# Les qualités des quantités

Alain Desrosières

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Alain Desrosières. Les qualités des quantités. Courrier des Statistiques, 2003, 105-106, pp.51-63.
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# Les qualités des quantités

Le thème de la « qualité » a émergé dans certains instituts nationaux de statistique (INS) européens et à Eurostat au cours des années 1990. Il a fait l'objet de nombreux textes, et d'un travail collectif au sein d'un « leadership group » proposé par le bureau suédois de statistique en 1998, auquel l'Insee a participé. L'idée même de « qualité » a des origines plus anciennes dans le monde industriel. On proposera ici quelques éléments de réflexion sur ces origines, puis une lecture sociologique des six critères de qualité énoncés par Eurostat et officiellement retenus par le Comité du programme statistique de 2001 : pertinence, précision, actualité, accessibilité, comparabilité et cohérence. Certains se sont étonnés de l'absence d'allusion à des considérations de type déontologique, comme la confidentialité des données, la neutralité ou l'autonomie par rapport aux interventions politiques. Le fait est que cette liste, dressée dans l'optique (supposée) des besoins des utilisateurs, ne couvre qu'une partie de ce que, plus généralement, la société est en droit d'attendre de son système statistique<fnref n="1" />.

Une question théorique sous-tend cette analyse : comment les statisticiens pensent-ils et gèrent-ils la tension qui résulte de ce que leurs objets peuvent être vus à la fois comme « réels » (ils existent antérieurement à leur mesure) et comme « construits à partir de conventions » (ils sont, d'une certaine manière, « créés » par ces conventions) ? Cette question, en apparence philosophique, est en fait souvent présente dans nombre de débats suscités par la circulation des

statistiques produites par les INS. On s'efforcera ici de lire les six critères de la qualité à travers cette distinction entre deux épistémologies, dites respectivement « réaliste » et « conventionnaliste » (on dit aussi « constructiviste »), en montrant que le statisticien exigeant sur sa pratique professionnelle doit continuellement se référer à ces deux épistémologies en apparence contradictoires, ce qui, d'une certaine manière, fait le sel de son métier.

## Les origines

La façon dont le thème de la « qualité » a circulé depuis les années 1930, d'abord dans le monde industriel, puis dans d'autres activités parmi lesquelles la production de statistiques, est un bel objet d'étude pour l'historien des sciences et des techniques. En effet, les considérations techniques y sont toujours inextricablement nouées avec des préoccupations sociales, en ce sens qu'elles qualifient et mettent en forme les façons dont des êtres (des ingénieurs et leurs machines, des entreprises et leurs salariés, des vendeurs et des acheteurs, des maîtres d'ouvrage et des maîtres d'œuvre...) pendent et organisent leurs relations et leurs droits et devoirs réciproques. Dans une acception plus générale du mot « qualité », des économistes ont observé, depuis les années 1970, que le modèle standard de l'équilibre général suppose donnée une liste de marchandises bien définies, dont les « qualités » ne font pas problème. Les « économistes des conventions » ont particulièrement travaillé cette question, en cherchant précisément à caractériser les « conventions de qualité » qu'implique en théorie une économie marchande [Akerlof 1970 ; Eymard-Duvernay 1989]. Mais, dans cette perspective, la « qualité » reste une notion plutôt abstraite, comme

l'est aussi la notion d'« information » avancée par les mêmes économistes, précisément pour caractériser la « qualité » d'une marchandise : l'étude empirique des procédures de mise en forme concrète de la « qualité » et de l'« information » reste à faire. Ceci s'applique particulièrement à ce que les statisticiens publics anglo-saxons et scandinaves ont développé, dans les années 1990, en important dans leur domaine les outils de la « gestion totale de la qualité » depuis l'industrie.

## L'approche de Deming

Ce thème de la qualité était apparu en France, dès les années 1920, dans un contexte différent, celui des fabrications industrielles de grande série, à propos de la question du « contrôle de fabrication », pour lequel était mis en œuvre un échantillonnage probabiliste des pièces à vérifier [Bayart 1998].

