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La valeur de la vie humaine

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L’article La Valeur de la Vie Humaine, co-écrit avec Béatrice Cherrier est paru dans le dernier numéro de la revue Risque.

En 1928, revenant sur la révolution chinoise de 1925, André Malraux publie son roman Les conquérants, et glisse « j’ai appris qu’une vie ne vaut rien, mais que rien ne vaut une vie ». Si la formule peut plaire, on imagine qu’elle n’aidera pas trop un décideur public. En 2013, le Commissariat général à la stratégie et à la prospective, en France, évaluait la valeur d’une vie à trois millions d’euros. Mais d’où sort ce chiffre ? Et que signifie-t-il vraiment ?
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La valeur de la vie

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Un court article, écrit conjointement avec Béatrice Cherrier… Tous les commentaires sont les bienvenus !

En 1928, revenant sur la révolution chinoise de 1925, André Malraux publie son roman Les Conquérants, et glisse « j’ai appris qu’une vie ne vaut rien, mais que rien ne vaut une vie ». Si la formule peut plaire, on imagine qu’elle n’aidera pas trop un décideur public. En 2013, le Commissariat Général à la stratégie et à la prospective, en France, évaluait la valeur d’une vie à 3 millions d’euros. Mais d’où sort ce chiffre ? Et que signifie-t-il vraiment ?

Sauver une vie vaut-il le coup?

Chiffrer une vie est en effet un problème auxquels les assureurs, mais aussi les décideurs publics sont confrontés bien plus souvent qu’il n’y paraît. Après l’effondrement du World Trade Center en 2011, le Congrès américain adopta la Loi sur la sécurité du transport aérien et la stabilisation des systèmes. Cette nouvelle loi prévoyait la création d’un fonds spécial pour indemniser les victimes des attentats du 11 septembre 2001. Le montant de l’indemnité, et les personnes qui y auraient droit, seraient décidées par un fonctionnaire tout-puissant. Ce « special master,» Kenneth Feinberg, explique dans un ouvrage qui revient sur son expérience (Feinberg 2006) que le gouvernement souhaitait éviter une avalanche de poursuites pour préjudices corporels. Cela aurait pu plonger l’industrie du transport aérien dans la tourmente.

Un cadre très strict fut donc instauré : seules les victimes « ayant recu un traitement à l’hopital dans les 72 heures qui suivirent les attaques », blessées aux abords du World Trade Center et du Pengatone, ainsi que leurs conjoints et enfants – mais pas leurs parents – furent déclarés admissibles à une indemnisation. Le fond accorda plus de 7 milliards de dollars à 5 560 victimes et membres de leur famille. Feinberg se devait, légalement, d’étalonner les dommages et intérêts en fonction de la « valeur financière » de la victime décédée. Il dû ainsi expliquer à la femme d’un pompier, par exemple, que son mari valait moins qu’un courtier d’assurance.

En France, le récent passage aux 80km/h sur les routes à deux voies fut aussi partiellement justifié par les vies sauvées. Alors que le premier ministre se réjouissait, en janvier, d’un bilan de 116 vies épargnées, la journaliste Alba Ventura (2019) s’interroge sur RTL : « s’il s’agit de ne sauver qu’une vie, est-ce que ça ne vaut pas le coup ? » Le support radiophonique ajoute à l’ambigüité. Demande-t-elle en fait si « cela ne vaut pas le coût? »  Car le problème est bien celui des méthodes employées par la puissance publique pour chiffrer le prix d’une vie, sauvée ou perdue.

