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Naturalisme versus constructivisme ?

 | 
Michel de Fornel
, 
Cyril Lemieux

II

Les qualités des quantités. Comment gérer la tension entre réalisme et conventionnalisme ?

Qualities of quantities. Managing the tension between realism and conventionalism

Alain Desrosières

Résumé

Les catégories employées pour penser le monde social et agir sur lui sont-elles « réelles » ou « conventionnelles » ? Si cette question est débattue par des philosophes ou par des spécialistes de certaines sciences sociales (sociologie, anthropologie, histoire), elle l’est peu par les économistes et par les acteurs de la vie sociale, sauf en cas de remise en cause de la « naturalité » de ces catégories. Cette remarque suggère de considérer le problème du réalisme des catégories comme une question empirique, et non plus seulement épistémologique. Dans quelles circonstances et pourquoi des acteurs mobilisent-ils ou critiquent-ils des arguments portant sur le caractère « naturel » ou « construit » des catégories utilisées pour penser et transformer le monde ? Ceci implique d’envisager simultanément, d’une part, l’analyse théorique des catégories cognitives et pragmatiques et, d’autre part, l’étude empirique de leurs usages sociaux et des controverses à leur propos. Un domaine se prête bien à une telle étude : celui des outils de quantification, utilisés, d’une part, par des acteurs sociaux à des fins d’action ou de critique (cas de la statistique publique) et, d’autre part, par des spécialistes des sciences sociales, à des fins de connaissance. Plus précisément, les débats autour de la « qualité » des statistiques sont analysés dans cette perspective : ce thème de la qualité a émergé dans les instituts nationaux de statistique (INS) dans les années 1990.
L’idée de « qualité » a sa source dans le monde industriel. Le statisticien Deming, pionnier américain des enquêtes par sondage, a développé ce thème dans les entreprises japonaises, puis ce souci a été réimporté par les statisticiens, en articulant désormais trois préoccupations : la « fiabilité » au sens classique, un style managérial de gestion du personnel des INS et une attention portée aux besoins des « clients ». Six critères de qualité ont été explicités : la pertinence, la précision, l’actualité, l’accessibilité, la comparabilité et la cohérence. Auparavant, les statisticiens assimilaient la notion de « qualité » au seul critère de la précision. Une conséquence de ce « mouvement de la qualité » est de pousser à examiner les relations entre ces six critères, notamment du point de vue du statut de réalité des statistiques. Une question théorique sous-tend l’analyse : comment les statisticiens pensent-ils la tension qui résulte de ce que leurs objets peuvent être vus à la fois comme « réels » (ils existent antérieurement à leur mesure) et comme « construits à partir de conventions » (ils sont, d’une certaine manière, « créés » par ces conventions) ? Cette question est implicite dans les débats suscités par la circulation des statistiques. Les six critères de qualité sont lus à travers la distinction entre ces deux épistémologies, « réaliste » et « conventionnaliste ». En particulier, la distinction, technique et sociologique, entre les critères de pertinence et de précision, implique une interprétation réaliste des statistiques, souhaitée par les utilisateurs et pourtant problématique. Le statisticien doit se référer à ces deux épistémologies en apparence contradictoires, selon les moments de son activité. De ce fait, il est conduit à formuler diverses figures de compromis pour gérer cette tension.

Texte intégral

  • 1 Le livre de Ian Hacking (Entre science et réalité. La construction sociale de quoi ?, Paris, La Déc (...)
  • 2 W. Alonso & P. Starr, eds, The politics of numbers, New York, Russell Sage Foundation, 1987 ; S. Pa (...)
  • 3 A. G. Hopwood & P. Miller, eds, Accounting as social and institutional practice, Cambridge, Cambrid (...)
  • 4 J.-C. Passeron, Le raisonnement sociologique, Paris, Albin Michel, 2006, éd. rev. et augm. (1re éd. (...)

1Les catégories employées pour penser le monde social et agir sur lui sont-elles « réelles » ou « conventionnelles » (certains disent « construites ») ? Alors que cette question est largement débattue par des philosophes1 ou par des spécialistes de certaines sciences sociales (sociologie, anthropologie, histoire), en revanche elle l’est peu par les économistes, et encore moins souvent par les acteurs de la vie sociale eux-mêmes, sauf en cas de controverse et de remise en cause de la « naturalité » de ces catégories. Cette remarque suggère de considérer le problème du réalisme des catégories comme une question empirique et non plus seulement comme un choix philosophique et épistémologique. Dans quelles circonstances des acteurs mobilisent-ils ou critiquent-ils des arguments portant sur le caractère « naturel » ou « construit » des catégories utilisées pour penser et transformer le monde ? Quelles formes de « figures de compromis » permettent de gérer la tension entre ces deux perspectives ? Ce pas de côté implique d’envisager simultanément l’analyse théorique des catégories cognitives et pragmatiques, et l’étude empirique de leurs usages sociaux et des controverses à leur propos. Un domaine se prête bien à une telle étude : celui des outils de quantification, utilisés, d’une part, par des acteurs sociaux à des fins d’action ou de critique (cas de la statistique publique ou de la comptabilité d’entreprise) et, d’autre part, par des spécialistes des sciences sociales à des fins de connaissance. Mais ces deux catégories d’usages (ici notés, pour abréger, « usages en société » et « usages en sciences sociales ») sont le plus souvent étudiées dans des contextes différents et sont rarement rapprochées. Ainsi, pour les « usages en société », de nombreuses recherches ont déjà été menées sur la statistique publique2 et sur la comptabilité3. De leur côté, les « usages en sciences sociales » ont été discutés, notamment, par Jean-Claude Passeron, Andrew Abbott et Jean-Louis Fabiani4.

  • 5 A. Desrosières, « Entre réalisme métrologique et conventions d’équivalence. Les ambiguïtés de la so (...)

2Or il est frappant de constater que ces deux catégories de recherches communiquent peu entre elles et ne posent pas la question du « réalisme des énoncés » dans les mêmes termes. Les premières, sur les « usages en société », voient dans la quantification un « outil de gouvernement ». Elles insistent souvent sur le caractère créatif des mises en forme quantifiées, non pas au sens de création ex nihilo de quelque chose qui n’existerait pas auparavant, mais plutôt au sens d’une analyse des effets spécifiques d’une telle opération de « mesure quantifiée », notamment du point de vue d’une action publique et des formes ainsi assignées au débat social. Cette façon de dire laisse ouvert le choix entre une interprétation réaliste et une autre conventionnaliste de la procédure de mesure. On peut présenter la sociologie de la quantification comme perpétuellement tendue entre deux conceptions des opérations statistiques, l’une « réaliste métrologique » (l’objet existe antérieurement à sa mesure) et l’autre « conventionnaliste » (l’objet est créé par les conventions de la quantification : exemples du taux de pauvreté, du chômage, du quotient intellectuel ou de l’opinion publique5).

3De leur côté, les réflexions sur les « usages en sciences sociales », menées par Passeron, Abbott ou Fabiani, posent la question tout autrement, en attirant l’attention sur les effets de la « mise en variable » sur le style du raisonnement scientifique et des « connaissances » ainsi produites. Les auteurs distinguent ainsi la forme de la « mise en variable », inspirée des sciences de la nature, et celle de la « mise en récit », typique des sciences historiques. Mais, dans cette perspective, les « variables » (c’est-à-dire les produits d’une série d’opérations d’enregistrements, de codages et de tabulations) semblent elles-mêmes sans histoires : elles sont « déjà là ». Or, précisément, elles sont souvent issues de l’autre univers, celui des statistiques publiques ou des comptabilités d’entreprise. Cette remarque permet de lier les questionnements sur le réalisme, le conventionnalisme et leurs éventuelles « figures de compromis », tels qu’ils sont formulés dans l’un et l’autre des deux univers, en esquissant, de manière réflexive, une manière de mise en récit de la mise en variable.

  • 6 P. Rivière, « Qualité et statistique », Courrier des statistiques, 90, juin 1999, p. 47-58, en lign (...)
  • 7 Certains se sont étonnés que cette liste ne fasse pas allusion à des questions dites « déontologiqu (...)
  • 8 Le choix de cet exemple nous conduira à privilégier de préférence, ici, la tension telle qu’elle es (...)

4Cette étude empirique de la « mise en variable », appréhendée tant dans l’univers de l’action que dans celui des sciences sociales, constitue un vaste programme de recherche. Elle portera ici, à titre d’exemple, sur un aspect particulier du travail de la statistique publique : le « vocabulaire de la qualité », diffusé depuis le milieu des années 1990 dans les instituts nationaux de statistique (INS), sous l’impulsion des pays anglophones et nordiques6. On retracera d’abord l’origine historique du « mouvement de la qualité », dans lequel ce vocabulaire trouve place. Puis on analysera et on interprétera les définitions et les usages des six « critères de qualité » édictés officiellement en 2001 par le « Comité du programme statistique », qui regroupe les directeurs généraux des INS des pays de l’Union européenne et celui d’Eurostat (l’Office statistique de la Commission européenne). Ces six critères sont : « la pertinence, la précision, l’actualité, l’accessibilité, la comparabilité et la cohérence7 ». Enfin on examinera comment les façons dont ces critères sont présentés et utilisés par les statisticiens fournissent une bonne grille de lecture de la tension entre réalisme et conventionnalisme, inhérente à la production et aux usages de la statistique publique8. Cette tension peut être comparée à des formes de double conscience décrites par certains anthropologues.

