Maths●●●●●Difficulty 2 of 5

Pourquoi blinder les zones les plus touchées d'un bombardier était une erreur ?

Il semble évident de blinder les bombardiers là où les avions revenus sont criblés de trous. Les avions qui ne sont jamais rentrés racontent une autre histoire.

▶ Lancer l'histoire

Parce que les seuls bombardiers qu'on peut inspecter sont ceux qui sont rentrés. Un avion touché à un endroit fatal ne revient jamais pour être compté : les trous sur les survivants marquent donc surtout les endroits où un avion peut encaisser un tir et continuer à voler. Les blinder protégerait les mauvaises zones. Ce piège s'appelle le biais de survie : une erreur statistique qui consiste à se concentrer sur ce qui a passé un processus de sélection en oubliant ce qui ne l'a pas passé.

Schéma d'un bombardier de la Seconde Guerre mondiale couvert de points rouges marquant les impacts observés sur les avions revenus, concentrés sur les ailes, la queue et le fuselage, laissant les moteurs et le cockpit presque intacts.
Une illustration moderne de l'idée, pas les données de Wald : les impacts relevés sur les bombardiers revenus, avec des zones vierges où un tir a peut-être été fatal.Photo: Martin Grandjean (vecteur), McGeddon (image), US Air Force (concept du relevé d'impacts) · CC BY-SA 4.0

Pendant la Seconde Guerre mondiale, le statisticien Abraham Wald, membre du Groupe de recherche statistique de l'université Columbia, a travaillé sur ce problème précis. Le groupe a publié huit mémorandums sur l'analyse des dégâts subis par les avions de combat, et comme les données ne venaient que des avions revenus, ce travail s'attaquait directement au biais de survie. Wald a mis au point un moyen d'estimer la répartition des dégâts sur tous les avions partis en mission à partir des dégâts relevés sur ceux qui étaient rentrés ; son travail est considéré comme fondateur pour la recherche opérationnelle, alors toute jeune.

La version célèbre, où l'armée compte blinder le fuselage criblé de balles et où Wald lui conseille de blinder plutôt les moteurs, est plus difficile à vérifier. Le mathématicien Bill Casselman estime que l'histoire est peut-être vraie et contient un solide fond de vérité, mais que ses meilleurs passages reposent sur très peu de preuves : les mémorandums de Wald sont très techniques et ne disent rien de ce que l'armée devrait faire. Le parcours de Wald avait lui-même été marqué par l'exclusion : il n'a pas pu obtenir de poste universitaire en Autriche à cause de la discrimination envers les Juifs, et il a émigré aux États-Unis.

Ce même angle mort se retrouve bien au-delà des bombardiers. Un parapsychologue a cru avoir trouvé de vrais pouvoirs psychiques chez une poignée de sujets, alors que les sujets peu performants avaient été discrètement écartés. En finance, des études de performance qui laissent de côté les entreprises disparues, simplement parce qu'elles n'existent plus, peuvent donner une image trop optimiste. Une étude célèbre a même semblé montrer que les acteurs oscarisés vivaient presque quatre ans de plus que les autres, jusqu'à ce qu'une méthode plus juste réduise l'écart à environ un an et en efface la signification statistique.

Quiz

0/3

  1. 1.Pourquoi aurait-il été une erreur de blinder les zones criblées de balles des bombardiers revenus de mission pendant la Seconde Guerre mondiale ?
  2. 2.Quelle était l'explication de Martin Gardner pour expliquer pourquoi les expériences d'ESP de Rhine semblaient trouver des sujets doués ?
  3. 3.Que s'est-il passé quand l'étude sur la longévité des oscarisés a été réanalysée pour éviter le « biais du temps immortel » ?

Récap

Avant de faire confiance à un schéma visible dans les données, demande-toi ce qui a échoué, disparu, ou n'est jamais revenu, et si cette partie manquante changerait le tableau.

Le fait surprenant · La méthode de Wald permettait d'estimer les dégâts sur les avions jamais revenus, même si le célèbre dialogue sur le blindage des moteurs repose sur très peu de preuves.

Sources (3)

Pas de source, pas d'affirmation. Chacun des 23 faits de cette leçon renvoie à au moins une de ces sources.

  1. [1]Survivorship bias · Wikipedia
  2. [2]Abraham Wald · Wikipedia
  3. [3]The Legend of Abraham Wald · American Mathematical Society (Feature Column, Bill Casselman)
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