Des statistiques et des hommes

En ces moments de crise économique grave, la communication autour des statistiques devient des plus en plus essentielle. Il faut constater que chez de plus en plus de personnes les statistiques ont souvent mauvaise presse. Il faut bien avouer que le système politico-médiatique en fait souvent un usage malhonnête ou tout simplement déformé. C'est particulièrement vrai dans le domaine de l'économie même si cette réalité peut exister également dans d'autres domaines y compris dans les sciences dures. L'on pourrait discourir ici longtemps sur le lien par exemple entre le réchauffement climatique et le CO2, lorsque l'on connaît les données de long terme on sait bien que le lien n'est pas si évident.

On pourrait discourir longtemps également sur les questions de pollutions ou les questions médicales. Là encore, les statistiques sont souvent utilisées de manières détourner pour leur faire dire bien souvent ce qu'elles ne disent pas forcément dans un sens comme dans un autre. Mais est-ce que pour autant il faut ignorer les statistiques comme moyen de compréhension de notre réalité souvent extrêmement complexe pour autant ? Bien évidemment, non. La statistique, qu'elle soit démographique, économique, médicale ou dans d'autres domaines est là avant tout pour donner une image globale de certaines données. Mais il faut toujours la remettre dans un contexte et l'accompagner justement de liens avec le cadre dans laquelle elles sont produites. C'est ici que la question de savoir s'il y a causalité ou simple corrélation prend tout son sens. Ainsi l'interprétation des données statistiques est la véritable clef qui explique les compréhensions parfois contradictoires que l'on peut observer chez les journalistes, les politiques ou même chez les scientifiques.

Par exemple, la question de l'obésité. On constate que l'obésité statistiquement est fortement liée à la pauvreté dans les pays développés. Plus vous êtes riches et moins vous êtes susceptible d'être obèse d'un point de vue statistique. Mais est-ce que c'est l'obésité qui rend pauvre, ou la pauvreté qui rend obèse ? Instinctivement on voit vite dans cet exemple simple que c'est le fait d'être pauvre qui rend plus gros. Mais d'un point de vue strictement logique, et si l'on s'en tient uniquement à ces statistiques sur l'obésité, l'autre point de vue est tout aussi valable. Ce sont donc des données et une compréhension externe à ce cadre qui nous permettent de voir ces statistiques dans le sens « la pauvreté augmente les chances d'obésité ». On voit donc ici simplement sur un exemple que les statistiques en elles-mêmes sont totalement insuffisantes pour comprendre réellement ce qu'il se passe. C'est un ensemble de données, et un schéma explicatif adossé à elle, qui permettent un usage interprétatif fonctionnel.

Les éternels débats sur les statistiques sont en fait largement erronés. La question n'est généralement pas les statistiques, même si la question de leur validité scientifique peut bien évidemment être posée . Les questions de méthodologie sont évidemment essentielles, particulièrement en économie. On le voit sur la mesure de l'inflation qui est souvent remise en question particulièrement en France par les économistes eux-mêmes. Les données sur l'inflation étant d'une importance cruciale sur le fonctionnement macroéconomique, ne serait-ce que parce que beaucoup de choses sont calculées à partir de l'indice de l'inflation de l'INSEE, des erreurs massives sur la question produiraient une catastrophe sur le plan national. L'on peut également discuter sur la prise en compte ou non de certaines choses essentielles comme le coût du logement. Ou encore le poids trop important de l'électronique et du matériel informatique. Sachant que le secteur informatique est l'un des rares qui ont réellement fait des gains de productivité ces 40 dernières années.