5Bien que cette question ne soit jamais pensée dans ces termes théoriques par les acteurs de cette histoire (les statisticiens et les utilisateurs de leurs travaux), on verra que la formulation des critères de qualité vise à répondre en pratique à des questions pratiques. Celles-ci sont soulevées par la nécessité de garantir, socialement et techniquement, la légitimité et la validité de l’usage de ces statistiques dans le cours de la vie du monde social, et, notamment, dans son volet économique, où la statistique se présente à la fois sous le jour le plus évident et souvent le plus opaque. Ces critères en apparence anodins peuvent être lus comme un utile corpus pour esquisser une sociologie de la production et des usages des statistiques publiques. L’application concrète de ces critères les fait apparaître parfois comme peu compatibles, sinon contradictoires. Les débats suscités par ces contradictions montrent les relations sociales et les univers de valeurs différents où interviennent ces statistiques. Chacun de ces critères soulève, d’une certaine manière, la question de la tension entre les deux attitudes, réaliste et conventionnaliste.

Entre technique et société : les métamorphoses de la qualité

  • 9 G. Akerlof, « The market for “lemons” : quality uncertainty and the market mechanism », Quarterly J (...)

6La façon dont le thème de la « qualité » a circulé depuis les années 1930, d’abord dans le monde industriel, puis dans d’autres activités, parmi lesquelles la production de statistiques, est un bel objet d’étude pour le sociologue des sciences et des techniques. En effet, les considérations techniques y sont toujours inextricablement nouées avec des préoccupations dites « sociales », en ce sens qu’elles qualifient et mettent en forme les façons dont des êtres (des ingénieurs et leurs machines, des entreprises et leurs salariés, des vendeurs et des acheteurs, des maîtres d’ouvrage et des maîtres d’œuvre…) pensent et organisent leurs relations, et leurs droits et devoirs réciproques. Dans une acception plus générale du mot « qualité », des économistes ont observé, depuis les années 1970, que le modèle standard de l’équilibre général suppose donnée une liste de marchandises bien définies, dont les « qualités » ne font pas problème. Les « économistes des conventions » ont particulièrement travaillé cette question, en cherchant précisément à caractériser les « conventions de qualité » qu’implique en théorie une économie marchande9. Mais, dans cette perspective, la « qualité » reste une notion plutôt abstraite, comme l’est aussi la notion d’« information » avancée par les mêmes économistes, précisément pour caractériser la « qualité » d’une marchandise : l’étude empirique des procédures de mise en forme concrète de la « qualité » et de l’« information » reste à faire. Ceci s’applique particulièrement à ce que les statisticiens publics anglo-saxons et scandinaves ont développé, dans les années 1990, en important dans leur domaine les outils de la « gestion totale de la qualité » (ou total quality management, TQM) depuis l’industrie.

  • 10 Cf. D. Bayart, « Statistique mathématique et gestion de la qualité. Recherches sur l’histoire de la (...)
  • 11 Voir E. Didier, De l’échantillon à la population. Sociologie de la généralisation par sondage aux É (...)

7Ce thème de la qualité était apparu en France, dès les années 1920, dans un contexte différent, celui des fabrications industrielles de grande série, à propos de la question du « contrôle de fabrication », pour lequel était mis en œuvre un échantillonnage probabiliste des pièces à vérifier10. Puis, aux États-Unis, un statisticien, Edwards Deming, qui avait, dans les années 1930, participé à l’organisation des premières enquêtes par sondage probabiliste sur l’emploi et le chômage11, eut l’idée de transposer ce même formalisme au « contrôle de qualité » dans l’industrie. Mais la détection des irrégularités et des failles des systèmes de production en série le conduisit à réexaminer l’organisation des chaînes de montage, et, de proche en proche, tout le système des relations de travail dans l’entreprise. C’est ainsi qu’un contrôle en apparence purement technique remettait en cause toutes les relations sociales entre les membres d’un collectif de travail. Dans ce cadre, apparaissait aussi une distinction fondamentale, récurrente dans toute la suite de l’histoire, entre qualité du produit, celle qui intéresse l’utilisateur, et qualité du processus de fabrication, à laquelle s’attache l’organisateur de la production. On retrouvera plus tard la même distinction dans le système des « normes ISO » que sollicitent les firmes pour certifier à leurs clients la bonne qualité de leurs prestations. Mais, dans les États-Unis des années 1950, Deming ne rencontra pas immédiatement le succès qu’il espérait pour ses propositions de réorganisation des entreprises autour de l’objectif de la qualité. Aussi émigra-t-il au Japon, où l’industrie en pleine reconstruction adopta son langage et ses outils, techniques et sociaux, de la qualité. Alors furent développées les méthodes de gestion dites « à la japonaise », dont, notamment, les « cercles de qualité », qui étaient supposés regrouper des salariés autour d’un objectif commun : l’amélioration de la qualité de la production, via celle de l’organisation du travail. Ainsi, la « qualité » était passée d’une définition techniciste, en termes d’ingénieur, de précision et de régularité d’une production en série, à une conception sociale, formulée dans le langage du responsable des relations humaines. C’est ce grand écart, associé à l’opposition entre « qualité du produit » et « qualité du processus », qui caractérise toute l’histoire de la thématique de la qualité. On en retrouvera la trace quand les statisticiens publics l’importeront dans les années 1990, en oubliant d’ailleurs souvent l’origine en partie « statisticienne » de ce vocabulaire, liée à la trajectoire de Deming.

  • 12 Voir L. Boltanski & E. Chiapello, Le nouvel esprit du capitalisme, Paris, Gallimard, 1999.

8En effet, la gestion « à la japonaise » avait connu son heure de gloire en Europe dans les années 1980, où des « cercles de qualité » avaient été créés, comme outil de « management participatif moderne », en occupant le terrain ouvert par les revendications autogestionnaires des années 1970 mais en en détournant complètement l’objectif potentiellement subversif, au profit de l’amélioration du rendement des entreprises12. Ainsi, le thème de la qualité avait fait, à travers des métamorphoses successives, le tour du monde d’Europe vers l’Europe, via les États-Unis et le Japon. Entre-temps, avaient été développés aussi les systèmes de certification des entreprises, dont les « normes ISO » sont la modalité la plus connue. Le « mouvement de la qualité », apparu dans certains instituts de statistique dans les années 1990, résulte de la rencontre entre, d’une part, ces outils de gestion et ce vocabulaire en termes de « normes de qualité », et, d’autre part, deux transformations importantes des contraintes de la gestion des administrations des pays européens : la tendance à la contractualisation, liée à la dérégulation progressive des économies, et l’accélération de la construction de l’Europe, à partir de l’Acte unique (1985), puis des traités créant l’Union économique et monétaire (1992), et enfin la Banque centrale européenne et l’euro (1999).

9La tendance à la contractualisation concerne, d’une part, les relations entre les administrations et leurs « usagers » (qualifiés dès lors de « clients »), et, d’autre part, celles entre les administrations elles-mêmes, celles-ci devant facturer leurs prestations et chercher à équilibrer leurs « budgets ». Ainsi, en Suède, les administrations des ministères ont été découpées en « agences » (le « Bureau central des statistiques » est l’une d’entre elles), qui fonctionnent sur ce principe quasi marchand, même si une grosse partie de leurs recettes provient de contrats avec d’autres agences publiques. Beaucoup d’activités sont ainsi sous-traitées (outsourcing), soit à d’autres agences, soit à des entreprises privées, soit à des laboratoires universitaires. Ceci implique que les spécifications et les « qualités » de leurs prestations soient explicitées dans des appels d’offres et des cahiers des charges et que, autant que possible, ces prestations puissent être garanties et certifiées à l’avance, comme le font par exemple les normes ISO pour des entreprises industrielles. Dans le cas de la statistique, le statut de réalité de l’objet ainsi commandé est fortement conditionné par les spécifications juridiquement inscrites dans de tels documents contractuels. La pression à objectiver des « normes de qualité » est liée en partie à cette tendance plus générale à la contractualisation et à la facturation des prestations entre administrations, dont certaines formes sont apparues aussi en France avec la « circulaire Balladur » de 1993, qui prévoit notamment que les services fournis entre les administrations doivent être facturés.

10Les autres facteurs qui ont poussé à la diffusion du « mouvement de la qualité » ont été l’accélération de la construction européenne et la pression beaucoup plus forte à l’harmonisation des statistiques européennes. Déjà, par le passé, les demandes de comparer des résultats statistiques nationaux avaient été un puissant aiguillon à confronter et, éventuellement, à remettre en cause des outils qui, dans leurs stricts contextes nationaux, pouvaient avoir été « boîte-noirisés » depuis longtemps. Mais, depuis la fin des années 1980, cette pression à la réouverture des boîtes noires de la production statistique a été fortement accrue. En effet, les statistiques nationales (et notamment celles de la comptabilité nationale) ont désormais des conséquences directes, prévues par des règlements communautaires : versements des cotisations nationales au budget de l’Union, subventions à des régions et application des clauses des traités de l’UEM, ou du pacte de stabilité (ratios à respecter sur l’endettement ou sur le déficit public). Pour cette raison, les « qualités » des statistiques fournies sont beaucoup plus soumises à l’examen et à la contestation éventuelle. C’est justement à l’occasion de controverses soulevées par l’usage de statistiques réputées harmonisées pour l’application des clauses de tels règlements communautaires, que le caractère « réel » ou « construit » des mesures statistiques utilisées cesse d’être seulement un enjeu de débat académique entre épistémologues et évoque plutôt parfois celui d’une querelle de chiffonniers. De telles questions sont indirectement en filigrane dans les textes sur la « qualité » qui seront commentés ci-dessous, bien que leur style soit le plus souvent coulé dans une langue de bois normative qui peut décourager une lecture naïve. C’est la raison pour laquelle il est utile de reprendre un par un les six « critères de qualité » des statistiques, en cherchant à reconstituer leurs portées et leurs enjeux en termes de contenu sémantique (que disent elles ? à qui ?) et pragmatique (que font-elles ? pour qui ?). C’est en effet par rapport à ces enjeux que la question initiale de la tension entre les rhétoriques réaliste et conventionnaliste peut être analysée.

