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    Plan détaillé Texte intégral CINQ FORMES D’ARTICULATION ENTRE L’ETAT, LE MARCHE ET LES STATISTIQUES UNE ETUDE DE CAS : LA PAUVRETE EN ANGLETERRE A LA FIN DU 19EME SIECLE DES MONOGRAPHIES AUX SONDAGES : DEUX CONFIGURATIONS SOCIO-TECHNIQUES REGRESSION LOGISTIQUE OU ANALYSE DES CORRESPONDANCES : DEUX POLITIQUES DES STATISTIQUES LE BENCHMARKING EST IL SOLUBLE DANS L’ECONOMETRIE ? DEUX PISTES, PARMI D’AUTRES, POUR UNE SOCIOLOGIE DE LA STATISTIQUE PUBLIQUE Notes de bas de page

    Gouverner par les nombres

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Chapitre 1. Les mots et les nombres : pour une sociologie de l’argument statistique1

    p. 7-35

    Texte intégral CINQ FORMES D’ARTICULATION ENTRE L’ETAT, LE MARCHE ET LES STATISTIQUES UNE ETUDE DE CAS : LA PAUVRETE EN ANGLETERRE A LA FIN DU 19EME SIECLE DES MONOGRAPHIES AUX SONDAGES : DEUX CONFIGURATIONS SOCIO-TECHNIQUES REGRESSION LOGISTIQUE OU ANALYSE DES CORRESPONDANCES : DEUX POLITIQUES DES STATISTIQUES LE BENCHMARKING EST IL SOLUBLE DANS L’ECONOMETRIE ? DEUX PISTES, PARMI D’AUTRES, POUR UNE SOCIOLOGIE DE LA STATISTIQUE PUBLIQUE Notes de bas de page

    Texte intégral

    1“For whom the Bell Curves ?”. Le titre drôle (et intraduisible) de cette conférence évoque un objet fétiche de la statistique. La courbe en cloche (alias « loi normale ») décrit la façon dont des événements nombreux et indépendants les uns des autres, mais résultant d’une cause commune constante, peuvent, sous l’effet de la loi des grands nombres, se cumuler et être représentés par une courbe de fréquence en forme de cloche. Cette courbe a été successivement intégrée dans des configurations socio-techniques différentes : les erreurs de mesure des astronomes Gauss et Laplace, les régularités macrosociales de Quetelet, les échelles d’aptitudes de Galton. Formulée en 1738 par Abraham de Moivre comme limite d’une distribution binomiale de tirages au hasard (jeu de pile ou face), elle est utilisée d’abord en astronomie pour décrire la distribution des erreurs d’observation (d’où son autre nom de loi de Laplace-Gauss). Puis, au 19ème siècle, Adolphe Quetelet reconnait dans la courbe en cloche la forme de la distribution des tailles d’une population de conscrits, puis, plus généralement, de divers comportements humains, afin de faire émerger un homme moyen, doté de propriétés de stabilité et de permanence. Cette propriété sera ensuite réutilisée par les eugénistes anglais Francis Galton et Karl Pearson pour analyser la hiérarchie des aptitudes des êtres humains. Ce sont eux qui, à la fin du 19ème siècle, qualifieront cette courbe de son nom actuel de « loi normale ».

    2Mais, jouant sur le fait que la cloche du village rythme et coordonne, par ses tintements réguliers, la vie de la communauté, ce titre à double fond rappelle que la statistique est à la fois, en tant que spécialité mathématique un outil de preuve, mais aussi un outil de gouvernement, qui rythme et coordonne maintes activités sociales, et sert de guide à l’action publique. Ces deux aspects sont en général traités par des spécialistes différents, de cultures et d’intérêts éloignés. Les mathématiciens développent les formalismes issus du calcul des probabilités et de la statistique inférentielle, alors que les politistes ou les sociologues s’intéressent à l’usage des statistiques dans l’action publique. Certains parlent ainsi de « Gouverner par les instruments » (Lascoumes et Le Galès 2005). Ces deux préoccupations sont rarement réunies. La question « For whom the Bell Curves ? » nous invite à historiciser et à sociologiser l’examen des aspects techniques de ces outils statistiques et de leurs usages argumentatifs. Ces outils sont souvent perçus comme austères (bien qu’indispensables) par les spécialistes des sciences sociales, et en général sous-traités à des méthodologues, respectés mais priés de livrer des algorithmes clé en main, fiables et indiscutables.

    3L’histoire de ces méthodes et de ces formalismes est entremêlée de façon complexe à celle des objets qui sont mis à l’agenda par des politiques publiques, au sein desquelles sont co-construits : 1) des façons de penser la société et l’économie, 2) des modes d’action publique, et 3) des formes de statistiques et de traitement de celles-ci2. A partir de divers exemples, nous poserons ici la question : en quoi la quantification et les algorithmes statistiques contribuent ils à performer le monde social, dans des configurations variées, et dans des agencements dont les pièces sont complémentaires les unes des autres ?

    4Nous reprendrons des travaux antérieurs, pour fournir quelques cas de telles configurations. Tout d’abord, à un niveau macrohistorique, est esquissée une mise en relation entre cinq façons de penser le rôle de l’Etat et les statistiques qui leur correspondent. Puis un « zoom » est proposé sur trois manières de décrire et de traiter les questions de pauvreté dans l’Angleterre de la fin du 19ème siècle. Enfin quelques relations entre outils, types d’argumentation et nature des problèmes traités, sont suggérées, à titre d’exemples, dans divers cas : les enquêtes par sondage, les statistiques exploratoires utilisées par les sociologues, et les indicateurs de performance mis en œuvre dans les politiques publiques inspirées du management du monde des affaires. Il ne s’agit pas ici de présenter un modèle complet des relations entre, d’une part méthodes et algorithmes statistiques, et, d’autre part, les thèmes sociaux argumentés par ces instruments, mais seulement de suggérer, à partir de ces quelques exemples, la possibilité dé désenclaver les outils, d’en rouvrir les boîtes noires en les historicisant, sans pour autant les relativiser, comme certains accusent la sociologie des sciences de chercher à le faire. Ces exemples ne seront pas développés en détail, mais sont issus de divers travaux d’histoire et de sociologie de la quantification3.

    CINQ FORMES D’ARTICULATION ENTRE L’ETAT, LE MARCHE ET LES STATISTIQUES

    5La rationalisation de l’action publique, présentée depuis Max Weber comme un attribut des Etats modernes, est souvent résumée en quelques traits supposés univoques : anonymisation et standardisation de la gestion du monde social, développement de bureaucraties, rôle croissant des techniciens et des ingénieurs. Dans un premier temps, cette rationalisation est évoquée de l’extérieur, comme un apport venu d’un « ailleurs » distinct, celui de la science, de la technique, puis des sciences sociales ou de l’économie, dans une perspective progressiste. Son histoire éventuelle est alors, au mieux, linéaire, internaliste, cumulative et sans épaisseur propre. Une historicisation de cette entreprise implique de « réendogénéiser » ces recours à des langages de rationalité, dans la perspective ouverte par la sociologie des sciences contemporaine. Ceci suppose non seulement de reconstituer cette histoire au sens classique évoqué ci-dessus, mais aussi d’en restituer la diversité, les contradictions, les controverses, les ruptures. L’histoire des outils de rationalisation est, malgré ce que prétendent parfois les rationalisateurs, aussi tumultueuse et non linéaire que celle des façons de penser la société et celle des politiques visant à agir sur celle-ci. Ces trois dimensions peuvent être vues comme co-construites, dans des configurations cohérentes et entremêlées. Cette hypothèse est proposée ici pour décrire les relations entre les histoires de la statistique, de la pensée économique et des politiques économiques.

    6Depuis le 18ème siècle, l'histoire de la science économique a été scandée par des débats sur les relations entre l'Etat et le marché. Doctrines et politiques, plus ou moins liées entre elles, se sont succédées. Leurs interactions ont été analysées du point de vue des idées et des pratiques institutionnelles associées à quelques configurations historiques stylisées : mercantilisme, planisme, libéralisme, Etat providence, keynésianisme, néo-libéralisme. Par ailleurs, quelle que soit l'orientation dominante, des systèmes d'observation statistique ont été peu à peu construits par les divers Etats. Mais la croissance de ces systèmes statistiques a été en général présentée comme une sorte de progrès inéluctable et presque univoque, peu connecté avec l'évolution des doctrines et des pratiques (pourtant diversifiées) de direction ou d'orientation de l'économie par l'Etat. Les ouvrages sur l'histoire de la pensée économique, ou même sur l'histoire des interactions réciproques entre l'Etat et la connaissance économique, insistent peu sur les particularités des modes de description statistique spécifiques aux différentes configurations historiques de relations entre l'Etat et le marché. En un mot, ces deux histoires, celle des politiques économiques, et celle de la statistique, sont rarement présentées et surtout problématisées ensemble.

