 Parce qu'il y a tant d'études,

40:40 on voit qu'il y a du travail derrière tout ça.

40:42 - Mais ça fait plusieurs années que je m'intéresse au sujet

40:44 et donc j'avais amassé, déjà,

40:46 une quantité d'informations importantes.

40:48 - Bravo. Alors, je voudrais qu'on conclue avec

40:50 une espèce de boîte à outils

40:52 pour les auditeurs de Sud Radio et les lecteurs

40:54 de Front Populaire pour essayer d'appréhender

40:56 les chiffres et les statistiques.

40:58 Très prosaïquement,

41:00 donc reprenons,

41:02 parlons d'une étude,

41:04 celle de votre choix. Comment vous faites

41:06 pour... Quelle est la première question

41:08 que vous vous posez quand vous voulez

41:10 mettre en perspective une étude et voir

41:12 sa fiabilité ? - Alors,

41:14 la base,

41:16 moi j'en appelle à ce que j'appelle

41:18 une éthique de responsabilité statistique

41:20 en démocratie. C'est-à-dire qu'il faut qu'on se dote

41:22 si nous voulons collectivement réussir

41:24 le défi démocratique, surtout à l'ère de la donnée, des grands

41:26 volumes de données. Demain,

41:28 tout ce que j'écris là sera vrai

41:30 à une magnitude de 10, de 100,

41:32 de 1000 peut-être. Et donc, si on ne

41:34 met pas, on ne pose pas

41:36 les pierres fondatrices d'un

41:38 réveil et d'un sursaut

41:40 statistique, nous

41:42 risquons

41:44 véritablement des sorts

41:46 assez peu enviables. Donc,

41:48 pour répondre à votre question, moi lorsque je vois un chiffre,

41:50 alors déjà, ma méfiance

41:52 ou mon réflexe, c'est d'aller regarder

41:54 les notes de bas de page. Je sais que

41:56 je tiens à m'excuser auprès de... - Vous êtes un des rares à regarder

41:58 les notes de bas de page. - Et oui, et quand il n'y en a pas,

42:00 ou quand moi-même, parce que j'écris aussi, on me les

42:02 enlève, ça me chagrine beaucoup. D'ailleurs, je

42:04 lutte souvent avec les

42:06 journaux pour lesquels je contribue, ou les magazines, pour qu'on me laisse

42:08 les notes de bas de page, parce que c'est la garantie

42:10 de la traçabilité. Donc, un auteur

42:12 qui ne se rend pas traçable, c'est déjà

42:14 quelque chose de suspect. Ce qui ne veut pas dire qu'il cherche à vous duper.

42:16 Mais ces suspects, ça veut dire

42:18 que son chiffre est moins sûr que

42:20 le simple fait de donner la référence.

42:22 Ensuite, et là,

42:24 je parle effectivement des personnes qui peuvent se le permettre,

42:26 qui ont le temps, qui ont l'envie, parce que le sujet

42:28 les intéresse, mais il faut aller voir la source.

42:30 Et souvent, quand on va voir la source, il suffit

42:32 d'être relativement peu de temps, surtout lorsqu'on

42:34 commence à être éduqué en la matière, pour voir

42:36 que ce qui est présenté dans un

42:38 article, par exemple, qui est une source secondaire,

42:40 rapporté à la source primaire,

42:42 est distant d'une bonne

42:44 on va dire, amplitude d'interprétation.

42:46 Donc, il y a vraiment, il y a toujours un écart.

42:48 Et en revenir à la source primaire, c'est aussi

42:50 comprendre un peu les subtilités des choses. Donc ça,

42:52 chose très simple qui peut être faite en 5 minutes,

42:54 on voit tout de suite que la nature des arguments

42:56 n'est pas tout à fait la même, c'est pas exprimé par le premier auteur

42:58 de la même manière. Et donc, ça donne un indice

43:00 sur le biais de l'auteur dont on

43:02 est en train de regarder le chiffre. Ensuite,

43:04 il faut s'éduquer. - Deuxième

43:06 conseil, s'éduquer à la statistique.