  • 13 La seule exception concerne une allusion à la distinction, certes essentielle, entre les usages de (...)
  • 14 Sur la relation entre les deux faces (production et client) de la qualité industrielle, voir L. Duc (...)

11Or ces enjeux sont peu explicités dans les textes officiels sur la qualité car la fonction de ceux-ci est surtout de susciter un consensus a minima sur des principes généraux concernant l’organisation du travail. En effet, ce « mouvement de la qualité » est lui-même inscrit dans un projet plus vaste, de mobilisation de l’ensemble des administrations des pays européens autour du thème de la qualité, qui vise à implanter dans celles-ci les outils et le langage de la « gestion totale de la qualité » (TQM). Cette « TQM » est elle-même promue par une fondation créée en 1988 par quatorze grandes entreprises européennes (European Foundation for Quality Management, EFQM). On ne reprendra pas ici l’analyse de ce projet managérial, qui n’est pas spécialement orienté vers la statistique, bien que plusieurs instituts nationaux de statistique aient choisi de l’importer pour structurer et qualifier leurs efforts de réorganisation interne. Cependant cette référence est importante car elle permet de comprendre l’origine des catégories d’action mises en avant dans ces documents, dont la principale est, en apparence, l’« orientation vers le client » (customer orientation), alors que, paradoxalement, presque aucune analyse des usages effectifs de la statistique publique n’y est proposée13. Ceci confirme le caractère « tout terrain » de la « démarche qualité14 ».

Une lecture sociologique des six critères de qualité de la statistique publique

  • 15 Cette distinction est moins nette en France, où la formation des « statisticiens-économistes » issu (...)

12Avant d’examiner la signification des six critères proposés par les documents officiels des instances de la statistique européenne, il faut observer que les arguments et les catégories de pensée qui y sont mis en œuvre sont éloignés de ceux que pourraient imaginer a priori des chercheurs en sciences sociales (sauf peut-être certains économistes). C’est pour la notion de pertinence que la surprise est la plus vive. On est dans un autre monde « socio-épistémologique », où les statisticiens et leurs « clients » sont séparés et ont entre eux des relations de service, marchandes ou non. De fait, dans la plupart des INS, les « statisticiens méthodologues » et les « spécialistes de domaines » (subject matter specialists) pratiquent deux métiers différents. Les premiers ont fait des études de statistique (mathématique), alors que les seconds sont diplômés d’économie, de sociologie, de démographie ou de géographie15. Cette distinction, sociale et technique, explique la séparation nette entre les critères de précision et de pertinence, qui sont respectivement sous la responsabilité des premiers et des seconds. La prédominance d’une épistémologie réaliste est accentuée par cette division sociale du travail, puisque les premiers « mesurent » des objets dont le statut de réalité est garanti, en dehors d’eux, par les seconds.

  • 16 Une des incitations prévues par les promoteurs de la procédure « TQM » est l’attribution, lors de c (...)
  • 17 A. G. Hopwood & P. Miller, eds, Accounting as social and institutional practice ; R. Thomas, « Stat (...)

13Par ailleurs, dans ces documents, le souci essentiel est moins de discuter l’origine et la portée des critères que de chercher à en quantifier le niveau d’application (ou : quantifier les qualités des quantités), même si, à plusieurs reprises, cet effort de quantification semble acrobatique aux auteurs mêmes de ces documents. Ce point est intéressant par rapport à la question centrale de cette étude : à quoi et à qui sert le fait même de quantifier ? La quantification sert à outiller des comparaisons, à les coordonner en les standardisant et à contrôler et stimuler les acteurs en situant leurs performances sur des échelles normatives. Il s’agit donc de construire des situations d’épreuve16. L’enjeu de la quantification des critères de qualité est de mettre en forme un espace d’équivalence et les conventions d’équivalence qui structurent celui-ci, indispensables pour comparer, coordonner, mettre en concurrence et contrôler le degré de réussite aux épreuves proposées. Or les fonctions (en partie distinctes) de coordination, d’autocontrôle et de contrôle externe sont au cœur de la portée sociale et politique de la démarche de quantification17. Le mode d’exposition et le contenu des textes de référence sur les qualités attendues des statistiques offrent, à travers le souci de quantifier ces qualités, une confirmation au second degré de cette hypothèse générale des travaux sur la sociologie de la quantification.

14C’est avec le critère de pertinence (relevance) qu’apparaît le plus nettement la tension entre, d’une part, la conception « cognitive » (sinon « scientifique ») que des chercheurs en sciences sociales peuvent avoir de la démarche statistique en termes de signification et, d’autre part, l’approche implicite de celle-ci dans les documents sur les critères de qualité. Un des documents d’Eurostat les plus complets (et aussi un des seuls en français, en raison de la nationalité de son auteur, Bernard Grais) caractérise ainsi la pertinence :

  • 18 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité : le cas des statistiques sociales », communicatio (...)

Une statistique est pertinente à partir du moment où elle correspond aux besoins des utilisateurs. L’identification de ceux-ci et de leurs attentes est dès lors un point essentiel. Pour s’assurer que les statistiques produites continuent à correspondre aux besoins, il serait souhaitable qu’Eurostat et les États membres conduisent régulièrement, par exemple tous les cinq ans, une enquête auprès des principaux utilisateurs18.

  • 19 Cf. J. Zask, L’opinion publique et son double, liv. I, L’opinion sondée, liv. II, John Dewey, philo (...)

15Cette façon de présenter la pertinence semble éloignée de l’épaisseur sémantique que des générations d’épistémologues ont attribuée à cette notion. Mais elle n’est pas si différente de ce qu’en dirait un philosophe pragmatique tel que Dewey, qui accordait une grande importance à l’« enquête », certes dans un sens différent de celui suggéré ici19. Pourtant, dès lors qu’est autonomisée, socialement et techniquement, une fonction statistique offrant ses services à des utilisateurs (et désormais à des « clients ») extrêmement variés, parmi lesquels les chercheurs ne constituent qu’une petite fraction, cette façon de présenter la pertinence est moins surprenante qu’il ne pourrait sembler. Elle est en tout cas inscrite dans cette forme de division du travail. Bien sûr l’enquête proposée serait absurde si elle visait un résultat quantifié (pourcentage de satisfaits) mais, en revanche, elle pourrait être utile si elle était l’occasion d’une recherche sur les usages sociaux des produits de la statistique publique, encore mal connus.

16Pourtant les questions de pertinence sont souvent débattues au sein des INS, même si ce mot n’est pas toujours utilisé. De façon récurrente, les controverses publiques sur les définitions et les mesures de « concepts », comme le produit intérieur brut, le chômage ou le taux d’inflation, ont des échos dans ces instituts. Mais il est vrai qu’ils y sont plus discutés par les « spécialistes de domaines » que par les « méthodologues », alors que les représentants des INS dans les groupes de travail européens sur la qualité viennent plutôt de ce second groupe (cas du Suédois Lars Lyberg, le leader de la promotion de « TQM » dans les INS), ce qui pourrait expliquer leur faible insistance sur le thème de la pertinence, alors qu’ils sont experts sur les questions de précision (accuracy), plus longuement développées dans leurs documents. Mais, précisément, la division du travail entre spécialistes de la pertinence et de la précision est en relation étroite avec l’épistémologie réaliste, qui résulte elle-même d’une demande sociale très générale. Inspirée des sciences de la nature, cette épistémologie est la seule qui puisse garantir à la statistique la légitimité qui lui est nécessaire pour apparaître en position d’extériorité par rapport aux débats sociaux, à qui elle fournit un langage commun accepté et des points d’appui. De ce point de vue, cette extériorité emprunte à la fois à l’universalité de la science et à celle du droit, dans une articulation originale qui a été peu étudiée en tant que telle. Pourtant le modèle du droit, avec ses classes d’équivalence inscrites dans des lois et ses procédures de codage par attribution de cas singuliers à ces classes, a beaucoup d’affinités avec la partie amont de la chaîne de production statistique. (Mais il est vrai que celle-ci est moins connue que sa partie aval, qui concerne les méthodes mathématiques de traitement de données portant sur des grands nombres.) L’affinité est aussi réelle du côté des effets sociaux de la statistique et du droit : tous deux visent à fournir des références pour instituer l’accord entre des acteurs sociaux.