Puis, aux États-Unis, un statisticien, Edwards Deming, qui avait participé dans les années 1930 à l'organisation des premières enquêtes par sondage

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Edwards Deming, 1900-1993</figcaption></figure>

<footnote n="1">1. Les réflexions et questions qui suivent n'engagent bien sûr que leur auteur. Elles visent à susciter débats et critiques, à propos de la question importante de la qualité.</footnote>
probabiliste sur l'emploi et le chô-
mage [Didier 2000], eut l'idée de
transposer ce même formalisme au
« contrôle de qualité » dans l'indus-
trie. Mais la détection des irrégulari-
tés et des failles des systèmes de
production en série le conduisit à
réexaminer l'organisation des chaînes
de montage, et, de proche en proche,
tout le système des relations de tra-
vail dans l'entreprise. C'est ainsi
qu'un contrôle en apparence pure-
ment technique remettait en cause
toutes les relations sociales entre les
membres d'un collectif de travail.
Dans ce cadre, apparaissait aussi une
distinction fondamentale, récurrente
dans toute la suite de l'histoire, entre
qualité du produit, celle qui intéresse
l'utilisateur, et qualité du processus
de fabrication, à laquelle s'attache
l'organisateur de la production.

On retrouvera plus tard la même dis-
tinction dans le système des
« normes ISO » que sollicitent les
firmes pour certifier à leurs clients la
bonne qualité de leurs prestations.
Mais, dans les États-Unis des années
1950, Deming ne recontra pas
immédiatement le succès qu'il espé-
rait pour ses propositions de réorga-
nisation des entreprises autour de
l'objectif de la qualité. Aussi émigra-t-
til au Japon, où l'industrie en pleine
reconstruction adopta son langage et
ses outils, techniques et sociaux, de
la qualité. Alors furent développées
les méthodes de gestion dites « à la
japonaise », et notamment les
« cercles de qualité », qui étaient sup-
posés regrouper des salariés autour
d'un objectif commun : l'amélioration
de la qualité de la production, via
celle de l'organisation du travail. Ainsi
la « qualité » était passée d'une défi-
nition techniciste, en termes d'ingé-
nieur, de précision et de régularité
d'une production en série, à une
conception sociale, formulée dans le
langage du responsable des relations
humaines. C'est ce grand écart,
associé à l'opposition entre « qualité
du produit » et « qualité du proces-
sus », qui caractérise toute l'histoire
de la thématique de la qualité. On en
retrouvera la trace quand les statisti-
ciens publics l'importeront dans les
années 1990, en oubliant d'ailleurs
souvent l'origine en partie « statisti-

cienne » de ce vocabulaire, liée à la
trajectoire de Deming.

En effet, la gestion « à la japonaise »
avait connu son heure de gloire en
Europe dans les années 1980, où des
« cercles de qualité » avaient été
créés, comme outil de « manage-
ment participatif moderne », visant à
mobiliser les initiatives innovatrices
des membres du personnel des
entreprises [Boltanski et Chiapello
1999]. Ainsi le thème de la qualité
avait fait, à travers des métamor-
phoses successives, le tour du
monde, via les États-Unis et le
Japon. Entre-temps avaient été
développés aussi les systèmes de
certification des entreprises, dont les
« normes ISO » sont la modalité la
plus connue. Le « mouvement de la
qualité », apparu dans certains insti-
tuts de statistique dans les années
1990, résulte de la rencontre entre,
d'une part, ces outils de gestion et ce
vocabulaire en termes de « normes
de qualité », et, d'autre part, deux
transformations importantes des
contraintes de la gestion des admi-
nistrations des pays européens : la
tendance à la contractualisation, liée
à la dérégulation progressive des
économies, et l'accélération de la
construction de l'Europe, à partir de
l'Acte unique (1985), puis des traités
créant l'Union économique et moné-
taire (1992), la Banque centrale euro-
péenne et l'euro (1999).