    7La cause de la quasi-absence de cette histoire dans les travaux sur l'histoire économique est simple. La statistique y est perçue comme un instrument, une méthodologie subordonnée, un outil technique fournissant une validation empirique aux recherches économiques et à leurs usages politiques. Dans cette conception linéaire du progrès de la science et de ses applications, la statistique (en tant que production de données et en tant qu'outil mathématique d'analyse) ne peut évoluer que de façon autonome par rapport aux doctrines et aux pratiques économiques. C'est pour cette raison que, dans les ouvrages d'histoire de la pensée ou des faits économiques, cet aspect est peu traité, et n'est, en tous cas, jamais envisagé comme problématique et éventuellement contradictoire, c'est à dire digne d'un développement historique spécifique. Par "statistique", on entend ici l'ensemble formé par la mise en forme, l'enregistrement et les algorithmes d’analyse de données quantitatives, sous formes de séries, d'indices, de modèles économétriques et de beaucoup d'autres outils aujourd'hui disponibles dans les banques de données et les "packages" informatiques.

    8Un fil conducteur de l'analyse des relations entre l'outil statistique et son contexte social et cognitif est fourni par l'histoire des façons de penser le rôle de l'Etat dans la direction de l'économie. Pour cela sont présentées ici, de façon simplifiée et stylisée, cinq configurations jugées typiques4 (Tableau 1). Celles-ci ne correspondent pas à une succession historique et ne sont pas exclusives les unes des autres. Elles sont même souvent entremêlées dans des situations concrètes. Elles n'ont été ainsi stylisées que pour proposer une grille de lecture différenciée de l'histoire des outils statistiques utilisés dans chacun de ces cinq cas. Les dates indiquées correspondent à leur apparition. Elles correspondent, pour les trois derniers cas, à des remises en cause profondes du rôle de l’Etat consécutives à trois grandes crises économiques mondiales (respectivement : fin du 19ème siècle pour l’Etat providence, années 1930 pour l’Etat keynésien, fin du 20ème siècle pour l’Etat néo-libéral).

    • -L'intervention directe englobe des perspectives variées, allant du mercantilisme et du colbertisme (17ème siècle) jusqu'aux économies planifiées socialistes : l'Etat ingénieur à la française est une de ses modalités. Ses statistiques y sont comparables à celles d’une grande entreprise planifiant ses ateliers, ou à celles d’une armée gérant sa logistique. Les recensements démographiques et les flux de produits en quantité physique y sont essentiels5.
    • -A l'opposé, l’Etat libéral classique (fin du 18ème siècle) réduit au minimum cette intervention et prône la libération des forces du marché. Les statistiques, si elles existent, visent à rapprocher les marchés réels de ceux de la théorie (information complète et identique pour tous les acteurs), notamment en matière de prix. Les enquêtes agricoles menées aux Etats-Unis depuis plus d’un siècle en sont un prototype. Le rêve d’une société « libérale-libertaire » sans Etat, fondée sur les seuls mécanismes du marché, où les prix intègreraient toute l’information nécessaire, est le symétrique du rêve précédent d’un pur Etat ingénieur.
    • -L'Etat providence (fin du 19ème siècle) cherche à protéger les travailleurs salariés des conséquences de l'extension de la logique marchande au travail lui-même, en mettant en place les systèmes de protection pour le chômage, les accidents du travail, la maladie, la famille. Ses instruments sont notamment les enquêtes par sondage sur l’emploi, sur les besoins, les revenus et les budgets de famille des travailleurs, ainsi que les indices de prix des consommations de ceux-ci. Les statistiques officielles de ce temps sont centrées sur ces thèmes, à l’exemple de Lucien March en France, Ernst Engel en Allemagne, Caroll Wright aux USA ou Anders Kiaer en Norvège (Lie 2002).
    • -Le keynésianisme assigne à l'Etat une responsabilité dans le pilotage macroéconomique d'une société dont le caractère marchand n'est cependant pas contesté (années 1930). La comptabilité nationale est son instrument central (Vanoli 2002). Les systèmes statistiques publics sont réorganisés pour les besoins de celle-ci. La consommation et l’indice des prix quantifiant l’inflation concernent toute la population et non plus les seuls travailleurs manuels. Les modèles macroéconométriques, comme ceux de Ragnar Frisch, Jan Tinbergen ou Lawrence Klein, orientent des politiques portant sur des agrégats, en confrontant offre et demande globale..
    • -Enfin l’Etat néo-libéral prend appui sur les dynamiques microéconomiques, en les orientant éventuellement par des systèmes d'incitations et en acceptant les principales hypothèses de la théorie des anticipations rationnelles (années 1980). Le benchmarking, c’est à dire l’évaluation, le classement et le palmarès des performances, en est un instrument essentiel. Les modèles microéconométriques de régression logistique permettent de séparer et d’isoler les « effets propres » de variables ou d’outils de l’action publique sur les performances de ceux-ci, en vue d’améliorer les « variables cibles » de politiques pensées en termes d’incitations (notamment fiscales) et de comportements individuels. L’émulation suscitée entre les outils permet de dégager les « meilleures pratiques ».

    TABLEAU 1. L’Etat, le marché et les statistiques

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    9L’évaluation des procédures incitatives résulte d’études sur données individuelles, ou de quasi-expérimentations (microsimulations) visant à modéliser les comportements des acteurs, y compris ceux de la puissance publique. Ce point est une différence importante entre l’Etat néo-libéral et les précédents. Il résulte de la théorie des anticipations rationnelles, pour qui les politiques publiques échouent, dès lors que les acteurs intègrent, dans les informations orientant leurs comportements, les effets anticipés de ces décisions publiques. Dans cette perspective, aucun acteur, notamment l’Etat, n’est extérieur au jeu. L’Etat se démultiplie en plusieurs centres de direction plus ou moins autonomes, ou « agences » gérées comme des quasi-entreprises. Celles-ci sont des acteurs parmi d’autres, relevant des mêmes formes de modélisations que n’importe quel autre acteur microéconomique.

    10L'idée d'endogénéiser la construction de l'outil statistique par rapport à l'analyse historique des formes de l'État, est cohérente avec ce qui précède, même si cette historicisation réflexive des pratiques statistiques ne fait pas partie de la boîte à outils des théoriciens de l’économie néo-classique. En effet, dans une conception réaliste de la statistique, celle-ci serait un simple instrument de mesure, extérieur à une « réalité » qui lui préexisterait, de même que l'État critiqué par les partisans des anticipations rationnelles serait, selon eux, extérieur à la société. En revanche, dans la mesure où la production de connaissance statistique est une composante essentielle de la direction de l'économie, il n'est pas surprenant que la démultiplication et l'endogénéisation des comportements des différents « centres de direction », quels qu'ils soient, s'accompagnent d'une démultiplication et d'une endogénéisation analogues des centres de calcul producteurs des « données » statistiques. Celles-ci ne sont pas « données » (data are not given), mais résultent d'un processus social démultiplié et coûteux, dont les composantes, cognitives et économiques, font partie intégrante de la société globale complexe qu'elles sont supposées décrire.

    UNE ETUDE DE CAS : LA PAUVRETE EN ANGLETERRE A LA FIN DU 19EME SIECLE

    11Cette mise en perspective macrohistorique des relations entre l’Etat, le marché et les statistiques, sur plus de deux siècles, est cependant trompeuse. Elle suggère une trop belle cohérence. A une échelle historique plus fine, les innovations et les transformations résultent de contingences et d’aventures spécifiques à des pays, ou même à des groupes restreints d’acteurs. Ceux-ci sont souvent embarqués dans des projets dont les conséquences ultérieures sont tout autres que celles qu’ils visaient, comme le montre le cas des eugénistes anglais de la période 1880-1930, Francis Galton, Karl Pearson et Ronald Fisher6. Le contexte initial est la grande crise économique et sociale des années 1880. Les révoltes urbaines résultant de la misère qui frappe alors le monde ouvrier inquiètent la bourgeoisie anglaise. Divers mouvements réformateurs proposent et expérimentent des façons différentes de penser ces situations et d’agir sur elles (Tableau 2). La première est inspirée des théories darwiniennes de l’hérédité biologique des « aptitudes » (abilities), et de la conviction qu’il est nécessaire d’ « améliorer l’ aptitude globale de la nation » par des méthodes eugénistes de sélection des plus aptes (fittest) : les innovations statistiques de Galton et K. Pearson en sont issues. La deuxième s’attache à observer et décrire les conditions de vie des classes pauvres par des enquêtes sociales (Charles Booth, Seebowm Rowntree, Arthur Bowley), dont les modernes enquêtes par sondage résulteront Elle s’appuie sur une catégorisation fine des populations, liée à des formes d’interventions différentes. Enfin la troisième est dans le prolongement de la Poor Law de 1835, avec son système de bureaux locaux d’assistance et d’ateliers de travail, ou workhouses (Yule 1895). Le débat porte alors sur les modalités de fonctionnement de ces bureaux d’assistance, et sur la part relative de l’aide à domicile (outdoor relief) et dans ces workhouses (indoor relief).