17Avec le critère de précision (accuracy), les promoteurs de la qualité sont plus à l’aise qu’avec la pertinence. Il existe pour eux, dans ce cas, une abondante littérature technique de référence. Historiquement, les trois mots qualité, fiabilité et précision ont été longtemps, pour les statisticiens, à peu près synonymes. Reprenons le texte de Bernard Grais :

  • 20 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 32.

La précision se définit comme la proximité entre la valeur estimée, éventuellement sur un échantillon, et la vraie valeur (inconnue) pour l’ensemble de la population. Cet aspect de la qualité a été étudié de manière approfondie par de nombreux services statistiques et instituts de recherche universitaires. L’appréciation de la précision repose essentiellement sur une analyse de l’erreur totale qui lui est associée, qui est ventilée entre les erreurs d’échantillonnage et les erreurs non dues à l’échantillonnage (erreurs dans la base de sondage…, de traitement…, dues aux non-réponses…, de mesure…, dans les hypothèses du modèle…)20.

  • 21 L. Thévenot, « L’économie du codage social », Théorie économique et pratiques sociales, n° sp. de C (...)
  • 22 Cf. M. Armatte, Histoire du modèle linéaire. Formes et usages en statistique et économétrie jusqu’e (...)
  • 23 A. Cicourel, Method and measurement in sociology, New York, Free Press of Glencoe, 1964.

18L’idée même d’« erreur » est significative. La distinction entre « erreurs d’échantillonnage » (sampling error) et « erreurs non dues à l’échantillonnage » (non sampling error) occulte le fait que, alors que la première catégorie est bien définie et délimitée grâce au calcul des probabilités, la seconde est un mélange de choses hétérogènes. Le fait d’utiliser le seul mot d’« erreur » à leur propos masque des questions essentielles du point de vue de la pertinence. Ainsi cette liste de « causes d’erreur » ne fait pas allusion à d’éventuelles « incertitudes résultant d’interactions entre enquêteurs et enquêtés », ni à des « flous de chiffrement », ni aux « conventions de codage21 ». Seule est évoquée l’« erreur », notion importée de la métrologie réaliste des sciences de la nature (notamment de l’astronomie22). Mais il ne s’agit pas ici de reprendre une fois de plus les critiques de l’usage des méthodes quantitatives dans les sciences sociales, formulées souvent depuis Aaron Cicourel23 dans son livre célèbre Method and Measurement in Sociology, mais plutôt de se demander sociologiquement pourquoi ces critiques ont eu si peu de conséquences (même si elles ont pu contribuer à sophistiquer certaines techniques d’enquêtes par questionnaire). La réponse à cette question ne peut venir que de l’existence d’une demande sociale d’une statistique « réaliste », légitimée par une institution « indiscutable ». Or seule la notion d’« erreur » est cohérente avec cette demande sociale, alors que les autres notions mentionnées ci-dessus, qui mettent en œuvre des conventions de jugement, impliqueraient de revenir au critère de pertinence et, plus généralement, à la question des usages et des enchaînements pragmatiques au sein desquels l’argument statistique intervient.

  • 24 La division du travail est souvent plus complexe : les méthodologues conçoivent l’organisation théo (...)
  • 25 Signalons qu’à cette distinction entre ces deux catégories de statisticiens, il faut maintenant ajo (...)

19Examinons l’exemple du chômage. Le « concept » de chômeur est défini par le Bureau international du travail (BIT) : il faut, pour être compté comme chômeur, « être sans travail, faire des démarches pour en trouver un, et être immédiatement disponible ». Ainsi ont parlé les « spécialistes du domaine de l’emploi », avant de transmettre le bébé aux méthodologues, pour que ceux-ci le mesurent, en organisant des « enquêtes sur l’emploi » (labour force survey)24. Mais à ce moment, mille problèmes non prévus par les subject matter specialists surgissent : ce sont les ennuyeux cas-limites, fort nombreux : les tout petits boulots, les stages, les emplois d’intérim, les séjours à l’hôpital, les préretraites. Et même plus : en France, pointer à l’ANPE est considéré comme « faire une démarche ». Or Eurostat souhaite que ce ne soit plus le cas, ce qui pourrait diminuer d’environ 10 % le « nombre des chômeurs ». On n’a énuméré ici toutes ces questions que pour suggérer qu’elles peuvent toutes être vues, soit du côté de la pertinence (si on cherche à interpréter les « intentions du BIT », comme le fait le juge pour l’« intention du législateur »), soit du côté de la précision, en traitant les cas mentionnés comme des sources d’« erreurs non dues à l’échantillonnage », comme le font presque toujours les méthodologues25.

  • 26 R. Platek & C.-E. Sarndal, « Can a statistician deliver ? », Journal of Official Statistics, 17 (1) (...)

20Deux méthodologues connus, Richard Platek et Carl-Erik Sarndal, ont publié en 2001 un article de synthèse (accompagné de seize commentaires) sur cinquante ans de recherches sur la précision et les erreurs dans les enquêtes par sondage26. Ils déplorent que, alors que la théorie de la sampling error est bien développée depuis des décennies, celle de la non sampling error reste embryonnaire et peu cohérente. Ceci entraîne, selon eux, qu’on ne peut fournir avec assurance à son sujet un « intervalle de confiance » aussi consistant que celui que le calcul des probabilités garantit pour la sampling error. Ce regret étrange ne peut être compris qu’en référence à la division du travail évoquée ci-dessus et à l’épistémologie réaliste qui lui est inéluctablement associée. Les questions centrales de jugement à porter avant de choisir de compter un cas précis comme chômeur ne peuvent pas trouver place dans le cadre épistémologique dessiné par les méthodologues. Mais, encore une fois, la question n’est pas de les critiquer mais de comprendre ce qui fait que cette épistémologie est si « naturelle », et de se demander s’il est possible socialement de parler un autre langage. En un mot : comment penser et discuter ensemble les questions cognitives et politiques ainsi soulevées par ces problèmes, qui ne sont pas seulement cognitifs : les politiques de l’emploi, des allocations de chômage ou des minima sociaux ont des effets d’autant plus réels qu’ils sont plus solidement construits et inscrits dans des institutions, dont la statistique est désormais une des plus importantes.

  • 27 Ces problèmes rencontrés par les statisticiens dans leur pratique professionnelle, et les controver (...)

21La responsabilité de ceux qui traitent de ces questions est donc inséparablement scientifique et politique. Pourtant, une « déontologie », revendiquée à la fois par les statisticiens et par ceux qui prennent appui sur leurs travaux pour étayer leurs arguments, invoque souvent une séparation entre ces deux moments, celui de la science et celui de ses usages. Un tel « grand partage » peut difficilement se passer d’une épistémologie réaliste. Les allusions éventuelles aux conventions qui ont présidé à la mesure pourraient, dans certains cas, présenter des dangers pour une telle division du travail, en introduisant des doutes sur la crédibilité et donc sur la légitimité d’une statistique. Ainsi, parfois, le statisticien scrupuleux peut se trouver tiraillé entre, d’une part, une exigence professionnelle d’expliciter ses méthodes et ses conventions, en adoptant de fait une position quasi constructiviste, et, d’autre part, une demande sociale réaliste implicite de ne pas « encombrer le lecteur avec ces détails techniques », qui risquent de semer le doute ou de restreindre la portée des résultats présentés. Les controverses portent souvent sur la possibilité de généraliser à partir de « résultats partiels », c’est-à-dire assortis de bémols méthodologiques qui disparaissent au fil des usages. On l’a vu par exemple en 2001 et 2002 à propos de controverses sur les « trappes à pauvreté » ou sur les « effets des réductions des charges des entreprises27 ». Ces questions seront reprises ci-dessous, à propos du quatrième critère de qualité, désigné sous l’intitulé « accessibilité et clarté ».

  • 28 F. Elissalt, « La statistique communautaire au tournant du xxie siècle. Nouveaux enjeux, nouvelles (...)

22Le troisième critère, celui d’actualité et ponctualité (en anglais : timeliness and punctuality ; on dit aussi en français : fraîcheur, ou rapidité), a mobilisé, depuis 1998, beaucoup d’énergie dans la réorganisation des circuits de production de la statistique européenne28. Ceci résulte de la création de l’Union économique et monétaire (UEM), et de l’euro. En effet, la politique monétaire européenne est désormais gérée par une institution nouvelle créée en 1998 : la Banque centrale européenne (BCE). Pour accomplir sa tâche, celle-ci demande des « indicateurs économiques » (indices des prix, du coût du travail, de la production industrielle, du commerce extérieur) nécessaires pour gérer notamment les taux directeurs du crédit, dont elle a la responsabilité. Ces demandes de la BCE sont adressées à Eurostat, puis répercutées par celui-ci aux instituts nationaux de statistique. Or ces indicateurs doivent concerner l’ensemble de la zone euro, qui constitue ainsi un espace d’équivalence, social et cognitif, entièrement nouveau, pour lequel les « conventions d’équivalence » doivent être à la fois repensées et reconstruites. Parmi ces conventions, l’une d’entre elles se révèle très difficile à mettre en œuvre, celle des délais de publication des indicateurs. En effet, le contexte marchand dans lequel intervient la BCE implique une contrainte forte, celle de la rapidité de son intervention. La combinaison de ces deux contraintes, construction d’un nouvel espace d’équivalence et standardisation des délais (raccourcis) de publication, a impliqué une réorganisation en profondeur de certaines chaînes de production statistique.