La question de la méthodologie n'est donc pas non plus à négliger. Exemple, l'économiste John Williams sortait régulièrement jusqu'en 2023 des statistiques américaines notablement différentes des statistiques officielles, en particulier sur l'inflation. Car le calcul de l'inflation a énormément changé entre les années 70 et aujourd'hui. Ce qui en soi pose problème puisque comme le savent les scientifiques on ne peut pas mesurer des choses si les unités de mesure qu'on utilise varient dans le temps. Mais apparemment ça ne gêne pas les économistes officiels. L'honnêteté serait à minima de fournir les deux mesures pour pouvoir se projeter dans le temps et comparer. John William lui a gardé les anciennes méthodes de mesure du début des années 80 et l'on voit l'énorme différence que cela produit dans le temps par rapport aux nouvelles méthodes. L'inflation selon les anciennes méthodes de mesures est plus de deux fois plus élevée qu'avec les nouvelles méthodes. Il fait la même chose avec le PIB et trouve un PIB américain qui en réalité stagne depuis 20 ans. Une statistique qui colle mieux à l'évolution de la consommation par tête en volume de voiture ou d'électricité. En effet, les ventes de voiture aux USA stagnent depuis longtemps, et baissent si l'on regarde par tête. Chose qui ne colle absolument pas avec les taux de croissance affichés officiellement par l'économie américaine.

La guerre des interprétations

Comme nous le voyons, la question de la nature des statistiques et de leur mesure n'est donc pas du tout quelque chose qui doit être négligé. Les états contrôlant généralement les institutions produisant les statistiques, la tentation de les falsifier ne doit pas être négligée. Il ne s'agit pas ici de jeter l'opprobre sur les statisticiens, ce sont des humains et ils ont des contraintes personnelles. Si un état décide d'arranger la réalité, et de camoufler les chiffres qui fâches, c'est avant tout sur les dirigeants et le système qui le permet qu'il faut taper. Mais même lorsque les statistiques sont faites en toute honnêteté, la question de l'interprétation se pose comme nous l'avons vu. Le Macronisme nous en a fait une démonstration pendant ses deux catastrophiques mandats.

En effet, Macron s'est fait une spécialité de faire dire aux statistiques ce qu'elles ne disent pas. Par exemple même si le discours a un peu changé depuis la macronie nous a présentés depuis la crise du Covid une ambition de réindustrialisation. Bien évidemment comme les gens qui suivent ce blog le savent, il est très difficile d'imaginer la possibilité d'une réindustrialisation réelle sans une remise en cause de l'euro, de l'UE et plus généralement des politiques néolibérales du laissez-faire. Macron qui a depuis le début tout misé sur la politique de l'offre, une politique qui ne peut pas fonctionner dans notre cadre, a donc présenté sa fameuse réindustrialisation en parlant des chiffres statistiques qui l'arrangeaient. Ainsi ce sont les créations et les ouvertures d'usines qui ont été mises en avant par le système d'information français. L'absence de média réellement indépendant du pouvoir politique et économique fait d'ailleurs de l'autre problème des statistiques officielles.

Bien sûr, le nombre d'usines ne veut rien dire en réalité, ce qui compte pour mesurer l'évolution de l'industrie c'est d'abord le volume de production et comme vous le savez il est aujourd'hui toujours inférieur au niveau d'avant la crise du COVID, mais le niveau de l'époque était déjà nettement inférieur à celui d'avant la crise de 2008. Parler donc de réindustrialisation était simplement une fumisterie. Nous pourrions faire la même remarque sur le chômage qui ne prend en compte que la catégorie A parce que cela arrange le pouvoir en place. Évidemment le mensonge permanent des hommes politiques et des journalistes finit par rejaillir sur les statistiques. « Comment ? Le niveau de vie augmente et pourtant je vois bien que je m'en sors de moins en moins bien ». Qui n'a jamais entendu ce type de phrase ? Si bien évidemment il y a aussi des phénomènes liés à la nostalgie ou à la surestimation parfois du niveau de vie d'autrefois, il y a aussi bien souvent de triste réalité comme le fait que les salaires n'ont pas suivi l'inflation. Une inflation qui est sans doute volontairement sous-estimée pour des raisons de calculs politiques. Bref la guerre des statistiques n'est pas près de finir surtout avec l'accélération des crises. Mais bien souvent ce sont les interprétations et l'affichage médiatique qui en est fait qui sont le plus souvent problématiques. Bien plus que les statistiques en elles-mêmes.