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Pour une sociologie historique de la quantification

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Alain Desrosières

Chapitre 10. Peut-on tout mesurer ? Les deux sens, technique et social, du verbe pouvoir1

Texte intégral

  • 1 Texte publié dans : Coquery N., Menant F., Weber F. (éds), Écrire, compter, mesurer. Vers une hist (...)
  • 2 On en trouvera une bibliographie, commentée et classée par thèmes, dans le chapitre 2 de ce volume

1Ce colloque sur le thème « Écrire, compter, mesurer » produit des effets de surprise, par le simple fait de juxtaposer des périodes, des historiographies et des objets fort différents. Il y a bien sûr un fil conducteur qui est précisément le rapprochement entre « écrire », « compter » et « mesurer ». Sur l’histoire et la sociologie de la statistique, il existe maintenant une historiographie copieuse, des deux points de vue de la construction des données statistiques (INSEE, 1987 ; Anderson, 1988) et des méthodes mathématiques de leur traitement (Stigler, 1986). Des travaux ont été menés en Allemagne, dans le monde anglo-saxon, et en France, depuis une vingtaine d’années (Porter, 1986 ; Gigerenzer et alii, 1989 ; Hacking, 1990). Ces travaux sont maintenant disponibles2. Quand on les compare avec ce qui a été dit ici, on a l’impression de mondes très différents. On peut tenter de proposer quelques fils pour raccorder ces divers mondes. L’intitulé donné à cette demi-journée est : « Peut-on tout mesurer ? » On doit s’interroger sur le sens du verbe « pouvoir » ici utilisé, pour essayer d’expliciter la tension inhérente aux usages des nombres. En français, nous n’avons qu’un seul verbe « pouvoir », là où, en anglais, il y a « can » et « may », c’est-à-dire « être capable de… » – « to be able to » –, ou bien « avoir l’autorisation de » – « to be allowed to ». Cette tension entre les deux sens du verbe « pouvoir » peut nous servir de fil conducteur pour donner un sens à la question : « Peut-on tout mesurer ? » Soit : « En avons-nous la possibilité, techniquement ? », soit : « En avons-nous le droit ? » Guerreau nous a suggéré qu’il s’agissait plutôt de « can » dans le cas de la mesure des églises romanes. Mais, d’un autre côté, certains se demandent : « Est-il licite de mesurer le bonheur national brut, ou le quotient intellectuel, ou l’opinion publique ? » Il y a eu, depuis deux siècles, de nombreuses discussions pour répondre à de telles questions, en zigzaguant entre les divers sens de « pouvoir », techniquement (Comment fait-on ?), sémantiquement (Qu’est ce que cela veut dire ?) et pragmatiquement (À quoi et à qui cela sert-il ?). « Peut-on » mesurer, techniquement et socialement, et quel rapport y a-t-il entre cette possibilité technique et cette possibilité sociale ?

  • 3 Dans ce qui suit, les réflexions sur la comptabilité d’entreprises doivent beaucoup à un travail c (...)

2Il est frappant que l’historiographie de la statistique et des probabilités évoque fort peu la comptabilité privée, dont on a parlé ici : celle-ci n’y est pratiquement pas mentionnée. On y mentionne en général la statistique allemande du xviiie siècle (Conring et Achenwall), l’arithmétique politique anglaise (Graunt et Petty), les astronomes, la théorie des erreurs de mesure, (la mesure de la terre) et les probabilistes (Laplace, Gauss). Mais la comptabilité, cette autre grande tradition d’usage des nombres, qui est finalement beaucoup plus ancienne (de deux siècles) que la statistique, n’est pas évoquée. Pendant longtemps, les historiens de la statistique ne faisaient pas allusion à l’histoire de la comptabilité. Or il existe aussi une historiographie importante sur celle-ci (par exemple : Hopwood et Miller, 1994 ; Poovey, 1998 ; Colasse, 2000) qui mène sa vie à part, sans intersection avec celle de la statistique et des probabilités. Ces deux historiographies semblent indépendantes l’une de l’autre ; il est intéressant de se demander pourquoi3.