    12La comparaison de ces trois configurations politiques et scientifiques permet d’aller au delà de l’apparente cohérence structurelle d’« épistémés » décrites à grands traits sans entrer dans le détail des histoires contingentes de leurs machineries7. En effet, de cette situation de grave crise de la fin du 19ème siècle, émergent sur le moment deux grandes combinaisons concurrentes, de façons de penser la société, d’agir sur elle, de la décrire et de la modéliser. L’une est biologique, l’autre est socio-économique.

    13Des controverses tout à la fois philosophiques, politiques et techniques de cette période résulteront quelques uns des grands outils de la statistique moderne. Par exemple, la « Courbe en cloche » de Gauss et Quetelet est complètement réinterprétée par Galton. Mais aussi, l’usage des sources administratives (celles des bureaux d’assistance), les techniques d’enquête sociale et les sondages (sampling surveys), une grande diversité de taxinomies statistiques des groupes sociaux, tout cela est débattu et mis en oeuvre au cours de ces décennies en Angleterre.

    TABLEAU 2. LA PAUVRETÉ EN ANGLETERRE A LA FIN DU 19ème SIÈCLE : TROIS POLITIQUES ET LEURS TROIS INSTRUMENTS

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    Source : Desrosières (2000), p. 143

    14Deux constructions politiques et cognitives différentes sont en concurrence pour penser la crise sociale d’alors. L’une est la réponse biologisante, héréditariste et eugéniste, de Galton et K. Pearson. Après un vif succès jusqu’aux années 1940, elle sombrera dans le discrédit. Postulant une distribution « normale » des aptitudes, supposées héréditaires, Galton milite pour une naturalisation de la structure des classes sociales, perçue comme une échelle unidimensionnelle reflétant une aptitude innée. Il interprète la Courbe en cloche en termes de distribution hiérarchisée de traits biologiques ou d’aptitudes héréditaires, et non plus seulement de moyenne stable comme le faisait Quetelet. Il invente les notions de médiane et de fractiles8 (déciles, centiles…). Observant que les « hautes classes » sont moins fécondes que les classes populaires, les eugénistes estiment qu’il y a un danger de baisse de l’ « aptitude globale » de la nation. Une politique « eugéniste » implique donc de limiter la fécondité des pauvres. C’est pour argumenter ces idées que K. Pearson met en forme les notions de corrélation, de régression, de test du chi-deux. Ainsi, cette configuration discréditée laissera pourtant derrière elle les prémisses de la statistique mathématique, dont hériteront la statistique inférentielle de Ronald Fisher, Jerzy Neyman et Egon Pearson (le fils de Karl), puis l’économétrie de Ragnar Frisch et Trygve Haavelmo (Morgan 1990).

    15En revanche, la seconde conception est sociale et économique9. Elle est moins homogène que la première. D’une part des réformateurs sociaux tentent de mettre en forme une typologie détaillée des diverses strates des classes pauvres. A chacune d’elles est associée à la fois une description, une explication et une proposition d’action différenciée (Hennock 1976, 1987). Des enquêtes sociales approfondies sont menées par Booth et Rowntree. Celles-ci déboucheront sur les premières enquêtes par sondage (Arthur Bowley, Anders Kiaer en Norvège, Alexandre Kovalevski en URSS). La méthode des sondages aléatoires implique une équivalence conventionnelle des boules tirées dans l’urne de Bernoulli. Celle-ci est cohérente avec l’égalitarisme démocratique des citoyens de la nation, et avec l’idée que la protection sociale à venir va concerner toutes les classes de la société, et non plus les seuls ouvriers (Kiaer 1895).

    16Mais par ailleurs, l’ancien système d’assistance issu de la Poor Law de 1835 continuait à fonctionner et faire débat. Géré par des bureaux locaux implantés dans 580 comtés, il distinguait l’aide à domicile des femmes, des enfants et des vieillards (outdoor relief), et l’aide aux hommes valides, contraints à travailler dans les workhouses (indoor relief). La question du poids relatif des deux formes d’aide est débattue dans les années 1890. Udny Yule, formé par K. Pearson mais allergique à sa vision biologique du monde social, intervient dans ce débat en analysant les statistiques de gestion des 580 bureaux d’assistance. Pour cela, il transporte la méthode de régression depuis le laboratoire de biométrie de Pearson, pour « expliquer » les variations du paupérisme par celles des modalités de cette gestion. En 1897, il est le premier à réutiliser, pour estimer une « droite de régression », la méthode d’ajustement par les moindres carrés, formulée vers 1800 par les astronomes Legendre, Gauss et Laplace. Par ce transfert depuis la biométrie, Yule anticipe ce qui sera nommé économétrie en1930. Sur le fond, Yule estime, avec des arguments statistiques discutables10, que l’assistance à domicile (outdoor) contribuait à entretenir la pauvreté, une interrogation qui parcourt l’histoire sociale anglaise, depuis les lois de Speenhamland (1795)11 jusqu’à nos jours, avec les débats actuels sur l’activation des aides sociales et sur le workfare.

    17Les trois configurations résumées par le tableau 2 ne forment pas un tout cohérent. Elles sont profondément marquées par des contingences et des histoires irréductibles les unes aux autres. Elles sont liées à des philosophies politiques très différentes. On ne peut les résumer en parlant seulement de rationalisation croissante ou d’ingénierie sociale. L’univers des techniques n’est pas univoque et extérieur aux passions du monde social. Il n’empêche que certains styles de raisonnement vont de pair avec certains formalismes. Celui de la régression linéaire, avec ses « variables explicatives » et ses « variables » expliquées », inauguré par Yule en 1895 en matière de politique sociale, va jouer un rôle essentiel au 20ème siècle pour orienter et évaluer les modalités des actions publiques, à travers les modèles économétriques.

    DES MONOGRAPHIES AUX SONDAGES : DEUX CONFIGURATIONS SOCIO-TECHNIQUES

    18Un autre exemple de co-construction entre outils statistiques et politique sociale est fourni par l’histoire des enquêtes socio-économiques sur les budgets de famille menées depuis le 19ème siècle. Ces enquêtes existent depuis le début du 19ème siècle. Mais elles ont profondément changé de nature vers le milieu du 20ème siècle. Auparavant, elles ne portaient que sur les classes pauvres, principalement ouvrières. Elles visaient à analyser les conditions de reproduction de la force de travail. Elles ne se posaient pas la question de la représentativité. Les familles enquêtées étaient jugées « typiques ». Le Play et ses disciples ont fourni un modèle d’enquêtes dites « monographiques », largement utilisé jusqu’aux années 1900. Les célèbres « lois d’Engel » sur les rapports entre part des consommations alimentaires et niveaux de revenu ont été formulées dans cet esprit. Jusqu’aux années 1930, elles servaient notamment à pondérer les indices de prix des consommations des familles ouvrières, pour éviter que l’inflation ne détériore leurs niveaux de vie. Il ne venait pas à l’esprit des enquêteurs de s’intéresser aux budgets des familles aisées et bourgeoises.

    19Ces enquêtes changent complètement de nature et de finalité, à partir des années 1940, sous l’effet conjugué de la mise en place du Welfare State, puis des politiques macroéconomiques keynésiennes. Dès lors, elles concernent l’ensemble de la population, pour, d’une part, décrire les inégalités entre classes, et, d’autre part, quantifier la consommation globale. Or la méthode des sondages représentatifs, remplaçant progressivement celle des monographies, apparaît dans ce contexte. Ce tournant est bien illustré par le projet précurseur du Norvégien Anders Kiaer qui, dès 1895, propose de faire un « dénombrement représentatif » portant sur un « échantillon raisonné » (mais non encore « aléatoire »), portant sur « toutes les classes de la société ». Il présente son projet (en français) devant l’Institut international de statistique (IIS) en associant étroitement des arguments techniques, sociaux et politiques.

