# L'apparition des sondages aléatoires et des statisticiens agricoles aux États-Unis, 1920-1940

Emmanuel Didier

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Emmanuel Didier. L'apparition des sondages aléatoires et des statisticiens agricoles aux États-Unis, 1920-1940. Courrier des Statistiques, 2008, 123, pp.15-18. hal-05447747

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# L'apparition des sondages aléatoires et des statisticiens agricoles aux États-Unis, 1920-1940

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## Emmanuel Didier*

L'état de la profession de statisticien a-t-il conditionné son recours aux probabilités ou, au contraire, les probabilités ont-elles été les outils autour desquels la profession de statisticien s'est organisée ? Les deux à la fois, si l'on étudie le cas des statisticiens agricoles aux États-Unis pendant l'Entre-deux-guerres, profession qui s'est mise à utiliser les sondages aléatoires à cette période. Sont en effet apparus simultanément, d'une part, les intervalles de confiance et la théorie des sondages aréolaires, d'autre part, le département de statistique de l'université d'Iowa – l'un des premiers et des plus influents à l'époque.

Se demander si l'usage des probabilités, par certains statisticiens, est une « affaire de profession » – pour reprendre à la lettre les mots utilisés par les rédacteurs du programme – a quelque chose d'iro-nique dans le cadre de ces Journées d'histoire de la statistique (JHS) : cette question laisse en effet présup-poser que c'est l'état de la profession de statisticien, au moment où nous l'observons qui, pour une raison ou une autre, a conditionné le recours à cette branche particulière de la statistique que sont les probabilités. Autrement dit, elle laisse entendre que la structure de la profession de statisticien serait un déterminant des outils statistiques utilisés.

L'ironie réside en ce que, voilà une quinzaine d'années, les organisateurs de ces journées – Alain Desrosières et Laurent Thévenot en particulier –, ont bravé le sens commun et montré l'importance du rapport inverse entre statistique et profession<fnref n="1" />. À l'époque, ils ont insisté sur le fait que, pour avoir des catégories professionnelles bien définies comme celles des « cadres », des « ouvriers » ou des « infirmières », il fallait que ces catégories s'établissent fermement dans les nomenclatures socioprofessionnelles, dans la taxinomie<fnref n="2" />, outil statistique s'il en est.

Autrement dit, la définition statistique d'un groupe est apparue comme l'une des principales conditions permettant

sa représentation sociale globale ; ce seraient donc les outils statistiques qui déterminent les caractéristiques sociales d'une profession, et non l'in-verse.

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Ce dernier argument a rencontré un succès très important et leur livre, qui en est aujourd'hui à plus de trois réé-ditions successives, peut à bon droit être considéré comme le chef de file de tout le courant de la socio-histoire des statistiques contemporaines, dans lequel s'inscrivent ces JHS.

Nous voici presque vingt ans après ce fait d'arme, l'histoire des statisti-

ques a elle-même une histoire, des styles successifs (cela aussi, Alain Desrosières l'a montré) et le sens commun finit toujours par repren-dre le dessus, de sorte qu'on ne se demande plus comment les statisti-ques participent à la construction des professions mais au contraire, par un retour en arrière de plus de quarante ans, quel rôle joue la profession dans le recours à tel ou tel outil statistique. Mais alors, cette question que nous nous posons aujourd'hui, « les statis-tiques avec ou sans probabilités, une affaire de profession ? », ne mène-t-elle à rien d'autre qu'à un repentir tardif, à la dénégation des acquis des travaux immédiatement antérieurs ?

Pour y répondre, nous allons étudier l'histoire d'un bureau du ministère de l'Agriculture américain que nous appellerons, pour simplifier – parce que son nom a en fait beaucoup changé –, « la Division » (il s'ap-pelle aujourd'hui le NASS : National Agricultural Statistical Service).

<footnote>* Emmanuel Didier est chercheur au Centre de recherche sociologique sur le droit et les institu-tions pénales (Cesdip), un laboratoire du Centre national de la recherche scientifique (CNRS).</footnote>

<footnote n="1">1. Alain Desrosières, Laurent Thévenot. 1992, deuxième édition. *Les catégories socio-professionnelles*. Paris, La découverte. Ouvrage initialement paru en 1988.</footnote>

<footnote n="2">2. La taxinomie est la science qui a pour objet de décrire les organismes vivants et de les regrouper en entités appelées taxons (familles, genres, espèces, etc.) afin de pouvoir les nom-mer et les classer. Par extension, c'est aussi la science des lois et règles qui déterminent l'établissement des méthodes et systèmes de classement systématique (NDLR).</footnote>
Depuis sa création, au cours des années 1860, cette Division avait en charge d'estimer, chaque année, la production totale d'un grand nombre de produits agricoles : céréales, bétail, etc. Au départ, ces données étaient produites pour purifier les marchés, dans un esprit conforme à la théorie économique du « laisser-faire » : en rendant public le niveau objectif de l'offre de produits agricoles, l'État compliquait la tâche de spéculateurs privés qui publiaient eux-mêmes des données visant à faire croire à des volumes de production supérieurs à la réalité, afin d'en faire baisser le prix. Nous allons observer quand cette Division a adopté les méthodes de sondage probabilistes et étudier quel rapport cette adoption a eu avec l'histoire de la profession de statisticien agricole.