3En quoi les méthodes quantitatives ont-elles, depuis trois siècles, influencé, d’une part, la gestion de la société et d’autre part, les sciences sociales ? Celles-ci (l’économie, la sociologie, l’histoire, la démographie) ont été « quantitativisées ». Quels effets cela a-t-il eu ? Il y a toujours eu une tension entre deux formes de scientificité, deux façons de concevoir l’utilisation des méthodes quantitatives. Ces tensions proviennent du fait que, a priori, le modèle implicite est celui des sciences de la nature, lui-même issu de la métrologie du xviiie siècle, celle des astronomes, des physiciens avec la théorie des erreurs : la mesure de la « forme de la terre », ou de la hauteur du mont Blanc. Ce qui est essentiel à cette métrologie c’est qu’il existe une réalité, et qu’on commet des « erreurs » en essayant de la mesurer, du fait de l’imperfection des instruments et de notre perception. On essaie d’« encadrer » l’erreur, à l’aide de modèles probabilistes, mais en tout cas il y a une réalité indépendante de l’observateur. La succession des probabilistes du début du xixe siècle (Laplace, Gauss, Poisson), puis Quetelet, ont transporté ce modèle de l’erreur dans les sciences sociales (Desrosières, 2000b). Il en est résulté la façon dont on utilise, encore aujourd’hui, les statistiques en sociologie quantitative, en histoire, en démographie, en économie, etc. Le fil conducteur est qu’il existe une réalité extérieure supposée « mesurable » : on utilise des mots comme « erreur » ou « biais ». Toutes les fois qu’on parle de biais c’est qu’il y a une réalité, et puis une déviation éventuelle par rapport à cette réalité.

4Mais d’un autre côté, il existe toute une autre tradition de réflexion sur la mesure en sciences sociales, qui est sensible au fait que les mesures effectuées sur ce monde social, sur le monde économique, sur le monde humain, repose sur des conventions, et qu’on ne peut pas séparer les mesures de ces conventions. La question « Peut-on mesurer ? » peut être vue comme une conséquence de la tension entre ces deux façons de penser la mesure : y a-t-il une réalité extérieure à notre système de mesure ? Ainsi vont par exemple les débats sur le quotient intellectuel, l’opinion publique (qui « n’existe pas », selon le titre d’un article célèbre de Bourdieu). On peut retrouver, au fil des trois derniers siècles, de nombreux cas où il y a eu des contestations de la légitimité de procéder à des mesures. L’espérance de vie résultant d’une inoculation de la variole au xviiie siècle a été discutée par les Bernoulli. Puis, au xixe siècle, on trouvera la « propension au crime » de Quetelet ou Durkheim, puis ensuite on trouvera ce que Galton appelle la « valeur civique » (Civic worth), qui suggérait des moyens de « calculer » l’aptitude d’un individu (ability) puis ensuite l’intelligence ou le quotient intellectuel, avec Spearman et Binet (O. Martin, 1997) Plus on se rapproche du présent, plus on voit de quels débats il s’agit : le quotient intellectuel, on voit tout de suite, l’opinion publique avec Gallup et le « bonheur national brut », en comptabilité nationale, et puis tout récemment l’illettrisme, la pauvreté, les performances d’un hôpital psychiatrique. Toutes ces « choses », prises les unes après les autres, ont fait l’objet de mesures, qui ont elles-mêmes été contestées. Quelle est la nature de ces contestations ? On voit bien qu’elles renvoient toujours à la tension entre, d’une part, un modèle réaliste, (l’idée qu’il y a un référent derrière la mesure), et d’autre part, un modèle plus constructiviste, ou conventionnaliste, dans lequel il est clair que la mesure résulte d’une série de conventions : on tourne toujours autour de cette tension irréductible entre ces deux façons de penser la mesure. Or, précisément, l’étude de la théorie et surtout de la pratique des comptables montre que le modèle conventionnaliste y est au moins aussi présent que le modèle réaliste.