    20Ses justifications de l’enquête sont significatives du basculement d'une période où les rapports entre classes étaient pensés en termes d'ordres et de places, et donc incommensurables, à une autre où les individus des diverses classes peuvent se comparer entre eux à une aune commune, où le thème de l'inégalité, non concevable dans l'autre système, devient fondamental, et où les problèmes de pauvreté ne sont plus pensés en termes de bienfaisance et de voisinage, mais de lois sociales votées par des parlements. Kiaer observe que les enquêtes antérieures portaient sur les seuls ouvriers (ou les pauvres), puisqu'il n'était pas encore imaginable de mettre en équivalence, à l'intérieur d'un tout supérieur, les diverses classes. Il est un des premier à poser ainsi le problème des « inégalités sociales », et cela est dit dans le premier texte d'un statisticien d'Etat portant sur la représentativité, en 1895 :

    « …les investigations concernant les revenus, les habitations et autre conditions économiques ou sociales, faites relativement aux classes ouvrières, n'ont pas été étendues d'une manière analogue à toutes les classes de la société. …Même en n'envisageant que la question ouvrière proprement dite, on doit comparer la situation économique, sociale, morale, des ouvriers à celles des classes moyennes et des classes riches. Dans un pays où les classes supérieures sont très riches et les classes moyennes très aisées, les prétentions des classes ouvrières relatives à leurs salaires, à leurs habitations, se mesurent d'après une autre échelle que dans un pays où la plupart des personnes appartenant aux classes supérieures ne sont pas riches et où les classes moyennes se trouvent dans la gêne. Ainsi, pour apprécier les conditions de la classe ouvrière, il faudra aussi connaître, outre celles-ci, les éléments analogues dans les autres classes. Mais il faut faire un pas de plus et dire que, puisque la société ne consiste pas seulement dans la classe ouvrière, on ne doit, dans les investigations sociales, négliger aucune classe de la société. » [Kiaer, 1895, p. 177.]

    21Cette enquête va être utile pour la création d'une caisse de retraite et d'assurances sociales, garantissant une péréquation sociale et un traitement statistique de risques divers :

    « il s'opère dans notre pays un dénombrement représentatif ayant pour but d'élucider diverses questions concernant le projet de création d'une caisse générale de retraite et d'assurance contre l'invalidité et la vieillesse. Ce dénombrement s'opère sous les auspices d'un Comité parlementaire chargé de l'examen de ces questions et dont je suis l’un des membres ». [Ibid., p. 177.]

    22En 1897, le débat tourne sur ce que sa « méthode représentative » apporte par rapport à la « méthode typologique » alors préconisée, au sein de l'IIS, par les statisticiens leplaysiens. Kiaer insiste sur l'aspect territorial, en évoquant une miniature du territoire total, montrant non seulement des types, mais aussi la « variété des cas qui se trouvent dans la vie ». Il n'aborde pas encore la question du tirage aléatoire, mais en revanche insiste sur le contrôle des résultats par la statistique générale :

    « La terminologie employée dans le programme de l’IIS, les procédés des études typologiques, n’est pas conforme à mes idées. Je montrerai la différence qui existe entre les investigations par types et les investigations représentatives. Par investigation représentative je comprends une exploration partielle où l'observation se fait sur un grand nombre de localités éparses, distribuées sur toute l'étendue du territoire, de manière que l'ensemble des localités observées forme une miniature du territoire total. Ces localités ne doivent pas être choisies arbitrairement, mais d'après un groupement rationnel basé sur les résultats généraux de la statistique. Les bulletins individuels doivent être arrangés de manière que les résultats puissent être contrôlés à plusieurs égards à l'aide de la statistique générale. » [Kiaer, 1897, p. 180.]

    23En opposant sa méthode, qui décrit la « variété des cas », à celle qui ne montre que des « cas typiques », il souligne une mutation analogue à celle que Galton a opérée par rapport à la vieille statistique de la moyenne de Quetelet. En portant désormais l'attention sur la variabilité des cas individuels, avec les notions de variance, de corrélation et de régression, les eugénistes anglais ont fait passer la statistique du stade de l'examen de touts, résumés par la moyenne (holisme), à celui de l'analyse de distributions d'individus à comparer :

    « L'IIS a recommandé l’investigation par types choisis. Sans contester l'utilité de cette forme d'investigation partielle, je pense qu'elle présente certains désavantages, comparée aux investigations représentatives. Même si l'on connaît les proportions dans lesquelles les différents types entrent dans le total, on est loin d'arriver à un résultat plausible pour l'ensemble; car le total comprend, non seulement les types, c'est-à-dire les rapports moyens, mais toute la variété des cas qui se trouvent dans la vie. Il est donc nécessaire, afin que l'investigation partielle donne une vraie miniature de l'ensembl,e qu'on observe non seulement les types, mais toute espèce des phénomènes. C'est cela qui pourra se faire, sinon complètement, à l'aide d'une bonne méthode représentative qui ne néglige ni les types, ni les variations. » [Ibid., p. 181.]

    REGRESSION LOGISTIQUE OU ANALYSE DES CORRESPONDANCES : DEUX POLITIQUES DES STATISTIQUES

    24Les liens réciproques entre, d’une part, les formalismes et les algorithmes, et d’autre part, leurs usages sociaux et politiques, peuvent être illustrés par des controverses qui, entre les années 1970 et 1990, ont opposé certains spécialistes des sciences sociales quantitatives ayant à analyser des variables discrètes. Les uns (plutôt économistes) mettaient en œuvre des méthodes de régression logistique issues de l’économétrie. Les autres (plutôt sociologues) utilisaient l’analyse des correspondances, inventées par le Français Jean-Paul Benzecri.

    25La régression logistique est une extension de l’ancienne idée d’ »élimination des effets de structure », ou : « une variable peut en cacher une autre ». Cette question avait été traitée par la régression multiple et les calculs de corrélation partielle, par Yule, depuis le début du siècle. Un problème se pose lorsque les variables à traiter sont discrètes, c’est-à-dire constituées de classes d’équivalence, et non d’une quantification continue. Les modèles de régression logistique (du type logit) permettent d’utiliser des formules de régression linéaire par des transformations logarithmiques ad hoc. Mais, ce faisant, on raisonne comme les spécialistes des sciences de la nature, par exemple Ronald Fisher dans ses expériences agronomiques. On distingue des « effets purs » de variables agissant de façon homogène sur tout l’espace étudié. L’idée que les lois et leurs effets sont transportables et reproductibles, pourvu que soient respectées les conditions ceteris paribus, est sous-jacente à cette façon de traiter les variables sociales, et elle est issue des sciences de la nature.

    26Il ne s’agit pas ici de critiquer cet usage, comme cela a été fait souvent, depuis le sociologue durkheimien François Simiand et, plus récemment, Jean-Claude Passeron, qui revendique la possibilité d’un « espace non-poppérien du raisonnement », basé sur l’historicité des sociétés humaines. « Historiciser » signifie étudier, dans un contexte historique donné, la cohérence, formelle et sociale, et l’efficacité propre d’un montage de définitions, de tableaux, de graphiques et de calculs. Ces montages ne peuvent être compris que du point de vue de leur insertion dans un réseau plus vaste d’argumentation et d’action et non pas seulement en tant que porteur d’une connaissance supplémentaire, une brique dans l’édifice de la science. L’élimination des effets de structure a été raillée par Simiand, qui formulait à leur sujet une critique spectaculaire : « Cette méthode conduit à étudier et comparer les comportements d’un renne au Sahara et d’un chameau au Pôle Nord ». Cette boutade a été reprise par ceux qui critiquent la transposition du modèle des sciences de la nature aux sociétés humaines. Or l’élimination des effets de structure a été considérablement sophistiquée, depuis 1980, par l’usage des modèles de régression logistique (logit), qui permettent de séparer et de quantifier finement les « effets purs » des diverses variables « explicatives ». La question n’est donc plus de savoir si ceux qui le font ont raison ou tort, mais pourquoi ils le font ? Comment la régression logistique est-elle intégrée dans une plus longue chaîne d’arguments, dans laquelle on peut conjecturer que le jugement, l’action et la décision (et non pas seulement la description) occupent une place centrale. Les débats des épistémologues portent sur ce qu’il faut faire pour faire de la « vraie science ». Ceux des sociologues des sciences portent sur ce que font les scientifiques, les objets qu’ils construisent, et pourquoi, sans chercher d’abord à séparer le bon grain de l’ivraie.

    27Le modèle de la régression logistique est hybride en ce qu’il met en œuvre des variables dites « discrètes », c’est-à-dire découpant exhaustivement l’univers en classes disjointes. Les acteurs de son théâtre sont ces variables : ce sont elles qui agissent, ont des effets, purs ou brouillés par ceux de variables concurrentes. Dans les comptes rendus, elles constituent les sujets des verbes, et, à ce titre, elles se rattachent au langage des sciences de la nature. Pourtant, au lieu de refléter des mesures, elles rassemblent des classes, constituées sur le modèle des sciences juridiques ou politiques. Mais ces classes ne parlent pas en tant que telles. Elles laissent la parole aux variables : le sexe, l’âge, le diplôme, le revenu, la classe sociale, la région, la taille de la commune. Ceux qui, à l’image de Karl Pearson et de sa biométrie, sont les plus attirés par le modèle des sciences de la nature, sont gênés par ces variables discontinues. L’âge et le revenu pourraient, à la rigueur, être rapatriés dans le camp des « vraies » variables (i.e. continues), mais les autres sont toujours suspectes d’être arbitraires et « conventionnelles » : que se passerait-il si on « changeait de nomenclature » ?