La tendance
à la contractualisation

La tendance à la contractualisation concerne, d'une part, les relations entre les administrations et leurs « usagers » (qualifiés dès lors de « clients »), et, d'autre part, celles entre les administrations elles-mêmes, celles-ci devant facturer leurs prestations et chercher à équilibrer leurs « budgets ». Ainsi en Suède, les administrations des ministères ont été découpées en « agences » (le « bureau central des statistiques » est l'une d'entre elles), qui fonctionnent sur ce principe quasi marchand, même si une grosse partie de leurs recettes provient de contrats avec d'autres agences publiques. Beaucoup d'activités sont

ainsi sous-traitées (outsourcing), soit
à d'autres agences, soit à des entre-
prises privées, soit à des laboratoires
universitaires. Ceci implique que les
spécifications et les « qualités » des
prestations en question soient expli-
citées dans des appels d'offres et
des cahiers des charges, et que,
autant que possible, ces prestations
puissent être garanties et certifiées à
l'avance, comme le font par exemple
des normes ISO pour des entreprises
industrielles. Dans le cas de la statis-
tique, le statut de réalité de l'objet
ainsi commandé est fortement
conditionné par les spécifications
juridiquement inscrites dans de tels
documents contractuels. Le souci
d'objectivation de « normes de qua-
lité » est lié en partie à cette ten-
dance plus générale à la contractua-
lisation et à la facturation des presta-
tions entre administrations, dont cer-
taines formes sont apparues aussi en
France avec la « circulaire Balladur »
de 1993, qui prévoit notamment que
les services fournis entre les admi-
nistrations doivent être facturés.

L'accélération de la
construction européenne

L'autre facteur qui a poussé à la diffu-
sion du « mouvement de la qualité » a
été l'accélération de la construction
européenne, et le nouvel accent mis
sur la nécessaire harmonisation des
statistiques européennes. Déjà, par le
passé, les demandes portant sur la
comparabilité des résultats statis-
tiques nationaux avaient été un puis-
sant encouragement à confronter, et
éventuellement remettre en cause, des
outils qui, dans leurs stricts contextes
nationaux, pouvaient avoir été encap-
sulés depuis longtemps dans des
« boîtes noires ». Mais depuis la fin
des années 1980, cette incitation à la
réouverture des boîtes noires de la
production statistique s'est faite beau-
coup plus insistante. En effet, les sta-
tistiques nationales (et notamment
celles de la comptabilité nationale) ont
désormais des conséquences
directes, prévues par des règlements
communautaires : versement des coti-
sations nationales au budget de
l'Union, subventions à des régions,
application des clauses des traités de
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Le traité d'Amsterdam</figcaption></figure>

l'Union économique et monétaire ou du Pacte de stabilité (ratios à respecter sur l'endettement ou sur le déficit public). Pour cette raison, les « qualités » des statistiques fournies sont beaucoup plus soumises à l'examen et à la contestation éventuelle. C'est justement à l'occasion de controverses soulevées par l'usage de statistiques réputées harmonisées, pour l'application des clauses de tels règlements communautaires, que le caractère « réel » ou « construit » des mesures statistiques utilisées cesse d'être seulement un enjeu de débat académique entre épistémologues et peut devenir l'objet d'âpres discussions. De telles questions sont indirectement en filigrane dans les textes sur la « qualité » qui seront commentés ci-dessous, bien que leur style soit le plus souvent neutre et technique, ce qui peut décourager une lecture naïve. C'est la raison pour laquelle il est utile de reprendre un par un les six « catères de qualité » des statistiques, en cherchant à reconstituer leur portée en termes de contenu sémantique (que disent les statistiques ? à qui ?) et pragmatique (que font-elles ? pour qui ?). C'est en effet par rapport à ces enjeux que la question initiale de la tension entre les points de vue « réaliste » et « conventionnaliste » peut être analysée.