5Ainsi, on a vu apparaître un domaine d’étude dont les histoires de la statistique ne parlent pas : la comptabilité d’entreprise. On peut donc essayer de comparer les façons dont, d’une part, les comptabilités d’entreprise et d’autre part, la statistique telle qu’on la connaît, se situent par rapport à cette question de la référence à la réalité. Il me semble qu’il y a des différences fondamentales. Dans les exposés entendus ici au sujet de la comptabilité, on n’a pas souvent entendu le mot « réalité ». Ainsi la comptabilité semble située « ailleurs ». Elle est présentée comme rendant compte de relations sociales, telles que par exemple des créances et des dettes. La comptabilité est au cœur de relations sociales, c’est-à-dire de relations entre un acheteur et un vendeur, entre un créancier et un débiteur, entre une entreprise et ses actionnaires, entre une entreprise et ses salariés. La comptabilité vise plus à inscrire et garantir ces relations, qu’à refléter des « réalités ». Dans l’histoire de la comptabilité, telle qu’elle a été travaillée par exemple par Yannick Lemarchand et d’autres, (dont il a été un peu moins question ici, puisqu’on est resté dans des périodes plus anciennes), on voit apparaître à un moment, vers le xixe siècle, dans la comptabilité du monde anglo-saxon, une idée qui offre quelques ressemblances avec l’idée de réalité, mais qui en est pourtant différente : c’est, en anglais, la conception de true and fair view (traduit souvent en français par « image fidèle »). Cette notion remonte aux années 1840 et au-delà, à des choses qui ressemblent, au xviiie siècle. Il se trouve que, dans le monde français, cette notion n’a été introduite que beaucoup plus récemment dans le cadre de l’harmonisation européenne, dans les années 1960-1970 (Colasse, 2000). Cela est traduit en français par « image fidèle » : c’est-à-dire par un seul mot. En anglais, c’est true and fair et en français, c’est « image fidèle » – c’est l’expression que les comptables français qui ont adapté le système anglo-saxon ont retenue. Il faudrait réfléchir, faire une analyse sémantique sur ces mots true, fair et puis « fidèle » en français.

6Une autre façon de lire cette tension entre les deux visions, réaliste et conventionnaliste, est d’étudier leurs contextes d’usage : la métrologie réaliste est souvent insérée dans une rhétorique scientifique (sinon scientiste), c’est-à-dire (paradoxalement en apparence) une rhétorique susceptible de s’autonomiser de son usage. En revanche, si on revient aux comptabilités telles qu’on les a vues décrites ici, il est clair qu’elles étaient étroitement liées à des usages. Elles servaient. D’abord directement. Puis, petit à petit, on a commencé à voir apparaître des formalismes systématiques, qui prenaient un petit degré d’autonomie par rapport à l’usage. On pouvait alors observer un cadre systématiquement appliqué, dont la « comptabilité en partie double » (double entry bookkeeping) est l’exemple type. Ainsi a été décrite une opposition entre une comptabilité qui servait vraiment (on inscrivait alors ce qui servait), puis, à l’étape d’après, on présentait un cadre. On notait alors des choses, sans être nécessairement préoccupé par ce à quoi cette inscription allait servir. On a dès lors pris du recul, puis, à l’étape d’après, on aura des schèmes cognitifs et des cadres formels, qui semblent moins tournés vers la notion de réalité que vers l’exigence de cohérence interne, qui constitue le critère essentiel du jugement sur la qualité, et donc sur l’honnêteté, d’une comptabilité. Cette forme d’exigence, en termes de cohérence, est assez différente de celle de la démarche métrologique, telle que les astronomes la développent au xviiie siècle. Par ailleurs, dans le cadre de la comptabilité, l’interprétation et l’usage semblent toujours plus proches de la mesure proprement dite que ce n’est le cas dans la métrologie des sciences de la nature. Celles-ci revendiquent au contraire hautement la séparation entre l’observation des « faits » et leur interprétation (Poovey, 1998). Les considérations qui précèdent expliquent peut-être pourquoi l’histoire de la comptabilité est restée si longtemps disjointe de celle des statistiques et des probabilités.

7On peut aussi examiner la dualité « réalisme versus conventionnalisme » du point de vue du statut des normes mobilisées dans les deux cas. Dans le cadre de la métrologie classique, ces normes visent à l’« objectivité » des mesures, dans un cadre théorique inauguré par la « théorie des erreurs de mesure » des « philosophes naturels » (c’est-à-dire les astronomes puis les physiciens) du xviiie siècle (Armatte, 1995). Elles édictent des règles, des façons de faire et de dire, qui visent à garantir des « mesures exactes et précises ». L’histoire intellectuelle et sociale de cette notion d’« objectivité » a été étudiée en détail par Lorraine Daston (1992).