    28Mais le cœur de ces méthodes reste la question des effets de certaines variables sur d’autres. Cette interrogation ne trouve sens que dans une perspective d’action et de transformation du monde. Sur quoi faut-il agir pour atteindre tel but ? La variable résume alors un objectif (un indicateur social, un critère de convergence fixé par un traité), ou un moyen d’action de portée générale. La variable est faite pour être inscrite sur le cadran du tableau de bord de l’homme d’action. La science sociale est une science expérimentale appliquée. Mais elle doit composer avec les classes d’équivalence produites historiquement par les États de droit : catégories administratives, salariales, scolaires, familiales, fiscales (différentes d’un pays à l’autre, pour le malheur de la construction d’une statistique européenne). Pour cette raison, les critiques qui, de Simiand à Passeron, ont visé ces méthodes, ont en partie manqué leur but, et n’ont eu aucun effet. Elles ne s’en prennent qu’à leur dimension cognitive, au lieu de décrire leurs usages et leurs effets sociaux, qui ne sont intelligibles que dans une sociologie beaucoup plus vaste des moyens dont dispose une société pour se représenter et agir sur elle-même.

    29L’analyse des correspondances, issue des travaux de Jean-Paul Benzecri, combine, elle aussi, des aspects classificatoires et métrologiques. Elle prolonge d’une certaine façon l’analyse factorielle des psychomètres du début du 20ème siècle, qui poursuivaient une démarche typique de la métrologie symptomatique des sciences de la vie. L’intelligence générale (ou « facteur g ») de Charles Spearman était une variable latente, « moyenne » des résultats de n épreuves scolaires subies par p élèves. Elle était déterminée comme l’axe principal d’inertie du nuage des p points représentant les performances des élèves dans l’espace à n dimensions des épreuves. L’unidimensionnalité de ce nuage a été ensuite critiquée par Léon Thurstone, qui cherchait à explorer des axes orthogonaux, décrivant plus fidèlement la complexité de l’espace des aptitudes. Sans ordinateurs, les psychomètres acquéraient une grande dextérité pour opérer des « rotations d’axes », dans des espaces à beaucoup de dimensions. L’analyse des correspondances de Benzecri, pour sa part, porte sur des tableaux de contingence, additifs en lignes et en colonnes. Elle vise à rechercher les axes les plus explicatifs d’un tel tableau, et à projeter les variables lignes et colonnes sur des plans, établissant ainsi une cartographie optimum du tableau étudié.

    30Bien qu’elles soient toutes deux descriptives, les méthodes françaises d’analyse des correspondances, et les méthodes anglo-saxonnes de data analysis de John Tukey, n’ont pas les mêmes philosophies. Ces dernières distinguent l’analyse exploratoire, qui, par l’examen et la visualisation simple d’un fichier, permet de formuler des hypothèses ou des esquisses de modèles probabilistes, testées ensuite par une analyse confirmatoire qui retrouve les techniques classiques de la statistique mathématique inférentielle. En revanche, l’analyse des correspondances rejette tout modèle probabiliste. Elle est avant tout une technique descriptive. Elle ne vise pas à confirmer ou infirmer une théorie préalablement formulée. De ce point de vue, elle renoue avec l’ancienne tradition des sociologues et des économistes historicistes du 19ème siècle, qui recherchaient des régularités à partir des données observées.

    31Portant sur des tableaux de contingence distribuant des individus selon des classifications conventionnelles, l’analyse des correspondances est adaptée à une conception des sciences sociales issue des sciences politiques et du droit. Elle distribue ces classes selon des systèmes de proximités, possédant des configurations de propriétés voisines. Dans ce cas, les acteurs du théâtre ainsi mis en scène sont des groupes (ou des individus), et non plus des variables. Les sujets des verbes sont, dans les phrases des interprétations, ces groupes (qui peuvent être définis par le sexe, l’âge, la classe sociale). Ceux-ci ont une existence autonome par rapport à la nomenclature exhaustive (à la différence des méthodes de régression logistique). Ces méthodes peuvent servir de façon classificatoire a posteriori, en regroupant (de façon ascendante) des individus, ou en découpant (de façon descendante) l’ensemble initial, après définition d’une distance, minimisée à l’intérieur des classes et maximisée entre les classes. L’analyse statistique engendre ainsi de nouvelles formules d’équivalences conventionnelles, réutilisables pour l’action, et n’ayant d’autre portée que dans l’usage local qui en est ainsi fait.

    32Mais, dans sa version cartographique, très utilisée, l’analyse des correspondances retrouve la perspective métrologique et les variables latentes. Les « axes d’inertie », déterminés par diagonalisation des matrices de variance covariance, engendrent un nouvel espace, dans lequel les individus et les groupes ont des « coordonnées ». Il est tentant d’interpréter celles-ci, et de les traiter comme des mesures continues de « quelque chose » qui, bien que non directement visible, existerait dans la nature12. Une statistique réaliste peut toujours contribuer à engendrer du réel, par la seule efficacité de ses procédures de calcul et d’objectivation.

    33Ainsi, chacune à leur façon, la régression logistique et l’analyse des correspondances opèrent une hybridation entre les optiques métrologiques et classificatoires. Elles constituent aujourd’hui deux des méthodologies statistiques les plus utilisées. On ne peut cependant pas les mettre en concurrence, tant leurs langages et leurs usages sont différents. Elles sont utilisées dans des contextes institutionnels distincts, ce qui rend difficile une confrontation sociologique de leurs usages. Les produits des régressions logistiques sont présentés comme des résultats associant des effets à des causes, portant sur des variables décontextualisées et supposées de portée générale, à la façon dont les sciences expérimentales déroulent les étapes de leurs investigations. De ce point de vue, ils semblent au cœur de la démarche scientifique qui prétend progresser en accumulant de tels résultats.

    34En revanche, l’analyse des correspondances est rarement présentée (à la différence de la data analysis anglaise) comme préalable à une « analyse confirmatoire », vérifiant des hypothèses théoriques dont elle serait une des sources. Elle est plutôt un élément parmi d’autres d’un ensemble de descriptions historiques de la complexité et des dimensions d’un univers social. Les « variables » ne figurent pas en tant que telles, mais à travers les classes qu’elles distinguent. Ce sont les configurations singulières de ces classes et de leurs propriétés qui font l’objet du commentaire du sociologue. La généralisation éventuelle procède d’une rhétorique différente de celle des sciences de la nature ou de la vie. C’est la juxtaposition de configurations similaires qui fournit un argument. La structure bi-dimensionnelle de l’espace des catégories sociales françaises, ainsi analysée par Pierre Bourdieu (1979), a été confirmée par des analyses de correspondances portant sur divers comportements de ces catégories : structure des consommations, pratiques culturelles, distribution spatiale dans les quartiers urbains, intermariages, comportements électoraux (Desrosières et Thévenot 2002). Ces configurations sont historiques en ce qu’elles dépendent de taxinomies, plus ou moins durcies et elles-mêmes historiques, et de pratiques dont le sens évolue.

    35Ces différences d’usage reflètent le relatif émiettement des sciences sociales, qui tirent leur légitimité d’un patchwork de modèles de scientificité. Elles auraient à gagner à expliciter ce mélange et sa portée sociologique, en termes d’insertion de leurs discours dans des pratiques sociales différentes, plutôt qu’à chercher à faire triompher l’un ou l’autre de ces modèles. L’histoire montre que ces débats en apparence épistémologiques, sont en général sans issue, car chacun de ces modèles a un usage social déterminé. Les remarques qui précèdent sont des hypothèses, qui demandent à être validées par une sociologie de la statistique. Celle-ci étudierait les usages sociaux des méthodologies statistiques, selon les disciplines, les institutions et les pays.

    LE BENCHMARKING EST IL SOLUBLE DANS L’ECONOMETRIE ?

    36Au cours des trente dernières années, les usages des produits des institutions statistiques ont évolué dans deux directions différentes, dont on peut esquisser une sociologie. D’une part de nouveaux modes de gestion des entreprises puis des administrations ont pris appui sur des indicateurs de performances et sur des benchmarkings, qui sont supposés coordonner et orienter les comportements des acteurs, en les alignant sur des critères quantifiables. D’autre part, les développements conjoints de la théorie microéconomique, des outils de l’économétrie (notamment sur données individuelles) et de l’informatique désormais à la portée de tous, ont été à l’origine de recherches permettant de tester et d’évaluer ex ante et ex post des politiques sectorielles. Ces deux types d’usages peuvent éventuellement être associés, mais, le plus souvent, qu’on le regrette ou non, ils sont mis en oeuvre par des acteurs différents et dans des rhétoriques différentes, qu’il importe d’analyser.