La valeur d’une vie humaine comme taux marginal de substitution

A la fin des années 1940, l’US Air Force cherchait à maximiser les dommages infligés par ses raids aériens contre l’Union Soviétique. Quand un groupe de chercheurs de la RAND Corporation proposa de faire voler un grand nombre d’avions peu coûteux pour leurrer les défenses aériennes soviétiques, les généraux de l’Air Force refusèrent l’idée, arguant que le coût de la vie des pilotes sacrifiés ne figurait pas dans les calculs. Comme le rappelle Spencer Banzhaf (2014),  l’économiste de la défense Jack Hirshleifer choisit alors de calculer valeur de la vie d’un pilote en intégrant le coût de sa formation et de son remplacement. Cette réponse avait l’avantage d’utiliser des grandeurs directement monétaires, et facilement quantifiables. Dans les années 1960, sur l’influence des réflexions autour du capital humain, il fut suggéré d’utiliser une estimation des salaires nets actualisés perçus au cours d’une vie de pilote, supposés refléter l’utilité matérielle du métier. Ces méthodes restaient dans la lignée de celles définies par Louis Dublin et Alfred Lotka pour les compagnies d’assurance dans l’entre-deux-guerres (Cavalin 2016).

S’il reprend comme titre le slogan publicitaire d’une compagnie d’assurance, popularisé par des organismes de sécurité routière ( « The Life You Save May Be Your Own »),Thomas Schelling, prix Nobel d’économie en 2005, publie en 1968 un article qui rompt largement avec cette tradition.  Il utilise en fait le travail de l’un de ses étudiants (et ancien pilote militaire) Jack Carlson, qui cherchait à évaluer si lcertains investissements en matière de sécurité (pour les pilotes) « valaient le coût ». Le coût d’un système d’éjection des avions B-58 était par exemple de l’ordre de 80 000 dollars, pour un gain substantiel sur la probabilité de survie. C’est cette idée de lier la valeur de la vie avec la notion de risque qui permis à Schelling de développer le concept de « valeur statistique » de la vie.

L’innovation majeur de Schelling consistait à impliquer les citoyen.ne.s dans l’évaluation de la valeur de leur propre vie. Puisqu’il était stérile de leur demander de chiffrer leur propre vie de but en blanc, on pouvait en révanche adapter la méthode de Carlson en leur  demandant, par exemple, combien ils et elles seraient prêtes à dépenser pour un airbag, ou un traitement médical, qui diminuerait leur taux de mortalité de 1%. Ainsi, en se plaçant dans un diagramme représentant en abscisse la probabilité de survie où l’espérance de vie résiduelle et en ordonnée la richesse, comme sur la Figure 1, pouvait-on construire des courbes d’indifférence liant richesse et survie : quelle somme accepte-t-on (marginalement) de dépenser pour gagner statistiquement un peu de vie, soit en diminuant sa probabilité de décès, soit en allongeant son espérance de vie ? Dans l’exemple ci-dessous, la valeur de la vie est simplement la dérivée de la courbe d’indifférence.

Figure 1 : Arbitrage entre espérance de vie et richesse.

La valeur de la vie n’est alors pas une grandeur constante, mais dépend de la situation dans laquelle on se trouve. Aussi,SVL=\frac{d\omega}{d\text{E}}=\frac{d\omega}{d\text{p}}suivant qu’on la calcule par rapport à une variation de l’espérance de vie, ou de la probabilité de décès. Si on a une espérance de vie résiduelle plus ou moins grande (à gauche ou à droite), ou si on est plus ou moins riche (en haut ou en bas), la pente ne sera pas la même. Un exemple classique est celui d’une roulette russe, avec un pistolet a douze chambres. Supposons qu’il y a 3 balles, quel serait le montant que l’on serait prêt à payer pour enlever une balle ? Que deviendrait ce montant s’il y avait 9 balles et qu’on souhaite en enlever plusieurs ? Supposons que la valeur statistique de la vie soit de 3 millions d’euros. Dans le premier cas, la probabilité passe de 3/12 à 2/12, soit dp_1=1/12 (soit une baisse de 1/3). Dans le second cas, pour avoir aussi une baisse de 1/3, il faudrait passer de 9/12 a 6/12, soit dp_2=3/12. Si on suppose que la valeur statistique de la vie est constante, alors d\omega_2/d\omega_1=d\text{p}_2/d\text{p}_1=3, et on devrait être prêt à dépenser 3 fois plus pour une même baisse relative de probabilité de décès.