8Du côté de la comptabilité, le statut des normes est très différent. L’impératif est, dans ce cas, de produire une « image fidèle » (a true and fair view) liée à des usages sociaux de ces comptes, telles que : des redditions de comptes à des agents extérieurs, des décisions, des prévisions, des justifications, des argumentations, etc. En 2000, a été publiée, sous la direction de Bernard Colasse, une Encyclopédie de Comptabilité, Contrôle de Gestion et Audit, qui contient de nombreuses entrées historiques (dont celles de Yannick Lemarchand et Marc Nikitin), très utiles pour étudier les questions discutées ici. Ces entrées décrivent l’épistémologie d’une quantification soumise à des contraintes pragmatiques fort différentes de celles auxquelles sont accoutumés les chercheurs quantitativistes, qui sont, eux, imprégnés de culture métrologique. On y voit ainsi exposées des techniques dites de « comptabilité créative », de « toilettage » (en anglais : window dressing, ou « organisation de la vitrine »). Celles-ci visent à optimiser, sous la contrainte des règles et des normes diverses, la présentation des comptes destinés à des usages distincts : assemblée générale des actionnaires, OPA, restructuration, paiement d’un impôt, etc. Comment présenter une comptabilité sans franchir la ligne jaune des règlements (qui, comme les règles du droit, sont toujours susceptibles d’interprétations) mais en l’optimisant en fonction d’objectifs éventuellement contradictoires, tels que : optimiser le bénéfice, si on a besoin de faire bonne figure vis-à-vis des actionnaires, ou au contraire minimiser celui-ci, si on veut diminuer l’impôt sur les sociétés. Ces descriptions des pratiques comptables peuvent bien sûr être pensées en termes ironiques ou désabusés, de fraude, de magouille, et suggérer que tout cela ruine l’espoir, éventuellement caressé par des économistes, d’utiliser les comptabilités à des fins scientifiques, c’est-à-dire comme reflet et mesure de la réalité. Mais raisonner ainsi reviendrait à passer à côté de l’activité comptable dans sa signification pragmatique. « À quoi et à qui sert-elle ? », et non pas : « Que mesure-t-elle ? »

9La comptabilité nationale, un outil fabriqué par les instituts nationaux de statistique et largement utilisé par les macro-économistes, peut sembler faire une synthèse entre les deux perspectives, métrologique et comptable, évoquées ci-dessus. Elle est une synthèse, cohérente et exhaustive, des flux entre l’ensemble des « macro-acteurs » de la vie économique d’une nation (Elle ne doit pas être confondue avec la comptabilité publique, qui est la comptabilité de l’État et des administrations, et qui remonte au Moyen Âge). Elle a été conçue en Grande-Bretagne et aux États-Unis dans les années 1930, puis en France, dans les années 1950, par une équipe réunie autour de Claude Gruson au ministère des Finances (Fourquet, 1980). Les flux annuels de l’économie d’un pays sont décrits à travers des nomenclatures d’« opérations » (production, consommation, versement de salaires, etc.) reliant les « agents » (entreprises, ménages, administrations, etc.). Les tableaux théoriques ainsi construits sont, par définition, équilibrés en lignes et en colonnes. Ils sont ensuite remplis « au mieux », compte tenu des sources disponibles, qui sont en général lacunaires et incohérentes, en prenant appui sur les contraintes d’équilibre comptable... Cette méthode de construction combine bien, d’une certaine façon, les démarches métrologiques et comptables. En effet, chaque case des tableaux est en principe mesurée comme si elle était « réelle », au moyen de sources variées, Mais toutes ces cases sont ensuite reliées à travers une construction complexe de nomenclatures et d’équilibres comptables, qui ne prend une signification que par rapport à ses usages attendus. Entre les années 1950 et 1980, il s’agissait essentiellement de mettre en œuvre des politiques macroéconomiques d’inspiration keynésienne, par exemple en utilisant des « modèles macroéconométriques », qui servaient à faire des prévisions et à tester les conséquences éventuelles de décisions visant à infléchir le cours des choses.

10Mais un indice de ce que cette combinaison de deux épistémologies de la quantification ne va pas de soi est fourni par l’histoire des débats, souvent âpres, qui, dans les années 1950 et 1960, agitaient les instituts de statistique chargés de construire la comptabilité nationale. On y trouvait, d’une part, des « statisticiens purs », imprégnés de métrologie réaliste et adeptes de la toute nouvelle « méthode des sondages ». Celle-ci implique notamment le calcul d’un « intervalle de confiance » qui, grâce à la théorie des probabilités, permet d’estimer le risque d’erreur que l’on encourt en enquêtant sur un échantillon et non sur la population totale. Les notions d’erreur ou de biais ainsi mises en avant postulent bien l’existence d’un objet antérieur et extérieur aux procédures de mesure. Mais, à côté des « statisticiens », les « comptables nationaux » travaillaient tout autrement. Ils remplissaient leurs tableaux « le moins mal possible », en « faisant flèche de tout bois », mais en respectant les contraintes comptables a priori. Bien sûr, les résultats des sondages des statisticiens faisaient partie de leurs sources. Mais les statisticiens étaient mal à l’aise de voir leurs estimations sérieuses et probabilistes, associées à ce qui leur apparaissait comme des « pifométrages » indignes de côtoyer leurs produits. Il ne s’agissait pas seulement de rivalités entre des professionnels aux trajectoires différentes. La contradiction entre eux ne peut être comprise que par rapport aux usages qu’ils envisageaient pour leurs travaux. Les premiers se pensaient comme des spécialistes de la mesure et, selon eux, cet usage ne devait pas interférer avec leur ascétique posture. Les seconds, en revanche, avaient en tête une nouvelle façon (keynésienne) d’éclairer et d’orienter la politique macroéconomique, ou (dans le cas français) la planification dite « indicative ». On le voit, la seconde posture est plus proche de celle décrite ci-dessus comme typique de la comptabilité d’entreprise, en ce qu’elle est fortement « tirée » par ses usages.