Pendant les années 1920, la Division avait les deux caractéristiques suivantes.

D'une part, elle produisait ses statistiques selon des méthodes parfaitement étrangères aux probabilités. Elle s'appuyait sur une longue liste de correspondants répartis dans tout le pays, de façon à ce qu'ensemble, ils lui donnent une information exhaustive sur le territoire agricole national. Chaque correspondant était chargé de renseigner la Division sur la production de son territoire et la Division sommait ensuite cette multi-

tude d'informations pour estimer les productions totales.

Il n'était alors pas question d'aléa ni de probabilité, pour au moins quatre raisons : d'abord, l'information fournie par les enquêtés était exhaustive, sa fiabilité ne pouvait donc être évaluée à l'aune d'une éventuelle erreur d'échantillonnage ; deuxièmement, les correspondants étaient volontaires, au sens où ils se déclaraien
te, ils étaient fidèles, c'est-à-dire qu'ils n'étaient pas censés répondre à une enquête ponctuelle mais systématiquement à toutes les enquêtes de la Division, ce qui, encore une fois, aurait compliqué le tirage au sort ; et enfin, ils étaient eux-mêmes à la fois les enquêteurs et les enquêtés

d'économie agricole» ; mais nulle part le mot « Statistics » : les praticiens n'avaient donc pas de domaine de compétence reconnu<fnref n="3" />.

Second exemple, les fonctionnaires qui travaillaient dans cette Division n'avaient généralement pas été formés à la statistique mais à l'administration, et pour cause puisque, dans les universités, il n'existait pas de départements de statistique indépendants : au mieux, il y avait des services statistiques, appartenant aux départements de mathématiques dans certains cas, d'économie dans d'autres. Autrement dit, la profession de statisticien que nous étudions, au sens classique de domaine réservé et de formation unifiée<fnref n="4" />, n'existait pas aux États-Unis vers la fin des années 1920.

À partir de cette période-là, l'histoire de la Division peut être résumée de la façon suivante : un administrateur, appelé Charles Sarle, un des rares pendant les années 1920 à avoir suivi des cours de statistique à l'université, voulut appliquer aux données de la Division la notion d'erreur probable, apprise dans les ouvrages de Sir Arthur Bowley.

Il eut bien sûr beaucoup de mal à appliquer cette notion aux données en question, puisque ces dernières n'étaient pas aléatoires ; mais il y parvint tout de même, par le moyen de manipulations qui semblent aujourd'hui assez scabreuses et qui reposaient sur ce qu'il appelait « l'interprétation réduite » de cet outil. Il publia deux ouvrages volumineux<fnref n="5" /> à partir de ses travaux, qui eurent un large écho au ministère de l'Agriculture et surtout, qui permirent de jeter un pont entre ce dernier et le service de statistique de l'Université d'Iowa.

De son côté, George Snedecor, le chef de ce service universitaire, très influencé par les travaux de Ronald Fisher, était en train de lutter pour transformer son service en laboratoire à part entière<fnref n="6" />.

L'alliance entre ces deux institutions, qui fut inaugurée par une grande conférence sur les sondages et

de la Division : ils devaient se renseigner par eux-mêmes pour estimer les quantités pertinentes dans tout leur voisinage. Par conséquent, point d'aléa ni de probabilité.