Or ces enjeux sont peu formulés explicitement dans les textes officiels

sur la qualité, car la fonction de ceux-ci est surtout de susciter un consensus a minima sur des principes généraux concernant l'organisation du travail. En effet, ce « mouvement de la qualité » est lui-même inscrit dans un projet plus vaste, de mobilisation de l'ensemble des administrations des pays européens autour du thème de la qualité, qui vise à implanter dans celles-ci les outils et le langage de la « gestion totale de la qualité » : Total Quality Management, en abrégé TQM. Cette TQM est elle-même promue par une fondation créée en 1988 par quatorze grandes entreprises européennes (European Foundation for Quality Management, EFQM). On ne reprendra pas ici l'analyse de ce

projet managérial, qui n'est pas spécialement orienté vers la statistique, bien que plusieurs instituts nationaux de statistique aient choisi de l'importer pour structurer et qualifier leurs efforts de réorganisation interne. Cependant cette référence est importante, car elle permet de comprendre l'origine des catégories d'action mises en avant dans ces documents, dont la principale est, en apparence, « l'orientation vers le client » (en anglais : customer orientation), alors que, paradoxalement, presque aucune analyse des usages effectifs de la statistique publique n'y est proposée<fnref n="2" />. Ceci confirme le caractère « tout terrain » de la « démarche qualité »<fnref n="3" />.

## Lecture sociologique des six critères de qualité de la statistique publique

Avant d'examiner la signification des six critères proposés par les documents officiels de la statistique européenne, il faut observer que les arguments et les catégories de pensée qui y sont mis en œuvre sont différents de ceux que pourraient imaginer a priori des chercheurs en sciences sociales C'est pour la notion de pertinence que la différence est la plus grande. On est dans un autre monde « socio-épistémologique », où les statisticiens et leurs « clients » sont séparés, et ont entre eux des relations de service, marchandes ou non. De fait, dans la plupart des INS autres que l'Insee, les « statisticiens méthodologues » et les « spécialistes de domaines » (subject matter specialists) constituent deux métiers différents : les premiers ont fait des études de statistique (mathématique), alors que les seconds sont diplômés d'économie, de sociologie, de démographie ou de géographie<fnref n="4" />. Cette distinction, sociale et technique, explique la séparation nette entre les critères de précision et de pertinence, qui sont respectivement sous la responsabilité des premiers et des seconds. La prédominance d'une épistémologie réaliste est accentuée par cette division sociale du travail, puisque les

<footnote n="2">2. La seule exception concerne une allusion à la distinction essentielle entre les usages de la statistique comme « bien public » (ou « service universel »), c'est-à-dire gratuit et destiné aux « citoyens d'une société démocratique », et comme « bien privé », facturé à des « clients » dans le cadre d'une relation marchande. Cette distinction se retrouve dans les débats sur la privatisation (ou la transformation en « agences ») de certains services publics.</footnote>

<footnote n="3">3. Sur la relation entre les deux faces (production et client) de la qualité industrielle, voir Duclos 1996.</footnote>

<footnote n="4">4. En France, la formation des « statisticiens-économistes » issus de l'Ensae ou de l'Ensai est telle qu'ils sont supposés détenir les deux types de compétence, et qu'ils exercent souvent les deux activités. Il existe aussi chez nous une formation universitaire à la statistique mathématique, mais celle-ci a peu de contacts avec la statistique publique, à la différence de son homologue des pays anglo-saxons qui travaille souvent sur contrat pour les INS ou pour Eurostat.</footnote>
premiers « mesurent » des objets
dont le statut de réalité est garanti,
en dehors d'eux, par les seconds.