D’un point de vue heuristique, dans le second cas, on est dans une situation un peu désespérée (on a 3 chances sur 4 de mourir) et donc toute solution est bonne à prendre, quelle que soit son prix ! C’est ce que l’on retrouve au travers de la convexité de la courbe de droite sur la Figure 1 : si ma probabilité de décès est élevée (à droite sur l’axe des abscisses), je suis prêt à dépenser beaucoup, pour un faible gain. Cette manière d’évaluer sa propre vie, proposée par Schelling, est souvent, appelée « gunpoint value.»

Sauver ma vie, ou celle d’autrui ?

Mais cette approche répond-elle vraiment à la question de départ ? La vie sauvée par une mesure de sécurité contraignante et couteuse est rarement celle de la personne qui prend une décision. Cette tension est particulièrement visible au sein des débats français sur la mesure de la valeur d’une vie, puisqu’à la différence des Etats-Unis celle-ci est largement le fait d’ingénieurs-économistes recrutés par l’Etat afin de mettre en place des politiques publiques visant a augmenter le bien-être des populations. La question de la sécurité routière est à l’origine d’un article fondateur sur le sujet, présenté par deux ingénieurs des ponts et chaussées, Claude Abraham et Jacques Thedie, au colloque annuel de recherche opérationnelle d’Aix-en-Provence en 1960.

Répondant à la question « combien une collectivité doit dépenser pour sauver une vie humaine », ils pointent deux types d’éléments à quantifier. Les éléments « objectifs » de nature « économique, » quantifiable en actualisant les pertes de salaires directes et les pertes de production et de consommation, grâce un raisonnement pragmatique qui mélange capital humain et analyse macroéonomique. Par exemple, un homme de 41-45 ans a une valeur de production deux fois supérieure à un homme de 56-60 ans, et sa valeur de consommation est 50% plus élevée. Mais la perte d’un homme de plus de 65 ans est en réalité un gain, ce qui montre l’importance d’intégrer les éléments « affectifs.» Puisque leur évaluation est autrement plus difficile, ceux-ci s’en remettent à l’estimation faite par les tribunaux en matière d’indemnisation des dommages personnels, en particulier l’attribution d’un praetium doloris.

Comme le relate Daniel Benamouzig (2005), les aspects théoriques, techniques, éthiques et métaphysiques du principe et de la méthode de la quantification d’une valeur de vie présentés par Abraham et Thédié, et en particulier de l’application de telles méthodes dans le champ de la santé, firent l’objet de débats houleux. Ceux-ci n’ont d’ailleurs toujours pas fait l’objet de résolution consensuelle. Françoise Favre (1970) note par exemple que l’utilisation du calcul économique de la valeur d’une année-vie pour décider si un dépistage systématique du cancer du col de l’utérus doit être mis en place peut conduire par construction une réponse négative. En effet, la valeur marchande du travail féminin qui sert de base au calcul est largement inférieur à celle du travail masculin, ce qui crée des inégalités de traitement hommes-femmes.

Adoptant un cadre éthique et théorique empruntant au choix social, Jacques Drèze (1962) propose une méthode de calcul alternative plus proche de celle développée par Schelling. Une décision publique doivent se fonder sur les préférences de la collectivité issues de l’agregation des utilités individuelles pour la décision en question. Une solution aux problèmes de mesure et d’incommensurabilités soulevé par Abraham et Thédié consiste a poser la question aux citoyens « combien la collectivité doit-elle dépenser, selon vous, pour sauver une vie? » L’utilité de la vie peut-être calculée en identifiant la disposition individuelle subjective à payer pour prolonger sa vie en écartant un risque déterminé, ajoute Drèze. Celui-ci conclue que sa méthode conduit à une estimation de la valeur de vie nettement supérieure à celle à laquelle aboutissent ces collègues. La sensibilité des évaluations aux méthodes de calcul, est, aujourd’hui encore, un problème majeur.

Plusieurs méthodes, plusieurs valeurs ?

Biausque (2011) reprend plusieurs études, afin d’estimer la valeur (statistique) de la vie, face à des risques environnementaux, de sante ou routier que l’on peut résumer dans le Tableau 1.