D'autre part, pendant cette période, nul n'aurait songé à parler d'une « profession » de statisticiens agricoles. Ainsi, premier exemple, les vrais noms de la Division ne contenaient même pas le mot de « statistique » : pendant la Première Guerre mondiale, elle s'appelait la « Division of Crop and Livestock Estimates », ce qu'on pourrait traduire par « Division d'estimation du bétail et des cultures », ou ensuite le « Bureau of Agricultural Economics », autrement dit « Bureau

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Source: NASS

<caption>Charles Sarle</caption>

<footnote n="3">3. Voici une anecdote qui illustre comme la profession de statisticien était encore très peu connue – c'est-à-dire qu'elle demandait encore à être instituée – jusqu'en 1933, date où cette anecdote a eu lieu. Brooks, un employé de la Division qui vient d'arriver à son nouveau poste au Kentucky, raconte à la troisième personne un échange qu'il a eu avec un employé de la mairie de la ville où il s'installait : « L'employé qui remplissait le formulaire, un jeune homme au regard sombre, demanda à Brooks quel était son métier. Lorsque celui-ci répondit "Statisticien agricole", celui-là rongea son crayon un instant et inscrivit "travailleur". Brooks, E. M., 1977, As we Recall: the Growth of Agricultural Estimates, 1933-1961, Washington D.C., U.S.D.A., p. 28.</footnote>

<footnote n="4">4. Hughes, Everett C. 1958. Men and their Work. Glencoe, The Free Press.</footnote>

<footnote n="5">5. Sarle, C. F., 1927, Reliability and adequacy of farm price data, U.S.D.A. Bulletin, mars. Sarle, C. F., 1932, Adequacy and reliability of crop-yield estimates, U. S. D. A. Technical Bulletin, juin, 311, 6.</footnote>

<footnote n="6">6. Stigler, S. M., 1996, "The history of statistics in 1933", Statistical Science, 11, 244-252.</footnote>
<table><caption>ADEQUACY AND RELIABILITY OF CROP-YIELD ESTIMATES 69</caption><caption>TABLE 11.—Corn: Yields per acre. Selected illustrations of size of sample, measures of dispersion, and probable error—Continued</caption><thead><tr><th>State, year, and district</th><th>Reports</th><th>Average yield (arithmetic mean)</th><th>Standard deviation of reported yields</th><th>Coefficient of variation</th><th>Probable error of the average yield, or mean</th><th>Relative probable error</th></tr><tr><th>Mississippi: 1927</th><th>Number 430</th><th>Bushels 17.60</th><th>Bushels 5.51</th><th>Per cent 31.3</th><th>Bushels 0.18</th><th>Per cent 1.0</th></tr></thead><tbody><tr><td>1.</td><td>17</td><td>22.90</td><td>6.75</td><td>29.5</td><td>1.11</td><td>4.8</td></tr><tr><td>2.</td><td>52</td><td>16.80</td><td>5.30</td><td>31.5</td><td>.50</td><td>3.0</td></tr><tr><td>3.</td><td>59</td><td>18.00</td><td>5.60</td><td>31.1</td><td>.49</td><td>2.7</td></tr><tr><td>4.</td><td>27</td><td>17.80</td><td>8.85</td><td>49.7</td><td>1.15</td><td>6.5</td></tr><tr><td>5.</td><td>68</td><td>17.10</td><td>4.48</td><td>26.2</td><td>.37</td><td>2.2</td></tr><tr><td>6.</td><td>58</td><td>16.20</td><td>3.81</td><td>23.5</td><td>.34</td><td>2.1</td></tr><tr><td>7.</td><td>38</td><td>18.60</td><td>4.46</td><td>26.9</td><td>.49</td><td>3.0</td></tr><tr><td>8.</td><td>47</td><td>17.60</td><td>5.35</td><td>30.4</td><td>.53</td><td>3.0</td></tr><tr><td>9.</td><td>64</td><td>18.90</td><td>5.10</td><td>27.0</td><td>.43</td><td>2.3</td></tr></tbody></table>

Source: Sarle (1932, cf. note de bas de page n° 5)

Exemple de calculs des erreurs probables du mais effectués par Sarle en 1927 pour le Mississippi ; les lignes correspondent aux neuf « crops reporting districts » (zone d'enquête), qui constituaient les strates selon lui ; l'erreur probable figure dans l'avant-dernière colonne.

l'échantillonnage, organisée conjointement en 1935 en Iowa<fnref n="7" />, venait donc à point pour chacune des deux : pour le laboratoire universitaire, la Division du ministère de l'Agriculture représentait une source de financement, de personnel et de données inespérées ; pour la Division, le laboratoire allait apporter un esprit, des problématiques et des travaux nouveaux, beaucoup plus dans l'esprit interventionniste du New Deal (qui avait commencé en 1933) que ne l'étaient ses anciens tra-

vaux, utiles à la politique de « laisser-faire » décrite précédemment.

Ensemble, les deux institutions constituèrent ainsi une équipe qui travailla à mettre en place un sondage et aboutit finalement à rien moins qu'inventer le sondage aréolaire. Ils construisirent une base valant pour « les États-Unis comme un tout » (pour reprendre une expression qui apparaît alors), à partir d'une série gigantesque de cartes de comtés.