11Mais ces controverses entre spécialistes disparaissent dès lors que les résultats de leurs travaux sont encapsulés dans des « banques de données macroéconomiques », qui se présentent comme des boîtes noires fermées, dont les utilisateurs ne souhaitent en général pas connaître l’intérieur. En effet, pour ces utilisateurs, une telle connaissance risquerait d’affecter l’efficacité de leur recours à des arguments quantitatifs. À ce moment, les données sont devenues « incontestables ». Il faut noter qu’une telle description de la division du travail entre « producteurs » et « utilisateurs » ne cherche pas à dénoncer l’usage de tels arguments quantitatifs, mais elle vise plutôt à expliciter les contraintes pragmatiques spécifiques à cet usage. Il est évident que de nombreux spécialistes des sciences sociales (notamment des historiens) sont très attentifs aux procédures de construction de leurs données. Il s’agit donc de pointer une contradiction inhérente à l’usage des méthodes quantitatives.

12Une façon de faire apparaître cette contradiction est de s’attacher à étudier des moments où l’usage attendu des outils évolue. C’est le cas depuis les années 1980 où, dans le cadre de la construction européenne, les comptabilités nationales ont été utilisées pour asseoir des réglementations, ou pour fournir des critères d’évaluation des politiques économiques de chacun des membres de l’Union. Ainsi le Produit national brut (PNB) sert à indexer des cotisations versées au budget communautaire. Par ailleurs, certaines variables issues de la comptabilité nationale ont servi à apprécier le respect des « critères de convergence » prévus par le traité de Maastricht. Dès lors, l’attention portée aux procédures de construction a changé de nature, et les « boîtes noires » ont été rouvertes dans le cadre d’instances ad hoc : les « comités PNB ». L’aspect conventionnel des mesures est donc redevenu visible, d’autant plus que les évaluations apparaissaient moins purement cognitives, et plus visiblement pragmatiques. Et pourtant, comme on le verra ci-dessous avec l’exemple des débats récents autour de la mesure de la croissance, la tension entre d’une part, la demande réaliste et, d’autre part, la difficulté de fixer des conventions stables réapparaît fréquemment.

13Il se trouve que la mesure du « taux de croissance en volume » des économies industrielles au cours des années 1980 et 1990 a été récemment critiquée, notamment aux États-Unis. Certains soutiennent que l’effet de l’accroissement rapide de l’efficacité des ordinateurs (puis celle des téléphones portables) est nettement « sous-estimé » dans l’évaluation de cette croissance. Ceci pose clairement la question des conventions utilisées : comment par exemple comparer les services rendus aujourd’hui par un logiciel de traitement de texte avec ceux rendus naguère par la machine à écrire et le « blanc » nécessaire pour effacer les fautes, que tout un chacun utilisait jusqu’aux années 1970 ? La discussion de cette question ne peut pas être menée en termes purement « réalistes », puisque, en l’occurrence, il n’y a pas de « réalité » antérieure et extérieure aux conventions de mesure. Et pourtant, paradoxalement, à peu près tous les débats autour de cette épineuse question ont été menés de façon implicitement réaliste, puisque la question était toujours de savoir si la croissance avait été « sous-estimée », et, si oui, de combien ? (Par rapport à des taux annuels de l’ordre de 3 %, un écart de 1 % a souvent été évoqué, ce qui est jugé « énorme »…). Or cette notion de « sous-estimation » suppose bien l’existence d’un « taux réel », indépendant des procédures de mesure. Ainsi, à travers cette tension inexorable, on retrouve celle évoquée ci-dessus entre les deux sens du verbe « pouvoir », entre can et may, dans la question : « Peut-on tout mesurer ? » Qui décide ? Dans quel but ? Quels sont les lieux où ces conventions de mesure sont discutées ? Comment ces conventions et leurs usages sociaux sont-ils inextricablement mêlés ? Ces problèmes sont-ils « purement techniques », ou aussi « politiques » ? Existe-t-il pour discuter de cela des « forums hybrides », au sens de Callon, Lascoumes et Barthe (2001) ?