    37A la différence des activités marchandes, les politiques publiques ne disposent pas de critères comptables tels que la « part de marché » ou la rentabilité, pour juger leur capacité à satisfaire les besoins des usagers, ou simplement leur efficacité. La notion traditionnelle de service public supposait un engagement fort de ses membres, contrôlé par des logiques de subordination hiérarchique. Les Etats français et allemand en ont longtemps fourni des exemples. Mais depuis les années 1980, ce sens civique du service public a été jugé insuffisant pour contrôler démocratiquement et efficacement les activités financées par des ressources publiques. Des indicateurs quantifiés ont été imaginés. Ils jouent un rôle comparable aux comptabilités analytiques, aux comptes d’exploitation et aux bilans des entreprises marchandes13. Les indicateurs ne sont pas uniquement monétaires, puisque les effets de ces actions (l’école, la santé publique, la sécurité) ne sont pas exprimables dans l’espace d’équivalence familier qu’offre la monnaie. Ces efforts menés par les Etats européens et l’Union européenne visent à négocier et à construire de nouveaux espaces d’équivalence, en convenant des procédures de quantification des fins et des moyens de l’action. Deux exemples sont évoqués : celui, français, de la Loi organique relative aux lois de finances (LOLF), et celui, européen, de la Méthode ouverte de coordination (MOC)14. Si les contextes historiques et politiques de ces deux instruments de gouvernement des politiques publiques, sont différents, ils ont en commun de confier un rôle central à des indicateurs statistiques. Ces outils sont peu évoqués dans les débats publics, alors qu’ils constituent les espaces et les langages qui délimitent et structurent les débats.

    38La LOLF organise une nouvelle façon de structurer le Budget de l’Etat, selon les objectifs à atteindre et non plus seulement selon les moyens attribués. Elle implique que ces objectifs soient explicités et quantifiés, afin que le Parlement puisse vérifier la réalisation des objectifs et les performances des services. Cette idée de quantification des fins et des moyens de l’action publique semble évidente dès lors que le Parlement souhaite jouer son rôle constitutionnel de vote et de suivi de l’exécution du Budget. Elle implique cependant un important travail d’objectivation et de mise en équivalence d’activités disparates. Ces activités doivent être parlées, discutées, nommées, qualifiées, comparées, classées, évaluées. L’indicateur à retenir n’est jamais évident. Un ordre social et institutionnel ancien est soudain décrit, explicité. Ceci ne peut se faire, en théorie, qu’en impliquant fortement les personnes concernées. Mais, souvent, la notion même d’indicateur quantitatif suscite des réticences. Ces procédures conduisent à « comparer l’incomparable ». Elles apparaissent parfois absurdes, et ceci d’autant plus que les acteurs sont personnellement plus impliqués dans leurs tâches. Le fait de créer des catégories, en principe pour simplifier le monde et le rendre lisible, tout à la fois le modifie, et en fait un autre monde. Les acteurs, changeant de système de référence, ne sont plus les mêmes acteurs, puisque leurs actions sont désormais orientées par ces indicateurs et ces classifications, qui deviennent des critères d’action, et d’évaluation de celle-ci.

    39En principe, la LOLF doit permettre au Parlement de connaître et évaluer les actions des services publics, en vue d’un rééquilibrage des pouvoirs législatif et exécutif. Cependant, le fait que ceci impliquait l’invention et la mise en place d’un grand nombre d’indicateurs quantifiés n’a pas beaucoup attiré l’attention des commentateurs. Ceci semblait une question technique, à résoudre par des techniciens. Pourtant, les discussions de plus en plus précises montrent que ce moment de la quantification (au sens d’action de quantifier) est décisif pour la suite des événements, sans pourtant que les questions évoquées ci-dessus aient été étudiées avec quelque généralité. Les difficultés et les effets pervers apparaissent au coup par coup, en faisant l’objet de dénonciations ou de boutades. Ainsi la police et la gendarmerie, responsables de la sécurité routière, ont toutes deux choisi un indicateur de performance portant sur la part de tests d’alcoolémie positifs parmi les tests effectués. Mais la première a souhaité évaluer son action par une augmentation de cette part (« Plus on en attrape, plus on dissuade »), tandis que la seconde visait en revanche à la diminuer (« Moins on en attrape, mieux on a dissuadé »). Ces deux choix ont chacun leur logique ! Dans d’autres contextes, certes différents, de tels effets ont été observés. La planification centralisée des ex-pays socialistes a échoué parce qu’il était impossible de fixer des indicateurs fiables de réalisation des objectifs du Plan, en raison des effets pervers induits par ces indicateurs, par rétroaction sur le comportement des acteurs. Les indicateurs et les classifications sont tout à la fois des contraintes et des ressources qui, par leur existence même, changent le monde. De plus, ces instruments de gestion sont ambigus et polysémiques. Ils circulent d’un monde à un autre avec des interprétations et des usages en partie différents.

    40La Méthode ouverte de coordination (MOC) est utilisée par l’Union européenne pour harmoniser des politiques sociales (emploi, éducation, assistance) ne relevant pas des domaines économiques et monétaires. Le premier exemple en a été la Stratégie européenne pour l’emploi (Sommet d’Amsterdam, 1997). Le principe de la MOC (Sommet de Lisbonne, 2000) est que, de façon intergouvernementale, les Etats se fixent des objectifs communs, exprimés par des indicateurs quantifiés, par rapport auxquels les Etats seront ensuite classés et évalués, comme un palmarès (Bruno 2006). Les résultats de benchmarking sont en principe indicatifs, mais le simple fait qu’ils soient publiés constituent un fort stimulant pour orienter les politiques nationales dans les directions indiquées lors des Sommets. Par exemple, un objectif de taux d’emploi de 70 % a été fixé à Lisbonne en 2000. Ainsi la LOLF et la MOC confèrent un rôle clé aux indicateurs statistiques, l’une pour la présentation et le suivi du Budget de l’Etat, l’autre pour le pilotage des politiques européennes.

    41La façon dont les Etats membres de l’Union conviennent des méthodes de cette quantification est essentielle, mais mal connue. Ce travail est divisé en deux parties. Les autorités politiques décident du choix des indicateurs et les définissent de façon succincte avec des mots. Puis ils transmettent une commande de quantification aux statisticiens d’Eurostat (l’Office statistique de l’Union européenne) et des Instituts nationaux de statistique (INS). Les responsables politiques laissent aux statisticiens le soin de régler les « détails », comme par exemple les définitions précises des notions de taux d’emploi, de revenu disponible d’un ménage. Les statisticiens ne peuvent éviter, compte tenu des différences institutionnelles entre les pays, de laisser dans le flou certaines spécifications importantes des procédures d’enquête, de codage et de quantification (Nivière 2005), et ne peuvent pas les harmoniser complètement. Cette méthode est dite « ouverte » car elle n’est pas impérative, et laisse les Etats libres de l’adapter à leurs particularités institutionnelles, notamment en choisissant comme sources des enquêtes directes ou des registres administratifs.

    42Les indicateurs ainsi produits sont flous, non exhaustivement définis. Ils peuvent ainsi servir dans plusieurs univers qui auparavant s’ignoraient, et peuvent désormais se comparer. Le langage naturel a des propriétés analogues : c’est parce que les locuteurs ne passent pas leur temps à expliciter le sens et le contenu des mots prononcés que la communication est possible. Les objets produits par la statistique publique, le taux de chômage, l’indice des prix, le PIB, sont dans le même cas. Une explicitation complète de leur mode de construction et de leur contenu risquerait d’affaiblir leur efficacité argumentative, parce qu’elle dévoilerait des conventions ou des approximations non soupçonnées par l’utilisateur, et aussi pour des raisons d’économie des échanges et des démonstrations dans lesquels ces arguments statistiques trouvent place. Ceci reste en général implicite, sauf en cas de controverse. Cependant, cette idée de flou ne peut que choquer, à juste titre, des professionnels soucieux de définir et de standardiser leurs objets. Ils sont pris entre deux exigences contradictoires. D’une part, ils souhaitent, en bons ingénieurs, spécifier leurs procédures. Mais d’autre part, les négociations les incitent à tolérer des compromis sans lesquels les indicateurs demandés pour le benchmarking seraient impossibles à fournir. L’équilibre que, de fait, ils cherchent à maintenir entre ces deux exigences, est peu formalisé15.

    43Le New Public Management (NPM) a transféré, du monde des entreprises vers le secteur public, des instruments de gestion dont les particularités ont été soulignées pour les cas de la LOLF et de la MOC. Ce sont des indicateurs quantitatifs dont la production et l’usage échappent en partie à l’expertise des statisticiens et des économistes. En amont, les sources peuvent en être variées, sinon hétéroclites : registres administratifs, enquêtes d’opinion. Leur cohérence d’ensemble est mal assurée. Ce sont par exemple des pourcentages dont le numérateur et le dénominateur proviennent de sources différentes. Il est vrai que, cinquante ans plus tôt, au temps de la comptabilité nationale naissante, une critique comparable pouvait être faite à ses tableaux, qui rassemblaient, elle aussi, des sources diverses. Cependant, des contraintes de cohérence résultaient alors du système des équilibres comptables entre ressources et emplois, par agents et par opérations. Des recoupements et vérifications étaient possibles dans ce qui constituait un système interdépendant. Les inventeurs de la modélisation macroéconométriques, Ragnar Frisch et Jan Tinbergen, prenaient appui sur cette cohérence pour bâtir un système d’équations associant ces contraintes comptables a priori à des régularités statistiques observées.

