La désinformation sur Internet est un sujet intarissable. Dernier exemple en date, l’interprétation d’une étude publiée en avril dans la revue scientifique STROKE. Ses conclusions associaient les boissons contenant des édulcorants avec un plus grand risque d’accident vasculaire cérébral (AVC) et de démence, ce qui a été largement relayé et… déformé !
Un statisticien belge vous explique tout
Nathan Uyttendaele est statisticien. Il anime bénévolement une chaîne YouTube, La statistique expliquée à mon chat, dans laquelle il analyse et décrypte en quelques minutes les chiffres et statistiques. En 2017, le projet a même reçu le prestigieux prix Wernaers de la communication scientifique… Bref, il est donc possible d’allier humour et sérieux ! L’une des vidéos de ces derniers mois, « Tu bois du light, t’es foutu », relayée par RTLinfo, a tenté d’expliquer à son chat, Albert, pourquoi il fallait toujours prendre du recul à la lecture des conclusions d’une étude scientifique. En particulier, lorsque celle-ci met en évidence des corrélations et non des relations de cause à effet.
La corrélation : une suspicion, pas une preuve
Pour cet expert des mathématiques, les conclusions de l’étude sur la démence… ne permettent pas de conclure à une dangerosité. Oui, il y a bien une corrélation, c’est-à-dire un lien, entre la consommation de boissons light et la survenue de l’AVC. Mais ce lien peut aller dans les deux sens et rien ne dit qu’un 3e facteur (le facteur confondant) n’intervienne pas dans cette relation, et que celle-ci n’existe donc pas sans lui. C’est ce qu’explique aussi Nathan dans sa vidéo « Chocolat, corrélation et moustache de chat ». En fait, beaucoup d’études s’arrêtent au stade de la corrélation, qui signifie qu’il y a une piste à creuser, des études complémentaires à faire pour le démontrer. Pourquoi ? Car ce type de recherche demande 3 paramètres : du temps, de l’argent (beaucoup) et des cobayes humains. Rares sont les chercheurs qui vont aussi loin.
Pour conclure, Nathan Uyttendaele insiste sur l’importance de distinguer la corrélation qui ne prouve rien d’une vraie relation de cause à effet. Une distinction claire qui éviterait à de nombreux journalistes de transmettre des informations biaisées à leur public et d’enflammer la toile…