14L’usage des nombres dans la gestion du monde social est souvent à l’origine de tensions et de contestations dont la source réside précisément dans le caractère social et conventionnel, et non pas simplement métrologique, des nombres utilisés. D’un point de vue d’historien soucieux de construire une « histoire concrète de l’abstraction », selon la belle formule de Jean-Claude Perrot (1992), le moment intéressant est celui où ces méthodes sont conçues, mises en formes, outillées, discutées, critiquées, et enfin (parfois mais non toujours) adoptées de façon routinisée par les acteurs sociaux. Les exemples en sont nombreux : notions de quotient intellectuel, d’opinion publique, de taux de chômage, d’indice des prix, ou, plus récemment, les palmarès des lycées ou des hôpitaux.

15Il se trouve que les palmarès des hôpitaux publiés par certains journaux dans les années 1990 étaient eux-mêmes issus de pratiques statistiques et comptables implantées dans les hôpitaux publics français dans les années 1980, et dont la finalité n’était en rien de dresser de tels palmarès. Cette histoire peut être relue de maintes façons, que l’on ne pourra reprendre toutes ici. Le Programme de médicalisation des systèmes d’information (ou PMSI), visait à rapprocher deux formes de quantification pratiquée dans les hôpitaux : celle, comptable et financière, de la gestion et celle, médicale, des activités de soin et de leur efficacité éventuelle. Par cette réunion, on espérait pouvoir construire une sorte de « fonction de production » des activités de santé publique. Plus concrètement, la répartition des enveloppes budgétaires des crédits alloués aux divers hôpitaux devait être issue de ce vaste et nouveau système d’enregistrement, de codage, de mise en équivalence et d’évaluation des activités des institutions et des personnes. Cette mise en place a soulevé d’énormes discussions. Par exemple, dans les hôpitaux psychiatriques, il a été demandé au personnel infirmier de « coder » quotidiennement, sur une échelle de 1 à 10, l’état de « normalité apparente » de leurs patients. Une telle pratique était complètement contraire à la culture psychiatrique, notamment dans sa composante influencée par la psychanalyse. Il y eut donc d’abord un rejet de cette demande. Puis, peu à peu, il a été demandé au personnel de procéder à cette « notation » par équipe, après discussion collective. Cela changeait tout : la notation devenait un langage commun, une médiation entre les individus, qui, à travers cette discussion, et en prenant appui sur cette demande administrative (éventuellement raillée comme bureaucratique et stupide), pouvait progressivement se l’approprier, la naturaliser, et en faire une mesure de quelque chose de « réel ». Une telle histoire fait ressortir non seulement le passage du caractère « visiblement conventionnel » d’une pratique quantitative (à ses débuts) à sa « naturalisation » progressive ultérieure, mais aussi la dimension sociale de ce passage : les nombres sont d’abord un langage commun, qui peut circuler entre les hommes dès lors que sont oubliées les conventions qui ont présidé à leurs constructions. Elle montre aussi que, dès lors qu’ils circulent, les nombres peuvent échapper à leurs concepteurs et vivre une vie non voulue ou prévue par eux. On l’a vu avec la publication par la presse des fameux palmarès des hôpitaux, auxquels les enregistrements du PMSI n’étaient pas destinés. Les réactions passionnées à cette publication firent rebondir les polémiques, et rouvrir les boîtes noires dans lesquelles étaient encapsulées des mesures routinisées à d’autres fins. En effet, la comparaison, c’est-à-dire l’évaluation relative des performances des hôpitaux devait, selon ceux qui se retrouvaient « mal classés », tenir compte de nombreux « facteurs » absents de la comptabilisation du PMSI : structure par âges et par grandes catégories de maladies soignées des patients.

DISCUSSION

Agnès Gramain

16Je voudrais faire une remarque sur le rapport de l’INSEE à la réalité, qui n’est peut-être pas si différent du window dressing. L’INSEE fait des corrections de déclarations de revenus depuis des années. On sait bien, quand ils font des enquêtes individuelles, que l’on demande aux gens de déclarer leurs revenus et que les revenus sont mal déclarés. Les statisticiens de l’INSEE ont bien l’idée qu’il y a une réalité derrière, puisqu’ils corrigent ces revenus déclarés pour essayer de retrouver les vrais revenus mais en même temps cette correction des déclarations vise à donner une « image fidèle » de la réalité.