  • 29 Ce mot anglais (traduisible par étalonnage, ou référence) est utilisé tel quel par les administrati (...)
  • 30 En effet une hausse du chômage est perçue par les traders comme annonçant à court terme une baisse (...)

23Pour la fixation des délais communs, le modèle est celui de la Federal Reserve Bank des États-Unis. La norme est que l’indicateur doit être disponible au plus tard un mois (ou 22 jours ouvrables) après la fin de la période concernée. Cette comparaison des performances des circuits statistiques européens et américains a donné lieu à une vaste opération dite de benchmarking29. Il est bien sûr apparu que la fixation de cette norme revenait à raccourcir beaucoup, parfois à diviser par deux, le temps imparti au calcul de l’indice. Ceci ne pouvait se faire qu’au détriment du deuxième critère de qualité, celui de la précision, notamment parce que la seule solution pour satisfaire la contrainte des délais était souvent d’« estimer » (c’est-à-dire d’inventer par des méthodes économétriques) les chiffres correspondant aux derniers jours d’un mois ou aux dernières semaines d’un trimestre, quitte à publier plus tard des indices dits « révisés » incluant les dernières périodes précédemment estimées. Cette émergence de la « rapidité » comme critère essentiel de qualité des statistiques peut être vue comme caractéristique de l’importance croissante du caractère marchand de l’économie, dont le symbole est le fonctionnement de la Bourse et des marchés financiers. Aux États-Unis, où cette caractéristique marchande est ancienne, existent depuis longtemps des règles strictes de calendrier de divulgation de certains indicateurs économiques à la seconde près. Ainsi la publication du taux de chômage a des effets instantanés sur le Dow Jones : si le chômage monte, la Bourse monte aussi, et inversement30.

  • 31 On en trouve des éléments par exemple dans les travaux de Michel Armatte (« Conjonctions, conjonctu (...)

24Le « réalisme » des séries temporelles est différent de celui des statistiques dites « structurelles ». En effet, dans ce cas, ce sont des évolutions en pourcentage (et non des niveaux) qui sont supposées « réelles », puisque ce sont elles qui suscitent interprétation et action. Ce sont des dérivées par rapport au temps. Cependant, ce temps n’est pas seulement le temps mathématique mais aussi celui qui, faisant le lien et créant des équivalences ou des discontinuités entre le passé et le futur, permet de faire des « projections », sinon des « prévisions », et ainsi d’orienter ou de justifier l’action. Le « réalisme » n’est pas, dans ce cas, très différent de celui du langage courant : une prévision est réaliste si elle est plausible, vraisemblable, en un mot « réalisable ». L’interprétation des séries temporelles a été à l’origine de techniques statistiques très spécifiques (calcul de moyennes mobiles, correction des variations saisonnières, modèles linéaires stochastiques) visant à démêler des réalités d’ordres différents, depuis des « variations aléatoires » de court terme jusqu’à des « tendances longues séculaires », en passant par diverses formes de cycles. L’articulation des rhétoriques réalistes et constructivistes est, dans le cas des séries temporelles, très originale, et mériterait une étude spécifique31.

  • 32 B. Conein & E. Jacopin, « Action située et cognition. Le savoir en place », Sociologie du travail, (...)

25Le quatrième critère, celui d’accessibilité et clarté, est, au moins autant que la pertinence, celui qui pourrait caractériser les formes des interactions concrètes entre les informations statistiques et leurs utilisateurs. Alors que la pertinence a trait à la signification que ceux-ci confèrent à une statistique, l’accessibilité et la clarté concernent des modes d’emploi en situation. On pourrait imaginer un programme de recherche sur les pratiques d’usages des statistiques envisagées dans leur matérialité (recherche documentaire, consultation de banques de données, construction de tableaux, de graphiques, usage de logiciels statistiques), selon des méthodes déjà éprouvées par la « sociologie de l’action située32 ». Mais de telles recherches sont encore rares. C’est pourtant ce niveau de la pratique statistique que vise le quatrième critère, ainsi défini :

  • 33 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 33.

Les données statistiques ont d’autant plus de valeur qu’elles sont aisément accessibles aux utilisateurs, qu’elles se présentent sous une forme qui leur convient et qu’elles sont correctement documentées. Les fournisseurs de statistiques doivent également procurer toute l’assistance requise pour leur utilisation et leur interprétation33.

26Cette formulation suppose implicitement une « demande sociale ». Mais cette expression (commode) est simplificatrice. La demande sociale réaliste, dont il a été question ci-dessus, n’existe qu’à la suite d’un long processus qui a fait émerger « quelque chose » en tant que « question » et en tant qu’objet éventuel d’une action, d’une dénonciation ou d’une revendication. La mise en place de procédures de quantification est une des modalités (avec les luttes politiques et syndicales, le droit, la théorie économique, la littérature ou la philosophie) qui contribuent à faire exister socialement et à durcir ce quelque chose. On peut citer maints exemples historiques, bien documentés, de tels processus : la pauvreté en Angleterre (années 1880), le chômage ou l’opinion publique aux États-Unis (années 1930), le taux de croissance du PNB (années 1950), les violences aux enfants (années 1980). Ceci n’implique pas que l’objet n’existait pas avant sa quantification, mais que celle-ci lui a donné une tout autre forme d’existence sociale, dans laquelle sont étroitement imbriquées les mesures au sens de la métrologie et les mesures au sens d’une administration qui « prend des mesures », et qui souhaite notamment évaluer les effets de celles-ci. C’est cet ensemble sémantique et pragmatique qui rend réel l’objet qui circule désormais et fait l’objet d’une « demande sociale » parfois impatiente, comme on l’a vu avec la montée du benchmarking exigé par la BCE. De même, l’accessibilité et la clarté ne peuvent être évaluées que par rapport à la diversité des modes d’engagement des arguments statistiques. Le souci de mettre en œuvre l’exigence impliquée par ce critère peut conduire à faire apparaître un « paradoxe des métadonnées », résultant de la difficulté à faire tenir ensemble un mode d’expression réaliste et une déontologie professionnelle constructiviste.

27Depuis les années 1980, ont été développés, notamment du fait de l’informatisation croissante de la production et du stockage des statistiques publiques dans des banques de données, des systèmes de documentation rassemblant des « métadonnées ». Celles-ci permettent de conserver et de fournir à la demande des informations sur les modalités de construction des données stockées (par exemple, pour une enquête : intentions initiales, champ couvert, plan de sondage, questionnaires, nomenclatures, modes de collecte, redressements des réponses, etc.). La conservation et la fourniture de telles informations sont considérées par les statisticiens comme une exigence professionnelle de base. Elles sont, au moins officiellement, vivement souhaitées par maints utilisateurs, notamment par les chercheurs en sciences sociales. Mais le paradoxe vient de ce que, comme c’est le cas pour de beaux monuments, l’exhibition de ces échafaudages de métadonnées peut, qu’on le veuille ou non, brouiller, sinon la beauté, mais du moins l’efficacité argumentative de l’évidence factuelle impliquée par la mise en avant d’un simple nombre, tout nu. Trop de métadonnées pourraient-elles tuer les données ? Cette idée paradoxale peut être bien sûr repoussée au nom d’une conception exigeante et scrupuleuse de l’argumentation. Mais il vaudrait mieux l’envisager aussi de façon empirique et non normative, en étudiant la diversité des circonstances de recours ou de non-recours aux métadonnées. Ceci fournirait une piste de recherche pour une sociologie des usages de la quantification, à inventer, en relation avec la sociologie de l’argumentation.

  • 34 O. Marchand & C. Thélot, Deux siècles de travail en France, Paris, INSEE, 1991.
  • 35 Voir à ce sujet le débat organisé par Florence Weber dans Genèses (« Histoire et statistique. Quest (...)

28Le cinquième critère est celui de la comparabilité des données, dans le temps et dans l’espace. Il renvoie complètement à la notion (rarement employée par les statisticiens) de convention d’équivalence, qui légitime socialement et cognitivement les comparaisons, puisque la convention est une procédure sociale tandis que l’équivalence est une catégorie logique. Une telle convention postule la permanence dans le temps, ou l’identité dans l’espace, d’objets dont l’existence est logiquement antérieure aux procédures de mesure. La construction de « séries longues » par des historiens quantitativistes implique des conventions que d’autres historiens peuvent contester, comme cela a été le cas par exemple avec les séries publiées par Olivier Marchand et Claude Thélot dans Deux siècles de travail en France34. Dans de telles controverses, c’est bien le statut de réalité et de permanence des objets qui est en cause35.

  • 36 Cf. A. Vanoli, Une histoire de la comptabilité nationale, Paris, La Découverte, 2002.
  • 37 Voir par exemple, pour les États-Unis, M. Anderson, The American census. A social history, New Have (...)