Environnement Santé Trafic routier
Nb d’études 51 250 65
Moyenne (€) 2 455 982 2 574 149 4 884 853
Minimum (€) 24 427 4 450 267 615
Maximum (€) 7 641 706 22 100 000 17 500 000

Tableau 1 : source Biausque (2011).

On voit que ces calculs sont complexes, et donnent lieu à des ordres de grandeurs très différents les uns des autres. La variabilité entre individus était évoquée dans Feinberg (2006) qui expliquait qu’il pouvait être économiquement juste à dire que la vie d’un trader de 25 ans “valait plus” qu’un pompier de 45 ans. Mais c’est surtout la variabilité entre les méthodes, que l’on retrouve également dans Hugonnier et al. (2018) qui surprend, et dérange, avec un facteur allant de 1 à 20 suivant la méthode utilisée.

état de santé Quintile

0%-20%

 Quintile

40%-60%

 Quintile

80%-100%
Statistique ‘fair’ 4 380 000 4 400 000 7 890 000
‘very good’ 8 800 000 8 830 000 12 135 000
Gunpoint ‘fair’ 235 000 235 000 422 000
‘very good’ 590 000 590 000 650 000
Capital humain 250 000 390 000 525 000

Tableau 2 : source Hugonnier et al. (2018)

Le Tableau 2 reprend la valeur statistique (inspirée de Drèze 1962), celle basée sur des calculs de capital humain, ainsi qu’une « gunpoint value », en fonction du niveau de richesse de la personne qui décède (niveaux de quantiles) et de l’état de santé de la personne (avant son décès).

Ces tableaux montrent à quel point il est difficile d’évaluer la vie de personnes impliquées dans un accident mortel. On essaye d’imaginer la valeur de la vie d’un « individu représentatif » (peut être en fonction de son état de santé, de son âge, de son revenu). Mais comment faire pour attribuer une valeur à une vie qui n’existe pas encore ? Car nombre de décisions prises aujourd’hui impactant aussi les « générations futures », c’est-à-dire des personnes qui aujourd’hui n’existent pas… Est-il possible de donner une valeur à la vie de ces personnes ? Car c’est normalement ce qu’il convient de faire si on veut mettre en place une politique visant à limiter le réchauffement climatique.

References

Abraham, С. & Thedié, J. 1960 Le prix d’une vie humaine dans les décisions économiques. Revue française de Recherche opérationnelle. 16 : 157-168

Banzhaf, Spenser H. 2014. Retrospectives: The Cold-War Origins of the Value of Statistical Life. Journal of Economic Perspective, 28 :4, 213-226.

Benamouzig, Daniel. 2005. La Santé au miroir de l’Economie. Paris : PUF

Biausque V. 2011, Valeur statistique de la vie humaine : une méta-analyse. OCDE

Cavalin, C. 2016. « La valeur d’une vie statistique : histoire américaine, histoire de la pensée économique. » Incidence 12.

Commissariat général à la stratégie et à la prospective 2013. Éléments pour une révision de la valeur de la vie humaine. http://www.strategie.gouv.fr/

Costa, Dora L. & Kahn Matthew E. 2004. Changes in the value of life, 1940-1980. Journal of Risk and Uncertainty, 29 :2, 159-180

Drèze, Jacques 1962. L’utilité sociale d’une vie humaine. Revue française de recherche opérationnelle 23 : 3 -28

Fabre, Françoise. 1970. « Une étude économique de la prévention et du dépistage précoce du cancer du col de l’utérus » Cahiers du Séminaire d’Econometrie 12, 121-143

Feinberg, Kenneth R. 2006. What Is Life Worth?: The Inside Story of the 9/11 Fund and Its Effort to Compensate the Victims of September 11th. Public Affairs.

Johansson, Per-Olov, 2000. Is there a meaningful definition of the value of statistical life? Journal of Health Economics, 20, 131-139

Hugonnier, J., Pelgrin, F. & St-Amour, P. 2018. Valuing Life as an Asset, as a Statistic and at Gunpoint. Swiss Finance Institute Research Paper 18-27

Lery, Simon 2004. Arbitrages : le prix de la vie. Alternatives Economiques, 223.