Par ailleurs, dans ces documents, le
souci essentiel est moins de discuter
l'origine et la portée des critères que
de chercher à en quantifier le niveau
d'application (quantifier les qualités
des quantités), même si, à plusieurs
reprises, cet effort de quantification
semble acrobatique aux auteurs eux-
mêmes de ces documents. Ce point
est intéressant par rapport à la ques-
tion centrale de cet article : à quoi et
à qui sert le fait même de quantifier ?
La quantification sert à outiller des
comparaisons, à les coordonner en
les standardisant, et à contrôler et
stimuler les acteurs en situant leurs
performances sur des échelles nor-
matives. Il s'agit donc de construire
des situations d'épreuve<fnref n="5" />. L'enjeu de
la quantification des critères de quai-
lité est de mettre en forme un espace
d'équivalence et les conventions
d'équivalence structurant cet
espace, indispensables pour compa-
rer, coordonner, mettre en concur-
rence et contrôler le degré de réus-
site aux épreuves proposées. Or les
fonctions (en partie distinctes) de
coordination, d'autocontrôle et de
contrôle externe sont au cœur de la
portée sociale et politique de
la démarche de quantification
[Hopwood et Miller 1994 ; Thomas
1996]. Le mode d'exposition et le
contenu des textes de référence sur
les qualités attendues des statis-
tiques offrent, à travers le souci de
quantifier ces qualités, une confirma-
tion au second degré de cette hypo-
thèse générale des travaux sur la
sociologie de la quantification.

Pertinence

C'est avec le critère de pertinence (relevance) qu'apparaît le plus nette-

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Une offre adaptée...</figcaption></figure>

ment la tension entre, d'une part,
la conception « cognitive » (sinon
« scientifique ») que des chercheurs
en sciences sociales peuvent avoir
de la démarche statistique en termes
de signification, et, d'autre part, l'ap-
proche implicite de celle-ci dans les
documents sur les critères de qualité.
Un des documents d'Eurostat les
plus complets (et aussi un des seuls
en français, en raison de la nationa-
lité de son auteur, Bernard Grais)
caractérise ainsi la pertinence :
« Une statistique est pertinente à
partir du moment où elle correspond
aux besoins des utilisateurs.
L'identification de ceux-ci et de
leurs attentes est dès lors un point
essentiel. Pour s'assurer que les
statistiques produites continuent à
correspondre aux besoins, il serait
souhaitable qu'Eurostat et les États
membres conduisent régulièrement,
par exemple tous les cinq ans,
une enquête auprès des principaux
utilisateurs. » [Grais 1998, p. 32]

Cette façon de présenter la perti-
nence peut sembler éloignée de
l'épaisseur sémantique que des
générations d'économistes ou de
sociologues ont attribuée à cette
notion. Pourtant, dès lors qu'est
« autonomisée », socialement et
techniquement, une fonction statis-
tique, offrant ses services à des
utilisateurs (et désormais à des
« clients ») extrêmement variés,
parmi lesquels les chercheurs ne
constituent qu'une petite fraction, la
présentation que fait Bernard Grais
est moins surprenante qu'il ne pour-
rait sembler. Elle est en tous cas ins-
crite dans cette forme de division du
travail. Bien sûr l'enquête proposée
serait absurde si elle visait un résultat
quantifié (pourcentage de satisfaits),

mais, en revanche, elle pourrait être
utile si elle était l'occasion d'une
recherche sur les usages sociaux des
produits de la statistique publique,
encore mal connus.