29Les efforts d’harmonisation des statistiques européennes, fortement accrus depuis les années 1980, ont mis en évidence la polarisation entre deux façons de penser celle-ci, dites respectivement : « harmonisation des produits » (ou « des outputs »), et « harmonisation des méthodes » (ou « des inputs »). Celles-ci correspondent elles-mêmes de fait à deux démarches, l’une plutôt réaliste et l’autre plus constructiviste. L’harmonisation des produits suppose que les « spécialistes de domaine » des différents pays se sont réunis et mis d’accord sur la définition d’un « concept », qu’ils ont ensuite transmis aux méthodologues de chacun de leurs INS, à charge pour eux de mesurer celui-ci au mieux, chacun de leur côté selon leurs méthodes propres, et compte tenu des caractéristiques et des sources spécifiques à chaque pays. Cette démarche, implicitement réaliste, a été historiquement celle des comptables nationaux, depuis les années 1950. Elle est justifiée en partie par l’existence de théories économiques, qui contribuent à faire exister socialement les objets (produit intérieur brut, investissement, consommation) antérieurement à leurs mesures36. Mais, à partir des années 1990, cette démarche a été vivement critiquée, tant apparaissent importants les cas où les particularités nationales des méthodes de mesure ont des effets majeurs sur les résultats de ces mesures. L’harmonisation des méthodes, alors proposée comme alternative, est une sorte de rêve épistémologique, où le processus complet de construction et de collecte des données serait standardisé pour toute l’Europe communautaire. Eurostat pousse bien sûr dans ce sens. On voit le lien entre cet objectif et celui de l’unification administrative du continent. Comme cela a déjà pu être montré, l’unification politique et l’unification statistique vont de pair, ainsi que le suggère l’étymologie même du mot statistique : la science de l’État37. Cette question de l’harmonisation statistique montre les liens entre les dimensions cognitive et politique de la tension entre réalisme et constructivisme, et aussi, d’une autre façon, l’affinité entre les conventions de la statistique et celles du droit.

30Le sixième critère, celui de la cohérence, soulève une question cruciale dans tous les INS : pour maintes variables demandées par des utilisateurs, les estimations calculées à partir de différentes sources (recensements, enquêtes, fichiers administratifs) sont différentes. Faut-il les « redresser », en rendant communs les champs couverts, les définitions, les nomenclatures et tout ce qui contribue à engendrer les données, de façon à rendre ces sources cohérentes, en cherchant, par cette confrontation, à se « rapprocher le plus possible de la réalité » ? Les documents sur la qualité semblent le préconiser, en s’appuyant sur les souhaits supposés des utilisateurs, mais évoquent peu les questions épistémologiques soulevées par ce problème :

  • 38 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 34.

Lorsqu’elles proviennent d’une source unique, les statistiques sont cohérentes du fait qu’il y a un sens à combiner les concepts élémentaires en des ensembles plus complexes. Lorsqu’elles proviennent de sources différentes et, en particulier, d’enquêtes ayant des fréquences différentes ou de fichiers administratifs divers, les statistiques ne sont cohérentes que dans la mesure où elles sont basées sur des définitions, nomenclatures et normes méthodologiques communes. Lorsque tel est le cas, les messages que ces statistiques véhiculent sont alors clairement en rapport les uns avec les autres ou, à tout le moins, ne se contredisent pas38.

31Faut-il rendre complètement cohérentes les statistiques fournies au public ? La réponse à cette question ne va pas de soi. L’examen des arguments en faveur de l’une ou l’autre solution fournit une autre façon d’étudier empiriquement la tension entre les attitudes réalistes et constructivistes. Là encore, la comptabilité nationale avait, historiquement, opté pour la confrontation et le redressement des sources, et donc pour une perspective réaliste. En effet, son principe même est de remplir, le mieux possible, compte tenu des sources disponibles, des tableaux a priori cohérents et exhaustifs, décrivant l’ensemble des flux macroéconomiques d’une nation. Ces tableaux sont doublement équilibrés par construction, selon les agents et selon les opérations. Le choix de la mise en cohérence au niveau macroéconomique est donc la clé de voûte de la démarche. Il a joué un rôle décisif pour développer et améliorer les sources, en en suscitant la critique mutuelle. Il était cohérent avec l’usage de ces comptes dans des modèles keynésiens qui ont eu leur heure de gloire entre les années 1950 et 1970. Depuis, les usages des statistiques se sont beaucoup diversifiés et l’exigence de cohérence complète n’est plus aussi évidente. En effet, dès lors que ces sources sont utilisées dans des contextes distincts, souvent sur des questions sectorielles ou locales, l’avantage éventuel de la coûteuse mise en cohérence peut être inférieur à la perte résultant des manipulations des sources de base uniquement destinées à cette mise en cohérence globale.

  • 39 C. van Bochove, « From assembly line to electronic highway junction. A twin-track transformation of (...)
  • 40 Les INS des Pays-Bas et des pays scandinaves ont, de longue date, choisi de développer leurs statis (...)

32De fait, les INS des pays européens ne répondent pas tous de la même façon à cette question. Un cas extrême intéressant est celui des Pays-Bas, qui a conçu dans les années 1990 une sorte d’utopie statistique, fonctionnant comme une expérience de pensée, qui avait le mérite de faire toucher du doigt les limites d’une épistémologie-fiction réaliste39. L’idée est d’imaginer une forme de tableau théorique, comportant en lignes tous les « individus » et en colonnes toutes les « variables » ! Deux types de tableaux sont envisagés, selon que les « individus » sont des personnes physiques ou des entreprises. Puis ces tableaux seraient progressivement remplis en extrapolant et en rendant « cohérents », au niveau le plus microéconomique, les enquêtes par sondage et les fichiers administratifs disponibles40. La justification fournie par les auteurs du projet est qu’il permettrait de satisfaire le souhait des utilisateurs d’avoir toujours « un nombre pour une variable » (one figure for one variable). Ce projet ne doit pas être jugé sur son « réalisme » au sens courant de « faisabilité ». De ce point de vue, il est totalement irréaliste. Mais il est « réaliste » au sens philosophique utilisé dans cet article, puisqu’il postule qu’il existe pour chaque individu des « variables » de valeur unique réelle, indépendante de tout jugement et des modalités de questionnement. De fait, il n’est pas réaliste (au premier sens) parce qu’il est trop réaliste (au second sens). Les INS des autres pays ont considéré ce projet néerlandais avec scepticisme et ironie (sinon avec inquiétude : il pourrait faire penser au 1984 de George Orwell, si les Pays-Bas n’étaient, depuis des siècles, une nation fort démocratique). Il a cependant l’intérêt de montrer les limites du souhait de la mise en cohérence complète, pourtant exprimé souvent, avec des arguments légitimes, par de nombreux utilisateurs de la statistique publique. Le choix, plus prudent, de ne pas éradiquer complètement les incohérences entre sources, en se tenant au plus près du processus initial de construction des données, est inspiré, de fait, par une épistémologie plutôt conventionnaliste, puisqu’il risque moins de faire perdre en route les traces des dites conventions, comme le font les mises en cohérence à visée réaliste souhaitées par les utilisateurs.

Double conscience et figures de compromis

33Nous avons essayé d’identifier des façons dont les statisticiens ou les utilisateurs de statistiques vivent la tension quotidienne entre les perspectives réaliste et conventionnaliste. Nous n’avons pas cherché à trancher la difficulté par des formulations épistémologiques, qui donneraient les « bonnes réponses théoriques » à cet éternel problème. L’inconvénient de ces bonnes réponses est qu’elles n’envisagent pas les situations pratiques où sont posées ces questions, ni les façons dont les acteurs s’en débrouillent, à tort ou à raison. On a cherché à constituer une sociologie de l’argument statistique, plutôt qu’une épistémologie normative, à laquelle sont déjà consacrés de nombreux travaux. Le choix entre les deux postures, réaliste ou conventionnaliste, n’est pas un choix existentiel engageant les personnes de façon permanente. Il est lié aux contraintes des situations auxquelles sont confrontés ces acteurs, selon les moments, et selon les types d’interactions avec des objets ou avec des personnes qu’ils rencontrent. Ainsi, par exemple, c’est souvent dans des situations de controverse et de remise en cause des routines du monde social que le réalisme antérieur est contesté par des arguments qui font ressortir le caractère conventionnel des statistiques. A contrario, la réalité est assimilable à des « choses qui tiennent », au triple sens de : « qui sont solides », « qui tiennent entre elles » et « qui tiennent les hommes en les coordonnant ». On pourrait relire les six critères de qualité comme des conditions de cette bonne tenue.

  • 41 J. Favret-Saada, Les mots, la mort, les sorts, Paris, Gallimard, 1977.
  • 42 O. Mannoni, « Je sais bien, mais quand même », Clefs pour l’imaginaire ou l’autre scène, Paris, Seu (...)
  • 43 Dans son étude sur les apparitions de la Vierge (Les guerres de la Vierge. Une anthropologie des ap (...)

