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C’est normal ! (partie 2) et si la normalité n’existait pas?

Avec un peu de retard, je vais tenter de poursuivre le billet sur la normalité, mis en ligne en avril dernier. Mon point de départ reprenait une discussion autour de la « moyenne » comme outil central pour définir la norme, ainsi que des idées que l’on peut retrouver dans le livre de Todd Rose, The End of Averages. Pour compléter mon précédant billet, je pourrais reprendre un exemple mentionné dans ce livre, revenant sur des problèmes rencontrés par l’Armée Américaine dans les années 1950. Lors de la conception des postes de pilotage des avions de chasse, les ingénieurs avaient utilisé les dimensions de plus de 4000 pilotes pour positionner de manière optimale le siège par rapport aux pédales, le manche à balai, la hauteur du pare-brise, mais aussi la forme du siège, du casque, etc. Ces mesures ont permis de calculer les mensurations du pilote « médian » dans une dizaine de dimensions. Par exemple la taille moyenne des pilotes était de 179cm, ce qui a permis de définir la taille d’un pilote moyen entre 175 et 185cm. Si une majorité des pilotes est de taille moyenne, parmi les 4000 pilotes, aucun (parmi les 4000 !) n’était « moyen » dans toutes les dimensions. Comme l’affirmait Daniels (1952), « concevoir un poste de pilotage pour le pilote moyen revenait en fait à n’en concevoir pour aucun ». Je faisais ensuite le lien avec le concept de malédiction de la dimension. Mais je voulais revenir aujourd’hui sur le sens (plus philosophique) de la « normalité ».

De la normalité statistique à la norme, de la régularité à la règle

D’un point de vue empirique, descriptif, être dans la norme, ne signifie rien d’autre qu’être dans la moyenne, ne pas se détacher trop de cette moyenne. On aura alors tendance à définir la norme comme la fréquence de ce qui se produit le plus souvent, comme l’attitude la plus fréquemment rencontrée ou de la préférence la plus régulièrement manifestée. Mais cette normalité n’est pas la normativité, et « être dans la norme », être exemplaire, relève alors d’une dimension différente, qui se rattache cette fois non plus à une description du réel mais à une identification de ce vers quoi il doit tendre. On passe donc du registre de l’être à celui du devoir-être, du « is » au « ought » pour reprendre la terminologie de Hume (1739). Il est en effet difficile d’envisager le modèle (ou la normalité) sans glisser vers ce second sens qu’on peut trouver au concept de norme, et qui déploie quant à lui une dimension à proprement parler normative. Cette vision mène à une confusion entre normes et lois, même si toute la normativité n’est pas épuisée par les lois. Hume constate ainsi que, dans tous les systèmes de morale, les auteurs passent de constat de faits, c’est-à-dire énonciatifs de type « il y a », à des propositions qui comportent une expression normative, comme « il faut », « on doit ». Ce que Hume conteste, c’est le passage d’un type d’affirmation à un autre : pour lui, ce sont là deux types d’énoncés qui n’ont rien à voir les uns avec les autres, et qu’on ne peut donc pas enchaîner logiquement les uns avec les autres, en particulier d’une norme empirique vers une règle normative. Pour Hume, une affirmation qui ne serait pas normatives ne peut pas donner lieu à une conclusion de type normatif. Cette affirmation de Hume a suscité nombre de commentaires et d’interprétations, en particulier parce qu’énoncé telle quel, elle semble être un obstacle à toute tentative de naturalisation de la morale (comme le détaillent Mc Intyre (1959) ou Rescher (1990)). En ce sens, on trouve la distinction forte entre la norme dans la régularité (normalité) et la règle (normativité).