Mrozek, Janusz R. & Taylor, Laura O. 2002. What determines the value of life : a meta analysis. Journal of Policy Analysis and Management, 21 :2, 253–270

Schelling, T.C. 1968. ‘The life you save may be your own.’ In Problems in PublicExpenditure Analysis ed. Samuel B. Chase (Washington DC: Brookings Institution) 127–162

Ventura, Alba. 2019. 80km/h : « S’il s’agit de ne sauver qu’une vie, est-ce que ça ne vaut pas le coup ? », RTL, 29 janvier 2019.

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“on” a bien de la chance

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Depuis quelques semaines, je passe un peu (trop) de temps dans les hôpitaux.

(l’image vient du blog de Lewis Trondheim, ici1). Histoire de tuer le temps, j’essaye de discuter avec “les gens” de tout et de rien2. Bref, l’autre jour j’étais avec une personne un peu âgée qui parlait des progrès de la médecine (en comparant la médecine telle qu’elle semblait l’avoir connue, et celle qu’elle vivait aujourd’hui), quand elle m’a dit cette phrase banale, “tous les ans, on gagne un trimestre d’espérance de vie” donc normalement “vous avez de la chance, vous devriez vivre plus de 100 ans“. Sur le moment, je me suis interrogé sur le sens de sa phrase3, et sur sa pertinence. Par politesse (ou peut être parce que j’évite de passer pour un nerd en public, sauf si j’y suis invité), je n’ai rien dit sur le moment. Cette phrase est un réel cliché, et je me suis demandé qui était ce “on” (qui a bien de la chance) ?

Mon prof de prépa se méfiait comme de la peste du “ça” du fameux “ça converge” (suffisamment vague pour espérer que l’examinateur trouverait – à notre place – ce qui converge). Mais ce “on” est une vraie plaie.

ON, pron. pers. indéf.

Pronom personnel de troisième personne, exprimant l’idée d’animé humain et fonctionnant toujours comme sujet. I. −[Dans un cont. de généralité, souvent combiné avec un prés. gnomique révélé lui-même par une conj. de temps, désigne un suj. animé indéf.]

A. −[Dans l’énoncé de vérités d’expérience, considérées comme universelles, c’est-à-dire vraies pour n’importe qui] On a souvent besoin d’un plus petit que soi. On peut éclaircir l’histoire, on ne la renouvelle pas (Bainville, Hist. Fr., t.1, 1924, p.6). On n’épuise pas le malheur, mon amour, on l’oublie. Vous ne voulez pas l’oublier (Bernanos, Dialog. ombres, 1928, p.47). Quand on vit seul, on ne sait même plus ce que c’est que raconter: le vraisemblable disparaît en même temps que les amis (Sartre, Nausée, 1938, p.21).

Étymol. et Hist. Pron. de la pers. suj. indéterminée A. 1. Employé sans art. 842 (Serments de Strasbourg ds Henry Chrestomathie, p.2, 5: Si salvarai eo cist meon fradre Karlo et in aiudha et in cadhuna cosa, si cum om per dreit son fradra salvar dift; cf. E. Koschwitz, Commentar zu den ältesten franz. Denkmälern, p.41; Moignet, Gramm. de l’a. fr., p.146 note ,,peut encore s’interpréter comme un subst.“); ca 1050 (St Alexis, éd. Chr. Storey, 235: Par nule guise ne l’em puet hom blasmer), [cf. 1647, Vaug., p.10: Si le verbe finit par une voyelle devant on, comme prie-on, alla-on, il faut prononcer et escrire un t entre deux: prie-t-on, alla-t-on pour oster la cacophonie]; ca 1100 (Roland, éd. J. Bédier, 2949: En un carner cumandez qu’hom les port);

Pour reprendre la définition du dictionnaire de l’académie française, On désigne un sujet indéterminé.