34Dans sa pratique quotidienne, le statisticien est plongé dans un monde de conventions, qu’il enregistre ou qu’il façonne lui-même. Le fait que la mesure résulte de cet enchaînement de décisions conventionnelles est donc une évidence pour lui. Mais, ensuite, il change de casquette sans s’en rendre compte et tient un langage réaliste dès qu’il s’adresse au monde extérieur. Il n’y a là nulle ambiguïté : dans les deux cas il fait son travail avec conscience. L’utilisateur attentif ou le chercheur, qui consultent les métadonnées, sont eux aussi placés devant la même difficulté. Celle-ci n’est pas spécifique au statisticien. Comment les acteurs gèrent-ils en pratique cette tension qu’aucune épistémologie théorique ne peut résoudre à leur place ? Cette question fait penser aux problèmes de « double conscience » rencontrés par des anthropologues. Ainsi Jeanne Favret-Saada, étudiant la sorcellerie dans le bocage normand, essaie de comprendre comment des personnes peuvent en même temps croire et ne pas croire aux mauvais sorts41. Reprenant l’expression d’Octave Mannoni42, elle condense cette tension en une phrase type : « Je sais bien (que les sorts n’existent pas), mais quand même (il y a des événements bizarres) ». Comment les gens font-ils coexister ces deux énoncés dans leur tête et dans leur vie43 ? Le contexte est bien sûr différent dans le cas des statisticiens, puisque leur rationalisme ne fait pas de doute dans aucun des moments, réaliste ou conventionnaliste. Mais pourtant, il y a une forme d’incompatibilité entre les deux postures, dont il faut se débrouiller : « Je sais bien (que mes statistiques résultent de conventions), mais quand même (je crois en un réel qu’on me demande de quantifier). »

35Diverses figures de compromis sont disponibles, qui atténuent cette tension. Elles ont pour principe de disjoindre le signifiant (la mesure) et le signifié (l’objet à mesurer), en les reliant néanmoins par des termes de correspondance variés. Une première figure hybride est la notion d’ordre de grandeur. Dans ce cas, les « flous de codage », liés, on l’a vu, à des problèmes de jugement (critère de pertinence), sont assimilés à des erreurs de mesure (critère de précision). Ainsi, cette notion est ambiguë car elle est intermédiaire entre la mesure imprécise, qui relève de la métrologie classique, et une autre figure de compromis, celle d’indicateur, qui disjoint la mesure et la chose mesurée. Elle ne choisit pas clairement entre ces deux modalités.

  • 44 Voir I. Hacking, « Façonner les gens : le seuil de pauvreté », in J.-P. Beaud & J.-G. Prévost, eds, (...)
  • 45 Voir O. Martin, La mesure de l’esprit. Origines et développements de la psychométrie, 1900-1950, Pa (...)
  • 46 Voir L. Blondiaux, La fabrique de l’opinion. Une histoire sociale des sondages, Paris, Seuil, 1998.

36Les notions d’indicateur, ou d’indice, pour leur part, assument en apparence plus clairement la disjonction entre l’objet mesuré et la mesure elle-même, bien que, ultérieurement dans ses usages sociaux, l’indicateur soit vu comme la chose elle-même. Ainsi, les indicateurs et les indices ne prétendent pas mesurer directement quelque chose, comme le ferait un physicien ou un astronome. Ils sont plutôt, selon les cas, des résumés (telle une moyenne), des représentants, des porte-parole de choses muettes, complexes et hors de portée. Ce sont, d’une certaine manière, des fictions utiles. On peut, dans ce cas, parler de « quasi-conventionnalisme », puisque le fait que la mesure dépend fortement des conventions de calcul est affirmé et assumé, au moins par ceux qui la fabriquent. Mais l’indicateur tend à devenir, pour les utilisateurs, la chose elle-même. C’est en cela que l’on peut dire que la statistique crée de la réalité. Cela a été le cas avec des objets comme le seuil de pauvreté utilisé depuis Charles Booth à la fin du xixe siècle44, le quotient intellectuel mesuré par des tests psychométriques45 ou l’opinion publique mesurée par les sondages de Gallup46.

  • 47 On ne reprendra pas ici l’idée, déjà évoquée ailleurs, selon laquelle une statistique est d’autant (...)

37Il faudrait inventorier plus précisément la palette des figures de compromis effectivement utilisées, en les mettant en relation à la fois avec des situations (sociologie de l’argumentation et de l’action située) et avec les personnes impliquées (sociologie des acteurs). Il faudrait aussi comparer les formes de la tension ici analysée avec celles que l’on pourrait trouver dans les textes, plus « cognitifs » que « pragmatiques », des sciences sociales comme l’histoire ou la sociologie. Ces derniers, en mettant en avant une opposition entre « mise en variable » et « mise en récit », posent autrement une question qui n’est pourtant pas sans rapport avec celle qui est discutée ici. Une façon d’articuler ces deux questions est de remarquer qu’une « variable » est souvent, au moins à son origine, un bureau de ministère, c’est-à-dire un domaine d’action spécialisée et standardisée de l’État (la population, la mortalité, la pauvreté, le chômage, la délinquance, l’illettrisme, le taux d’accès au bac…). Cependant, la démarche suggérée ici diffère de celle de Passeron, Abbott ou Fabiani : elle propose une sociologie des épistémologies (que ce soient celles, indigènes, de la vie en société ou celles, plus formalisées, des sciences sociales), plutôt qu’une épistémologie de la sociologie. À défaut de mettre en avant un choix épistémologique tranché sur « la réalité47 », de telles recherches aideraient à comprendre les débats et les controverses, souvent obscurs, que soulèvent les arguments statistiques, tant dans les débats publics que dans les sciences sociales.

Notes

1 Le livre de Ian Hacking (Entre science et réalité. La construction sociale de quoi ?, Paris, La Découverte, 2001) ouvre des perspectives très neuves sur les usages sociaux de la tension entre réalisme et constructivisme. Il a ainsi le grand mérite de proposer une voie de sortie empirique de cette question, en analysant la diversité de ces usages. La démarche proposée ici en a été influencée et est en partie du même type.

2 W. Alonso & P. Starr, eds, The politics of numbers, New York, Russell Sage Foundation, 1987 ; S. Patriarca, Numbers and nationhood. Writing statistics in nineteenth-century Italy, Cambridge, Cambridge University Press, 1996 ; D. Dorling, & S. Simpson, eds, Statistics in society. The arithmetic of politics, Londres, Arnold, 1999 ; A. Desrosières, La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Paris, La Découverte/Poche, postface inédite, 2000 (1re éd. Paris, 1993), et Id., « L’histoire de la statistique comme genre. Styles d’écriture et usages sociaux », Genèses, 39, 2000, p. 121-137.

3 A. G. Hopwood & P. Miller, eds, Accounting as social and institutional practice, Cambridge, Cambridge University Press, 1994 (« Cambrige Studies in Management » 24) ; T. Porter, « Making things quantitative », in M. Power, ed., Accounting and science, Cambridge, Cambridge University Press, 1994, p. 36-56.

4 J.-C. Passeron, Le raisonnement sociologique, Paris, Albin Michel, 2006, éd. rev. et augm. (1re éd. Paris, 1991) ; A. Abbott, Time matters. On theory and method, Chicago, University of Chicago Press, 2001 ; J.-L. Fabiani, « Pour en finir avec une réalité unilinéaire. Le parcours méthodologique de Andrew Abbott », Annales HSS, 58 (3), 2003, p. 549-565.

5 A. Desrosières, « Entre réalisme métrologique et conventions d’équivalence. Les ambiguïtés de la sociologie quantitative », Genèses, 43, 2001, p. 112-127 (une version un peu différente est accessible en ligne : www.upmfgrenoble.fr/adest/seminaires/desros/).

6 P. Rivière, « Qualité et statistique », Courrier des statistiques, 90, juin 1999, p. 47-58, en ligne : www.insee.fr/fr/ppp/publications/collect_som.asp?first_doc=1&coll=8&simple=qualit%E9+et+statistique&ok=OK.

7 Certains se sont étonnés que cette liste ne fasse pas allusion à des questions dites « déontologiques » : confidentialité des données, neutralité ou autonomie par rapport aux interventions politiques. L’explication de ce choix semble résider dans le fait que la liste a été dressée dans l’optique supposée des seuls besoins des utilisateurs de statistiques, et non des exigences des « répondants » et, plus généralement, des « citoyens ». Ces derniers points, non abordés ici, font l’objet d’autres textes à portée juridique, dits « principes fondamentaux de la statistique ». Mais la tendance actuelle est de regrouper ces divers types d’exigences dans des textes uniques.

8 Le choix de cet exemple nous conduira à privilégier de préférence, ici, la tension telle qu’elle est vécue dans l’univers de l’action plutôt que dans celui des sciences sociales, bien que, on le verra, certains des traits décrits soient pertinents dans les deux univers. La mention du second est utile pour suggérer une recherche comparative qui sort du cadre de cet article et qui prendrait appui sur des travaux tels que ceux de Passeron, Abbott et Fabiani (voir supra note 4).

9 G. Akerlof, « The market for “lemons” : quality uncertainty and the market mechanism », Quarterly Journal of Economics, 84, 1970, p. 488-500 ; F. Eymard-Duvernay, « Conventions de qualité et formes de coordination », Revue économique, 40 (2), L’économie des conventions, 1989, p. 329-359.

10 Cf. D. Bayart, « Statistique mathématique et gestion de la qualité. Recherches sur l’histoire de la cognition dans l’organisation industrielle », Cahiers du CRG, 14, 1998.

11 Voir E. Didier, De l’échantillon à la population. Sociologie de la généralisation par sondage aux États-Unis avant la Seconde Guerre mondiale, thèse de doctorat, Paris, École nationale supérieure des mines de Paris, Centre de sociologie de l’innovation, 2000, multigr.

12 Voir L. Boltanski & E. Chiapello, Le nouvel esprit du capitalisme, Paris, Gallimard, 1999.

13 La seule exception concerne une allusion à la distinction, certes essentielle, entre les usages de la statistique comme « bien public » (ou « service universel »), c’est-à-dire gratuit et destiné aux « citoyens d’une société démocratique », et comme « bien privé », facturé à des « clients », dans le cadre d’une relation marchande. Cette distinction se retrouve dans les débats sur la privatisation (ou la transformation en « agences ») des services publics.