Les lois statistiques, du micro au macro

La loi statistique relève de ce qui est « est » parce qu’on l’a observé ainsi (par exemple « les hommes sont plus grands que les chiens »). La loi humaine (divine, ou judiciaire) relève de ce qui est « est » parce qu’on l’a décrété, et donc « doit être » (« les hommes sont libres et égaux » ou « l’homme est bon »). Enfin, la loi physique relève de ce qui « est » parce qu’on peut le montrer (« les planètes sont attirées entre eux »), souvent dans le cadre d’hypothèses. On voit que les trois concepts peuvent être liés. Par exemple la « loi de Kepler » a été établie historiquement à l’aide d’observations (et rentrait historiquement dans la première catégorie), avant d’être démontrée dans le cadre du modèle Copernicien (et de passer alors dans la troisième). On peut d’ailleurs associer un concept d’équilibre à cette loi, cette « norme ». Toutefois, comme le souligne Hilpinen (1971), les lois probabilistes posent toutefois bon nombre de questions, il suffit de penser aux lancers de dés, ou aux attentes : que signifie « il est normal d’attendre 5 minutes le bus à l’arrêt », ou plus dérangeant d’un point de vue éthique, « il est normal qu’une personne placée en détention provisoire soit emprisonnée 18 mois » ?

On peut voir la « norme » comme une régularité de cas, observée à l’aide de fréquences (ou de moyennes), par exemple, sur la taille des individus, la durée du sommeil, autrement dit des données qui constituent la description d’individus. Les données anthropométriques ont ainsi permis de définir par exemple une taille moyenne des individus dans une population donnée, en fonction de leur âge ; par rapport à cette taille moyenne, un écart de 20% en plus ou en moins détermine le gigantisme ou le nanisme. Si l’on pense aux accidents de la route, il peut être considéré comme « anormal » d’avoir un accident de la route une année donné, à un niveau individuel (micro), car la majorité des conducteurs n’ont pas d’accident. Néanmoins, du point de vue de l’assureur (macro), la norme est que 10 % des conducteurs aient un accident. Il serait donc anormal que personne n’ait d’accident. C’est l’argument que l’on retrouve dans Durkheim (1897). De l’acte singulier qu’est le suicide, s’il est considéré du point de vue de l’individu qui le commet, Durkheim tente de le voir comme un acte social, relevant alors d’une réelle régularité, au sein d’une société donnée. Dès lors, le suicide devient, selon Durkheim, un phénomène « normal ». Les statistiques permettent alors de quantifier la tendance au suicide dans une société donnée, dès lors que l’on observe non plus l’irrégularité qui apparaît dans la singularité d’une histoire individuelle, mais une « normalité sociale » du suicide.

Norme, convention et aspects éthiques

Si on prend un point de vue évolutionniste, ce qui est « normal » est ce qui est le plus capable de s’adapter, de répondre aux besoins, de fournir un modèle pour la résolution des situations (la nature faisant disparaître l’anormalité), et la normalité tend vers la normativité, et il devient difficile de faire la distinction entre les deux aspects. En fait, David Hume aborde ce point dans l’exemple bien connu des rameurs, qui montent dans le même bateau pour traverser un fleuve et qui rament en cadence (cet exemple est longuement discuté dans Mackie (1980)). Les deux rameurs ajustent peu à peu leurs coups de rame, l’un par rapport à l’autre, et il n’est pas nécessaire d’obtenir un accord explicite (qui formulerait la « norme ») qu’ils respecteraient. La loi, qui consiste à imposer une norme peut être utile en cas de conflit (si un des rameurs refuse de ramer, ou deux rameurs de capacités physiques très différentes), mais bien souvent, il n’est pas nécessaire de formuler explicitement cette norme inhérente à leur conduite. L’observateur extérieur observera une régularité (lorsque le rythme de croisière sera atteinte) qu’il pourra modéliser, mais ce rythme « normal » observé n’est pas forcément imposé par une loi. Dans le cas de rameurs, on retrouve la notion d’équilibre évoquée précédemment. Construire un modèle, c’est extraire le signal du bruit (pour reprendre la distinction de Silver (2015)), c’est chercher une norme, au sens statistique. Mais cela va plus loin s’il l’on construit un modèle prédictif, la réalité devant alors se conformer au modèle, comme l’espèrent souvent les économètres (et autre modélisateurs).

C’est normal ! (partie 1) et si la normalité n’existait pas?

