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Trois réflexes avant d’utiliser des chiffres

Benoît Martin

Benoît Martin
Publié le 8/02/2021

Effectifs, indices, taux, estimations, catégories, cibles, notes, etc. Des « chiffres sociaux » – portant au sens large sur les humains et les sociétés – sont aujourd’hui produits sous des formes variées et sur la plupart des sujets. Les acteurs capables de quantifier se sont diversifiés et, dans le même temps, les outils et canaux numériques entraînent une massification, une visibilité accrue et une circulation inédite des données.

Les chiffres offrent un éclairage utile. Ils permettent par exemple d’obtenir des ordres de grandeur, de comparer ou de suivre l’évolution dans le temps. Mais il convient aussi d’observer une distance critique à leur égard en prenant en compte leur auteur et leur intention ou encore le contexte de leur production et de leur usage.

Cet article se concentre sur trois questions simples ; chacune se voit illustrée par le cas des chiffres relatifs à la pandémie du Covid 19 (paragraphes en italique dans le texte).


1. Que montrent ces chiffres ?

Les chiffres ne reflètent pas «la réalité» ils en «révèlent» plutôt une facette par la sélection et la traduction, tout en en reconstruisant simultanément une autre.

Dans un premier temps, on peut analyser ce que les chiffres tentent de saisir. Les éléments à considérer sont alors l’objet/le sujet, les unités, la période, la population et l’espace géographique concernés. Si ces informations sont floues ou absentes, ces chiffres ne sont pas sérieux et mieux vaut ne pas les utiliser. Dans un second temps, on peut interpréter le message : estimer la magnitude, comparer des valeurs, suivre l’évolution, etc. Attention, les chiffres ne parlent pas d’eux-même ! Ils sont interprétés à l’aune des compétences et/ou des intérêts du lecteur, ce qui mène parfois à des analyses différentes voire contradictoires d’un même chiffre. Enfin, un exercice intéressant consiste à s’interroger sur ce que des chiffres ne montrent pas (ce qui est absent, inconnu, hors du champ, etc.). 

Dans le cas des chiffres du Covid 19, bien que les totaux nationaux éclairent sur l’ampleur de la pandémie, seules les valeurs ramenées en part de la population (prévalence) permettent de comparer des intensités entre pays. Bien sûr, le nombre d’individus infectés dépend de la capacité des États à tester leur population alors que le nombre de décès suggère de connaître et comptabiliser les causes des décès. Enfin, considérer ces statistiques à une échelle plus fine, celle de la ville (comme Wuhan) ou de la région (telle la Lombardie), s’est avéré indispensable pour comprendre les dynamiques de la pandémie.

2. Qui a produit ces chiffres ?

Produire des statistiques est une activité située, aux plans sociologique, historique, technique, politique, etc. et par là, rarement désintéressée. D’abord, leurs auteurs élaborent une connaissance chiffrée car elle sert leur activité. Par exemple, une administration nationale produit des statistiques pour adapter son activité (instrument de gestion), une ONG le fait pour soutenir son plaidoyer (instrument de preuve). Ensuite, d’autres activités entraînent une production de chiffres. Par exemple, les opérateurs de téléphonie amassent les traces numériques de leurs usagers, les douaniers de Frontex comptabilisent les entrées dans l’espace Schengen ; dans les deux cas, l’activité statistique est secondaire.

Il convient donc d’identifier l’auteur des chiffres et d’interroger sa nature, sa légitimité – qu’elle soit politique ou scientifique – et le contexte dans lequel s’opère cette production. 

Les chiffres du Covid 19 ont été directement affectés par les enjeux relatifs à l’organisation des structures sanitaires et à leur indépendance au pouvoir, deux exemples le montrent : le retard dans la prise en compte des Ehpad en France (majoritairement privés) et le contrôle politique des chiffres officiels en Chine (dont la chronologie et les ordres de grandeur ne correspondent pas à ce que rapportent les observateurs). Par ailleurs, les estimations journalières de nombreux pays présentent des creux le weekend et des rattrapages en début de semaine ; cela confirme la dépendance de ces chiffres au rythme hebdomadaire des activités professionnelles de santé.

3. Comment ont été produits ces chiffres ? 

Cette troisième entrée lie le message (ce que « disent » des chiffres) avec son auteur (qui produit les chiffres et pourquoi) pour questionner ses choix de fabrication.

En plus des éléments instantanément identifiables et déjà listés dans le premier point (sujet, unités, période, espace, etc.), les principaux enjeux résident généralement dans les choix relatifs aux définitions, aux sources, aux méthodes de collecte, aux codages, aux traitements statistiques, etc.

Bien que les paramètres potentiels soient innombrables, et rapidement très techniques, les documents méthodologiques ou les métadonnées permettent souvent de cerner les grands contours d’un chiffre : a-t-il été observé, même à partir d’un échantillon, ou est-ce une estimation issue de modèles ? quelles variables et pondérations cachent tel indicateur composite ? quels critères d’âge ont été retenus pour telle population ?

Ainsi, dans le cas du Covid 19, les indicateurs «pertinents» pour décrypter les décisions sanitaires en France sont autant ceux sur l’ampleur de la circulation du virus que ceux sur les capacités d’accueil en réanimation dans les hôpitaux… résultant elle-même de décennies de réduction des moyens du secteur public. D’autre part, quelques exemples ont révélé l’omniprésence de certains enjeux méthodologiques voire techniques : en Russie, les bilans démographiques ont permis de ré-évaluer, assez nettement et plusieurs mois après, le nombre de décès initialement comptabilisés par les autorités sanitaires ; au Royaume-Uni, une limitation bien connue d’une ancienne version d’un tableur a faussé les chiffres pendant plusieurs semaines.

Deux références utiles sur les statistiques en général


  • Olivier Martin, L’Empire de chiffres. Une sociologie de la quantification, Paris, Armand Colin, 2020.
  • Pablo Jensen, Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équations, Paris, Seuil, 2018.