14 Sur la relation entre les deux faces (production et client) de la qualité industrielle, voir L. Duclos, « L’exigence de qualité suffit-elle pour porter la parole du client ? », Les Cahiers de Recherche, 70, GIP Mutations industrielles, 1996, p. 27-36.

15 Cette distinction est moins nette en France, où la formation des « statisticiens-économistes » issus de l’École nationale de la statistique et de l’administration économique (ENSAE) est telle qu’ils sont supposés détenir les deux types de compétence et qu’ils exercent souvent les deux activités. Il existe par ailleurs une formation universitaire à la statistique mathématique mais celle-ci a peu de contacts avec la statistique publique, à la différence de son homologue des pays anglo-saxons, qui travaille souvent sur contrat pour les INS ou pour Eurostat, ce qui est rarement le cas en France.

16 Une des incitations prévues par les promoteurs de la procédure « TQM » est l’attribution, lors de cérémonies solennelles, de différents « prix » (awards) aux meilleurs INS européens en fonction de leurs réussites dans le respect de ces critères. On retrouve un usage analogue de la quantification pour comparer, noter et classer, dans les palmarès, des lycées ou des hôpitaux, diffusés par la presse depuis les années 1990.

17 A. G. Hopwood & P. Miller, eds, Accounting as social and institutional practice ; R. Thomas, « Statistics as organizational products », Sociological Research Online, vol 1 (3), 1996, en ligne : www.socresonline.org.uk/socresonline/1/3/5.html.

18 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité : le cas des statistiques sociales », communication au Séminaire Eurostat de Mondorf sur « Le futur des statistiques sociales européennes » (4e session, 26-27 mars 1998), p. 32, ms.

19 Cf. J. Zask, L’opinion publique et son double, liv. I, L’opinion sondée, liv. II, John Dewey, philosophe du public, Paris, L’Harmattan, 1999.

20 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 32.

21 L. Thévenot, « L’économie du codage social », Théorie économique et pratiques sociales, n° sp. de Critiques de l’économie politique, 23/24, 1983, p. 188-222.

22 Cf. M. Armatte, Histoire du modèle linéaire. Formes et usages en statistique et économétrie jusqu’en 1945, thèse de doctorat, Paris, École des Hautes Études en Sciences Sociales, 1995.

23 A. Cicourel, Method and measurement in sociology, New York, Free Press of Glencoe, 1964.

24 La division du travail est souvent plus complexe : les méthodologues conçoivent l’organisation théorique de l’enquête (plan de sondage, tirage d’échantillon, vérifications, redressements, estimation des variables et de leurs intervalles de confiance, etc.) mais la collecte sur le terrain est, dans certains pays, fréquemment sous-traitée à des entreprises privées spécialisées dans cette activité. Ceci accroît encore la nécessité d’objectiver à l’avance par écrit des « critères de qualité ».

25 Signalons qu’à cette distinction entre ces deux catégories de statisticiens, il faut maintenant ajouter un troisième groupe, formé de certains microéconomistes dont les travaux tendent à faire disparaître la délimitation socialement instituée du chômage, qui existe depuis au moins les années 1930, en y substituant le « concept » fort différent de « non-emploi ». Le statut de réalité de ces objets, chômage et non-emploi, mériterait à lui seul un développement spécifique. Voir T. Coutrot & G. Exertier, « La loi des grands noms ou quand le “non-emploi” efface le chômage », L’année de la régulation, 5, Économie politique du développement, 2001, p. 253-275.

26 R. Platek & C.-E. Sarndal, « Can a statistician deliver ? », Journal of Official Statistics, 17 (1), 2001, p. 1-20, en ligne : www.jos.nu/Contents/issue.asp?vol=17&no=1.

27 Ces problèmes rencontrés par les statisticiens dans leur pratique professionnelle, et les controverses parfois très âpres qu’ils suscitent, peuvent être comparés à ceux que rencontrent les journalistes, eux aussi souvent tiraillés entre des exigences contradictoires. Cf. C. Lemieux, Mauvaise presse. Une sociologie compréhensive du travail journalistique et de ses critiques, Paris, Métailié, 2000.

28 F. Elissalt, « La statistique communautaire au tournant du xxie siècle. Nouveaux enjeux, nouvelles contraintes », Courrier des statistiques, 100, 2001, p. 41-51, en ligne : www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/cs100i.pdf.

29 Ce mot anglais (traduisible par étalonnage, ou référence) est utilisé tel quel par les administrations françaises, pour désigner ce travail de construction d’un espace d’équivalence européen dans lequel les performances des INS (notamment leurs délais de publication) sont équivalentes.

30 En effet une hausse du chômage est perçue par les traders comme annonçant à court terme une baisse des « risques inflationnistes » qui inciteraient la Fed à augmenter ses taux directeurs, ce qui ralentirait l’activité économique. À plus long terme, la hausse du chômage est vue comme induisant une pression à la baisse des salaires et donc une hausse des profits.

31 On en trouve des éléments par exemple dans les travaux de Michel Armatte (« Conjonctions, conjoncture et conjecture. Les baromètres économiques [1885-1930] », Histoire et mesure, VII -1/2, 1992, p. 99-149) ; de Mary Morgan (The history of econometric ideas, Cambridge, Cambridge University Press, 1990) ; ou de Judy Klein (Statistical visions in time. A history of time series analysis, 1662-1938, Cambridge, Cambridge University Press, 1997), dont le livre offre un extraordinaire panorama de l’évolution de ces rhétoriques et de ces outils à démêler les réalités de l’écoulement du temps.

32 B. Conein & E. Jacopin, « Action située et cognition. Le savoir en place », Sociologie du travail, XXXVI (4), 1994, p. 475-500.

33 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 33.

34 O. Marchand & C. Thélot, Deux siècles de travail en France, Paris, INSEE, 1991.

35 Voir à ce sujet le débat organisé par Florence Weber dans Genèses (« Histoire et statistique. Questions sur l’anachronisme des séries longues », Genèses, 9, 1992, p. 90-119). Dans ce cas, une figure de compromis épistémologique avancée par les auteurs contestés est le repli sur la notion d’« ordre de grandeur » : la convention n’affecte que la précision de la mesure, mais non une réalité intrinsèque, supposée approximée au mieux par les algorithmes conventionnels proposés. Ce type d’argument devrait être étudié systématiquement, en le replaçant dans l’éventail des formulations disponibles pour gérer la tension entre réalisme et conventionnalisme.

36 Cf. A. Vanoli, Une histoire de la comptabilité nationale, Paris, La Découverte, 2002.

37 Voir par exemple, pour les États-Unis, M. Anderson, The American census. A social history, New Haven, Yale University Press, 1988 ; ou pour l’Italie, S. Patriarca, Numbers and nationhood

38 B. Grais, « Harmonisation statistique et qualité… », p. 34.

39 C. van Bochove, « From assembly line to electronic highway junction. A twin-track transformation of the statistical process », Netherland Official Statistics, 11, 1996, p. 5-36 ; A. Desrosières, « La statistique aux Pays-Bas. Informatisation et intégration, un projet futuriste », Courrier des statistiques, 91-92, 1999, p. 51-59, en ligne : www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/cs91g.pdf.

40 Les INS des Pays-Bas et des pays scandinaves ont, de longue date, choisi de développer leurs statistiques publiques à partir des fichiers administratifs, en réduisant la part des enquêtes directes.

41 J. Favret-Saada, Les mots, la mort, les sorts, Paris, Gallimard, 1977.

42 O. Mannoni, « Je sais bien, mais quand même », Clefs pour l’imaginaire ou l’autre scène, Paris, Seuil, 1969, p. 9-33.

43 Dans son étude sur les apparitions de la Vierge (Les guerres de la Vierge. Une anthropologie des apparitions, Paris, Gallimard, 2003), Élisabeth Claverie se pose une question analogue : comment les pèlerins font-ils coexister, dans leur tête et dans leur vie, des énoncés en apparence contradictoires à propos de la réalité de ces apparitions ?

44 Voir I. Hacking, « Façonner les gens : le seuil de pauvreté », in J.-P. Beaud & J.-G. Prévost, eds, L’ère du chiffre. Systèmes statistiques et traditions nationales, Montréal, Presses de l’Université du Québec, 2000, p. 17-36.

45 Voir O. Martin, La mesure de l’esprit. Origines et développements de la psychométrie, 1900-1950, Paris, L’Harmattan, 1997.

46 Voir L. Blondiaux, La fabrique de l’opinion. Une histoire sociale des sondages, Paris, Seuil, 1998.

47 On ne reprendra pas ici l’idée, déjà évoquée ailleurs, selon laquelle une statistique est d’autant plus réelle qu’elle est plus solidement construite et inscrite dans des institutions stables (cf. L. Thévenot, « Les investissements de formes », Cahiers du CEE, 29, 1986, p. 21-71). Cette façon de voir la relation entre réalisme et conventionnalisme est plus qu’une « figure de compromis », puisqu’elle propose une interprétation théorique de la distinction entre ces deux termes. Elle aide à comprendre et à étudier empiriquement beaucoup de situations historiques. Sur quelques débats suscités par cette hypothèse, voir la postface à A. Desrosières, La politique des grands nombres…, 2000.

© Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales, 2007

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