    44Ces contraintes de cohérence sont plus difficiles à détecter dans le cas des indicateurs du NPM (Armatte 2005). En amont, la technicité des méthodes de sondage, ou celle du data editing impliqué par le retraitement des fichiers administratifs, sont souvent éludées au profit de la production rapide à flux tendu d’un grand nombre d’indicateurs. De plus, les effets incitatifs supposés des indicateurs de performance ont pour effet automatique d’éloigner leur quantification de l’idéal d’objectivité métrologique qui est en principe celui du statisticien. Le fait que les indicateurs ont des implications directes sur les évaluations des performances des acteurs induit de façon chronique une « politique des indices », dont l’amélioration devient l’objectif premier. Des effets analogues avaient été une des causes principales de l’échec de la planification des pays socialistes, qui était assise sur des objectifs quantifiés.

    45Un autre problème soulevé par la politique des indicateurs est celui de la longueur de la liste des indicateurs offerts. Celle-ci est toujours problématique et remise en cause. Tout d’abord est proposé « un petit nombre d’indicateurs très synthétiques » (par exemple pour l’emploi). Mais alors la critique fuse : « C’est beaucoup trop simpliste. Il faut fournir une batterie d’indicateurs, en tenant compte notamment de la diversité des sources (par exemple registres et enquêtes) ». Mais la contre-critique jaillit : « On ne peut rien faire de tous ces chiffres. Donnez nous un indicateur résumant le problème ! ». Ce dialogue récurrent montre l’intérêt qu’il y aurait à étudier l’économie de l’argumentation statistique, en diversifiant les types d’interaction et les registres des rhétoriques mises en oeuvre.

    46Le développement de cette « culture des indicateurs » entre parfois en tension avec celle des économètres, habitués à traiter les fichiers de données avec d’autres exigences, notamment en cherchant à modéliser leurs relations, alors que les indicateurs sont présentés sous forme de listes, plus ou moins longues et cohérentes, selon la phase du dialogue classique évoqué ci-dessus. D’une part, les économètres sont mal à l’aise face à ce qui leur apparaît comme un bric-à-brac. Mais aussi d’autre part, les fabricants d’indicateurs peuvent être tentés de boucher certains trous dans leurs listes, en évaluant des données manquantes par des proxys issus de modèles économétriques. Un exemple intéressant est fourni par les estimations de variables portant sur des petits domaines géographiques, à partir d’enquêtes par sondage portant sur des échantillons trop petits pour ce faire, et qui sont complétées par des modèles utilisant des régularités nationales, selon un jacobinisme statistique typique d’un pays comme la France. Une telle méthode rend difficile l’évaluation directe d’une politique spécifique locale, et plus généralement de « benchmarker » des efforts originaux menés par des responsables de collectivités locales. Cet exemple16 est un cas intéressant d’interaction entre méthodologie statistique et culture socio-politique : à quelles conditions le benchmarking est il soluble dans l’économétrie ?

    DEUX PISTES, PARMI D’AUTRES, POUR UNE SOCIOLOGIE DE LA STATISTIQUE PUBLIQUE

    47La statistique peut être historicisée avec plus ou moins de recul. Elle l’a été ci-dessus d’abord d’un point de vue macrohistorique en stylisant cinq formes d’Etat, puis à travers divers exemples de questions plus particulières ou locales. Mentionnons, pour conclure, deux piste de recherche allant dans ces deux directions. L’une porte sur les effets contradictoires du recours croissant à des indicateurs quantitatifs dans la conduite des politiques publiques. L’autre examine une tension récurrente, au sein même de la statistique publique (au moins en France), entre statisticiens, comptables nationaux et économètres.

    48L’usage massif d’indicateurs par le New Public Management a eu des effets paradoxaux. En diffusant largement ces outils et en leur conférant une sorte d’évidence peu interrogée, il en a retiré l’exclusivité aux professionnels, statisticiens ou économistes, qui, auparavant, avaient le monopole de leur production et de leur interprétation. En amont, leur construction est dispersée entre des acteurs souvent intéressés directement à leurs définitions et à leurs évaluations. L’informatique permet de constituer de gigantesques entrepôts de données (data warehouse), qui peuvent être explorés par les techniques de data mining. En aval, leur usage n’est pas toujours intégré dans des modélisations susceptibles d’en contrôler la cohérence et les qualités. Parallèlement, des professionnels continuent, de leur côté, à mettre en œuvre des techniques sophistiquées de quantification (sondages complexes, data editing) et d’analyse (économétrie, analyse des données). Le fait que les indicateurs occupent une place croissante dans la gestion publique commence à être bien observé et commenté par les spécialistes de sciences politiques. En revanche, les statisticiens et les économistes sont souvent mal à l’aise face à ce foisonnement qui leur échappe en partie.

    49Par ailleurs, au sein même de ces professionnels, d’autres tensions sont perceptibles. Elles opposent trois traditions en partie distinctes, respectivement statisticienne stricto sensu, comptable, et économètre. On peut comparer les formes de réalisme qui les caractérisent. La première, celle du statisticien pur, de culture probabiliste, est issue de la théorie des erreurs de l’astronomie du 18e siècle. Les observations, nombreuses, sont indépendantes les unes des autres. La réalité et la consistance de l’objet sont avérées par la distribution normale des observations entachées d’erreurs. Un intervalle de confiance est présenté, en termes probabilistes. Cette métrologie a été transférée aux sciences sociales, notamment à travers la méthode des sondages. Les unités statistiques sont homogènes, les distributions des variables étudiées ne sont pas trop éloignées de la normalité, la loi des grands nombres peut s’appliquer. L’idée centrale de ce transfert est que, de même que pour les distributions d’observations astronomiques, les moments calculés (moyennes, variances, corrélations) ont une consistance qui reflète une réalité macrosociale sous-jacente, révélée par ces calculs : c’est là le cœur du réalisme métrologique.

    50Le réalisme comptable est tout autre. La comptabilité est déjà une agrégation, en termes monétaires, d’éléments hétérogènes, dont certains sont mesurés avec certitude (l’encaisse, du moins dans le cas où la monnaie est fiable et stable), et d’autres sont évalués de façon incertaine, et associés à un degré de probabilité subjective. Les choix de ces valeurs sont guidés par des considérations (éventuellement contradictoires) de prudence et de communication avec d’autres acteurs. Le réalisme de l’ensemble, étayé par l’entre-définition des variables et par leur inscription dans des tableaux équilibrés, est plus d’ordre pragmatique (au sens où on dit qu’une personne est « réaliste ») que d’ordre métrologique. En tous cas, ces deux ordres de réalisme sont combinés, et cette combinaison constitue le cœur d’une pratique de construction et d’usage de données chiffrées différente de celle du statisticien. Les comptables nationaux ont en partie héritée de cette tradition de la comptabilité en partie double, avec ses contraintes d’équilibres par agents et par opérations.

    51Enfin les jugements de réalité de l’utilisateur économètre sont encore d’un autre type. Dans ce cas, les divisions technique et sociale du travail, entre la production et l’usage des statistiques, ont produit leurs effets sociaux et techniques. La banque de données est une boîte noire dont l’amont et l’aval peuvent être clairement distingués, dès lors que l’amont est perçu comme satisfaisant des normes de qualité, aujourd’hui de plus en plus explicitées et garanties, alors qu’elles étaient naguère plus implicites. Le crédit accordé par l’utilisateur à la phase de production des données est une condition de l’efficacité sociale de l’argument statistique. Dès lors, l’épreuve de réalité est fournie, en aval, par la cohérence des résultats, des constructions et des modèles issus de la banque de données.

    52Mais, en prenant du recul par rapport à ces trois formes de réalisme, ici distinguées à des fins analytiques, on peut observer que la réalité ultime n’est jamais directement accessible, mais ne l’est qu’à travers des appareils de perception variés. En revanche, ces trois postures s’opposent à une quatrième qui, s’attachant à reconstituer la chaîne des conventions de codage et de mesure, remet de fait en question la réalité des objets. Cette attitude, que l’on peut qualifier de nominaliste, ou de constructiviste, ne résulte pas, en général, d’un choix philosophique théorique17, mais surgit dans des situations de controverses, de crises, d’innovations, de changement des contextes économiques, sociaux et administratifs, ce qui correspond bien à la situation des années 1990 et 2000. Une sociologie de la statistique doit s’attacher à reconstituer l’écheveau, tout à la fois social et épistémologique, des manières d’envisager la réalité des objets qu’elle crée et diffuse.

