Cet ouvrage est consacré à l’étude de la constitution du calcul des probabilités. Grâce à l’adoption d’une perspective anthropologique se référant aux travaux de philosophes et d’historiens des sciences, l’auteur cherche à comprendre ce qui a pu motiver les hommes qui nous ont précédés à s’intéresser au hasard, à ses diverses conceptions (mythiques, philosophiques ou scientifiques), ainsi qu’aux questions relatives aux formes de catégorisation de la modalité (comme le possible et l’impossible, la nécessité et la contingence ou le probable). Cette recherche se développe ensuite dans le sens d’un approfondissement de l’étude des rapports entre hasard et religions, puis entre aléas, religions, droit et économie, pour déboucher sur l’analyse des processus qui ont rendu possible, durant la Renaissance, la neutralisation des interdits théologiques et juridiques liés aux réflexions sur le hasard et les jeux de hasard. Il est ainsi montré que la construction progressive du savoir probabiliste s’est inscrite dans le cadre général du développement de la «pensée spéculative prudente». L’auteur étudie l’émergence d’une théorie de la décision au XVIIe siècle, à travers l’élaboration d’une solution au «problème des partis», puis trace l’histoire du concept de probabilité aux XVIIIe et XIXe siècles, à la lumière des controverses sur l’applicabilité du calcul des probabilité au XIXe siècle et son développement au XXe siècle avec l’élaboration d’une axiomatisation de la théorie probabiliste. – Chap. 1, «Quelques questionnements anthropologiques et philosophiques» (L’origine du mot hasard; Hasard et expériences quotidiennes; L’absence de hasard ou sa négation; De quelques conceptions du hasard dans la pensée grecque; Le possible et l’impossible, la nécessité et la contingence; La rhétorique du probable. La probabilité; L’aléatoire et ses rapports au fortuit, au probable et au contingent; La pensée du hasard au Moyen Âge). – Chap. 2, «Émergence d’une théorie de la décision en situation d’incertitude et de risque au XVIIe siècle» (Le “problème des partis”; Capitalisme et prise de risque; Les solutions au “problème des partis”; Le passage du sacré au laïc; Christiaan Huygens et la notion d’espérance; La “science des signes”; Gottfried Leibniz : la connaissance et la probabilité). – Chap. 3, «Le concept de probabilité aux XVIIIe et XIXe siècles» (Jakob Bernoulli et les probabilités quantitatives; Abraham de Moivre et les “probabilités binomiales”; Thomas Bayes et “l’évaluation des évaluations”; Georges Buffon et la probabilité négligeable; Les doutes de Jean d’Alembert; Gabriel Cramer et la logique du probable; La rationalisation des décisions humaines; Probabilités et théories associationnistes; Du rationalisme empirique à la rationalité analytique; Siméon-Denis Poisson et la loi de probabilité des événements rares; La physique social d’Adolphe Quetelet). – Chap. IV, «Les controverses sur l’applicabilité du calcul des probabilités au XIXe siècle» (Antoine Destutt de Tracy et le projet de Condorcet; Auguste Comte et “la prétendue théorie des probabilités”; Risueno d’Amador et l’impossible calcul des probabilités; Antoine Augustin Cournot et la réhabilitation probabiliste). – Chap. V, «Le développement du calcul des probabilités» (Joseph Bertrand et le “choix au hasard”; La description du monde à la fin du XIXe siècle; L’axiomatisation de la théorie probabiliste; Quelques formes contemporaines de rationalité stochastique). M.-M. V.

– La problématique; – 1. Définitions; – 2. L’étude médicale des traumatismes psychiques de guerre; – 3. Le risque et le stress dans l’aviation de chasse et de bombardement : Généralité du stress; Le cycle du stress chez les pilotes de guerre; Gestion du stress et analyse du risque; – Conclusions.

