Réflexion d'un statisticien sur son métier

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Voila une réflexion d'un statisticien sur son métier.

A propos du métier de statisticien appliqué

Texte de Pascal Schilch, extrait de sa thèse de Docteur en Sciences de l'Université Paris XI Orsay intitulée" Contributions à la Sensométrie " ; 12 Juillet 1993.

Effectuer des applications statistiques est un métier à part entière. Après avoir exercé ce métier quelques années et parce que sa passion pour lui ne cesse de croître, l'auteur souhaite terminer son texte par quelques réflexions métastatistiques qui pourraient intéresser ceux qui entrent dans la profession. "The Statistical Consultant in Action" (Hand & Everitt, 1987)permettra au lecteur d'approfondir ses réflexions et d'accéder à une bibliographie surla question.

Existe-t-il en France de véritables formations dédiées à l'exercice du métier de statisticien appliqué ?

Nous ne pouvons répondre à cette question avec certitude, mais nous suspectons que la plupart d'entre nous ont eu à apprendre... sur le tas. L'itinéraire classique est une formation en mathématiques complétée d'une ou deux années d'apprentissage de quelques théories statistiques, trop souvent présentées comme des satellites du calcul des probabilités. Puis survient le plongeon dans l'application, il faut rompre le cordon qui nous relie aux mathématiques sécurisantes.La recherche n'est plus celle de l'élégance mais celle de l'efficacité. Si l'élégance d'un résultat mathématique peut être définie comme le rapport de la difficulté intrinsèque de l'énoncé à la simplicité de sa démonstration, la définition del'efficacité d'une application statistique se mesure, en dehors du champ statistique, parl'ampleur et l'importance des résultats qu'elle a contribués à faire obtenir. Un problème est posé, des hypothèses sont émises, un plan d'expérience est établi, des méthodes statistiques sont choisies, des données sont collectées, des calculs sont menés et leurs résultats permettent de confirmer ou d'infirmer les hypothèses émises. Tel est le schéma idyllique d'une application statistique réussie. Bien entendu, le statisticien est responsable du plan d'expérience et du choix des méthodes statistiques, mais on ne dira jamais assez qu'il doit participer à la définition du problème, aider à formuler les hypothèses, savoir comment les données sont collectées, contrôler les procédures de calcul et participer à l'interprétation des résultats. Dans un projet scientifique, le statisticien n'est pas un technicien, ou un super-technicien, mais un scientifique à part entière, il doit être reconnu comme tel et associé au projet dès sa conception. Son interlocuteur privilégié est le responsable scientifique du projet et lui seul.

Mais la réalité est souvent toute autre. Les trois situations suivantes, quoique caricaturales, menacent quotidiennement le statisticien appliqué:

L'embuscade: A la cafétéria, ou sur un parking,un collègue vous aborde: "J'ai une question de statistique à te soumettre à laquelle tu devrais pouvoir me répondre sur le champ...". Il n'existe pas de question statistique qui puisse être résolue et expliquée en 5 minutes sur le coin d'un comptoir ou le capot d'une voiture. S'il s'agissait simplement de rappeler une formule, ce collègue n'avait qu'à ouvrir lui-même un livre de statistique. En général, ce collègue est un fier doublé d'un égoïste. Il recherche une seule chose: votre bénédiction pour ce qu'il a déjà décidé de faire. En cas de désaccord, il ne retiendra pas vos conseils et en fin de compte, il ne reconnaîtra jamais votrecontribution. Face a l'embuscade, la bonne attitude est soit de détourner la conversation, soit de lui conseiller de vous téléphoner pour prendre rendez-vous.

Le courant d'air: Un collègue fait irruption à l'improviste dans votre bureau avec la traditionnelle formule: "Juste cinq minutes devraient te suffire pour résoudre mon petit problème statistique...". Le courant d'air est une variante de l'embuscade où la fierté est remplacée par la naïveté ou la filouterie. En général, il faudra une ou plusieurs heures pour arriver à quelque chose et votre propre travail de la journée en pâtira. De plus, si vous répondez au courant d'air, il reviendra le lendemain avec un autre problème de 5 minutes. Comme l'embuscade,le courant d'air oubliera très rapidement votre contribution parce que celle-ci n'était pas contractuelle. Il faut fermer la porte au courant d'air avant même qu'il ait eu le temps de déballer ses listings ou autres documents envahissants.