☆ 1. Les hommes en général, l’être humain. On naît, on vit, on meurt. On n’avait jamais constaté pareil phénomène. En raison de cette valeur, On s’emploie pour énoncer des vérités générales, dans des sentences, pensées, proverbes, etc. On a souvent besoin d’un plus petit que soi. À vaincre sans péril, on triomphe sans gloire, vers du Cid, de Pierre Corneille, souvent cité comme maxime.
☆ 2. Un ensemble d’individus, dont le locuteur ou la personne dont on parle peut ou non faire partie. On me le demande souvent. Comment en est-on arrivé là ? Plus on est de fous, plus on rit.
☆ 3. Un individu non différencié, anonyme ou inconnu. On frappe à la porte. On lui a volé son portefeuille (dans cet emploi, la construction avec On permet d’éviter la tournure passive).
☆ 4. Loc. On ne peut plus, extrêmement. Il est on ne peut plus doué pour la peinture. On ne peut mieux, excellemment. L’affaire a été réglée on ne peut mieux. Comme on dit, selon l’expression courante. On-dit, voir ce mot. Le qu’en dira-t-on, l’opinion des autres. Se soucier, se moquer du qu’en dira-t-on.

Bref, “on” n’est pas franchement plus avancé… Je vais essayer de revenir un peu sur cette notion d’espérance de vie, en expliquant pourquoi il convient de la prendre en compte dans une perspective dynamique (une version plus historique et détaillée peut se trouver dans un article que j’avais fait pour Risque, ici). Accessoirement, tout ça sera abordé dans le cours de Statistique de l’Actuariat en Master 2, à la rentrée. Et surtout, on va essayer de comprendre qui peut être ce “on”.

  • Modélisation de la durée de vie et diagramme de Lexis

La durée de vie résiduelle d’un individu (ou son espérance de vie résiduelle, car la durée de vie est aléatoire, sinon l’assurance décès n’aurait pas de sens) dépend de deux paramètres importants: son âge, et l’année où on se place.

D’où l’idée des tables de mortalité prospective, qui prennent en compte la fait que le taux de décès par exemple, évolue dans le temps,

(je renvoie ici ou là pour un peu plus d’information).

  • Espérance de vie à la naissance

Voici le code R, à l’aide de library(demography), avec un ajustement de type Lee-Carter (basé sur un historique d’un siècle, et une projection par une série intégrée à l’ordre 1 pour le paramètre dépendant du temps),

> library(demography)
> france.LC1 <- lca(fr.mort,adjust="e0",series="female",years=c(1900,2040))
> france.fcast <- forecast(france.LC1)
> L2 <- lifetable(france.fcast)
> ex2=L2$ex
> L1=lifetable(fr.mort,series="female")
> ex1=L1$ex
> ex=c(ex1[1,],ex2[1,])
> plot(1899:2053,ex,col="blue")
> y=ex[72:102]
> x=1970:2000
> abline(lm(y~x),col="red")

Si on regarde la pente de la droite sur les années 1970-2000, elle vaut 1/4

> lm(y~x)$coefficients:
(Intercept)            x 
  -403.3664       0.2433

1/4 d’année correspondant à un trimestre,effectivement, l’espérance de vie à la naissance augmente d’un trimestre par an.

Autrement dit, tous les ans, les bébés qui naissent (c’est le “on”) peuvent espérer vivre un trimestre de plus qu’un bébé qui serait né un an plus tôt.

  • Evolution de sa propre espérance de vie

Mais le pronom “on” laissant souvent croire que le locuteur est inclus dans le groupe4, et je voulais plutôt regarder comment “je” gagne en espérance de vie. En fait, pour que l’exercice soit marrant, on va supposer que “je” suis cette brave dame, et que j’aurais 70 ans (mille excuses si elle n’en a que 60 et qu’elle lit régulièrement mon blog, mais on va faire comme si, pour les besoins de la démonstration et de la science).