Même si Neyman, Fisher et tant d'autres statisticiens furent consultés pour parvenir à réaliser ce sondage, l'équipe qui pilotait le projet inventa l'idée même du sondage aréolaire et donc, toutes les formules de calcul de précision qui vont avec.

Le résultat était d'ailleurs tellement spécifique, que les sondeurs posèrent aux différentes institutions intéressées d'expliciter leurs besoins, tout en procédant eux-mêmes au tirage de l'échantillon et à son questionnement, tant ils voulaient rester maîtres de leur outil.

C'est en lien avec la construction de cet échantillon, appelé « Master Sample » (« Échantillon maître »), que furent mis en place en Iowa les premiers cours de sondage et que le fameux manuel de Cochran et Snedecor, intitulé simplement *Statistical Methods*<fnref n="8" />, fut rédigé, publié pour la première fois en 1937 et, par la suite, révisé six fois et réimprimé plus de vingt.

Ainsi, vers 1945 la situation était à l'opposé de celle des années 1920 : d'une part, « l'Échantillon maître » avait été mis au point, ce qui présupposait de maîtriser des outils probabilistes<fnref n="9" />.

D'autre part, les statisticiens agricoles étaient désormais organisés professionnellement. D'abord, ils partageaient des institutions de formation<fnref n="10" />. Ensuite, ils étaient parvenus à se réserver certaines opérations, liées à leurs compétences spécifiques (et non partagées avec leurs collègues économistes agricoles ou sociologues), comme la construction des plans d'échantillonnage et l'analyse des résultats de sondage. Autrement dit, leur profession – toujours dans ce

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Source: Iowa State University Library, Special Collections Department

Service de statistiques du département de mathématiques de l'Université d'Iowa au grand complet, le 31 janvier 1930. On remarque combien le personnel, autant que les instruments, étaient très peu nombreux.

<footnote n="7">7. USDA, 1936, Conference, *On statistical methods of sampling agricultural data*, Ames, mimeographed, 82 p.</footnote>

<footnote n="8">8. Snedecor, George W., William G. Cochran. 1937. *Statistical Methods*. Ames, Iowa, Iowa State University Press.</footnote>

<footnote n="9">9. Cet instrument est encore en usage aujourd'hui et a eu d'importantes répercussions, y compris en France, puisqu'il est utilisé par l'Insee.</footnote>

<footnote n="10">10. Sarle, Charles F. 1940. « The Government Service as a Career », *Journal of Farm Economics*, vol. 22, n° 3 : 567-569.</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Employées du Master Sample au travail</figcaption></figure>

Source: Iowa State University Library, Special Collections Department

sens classique de formation identifiée et de corpus de connaissance par-tagé – existait bel et bien.

Dans l'intervalle, sont-ce les fondements de la profession, c'est-à-dire l'enseignement et les méthodes spécifiques, qui ont expliqué que les élèves

sortant de ces formations recou-raient à certaines méthodes probabilistes ou, au contraire, la nécessité de recourir à des procédures faisant appel aux probabilités qui a forcé un groupe d'administrateurs à se professionnaliser ?

On comprend que ce furent les deux à la fois : en se rapprochant les uns des autres, administrateurs et universitaires se transformèrent mutuellement : ils produisirent ensemble non seulement une voie de professionnalisation

pour les praticiens de la statistique – comme le manuel de Snedecor et Cochran –, mais aussi de nouveaux outils spécifiques à leur profession – comme les sondages aréolaires.

Le rapprochement et l'articulation de deux entités, provoquant l'appari-tion d'éléments nouveaux, peut être appelé une *expression*<fnref n="11" />.

On peut alors dire que les universitaires et les administrateurs américains spécialistes de l'agriculture ont exprimé à la fois la profession de statisticien agricole et les outils probabilistes qui leur convenaient, apparus au même moment.

C'est dire que, in fine, la question qui nous est posée aujourd'hui : « les statistiques avec ou sans probabilités, une affaire de profession ? » n'est pas un renoncement aux acquis, au sens où on retournerait aux problématiques historiques précédant les travaux de Desrosières et Thévenot. Celles-ci attribuaient la cause du recours à certains outils statistiques aux caractéristiques de la profession de statisticien, en oubliant que les outils statistiques sont eux-mêmes un des éléments produisant les professions.

Au contraire, cette question permet de prolonger les deux étapes précédentes en les accordant l'une à l'autre. ■

<footnote n="11">11. Didier, Emmanuel. 2007. « Do Statistics 'Perform' the Economy ? », in Donald MacKenzie, Fabian Muniesa, Liucía Sue (éds.), *Do Economists Make Markets? On the Performativity of Economics*. Princeton, Princeton University Press : 276-310.</footnote>