17Je voudrais faire une deuxième remarque sur le PMSI. En tant qu’économiste de la santé, je travaille sur les personnes âgées démentes. Ce qui m’a frappée quand je suis arrivée dans le milieu médical, c’est la manie qu’ont les médecins de santé publique, et parmi eux particulièrement les psychiatres, de toujours tout mettre sous forme de chiffres et de toujours avoir des échelles pour tout mesurer. Ils ont des échelles de dépression, des échelles d’indépendance, des échelles de tout ce qu’on veut. La grosse différence entre leur utilisation des chiffres et la nôtre en tant qu’économistes, c’est que pour eux les chiffres représentent un ordre, alors que pour nous les chiffres représentent une vraie mesure c’est-à-dire un espace dans lequel on a le droit de multiplier, d’additionner, de diviser. Quand un médecin utilise une échelle, par exemple quand les cancérologues disent de leurs patients qu’ils sont phase 1, 2 ou 3, quelqu’un qui est en phase 3 est plus avancé, plus à risque que quelqu’un qui est en phase 1. Ce sont bien des chiffres qu’ils utilisent, de même, quand on utilise une échelle de dépression on dira que quelqu’un qui est dans le premier quart, deuxième quart, troisième quart, quatrième quart de l’échelle de dépression. Ce n’est pas le chiffre en lui-même qui choque les médecins. Le problème n’est pas de mettre un chiffre sur l’état mental ; de même, cela ne choque pas forcément de mettre un chiffre sur l’âme. Je pense que ce qui les choque c’est de faire des calculs avec, et de faire des calculs qui ne respectent pas ce qu’ils mettent eux derrière ces chiffres. Pourtant, des mathématiques assez sophistiquées permettraient de traiter ces chiffres comme simplement des ordres et non pas comme des chiffres qui se multiplient ou qui s’additionnent. C’est vrai que par facilité, par paresse peut-être, la plupart d’entre nous on aimerait bien que 4, ce soit égal à « 2 fois 2 ». On pourrait aussi s’interdire que 4 soit « 2 fois 2 » et faire des mathématiques avec un 4 qui n’est pas égal à « 2 fois 2 », c’est tout à fait possible, c’est simplement plus contraignant.

Alain Desrosières

18Je suis d’accord avec ce que vous dites. Mais il faudrait compléter en disant que cette différence entre de l’ordinal et du cardinal, à laquelle vous faites allusion, devrait être mise en relation avec des usages et des actions. Si l’on utilise de l’ordinal, on a en tête certains types d’actions, par exemple c’est une échelle : les gens montent ou descendent sur cette échelle et on peut faire des actions qui permettent de monter et descendre dans l’échelle.

Florence Weber

19Je voudrais reprendre l’opposition énoncée par Alain Desrosières entre épistémologie réaliste et épistémologie conventionnaliste, en me demandant ce qu’on fait quand on essaie de comprendre ce que font vraiment les gens, c’est-à-dire non pas ce qui existe objectivement dans la réalité, par exemple ce qu’il y a dans la caisse, mais ce qu’ont fait les gens quand ils ont mis de l’argent dans la caisse ou quand ils l’ont retiré ou quand ils ont trafiqué les comptes. J’ai le sentiment d’être plutôt du côté de l’épistémologie réaliste, puisque j’ai l’idée que je peux savoir ce qu’ils font ou ce qu’ils ont fait. En même temps, ce qu’ils font, c’est une réalité sociale, c’est leur usage des chiffres, c’est un peu différent du souci de chercher une objectivité dans une réalité cachée.