Reprenons notre base de données, et regardons l’évolution de l’espérance de vie résiduelle de cette brave personne (de manière rétrospective)

> M=ex1[,(ncol(ex1)-65):ncol(ex1)]
> plot(diag(M),col="blue")
> y=diag(M)[15:length(diag(M))]
> x=15:length(diag(M))
> abline(lm(y~x),col="red")
> abline(73,-1,col="purple")

Sans amélioration de l’espérance de vie (pas seulement dans le temps, mais aussi avec l’âge, car les deux augmentent simultanément), on devrait perdre un an tous les ans. Mais si on regarde attentivement, la décroissance est effectivement beaucoup moins forte qu’annoncé,
dessin

> lm(y~x)$coefficients
(Intercept)           x
  71.077486   -0.753065

Autrement dit, à chaque anniversaire, je perds 0,753064 année d’espérance de vie résiduelle. Cette différence de 0,25 avec l’unité peut également être interprété comme un gain d’un trimestre par an.
Aussi, tous les ans, “je” gagne un trimestre d’espérance de vie, mais par rapport à un modèle simpliste où la probabilité de décès serait une masse de Dirac sur l’âge limite (disons 110 ans): il n’y a plus d’incertitude sur la date de décès. Donc en un sens, “je” fais partie de ce “on”, mais la référence de la comparaison est un peu stupide.

En fait, la vraie comparaison aurait peut être du être les espérances de vie résiduelles qu’avait eu cette brave personne à la naissance (et qu’on pourrait interpréter comme des gains dûs aux progrès de la médecine),

> z=ex1[,(ncol(ex1)-65)]
> points(1:length(z),z,pch=19,cex=.8,col="dark green")


Le principal soucis est que cette personne est née avant guerre, et donc son espérance de vie résiduelle a explosé passé 10 ans (i.e. elle a survécu à la guerre).

> y=z[11:70]
> x=10:69
> lm(y~x)$coefficients
(Intercept)           x
 65.0226754  -0.8084443

Autrement dit, la pente des points verts est de -0,8. Bref, sans prendre en compte les progrès de la médecine, “on” gagnerait 1/5 d’espérance de vie résiduelle à chaque anniversaire (approche longitudinale de la mortalité). Les progrès de la médecine font passer la gain de 0,20 année à 0,25 (ce qui peut être interprété comme un gain de 0,05 point, ou comme un gain de 25%, soit encore 1/4, que l’on retrouve décidément partout).

Moralité, comme toujours, “on” a raison, à condition toutefois de bien expliquer comme comprendre cet adage….

1 j’avais promis à mes enfants (qui sont des fervents lecteurs de mon blog, surtout si je mets des images de cowboys, de chevalier, de princesse; de licornes, etc…) que je raconterais comment je suis tombé dans les pommes à l’hôpital, après l’opération de mon fils… Je me contenterais de cette image de Lewis afin d’expliquer la vérité: c’était une manœuvre de diversion !
2 je vais faire ici un billet sur l’utilisation délicate du pronom “on“, mais je pourrais faire une analyse similaire sur “les gens“. J’avais déjà dit (ici par exemple) tout le mal que je pensais de ce concept, et en particulier sur le fait que j’avais du mal à croire que “les gens” pouvait avoir une opinion (que l’on pourrait appeler “l’opinion publique“). Les deux sont d’ailleurs très proches si on commence à faire un peu d’analyse des discours politiques des dernières années, avec l’explosion d’expressions du genre “on sait bien que….” ou le “tout le monde sait bien que…“. Mais je sors du cadre de mon billet…
3 je ne rentrerais pas ici dans le débat de savoir si ce rallongement de la durée de vie est – ou n’est pas – une chance. Les personnes intéressées n’ont qu’à passer à l’heure de l’apéro à la maison, on a ce genre de discussion avec mon fils assez fréquemment (qui souhaite savoir si on est obligé de mourir, et comprendre pourquoi, parce que lui, il a pas envie…).
4 histoire de continuer dans les discussions familiales, ma femme avait l’habitude de me faire remarque qu’au contraire, j’avais souvent tendance à m’exclure de ce “on“, comme dans le “on devrait changer sa couche, non ?“.