Pourtant les questions de pertinence
sont souvent débattues au sein des
INS, même si ce mot n'est pas tou-
jours utilisé. De façon récurrente, les
controverses publiques sur les défini-
tions et les mesures de « concepts »
comme le produit national brut, le
chômage ou le taux d'inflation ont
des échos dans ces instituts. Mais il
est vrai qu'ils y sont plus discutés par
les « spécialistes de domaines » que
par les « méthodologues », alors que
les représentants des INS dans les
groupes de travail européens sur la
qualité viennent plutôt de ce second
groupe, ce qui pourrait expliquer leur
faible insistance sur le thème de la
pertinence, alors qu'ils sont experts
sur les questions de précision, plus
longuement développées dans leurs
documents. Mais, précisément, la
division du travail entre spécialistes
de la pertinence et de la précision est
en relation étroite avec l'épistémolo-
gie réaliste, qui résulte elle-même
d'une demande sociale très générale.
Inspirée des sciences de la nature,
cette épistémologie est la seule qui
puisse garantir à la statistique la légi-
timité qui lui est nécessaire pour
apparaître en position d'extérieurité
par rapport aux débats sociaux, à qui
elle fournit un langage commun
accepté et des points d'appui. De ce
point de vue, cette extérieurité
emprunte à la fois à l'universalité de
la science et à celle du droit, dans
une articulation originale qui a été peu
étudiée en tant que telle. Pourtant le
modèle du droit, avec ses classes
d'équivalence inscrites dans des lois,
et ses procédures de codage par
attribution de cas singuliers à ces
classes, a beaucoup d'affinités avec
la partie amont de la chaîne de pro-
duction statistique (mais il est vrai
que celle-ci est moins connue que
sa partie aval, qui concerne les
méthodes mathématiques de traite-
ment de données portant sur des
grands nombres). L'affinité est aussi
réelle du côté des effets sociaux de la
statistique et du droit : tous deux

<footnote n="5">5. Une des incitations prévues par les promo-
teurs de la procédure TQM est l'attribution,
lors de cérémonies solennelles, de différents
« prix » (awards) aux meilleurs INS européens
en fonction de leurs réussites dans le respect
de ces critères. On retrouve un usage ana-
logue de la quantification pour comparer, noter
et classer, dans les palmarès des lycées ou
des hôpitaux diffusés par la presse depuis les
années 1990.</footnote>
visent à fournir des références pour
instituer l'accord entre des acteurs
sociaux.

Précision

Avec le critère de précision (accu-
racy), les promoteurs de la qualité
sont plus à l'aise qu'avec la perti-
nence. Il existe pour eux, dans ce
cas, une abondante littérature tech-
nique de référence. Historiquement,
les trois mots qualité, fiabilité et pré-
cision ont été longtemps, pour les
statisticiens, à peu près synonymes.
Reprenons le texte de Bernard
Grais : « La précision se définit
comme la proximité entre la valeur
estimée, éventuellement sur un
échantillon, et la vraie valeur (incon-
nue) pour l'ensemble de la popula-
tion. Cet aspect de la qualité a été
étudié de manière approfondie par
de nombreux services statistiques et
instituts de recherche universitaires.
L'appréciation de la précision repose
essentiellement sur une analyse de
l'erreur totale qui lui est associée, qui
est ventilée entre les erreurs d'échan-
tillonnage et les erreurs non dues à
l'échantillonnage (erreurs dans la
base de sondage..., de traitement...,
dues aux non-réponses..., de
mesure..., dans les hypothèses du
modèle...). »

L'idée même d'« erreur » est signifi-
cative. La distinction entre « erreurs
d'échantillonnage » (sampling errors),

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

et « erreurs non dues à l'échantillon-
nage » (non sampling errors) occulte
le fait que, alors que la première caté-
gorie est bien définie et délimitée
grâce au calcul des probabilités, la
seconde est un mélange de choses
hétérogènes. Le fait d'utiliser le seul
mot d'« erreur » à leur propos masque
des questions essentielles du point
de vue de la pertinence. Ainsi cette
liste de « causes d'erreur » ne fait pas
allusion à d'éventuelles « incertitudes
résultant d'interactions entre enquê-
teurs et enquêtés », ni à des « flous de
chiffrement », ni aux « conventions de
codage » [Thévenot 1983]. Seule est
évoquée l'« erreur », notion importée
de la métrologie réaliste des sciences
de la nature, notamment de l'astrono-
mie [Armatte 1995]. Il ne s'agit pas ici
de reprendre une fois de plus les
critiques de l'usage des méthodes
quantitatives dans les sciences
sociales, si souvent formulées depuis
Cicourel (Method and Measurement
in Sociology, 1964), mais plutôt de
se demander sociologiquement
pourquoi ces critiques ont eu si peu
de conséquences (même si elles ont
pu contribuer à sophistiquer certaines
techniques d'enquête par question-
naire). La réponse à cette question
ne peut venir que de l'existence d'une
demande sociale d'une statistique
« réaliste », légitimée par une institu-
tion « indiscutable ». Or seule la
notion d'« erreur » est cohérente
avec cette demande sociale, alors
que les autres notions mentionnées
ci-dessus, qui mettent en œuvre
des conventions de jugement,
impliqueraient de revenir au critère
de pertinence, et plus généralement
à la question des usages et des
enchaînements pragmatiques au
sein desquels l'argument statistique
intervient.