Ce court ouvrage, issu des 6e conférences Pierre Duhem de la Société de Philosophie des Sciences (SPS), analyse l’expertise en contexte de risque, qui nécessite de prendre en compte les valeurs non-épistémiques en science. Dans un essai introductif (chapitre 1) Alexandre Guay montre les difficultés auxquelles est confronté l’expert pour maintenir sa crédibilité épistémique en contexte de risque. Dans un cadre idéalisé, il passe en revue différentes conceptions de l’expertise (qui, en tant que cas aigu de connaissance par témoignage, représente un défi pour la position internaliste en théorie de la connaissance) et du risque (notion polysémique et normative). Il montre que certains jugements d’expertise nécessitent non seulement une évaluation (à partir d’une norme préalablement établie) mais aussi une valorisation (établissement de la norme elle-même) qui menace la crédibilité de l’expert. Pour y remédier, ce dernier peut externaliser l’acte de valorisation, en faisant appel à des experts non scientifiques, en renvoyant la valorisation au demandeur d’expertise ou à la société, mais ces solutions se heurtent à des difficultés. Dans la première conférence (chapitre 2) Marc Fleurbaey montre qu’on peut préserver la rationalité et l’équité dans l’évaluation des situations sociales comportant du risque. S’agissant de la rationalité, il propose d’incorporer l’équité ex ante dans l’évaluation des conséquences finales – ce qui est possible, mais nécessite une méthode pour le faire de façon non arbitraire. S’agissant de l’équité, il préconise de restreindre l’application du principe de Pareto ex ante et de ne tenir compte de l’attitude de la population face au risque que dans les situations sans inégalités. Ceci pose la question de la possibilité de respecter les attitudes face au risque dans d’autres cas, et crée une tension entre le degré d’aversion à l’inégalité souhaité et la séparabilité. Au niveau pratique, la conférence souligne l’importance des corrélations entre les niveaux de bien-être des différentes catégories de la population. Dans ses commentaires, Mikaël Cozic demande s’il est justifié d’introduire des considérations d’équité dans l’évaluation sociale du risque ; discute la stratégie de re-description des options ; questionne la robustesse de l’unanimité non-spécieuse à l’apprentissage de l’état de la nature, et l’idée qu’un évaluateur impartial n’a pas les mêmes besoins informationnels que les individus ; interroge le concept d’utilité utilisé visé par Marc Fleurbaey ; et généralise son cadre en autorisant les individus à avoir des croyances non-probabilistes. Marc Fleurbaey répond par l’affirmative ; explique que l’affaiblissement du pouvoir des axiomes n’est une mauvaise nouvelle que pour le théoricien, pas pour l’éthicien ; explique que la première est utilisée pour sélectionner les cas où le principe de Pareto est acceptable, et la seconde pour identifier le cas où le principe de Pareto est le plus douteux ; étudie comment combiner des utilités « non Von Neumann-Morgenstern » avec l’évaluation dans le risque, ce qui conduit à des critères qualitativement proches des siens ; indique que l’absence de probabilité conduit à considérer d’autres critères que l’espérance d’utilité. Dans la seconde conférence (chapitre 3) Sven Ove Hansson propose un modèle pour concilier intégrité de la science et gestion politique du risque. Il définit la science en tant qu’elle nous fournit les informations les plus fiables actuellement sur le sujet couvert par les disciplines de la connaissance, et le corpus scientifique comme un répertoire collectif de croyances provisoirement fixées, nécessaire pour arriver à une représentation gérable du monde. La valeur de la science dépend de sa fiabilité, de sa fertilité et de son utilité pratique. L’entrée dans le corpus ne dépend pas que de la fiabilité, mais aussi de considérations pratiques. Les conditions d’entrée théoriques peuvent être trop ou pas assez strictes par rapport à nos objectifs pratiques, et être réajustées localement à la hausse ou à la baisse. Dans ce dernier cas, le contournement du corpus permet d’appliquer le principe de précaution tout en préservant l’intégrité de la science. Dans ses commentaires, Minh Ha-Duong explique que le rapport du Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat (GIEC) correspond au modèle de corpus scientifique de Hansson. Cependant, il n’y a pas de contournement mais une seule route pour constituer le dossier d’appui à la décision politique. La connaissance n’est pas transmise par un chemin unidirectionnel des données vers le politique, mais est co-construite. Les propositions