Il y a quelques semaines, je discutais avec une collègue juriste (alors que j’essayais de glaner des statistiques juridiques), et alors que l’on parlait alors de la lenteur de l’instruction, ou de l’inversion de la charge de la preuve (je ne me souviens plus) j’ai été supris qu’elle me dise que “c’est normal“. Je sais qu’un juriste et un statisticien ne donnent pas forcément le même sens aux mots, et cette phrase m’a dérangé parce qu’une situation qui pourrait sembler “normale” (car observée régulièrement) n’est pas pour autant “juste” (c’est le paradoxe is/ought de Hume, mais j’en parlerais dans un autre billet).

Le point de départ est de comprendre ce qu’est la normalité “empirique”, telle qu’observée dans une population. Ce qui pourrait être “normal” pour un statisticien. Pour commencer, je pensais revenir sur un exemple raconté dans The End of Average de Todd Rose, qui essaye de montrer, exemples à l’appui, que l’homme moyen n’existe pas.

  • L’homme moyen de Quételet

Au XIXème siècle, si plusieurs astronomes mesuraient la vitesse d’un même objet céleste, ils obtenaient (souvent) plusieurs mesures différentes. Pour savoir “laquelle” utiliser dans leurs calculs, l’idée d’utiliser “la méthode des moyennes” s’est rapidement imposée – comme le rappelle Stahl (2006), et surtout Sheynin (1973) – cette “moyenne” ayant une précision plus grande que n’importe quelle autre grandeur (ou dirait aujourd’hui “statistique”).

Adolphe Quetelet fut, semble-t-il, le premier à appliquer ce calcul de moyennes à des mesures humaines, introduisant son fameux concept d'”homme moyen”. Comme j’en avais parlé dans un précédant billet, la moyenne est une grande particulière, dont le sens n’est pas forcément clair. Si on définit la moyenne à l’aide d’une minimisation d’erreur quadratique, on a une interprétation en terme de prévision (on retrouve ici la notion de mesure elicitable dont je parlais dans mon dernier cours): la taille moyenne est la taille de “devrait” mesurer une personne tirée au hasard (à une variation aléatoire – et imprévisible – près). En 1846 dans une lettre (publiée dans l’ouvrage Lettres sur la théorie des probabilités, appliquée aux sciences morales) Adolphe Quételet utilise l’image de la statue du gladiateur pour expliquer ce que peut être l’homme moyen.

  • L’interprétation de Francis Galton

Ce homme moyen a beaucoup plu à l’époque, en particulier au sein de l’école anglaise eugéniste, dirigée à l’époque par Francis Galton, même si ce dernier s’intéresse surtout aux déviations par rapport à cette norme (déviation vers le haut et déviation vers le bas). Comme le rappelle Bulmer (2004),the deviations from that average—upwards towards genius, and downwards towards stupidity—must follow the law that governs deviations from all true averages“. Les travaux de Galton ont visé à comprendre ces déviations. Si Florence Nightingale affirmait que “the Average Man is God’s Will“, Galton de son côté s’intéressait davantage au caractère héréditaire. Mais cet “homme moyen” a-t-il pour autant du sens ?

  • L’être humain moyen n’existe pas

Une anecdote intéressante est celle de deux statues, à Cleveland, celles de Norma et Normann. L’artiste Abram Belskie et l’obstetricien Robert Latou Dickinson ont réalisé ensemble ces statues, en 1943. La particularité est qu’aucun modèle n’a été représenté. En fait, il s’agissait de représenter une femme et un homme qui avaient les mensurations moyennes de l’époque.

Une fois ces statues réalisées, un concours a été organisé pour trouver qui ces statues pouvaient bien représenter. Plusieurs milliers de personnes de l’Ohio ont envoyé leurs mensurations, mais aucun ne correspondaient à celles des statues. Certes, plusieurs centaines avaient la même taille. Plusieurs centaines avaient le même tour de poitrine. Mais aucune n’avait toutes les bonnes mesures. Car comme l’explique Todd Rose, l’homme n’est pas unidimensionnel: c’est sur plusieurs dimensions qu’on le mesure.

Et chercher à le résumer en une grandeur unidimensionnel est beaucoup trop réducteur. C’est ce qu’il montre dans son livre sur les tests d’intelligence, par exemple, où un même QI peut être associé à deux personnes très différentes.