43:08 Alors ça, c'est pas simple. - Alors déjà, en commençant

43:10 par lire le livre. - Voilà,

43:12 ça, je conseille. - Voilà.

43:14 J'essaye d'expliquer les pièges courants, les biais

43:16 dont nous souffrons tous, les raisons pour lesquelles nous avons ces biais.

43:18 J'essaye de guider le lecteur, le prendre par

43:20 la main, et puis d'entrer dans cette analyse

43:22 critique du chiffre. Donc une fois qu'on en a

43:24 la volonté et qu'on a pris un tout petit peu de temps, il faut

43:26 s'éduquer. Il faut s'éduquer à la compréhension

43:28 de ces biais. Il y a un certain nombre d'ouvrages

43:30 sur les biais cognitifs qui sont très connus,

43:32 qui permettent de prendre conscience de ces propres biais.

43:34 Il faut aussi se doter

43:36 d'un minimum de compréhension mathématique. Et là, je vais rassurer

43:38 tout le monde, il s'agit d'outils relativement simples.

43:40 Mais la plupart du grand public

43:42 ne sait pas la différence entre une moyenne et une médiane.

43:44 Si vous posez la question à des journalistes, je me suis amusé

43:46 à le faire, puisque j'ai beaucoup

43:48 de journalistes amusés dans mon entourage,

43:50 presque aucun ne savait la différence.

43:52 Et c'est pas condamnable, en réalité,

43:54 parce qu'on ne l'apprend pas, surtout

43:56 quand on fait des études littéraires, et puis la plupart

43:58 du temps, comme disait Luc Ferry, ça sert à rien

44:00 dans la vie réelle. Luc Ferry,

44:02 que je cite, se met le doigt dans l'œil,

44:04 c'est qu'il ne se rend pas compte de ce qu'il ne sait pas.

44:06 Vous savez, c'est la vieille phrase socratique.

44:08 Et en fait, il n'a

44:10 tellement pas d'appréhension de la mathématique, j'ai rien

44:12 contre Luc Ferry, mais il a déclaré

44:14 "La mathématique ne sert à rien, la preuve, j'ai dû l'utiliser

44:16 une demi-heure dans ma vie". On ne peut pas dire quelque chose comme ça.

44:18 Alors que moi, je l'utilise toujours. C'est parce qu'une fois

44:20 qu'on le maîtrise, on sait utiliser l'instrument.

44:22 Notamment là. Donc c'est prendre un peu de temps aussi,

44:24 pour ceux qui ont la chance d'avoir des enfants,

44:26 se pencher. - Replonger vous.

44:28 - Voilà. - Ne pas éviter,

44:30 ne pas sauter le sac. - C'était absolument

44:32 passionnant, cette heure passée ensemble, sur

44:34 le Statistiquement correct, c'est le

44:36 nom de votre ouvrage, de votre essai,

44:38 paru aux éditions du SER. Dans un

44:40 instant, on change de sujet,

44:42 on parle auto sur Sud Radio, avec Jean-Luc Moreau

44:44 et Laurence Perrault. Merci Samy

44:46 Viazoni d'avoir été notre invité. - Merci Stéphane.

44:48 - Et puis, il y a du rugby cet après-midi,

44:50 vous le savez, Sud Radio est LA radio

44:52 de la Coupe du Monde de Rugby.

44:54 Au programme, il y a le match Fidji-Georgie,

44:56 à ne pas rater. Enfin, rendez-vous sur les réseaux sociaux

44:58 de Sud Radio, et sur la chaîne

45:00 Youtube, pour réécouter "L'Heure Libre".

45:02 Tout de suite, on parle auto,

45:04 avec Jean-Luc Moreau et Laurence Perrault. Merci,

45:06 bonne journée.

45:08 Sud Radio, parlons vrai.

Guerre des chiffres : la vérité sur les statistiques - L'Heure libre, avec Stéphane Simon

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