L'ambulance: Avec ou sans rendez-vous, un collègue arrive la mine grave et vous annonce sur un ton tragique: "11 faut absolument que tu m'aides à débrouiller mon problème statistique. C'est extrêmement important et urgent!".

En général, ce collègue est à bout de souffle sur le plan scientifique. Il arrive avec une publication sévèrement critiquée par les lecteurs pour la faiblesse de l'interprétation statistique, ou avec des données à analyser avant la fin de la semaine afin qu'il puisse préparer ce week-end la communication scientifique qu'il doit présenter le lundi suivant. La solidarité nous pousse parfois à effectuer le sauvetage dans les délais imposés, mais la qualité du travail fourni s'en ressent invariablement. Il est impératif de refuser de répondre aux récidivistes de l'ambulance et de leur expliquer que les statistiques commencent lors de la définition du projet.

Il relève de la responsabilité du statisticien appliqué de refuser poliment mais fermement ces trois situations, il oeuvre ce faisant pour la qualité des travaux du groupe auquel il appartient.

De plus, il gagnera ainsi un temps précieux qu'il pourra consacrer à de vraies collaborations.

Ces dernières nécessitent de la part du statisticien un effort d'apprentissage du langage et des notions de base de la discipline où il intervient. Réciproquement, le chercheur de cette discipline doit faire l'effort de comprendre les statistiques mises en oeuvre. De cette situation d'apprentissage réciproque doit naître un sentiment d'estime et de confiance. Bien entendu, le statisticien doit être associé à la valorisation des résultats. Tantôt, l'originalité des résultats primera sur celle de la méthodologie statistique, et tantôt ce sera l'inverse. Dans les deux cas, il doit y avoir accord entre le chercheur et le statisticien sur l'origine de l'idée essentielle. S'il a la chance de pouvoir intervenir dans un même domaine durant quelques années, le statisticien finira par en comprendre les enjeux et les méthodes. Réciproquement, ses collègues augmenteront leur culture et leur autonomie statistique. Cette osmose permettra à chacun de faire évoluer ses fonctions. Le statisticien pourra par exemple définir et organiser des programmes de recherches dont le but sera de faire progresser les méthodes d'investigation scientifique de la discipline d'application. En ce sens, il sera devenu un Xmétricien. Pour l'auteur, X est l'évaluation sensorielle, mais il est clair que toute discipline scientifique ou toute technologie incluant de l'expérimentation peut conduire à la même osmose.

Après avoir évoqué le rôle du statisticien appliqué et le contexte dans lequel il évolue, nous proposons sept conditions qui nous semblent toutes nécessaires au bon exercice du métier de statisticien appliqué:

1. Connaître le domaine d'application, comprendre sa problématique, suivre sa bibliographie et surtout connaître en détails ses expérimentations et leurs contraintes.

2. Etre capable de lire les mathématiques, au minimum l'algèbre linéaire et les probabilités afin de se tenir au courant des développements théoriques récents.

3. Lire des articles d'application des statistiques dans, mais aussi hors, de son propre domaine.

4. Maîtriser l'utilisation d'un logiciel statistique reconnu internationalement incluant un macro langage, un langage de programmation matricielle et les fonctions mathématiques, algébriques et statistiques évoluées. Ce logiciel devra de plus inclure des outils permettant la gestion des données et leur analyse exploratoire par des méthodes graphiques. Se souvenir malgré tout que la production de logiciels peaufinés n'est pas du ressort du statisticien.

5. Ne pas effectuer le maximum de calculs en pensant trier ensuite. Justifier a priori tout calcul, interpréter immédiatement ses résultats et rédiger dans la foulée les conclusions.

6- Faire comprendre dans un langage non mathématique toutes les méthodes utilisées aux collègues impliqués dans le projet, quitte à limiter le nombre et la variété des méthodes employées. Se rappeler qu'il n'existe aucune corrélation entre la qualité d'une application statistique et le degré de complexité des méthodes mises en oeuvre.

7. Confronter à partir d'un même problème et des mêmes données son approche avec celle d'autres statisticiens.

Avec la progression de la connaissance, le champ de l'investigation scientifique s'élargit et les problèmes abordés se complexifient rendant de plus en plus attractive l'application des mathématiques. Or dans le système éducatif français, surtout en mathématiques, l'application est souvent inféodée à la théorie. Il faut évacuer cet état d'esprit et conter aux étudiants comment l'application des mathématiques entretient le plaisir d'apprendre et procure la satisfaction d'apporter sa contribution à la société.