Pareil pour décider de recruter quelqu’un, se focaliser sur un seul indicateur n’a pas de sens. Le soucis quand on travaille dans un contexte multivarié, c’est que la moyenne perd de son sens. Pour reprendre le titre d’un billet mis en ligne voilà 6 mois, être moyen peut être extraordinaire.

  • La malédiction de la dimension (en grande dimension, l’espace est très vide…)

En fait, ce problème est bien connu par les statisticiens, sous le nom de “fléau de la dimension“. Prenons un exemple simple: supposons qu’une grandeur d’intérêt suive une loi normale https://latex.codecogs.com/gif.latex?\mathcal{N}(\mu,\sigma^2), par exemple le poids, la taille, le tour de poitrine, etc. On pourrait dire que la norme, c’est se trouver dans un intervalle https://latex.codecogs.com/gif.latex?[\mu\pm%201.5%20\cdot\sigma]. Si on a une loi normale, cette situation survient dans 85% des cas,

> (1-2*pnorm(-1.5))
[1] 0.8663856

Et 15% seront vues comme “anormales”. Elles peuvent être anormalement petites, ou anormalement grandes. C’est le dessin ci-dessous: on regarde ici seulement une dimension

On peut maintenant regarder deux dimensions, le poids et la taille, par exemple. La norme serait ici que dans les deux dimensions, on soit dans l’intervalle https://latex.codecogs.com/gif.latex?[\mu\pm%201.5%20\cdot\sigma]. Si les grandeurs sont indépendantes, la probabilité que les deux grandeurs soient “normale” est de 75%

> (1-2*pnorm(-1.5))^2
[1] 0.750624

En dimension deux, 75% des observations sont “normales”, et 25% sont “anormales”

En dimension 3, on passe à 65%

> (1-2*pnorm(-1.5))^3
[1] 0.6503298

pour 35% d’observations “anormales” (plus du tiers)

Etc. En dimension cinq, on passe en dessous de 50%

> (1-2*pnorm(-1.5))^5
[1] 0.4881532

autrement dit, être dans la norme dans les 5 dimensions, ce n’est plus le cas de la majorité. Et en dimension vingt, ceux qui sont “normaux” sont plutôt atypiques, avec une proportion de l’ordre de 5%,

> (1-2*pnorm(-1.5))^20
[1] 0.0567838

Bref, la normalité est un concept particulièrement étrange sur le plan empirique, car intuitivement associé à l’idée d’une majorité. Alors que ce n’est pas le cas, la normalité étant justement atypique.

Ecart absolue ou écart type ?

Un petit billet très court pour répondre à une question d’élèves de licence. L’erreur quadratique moyen est définie comme

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-01.png

alors que l’erreur absolue moyenne est définie comme

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-02.png

(que je définie ici comme l’écart à la moyenne, certain considérant la distance à la médiane, qui minimise cette quantiié, alors que la moyenne minimise l’écart quadratique, mais je reviendrais là dessus bientôt, sur l’histoire de la loi normale).

Souvent ces quantités sont présentées comme des mesures de la même quantité, que l’on appellerait “dispersion” autour de la moyenne.

Si l’on prend deux observations, ces quantités sont rigoureusement identiques, car

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-03.png

compte tenu du fait que

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-04.png

En revanche, comme le montre le graphique ci-dessous,

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-00-col.png

Aussi, avec davantage de termes, la différence peut devenir significativement différente. En particulier, comme le notent Goldstein et Taleb (2007), en ligne ici, dans le cas Gaussien centré réduit,

https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/latex/eqt-05.png

Autrement dit, ces quantités peuvent parfaitement être différentes. Sur l’exemple ci-dessous, on considère un groupe de 4 individus, trois ayant le même revenu, et le dernier ayant un revenu plus important. On s’arrange pour que le revenu moyen soit constant (100 ici) et on regarde comment se comportent ces deux quantités lorsque le revenu du dernier individu s’accroît (de celui des autres).

(j’ai autorisé les revenus négatifs pour la simplicité des calculs et pour avoir un joli dessin). On en conclue qu’un écart significativement différent entre l’écart-type (L2) et l’écart absolu (L1) signifie simplement qu’il y a probablement des points aberrants dans la base (aberrants au sens “sensiblement différents“, des “outliers“).