    Notes de bas de page

    1 Communication à la conférence : “For whom the Bell Curves ?”. Statistics as a boundary object between science and the State”, Trondheim, Norvège, mai 2007.

    2 Cette idée de configurations co-construites est développée dans l’ouvrage collectif de MacKenzie, Muniesa and Siu (eds.) [2007], et notamment dans le chapitre de Michel Callon. Ils y décrivent la façon dont la science économique (economics) contribue à « performer » l’économie réelle (economy).

    3 Voir notamment : MacKenzie (1981), Gigerenzer et alii (1989), Hacking (1990), Porter (1995), Desrosières (2000). Pour des études historiques sur la statistique publique, voir, pour les Etats-Unis : Duncan and Shelton (1978), Anderson (1988), pour la Grande-Bretagne : Davidson (1985), Szreter (1996), pour la Norvège : Sangolt (1997).

    4 Cette analyse est présentée de façon plus détaillée dans le chapitre 3 de « L’argument statistique I » pp 39 à 56, et sur le site du Courrier des Statistiques (INSEE) : http://www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/cs95a.pdf

    5 Le débat des années 1930 sur le « calcul socialiste », et la possibilité d’une planification sans prix issus du marché, peut être lu comme participant du rêve d’un tel Etat ingénieur (Caldwell 1997).

    6 Cette partie regroupe des éléments développés dans les chapitres 4, 5, 7 et 8 de Desrosières (2000).

    7 Cette allusion à Michel Foucault n’enlève rien, bien sûr, à l’extraordinaire prescience de ses analyses, par exemple celles qui portent sur le néo-libéralisme, dans ses cours de 1977 à 1979 au Collège de France, publiés en français en 2004. (Foucault 2004a et 2004b)

    8 Il introduit ainsi la notion de rang dans la statistique, à propos des aptitudes innées. Un siècle plus tard, les classements porteront sur les performances et sur les mérites, dans les opérations dites de benchmarking. Dans le premier cas, la statistique sert à décrire et analyser une totalité (notamment avec la courbe en cloche). Dans le second, elle sert à qualifier et à comparer des individus, afin d’orienter leur comportement.

    9 On disait alors « environnementaliste », l’environnement signifiant le milieu social ou géographique, par opposition aux conceptions biologisantes des eugénistes.

    10 Il ne distinguait pas les estimations de la pauvreté issues des fichiers de gestion, d’éventuelles estimations indépendantes, issues d’enquêtes directes (Desrosières 2000).

    11 Karl Polanyi analyse en détail, dans La grande transformation (1983), les effets de la Poor Law de 1795, dite « loi de Speenhamland ».

    12 Certaines interprétations de Benzecri, associant parfois la structure des axes à un dessein divin, rappellent celles de Quetelet, pour qui l’« homme moyen » ne pouvait être que le produit de la volonté divine.

    13 La comptabilité nationale ne jouait qu’en partie ce rôle, puisqu’elle se plaçait au niveau macroéconomique, dans une perspective de politique keynésienne ou de planification indicative, sans entrer dans le détail des diverses actions publiques.

    14 Des précédents historiques, certes différents, pourraient être étudiés dans cette perspective : les expériences de planification économique des pays socialistes, ou la « rationalisation des choix budgétaires » (RCB), menée en France dans les années 1970, et inspirée du « Planning, Programming, Budgeting System » (PPBS) américain des années 1960, poursuivie ensuite sous le nom d’ « évaluation des politiques publiques ».

    15 Cette tension est perceptible à propos des méta-données (les données sur les données). Elles sont demandées et fournies, mais donner trop de détails pourrait introduire un doute insidieux, non souhaité. L’argument statistique est plus efficace s’il peut être invoqué dans sa nudité, sans notes en bas de page.

    16 Je remercie Jean Laganier, statisticien à l’INSEE, pour m’avoir signalé ce problème.

    17 Ian Hacking (2001), analyse finement les usages sociaux des argumentations constructivistes et réalistes, sans se laisser enfermer dans le choix entre l’une ou l’autre de ces positions.

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    1 Communication à la conférence : “For whom the Bell Curves ?”. Statistics as a boundary object between science and the State”, Trondheim, Norvège, mai 2007.

    2 Cette idée de configurations co-construites est développée dans l’ouvrage collectif de MacKenzie, Muniesa and Siu (eds.) [2007], et notamment dans le chapitre de Michel Callon. Ils y décrivent la façon dont la science économique (economics) contribue à « performer » l’économie réelle (economy).

    3 Voir notamment : MacKenzie (1981), Gigerenzer et alii (1989), Hacking (1990), Porter (1995), Desrosières (2000). Pour des études historiques sur la statistique publique, voir, pour les Etats-Unis : Duncan and Shelton (1978), Anderson (1988), pour la Grande-Bretagne : Davidson (1985), Szreter (1996), pour la Norvège : Sangolt (1997).

    4 Cette analyse est présentée de façon plus détaillée dans le chapitre 3 de « L’argument statistique I » pp 39 à 56, et sur le site du Courrier des Statistiques (INSEE) : http://www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/cs95a.pdf

    5 Le débat des années 1930 sur le « calcul socialiste », et la possibilité d’une planification sans prix issus du marché, peut être lu comme participant du rêve d’un tel Etat ingénieur (Caldwell 1997).

    6 Cette partie regroupe des éléments développés dans les chapitres 4, 5, 7 et 8 de Desrosières (2000).

    7 Cette allusion à Michel Foucault n’enlève rien, bien sûr, à l’extraordinaire prescience de ses analyses, par exemple celles qui portent sur le néo-libéralisme, dans ses cours de 1977 à 1979 au Collège de France, publiés en français en 2004. (Foucault 2004a et 2004b)

    8 Il introduit ainsi la notion de rang dans la statistique, à propos des aptitudes innées. Un siècle plus tard, les classements porteront sur les performances et sur les mérites, dans les opérations dites de benchmarking. Dans le premier cas, la statistique sert à décrire et analyser une totalité (notamment avec la courbe en cloche). Dans le second, elle sert à qualifier et à comparer des individus, afin d’orienter leur comportement.

    9 On disait alors « environnementaliste », l’environnement signifiant le milieu social ou géographique, par opposition aux conceptions biologisantes des eugénistes.

    10 Il ne distinguait pas les estimations de la pauvreté issues des fichiers de gestion, d’éventuelles estimations indépendantes, issues d’enquêtes directes (Desrosières 2000).

    11 Karl Polanyi analyse en détail, dans La grande transformation (1983), les effets de la Poor Law de 1795, dite « loi de Speenhamland ».

    12 Certaines interprétations de Benzecri, associant parfois la structure des axes à un dessein divin, rappellent celles de Quetelet, pour qui l’« homme moyen » ne pouvait être que le produit de la volonté divine.

    13 La comptabilité nationale ne jouait qu’en partie ce rôle, puisqu’elle se plaçait au niveau macroéconomique, dans une perspective de politique keynésienne ou de planification indicative, sans entrer dans le détail des diverses actions publiques.

    14 Des précédents historiques, certes différents, pourraient être étudiés dans cette perspective : les expériences de planification économique des pays socialistes, ou la « rationalisation des choix budgétaires » (RCB), menée en France dans les années 1970, et inspirée du « Planning, Programming, Budgeting System » (PPBS) américain des années 1960, poursuivie ensuite sous le nom d’ « évaluation des politiques publiques ».

    15 Cette tension est perceptible à propos des méta-données (les données sur les données). Elles sont demandées et fournies, mais donner trop de détails pourrait introduire un doute insidieux, non souhaité. L’argument statistique est plus efficace s’il peut être invoqué dans sa nudité, sans notes en bas de page.

    16 Je remercie Jean Laganier, statisticien à l’INSEE, pour m’avoir signalé ce problème.

    17 Ian Hacking (2001), analyse finement les usages sociaux des argumentations constructivistes et réalistes, sans se laisser enfermer dans le choix entre l’une ou l’autre de ces positions.

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    Desrosières, A. (2008). Chapitre 1. Les mots et les nombres : pour une sociologie de l’argument statistique. In Gouverner par les nombres (1‑). Presses des Mines. https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.348
    Desrosières, Alain. « Chapitre 1. Les mots et les nombres : pour une sociologie de l’argument statistique ». In Gouverner par les nombres. Paris: Presses des Mines, 2008. https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.348.
    Desrosières, Alain. « Chapitre 1. Les mots et les nombres : pour une sociologie de l’argument statistique ». Gouverner par les nombres, Presses des Mines, 2008, https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.348.

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    Desrosières, A. (2008). Gouverner par les nombres (1‑). Presses des Mines. https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.341
    Desrosières, Alain. Gouverner par les nombres. Paris: Presses des Mines, 2008. https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.341.
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