sont caractérisées par des niveaux de confiance plutôt qu’une approche binaire admis/refusé dans le corpus. Dans ses commentaires, Emmanuel Henry demande si les disciplines scientifiques rassemblent effectivement l’ensemble des connaissances utiles à une société ou si les connaissances scientifiques ne représentent pas plutôt certains savoirs correspondant avant tout aux intérêts de groupes sociaux spécifiques, et dans quelle mesure le caractère biaisé des connaissances scientifiques ne remet pas en cause le modèle linéaire entre elles et la décision publique. Il souligne que l’importation dans la décision publique et la régulation des risques d’outils élaborés dans une optique de production de connaissances n’est pas a priori justifiée. Hansson répond à Ha-Duong que le caractère bayésien et l’absence de contournement du corpus du GIEC sont liés. Cependant, sa forme convient à son objectif, même s’il est légitime de se demander quel est son impact sur la compréhension et la prise de décision politiques. Hansson répond à Henry que nous avons besoin du concept normatif de science afin de disposer d’une référence idéale par rapport à laquelle analyser les écarts. Si l’intégrité de la science peut être préservée, elle reste la meilleure base factuelle disponible pour la prise de décision politique, sinon elle n’est que de peu d’utilité. – Bibliographie, p. 105-112 ; Biographies, p. 113-114.

Ph. S.

On peut préserver la rationalité (cohérence) et l’équité (attention particulière portée aux plus défavorisés) dans l’évaluation des situations sociales comportant du risque. S’agissant de la rationalité, il faut incorporer l’équité ex ante (qui concerne la répartition des chances) dans l’évaluation des conséquences finales. C’est possible, mais une méthode pour le faire de façon non arbitraire reste à construire. S’agissant de l’équité, il faut restreindre l’application du principe de Pareto ex ante et ne tenir compte de l’attitude de la population face au risque que dans les situations sans inégalités. Ceci pose la question de la possibilité de respecter les attitudes face au risque dans d’autres cas, et crée une tension entre le degré d’aversion à l’inégalité souhaité et la séparabilité (faculté d’évaluer le futur en ignorant le passé). Au niveau pratique, la conférence souligne l’importance des corrélations entre les niveaux de bien-être des différentes catégories de la population. – Commentaire et questions de Mikaël Cozic, p. 47-49 ; Réponses de Marc Fleurbaey, p. 51-53. Ph. S. Résumé des commentaire et questions de Mikaël Cozic (p. 47-49) 1. Est-il justifié d’introduire des considérations d’équité dans l’évaluation sociale du risque ? 2. Nos intuition redeviennent compatibles avec les principes de rationalité si on inclut dans les conséquences des options la manière dont ces conséquences arrivent, mais ceci menace l’hypothèse généralement faite selon laquelle on peut arbitrairement combiner les conséquences dans des actes ou des loteries. 3. Quels rôles jouent la robustesse de l’unanimité non-spécieuse à l’apprentissage de l’état de la nature, et l’idée qu’un évaluateur impartial n’a pas les mêmes besoins informationnels que les individus (une distribution des utilités lui suffit) ? Quelle est leur traduction formelle ? 4. Quel est le concept d’utilité utilisé visé, et comment justifier les hypothèses qui lui sont imposées ? 5. Quid de généralisations comme autoriser les individus à avoir des croyances probabilistes divergentes, ou non-probabilistes ? L’équivalent de distribution égalitaire reste-t-il alors attractif ? Ph. S. Résumé des réponses de Marc Fleurbaey (p. 51-53) 1. Oui. La question est de savoir comment. 2. Le fait que les conséquences richement décrites ne peuvent être arbitrairement recombinées dans des loteries explique pourquoi le pouvoir des axiomes est affaibli, mais ce n’est une mauvais nouvelle que pour le théoricien, pas pour l’éthicien. 3. La première est utilisée pour sélectionner les cas où le principe de Pareto est acceptable (en particulier l’absence de risque et l’égalité ex post dans chaque état possible), la seconde pour identifier le cas où le principe de Pareto est le plus douteux. On ne peut peut-être pas séparer ces deux idées. 4. On étudie comment combiner des utilités « non Von Neumann-Morgenstern » avec l’évaluation dans le risque, ce qui conduit à des critères qualitativement proches de ceux discutés dans la conférence. 5. L’absence de probabilité conduit à considérer d’autres critères que l’espérance d’utilité. L’extension aux utilités économiques permet d’incorporer des situations d’incertitude non-probabiliste. Ph. S.