Alain Desrosières

20Quand tu dis : « ce que font les gens là effectivement », tu fais allusion à des situations où ces gens sont immergés dans l’action. Ces situations sont différentes de celles de la démarche « scientifique cognitive », dans laquelle on prend du recul. Il faudrait étudier la palette des formes de distance et d’objectivation que les acteurs ou chercheurs sont susceptibles de prendre par rapport aux nombres, entre la mère de famille qui prépare à l’avance les diverses « enveloppes » de ses dépenses, jusqu’au statisticien de l’INSEE qui étudie les budgets de famille. Dans ce dernier cas, il est frappant que ces statisticiens sont souvent peu au courant des usages ultérieurs de leurs tableaux de chiffres. Ils ont un souci d’ingénieur, celui de faire « la meilleure mesure possible » et ils sont parfois surpris des « interprétations » de leurs travaux renvoyés par la presse. Leur revendication d’indépendance par rapport à tout pouvoir, légitime en elle-même, conduit aussi parfois, paradoxalement, à des formes de splendide isolement scientiste. Moins on s’occupe des usages, plus on reste « neutre et impartial ». (Mais tout cela est bien incorporé dans un discours professionnel ancien, et peu conscient.) Il est vrai cependant que, à l’intérieur même de l’institution, existe une division du travail entre les diverses postures épistémologiques possibles, depuis les métrologues les plus hard, centrés exclusivement sur leurs procédures de mesure (ils sont qualifiés de « méthodologues »), jusqu’aux plus hauts responsables, qui sont, eux, tout à fait conscients et éventuellement inquiets des répercussions et effets, sociaux et politiques, des productions de leurs services. Il est vraisemblable que, au sein des entreprises, existe une division analogue entre le comptable « de base » et son PDG.

21À propos des comptabilités, il y a, dans les postes de celles-ci, toute une gradation entre des choses qu’on peut constater et d’autres qui doivent être « évaluées », de façon conventionnelle. Ainsi l’encaisse monétaire serait la chose la plus « constatable » (au moins en théorie). Il y a ensuite des créances. Mais si la créance est douteuse, il faut l’« évaluer », en tenant compte de son caractère douteux. Ainsi, si on estime à « une chance sur deux » l’éventualité de récupérer une créance, on va l’inscrire en multipliant sa valeur par 0,5. Il y a aussi des formules de calcul des amortissements, c’est-à-dire des imputations conventionnellement étalées dans le temps des dépenses d’investissement. Un bilan est donc composé de nombres correspondant à des grandeurs évaluées selon des méthodes et des épistémologies sous-jacentes très différentes, guidées par des règles de prudence ou par des paris sur l’avenir, plutôt que par des visées métrologiques, au sens des sciences de la nature.

22La construction des comptabilités nationales a soulevé des questions analogues. En effet, là aussi, on juxtapose des nombres de statuts métrologiques variés. On y additionne des choses observées et d’autres choses plus ou moins « pifométrées ». Ainsi, on remplit chaque poste des tableaux croisés, définis a priori, « au mieux » en fonction de données incomplètes et incohérentes, et sous la contrainte du respect des équilibres comptables postulés par la construction théorique. Dans les années 1950 et 1960, cela soulevait d’âpres controverses entre « statisticiens purs », adeptes de la méthode des sondages, et « comptables nationaux », beaucoup moins exigeants mais portés par l’usage attendu de leurs tableaux. Les premiers étaient horrifiés par les méthodes des seconds. Pour eux, la comptabilité nationale additionnait « des lapins et des carottes ».

23Par ailleurs, je me demande si le mot « erreur » a le même sens dans les divers contextes auxquels nous faisons allusion ici. On peut avoir des erreurs que l’on pourrait dire de « grammaire interne » : une erreur d’addition ou de transcription d’un livre à un autre ; ou bien, en revanche, une erreur de « rapport au monde extérieur », c’est-à-dire par rapport à une éventuelle « réalité » inconnue. Dans le premier cas, on peut, au besoin, faire des vérifications ou des recoupements, même six siècles plus tard. Dans le second, le « réel de référence » peut rester énigmatique à jamais, sauf si existent des sources radicalement distinctes. Ce que le statisticien « métrologiquement réaliste » appelle un biais est la différence entre, d’une part, une réalité inconnue (mais dont l’existence est indiscutée) et, d’autre part, la mesure fournie par les instruments utilisés (lunette astronomique ou enquête statistique). Il faut distinguer cela de l’erreur d’addition, ou encore de l’erreur d’échantillonnage résultant d’une mesure faite à l’aide d’un sondage aléatoire. Toutes ces « erreurs » ont des statuts épistémologiques différents, qu’il faudrait analyser en détail.

Notes

1 Texte publié dans : Coquery N., Menant F., Weber F. (éds), Écrire, compter, mesurer. Vers une histoire des rationalités pratiques, Paris : Éditions Rue d’Ulm, 2006, p. 255-264.

2 On en trouvera une bibliographie, commentée et classée par thèmes, dans le chapitre 2 de ce volume.

3 Dans ce qui suit, les réflexions sur la comptabilité d’entreprises doivent beaucoup à un travail commun mené avec Eve Chiapello, professeur à HEC.

© Presses des Mines, 2008

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