La science (au sens large) nous fournit les informations les plus fiables actuellement sur le sujet couvert par les disciplines de la connaissance. Nous avons besoin de la science pour penser (rationalité théorique) et agir rationnellement (rationalité pratique), car elle nous fournit un répertoire social d’énoncés factuels. Le corpus scientifique est un répertoire collectif de croyances provisoirement fixées, nécessaire pour arriver à une représentation gérable du monde. La valeur de la science dépend de sa fiabilité, de sa fertilité et de son utilité pratique. L’entrée dans le corpus ne dépend pas que de la fiabilité, mais aussi de considérations pratiques. Les conditions d’entrée théoriques (niveau de preuve) peuvent être trop ou pas assez strictes par rapport à nos objectifs pratiques, et être réajustées localement à la hausse ou à la baisse. Dans ce dernier cas, le contournement du corpus permet d’appliquer le principe de précaution tout en préservant l’intégrité de la science. – Commentaires et questions de Minh Ha-Duong, p. 87-94 ; Commentaires et questions d’Emmanuel Henry, p. 95-99 ; Réponses de Sven Ove Hansson, p. 101-103. Ph. S. Résumé des commentaires et questions de Minh Ha-Duong (p. 87-94) Le modèle de Hansson est éprouvé sur le cas des sciences et du risque du climat. Le rapport du Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat (GIEC) correspond au modèle de corpus scientifique. Cependant, il n’y a pas de contournement mais une seule route pour constituer le dossier d’appui à la décision politique, matérialisé par un document unique : le rapport de synthèse du GIEC. La connaissance n’est pas transmise par un chemin unidirectionnel des données vers le politique, mais le rapport est co-construit entre scientifiques et politiques. Les propositions sont caractérisées par des niveaux de confiance plutôt qu’une approche binaire admis/refusé dans le corpus. Ph. S. Résumé des commentaires et questions d’Emmanuel Henry (p. 95-99) Les disciplines scientifiques aujourd’hui rassemblent-elles effectivement l’ensemble des connaissances utiles à une société, ou les connaissances labellisées comme scientifiques ne représentent-elles pas plutôt certains savoirs correspondant avant tout aux intérêts de groupes sociaux spécifiques (en particulier les industriels) ? Dans quelle mesure le caractère biaisé (par différentes sortes d’intérêts) des connaissances scientifiques ne remet-il pas en cause le modèle linéaire entre connaissances scientifiques et décision publique ? Sans revenir à une gestion de risque qui ferait abstraction de la science, il faut souligner que l’importation dans la décision publique et la régulation des risques d’outils élaborés dans une optique de production de connaissances n’est pas a priori justifiée. Ph. S. Résumé des réponses de Sven Ove Hansson (p. 101-103) Le caractère bayésien et l’absence de contournement du corpus du GIEC sont liés. Cependant, sa forme (basée sur des indicateurs d’incertitude normalisés) convient à son objectif (informer les décideurs le mieux possible), même s’il est légitime de se demander quel est son impact sur la compréhension et la prise de décision politiques. Nous avons besoin du concept normatif (philosophique) de science (par contraste avec l’approche empirique de la sociologie) afin de disposer d’une référence idéale par rapport à laquelle analyser les écarts. Si l’intégrité de la science peut être préservée, elle reste la meilleure base factuelle disponible pour la prise de décision politique, sinon elle n’est que de peu d’utilité. Ph. S.