Examinons l'exemple du chômage.
Le « concept » de chômeur est défini
par le Bureau international du travail
(BIT) : il faut, pour être compté
comme chômeur, « être sans travail,
faire des démarches pour en trouver
un, et être immédiatement dispo-
nible ». Ainsi ont parlé les « spécia-
listes du domaine de l'emploi »,
avant de transmettre le bébé aux
méthodologues, pour que ceux-ci le

mesurent, en organisant des
« enquêtes sur l'emploi » (*labour
force survey*)<fnref n="6" />. Mais à ce moment,
mille problèmes non prévus par les
subject matter specialists surgissent.
Ce sont les ennuyeux cas limites, fort
nombreux : les tout petits boulots,
les stages, les emplois d'intérim, les
emplois saisonniers, les séjours à
l'hôpital, les préretraites. Et même
plus : en France, pointer à l'ANPE
était considéré jusqu'en 2003
comme « faire une démarche ». Or
la nouvelle enquête harmonisée
européenne sur l'emploi a prévu que
ce ne sera plus le cas, ce qui
pourait diminuer d'environ 10 % le
nombre des chômeurs communiqué
à Eurostat par l'Insee. On n'a énu-
méré ici toutes ces questions que
pour suggérer qu'elles peuvent
toutes être vues soit du côté de
la pertinence (si on cherche à
interpréter les « intentions du BIT »,
comme le fait le juge pour
l'« intention du législateur »), soit
du côté de la précision, en traitant
les cas mentionnés comme des
sources d'« erreurs non dues à
l'échantillonnage », comme le font
presque toujours les méthodologues.

Deux méthodologues connus,
Richard Platek et Carl-Erik Sarndal,
ont publié en 2001 un article de
synthèse (accompagné de seize
commentaires) sur cinquante ans de
recherches sur la précision et les
erreurs dans les enquêtes par
sondage. Ils déplorent que, alors que
la théorie de la *sampling error* est
bien développée depuis des décen-
nies, celle de la *non sampling error*
reste embryonnaire et peu cohérente.
Ceci entraîne, selon eux, qu'on ne
peut fournir avec assurance à son
sujet un « intervalle de confiance »
aussi consistant que celui que le
calcul des probabilités garantit pour
la *sampling error*. Ce regret étrange

<footnote n="6">6. La division du travail est souvent plus com-
plexe : les méthodologues conçoivent l'orga-
nisation théorique de l'enquête (plan de son-
dage, tirage d'échantillon, vérifications,
redressements, estimation des variables et de
leurs intervalles de confiance, etc.), mais la
*collecte sur le terrain* est, dans certains pays,
fréquemment sous-traitée à des entreprises
privées spécialisées dans cette activité. Ceci
accroît encore la nécessité d'objectiver à
l'avance, par écrit, des « critères de qualité ».</footnote>
ne peut être compris qu'en référence
à la division du travail évoquée
ci-dessus et à l'épistémologie réa-
liste qui lui est inéluctablement
associée. Les questions centrales de
jugement à porter avant de choisir
de compter un cas précis comme
chômeur ne peuvent pas trouver
place dans le cadre épistémologique
dessiné par les méthodologues.
Mais, encore une fois, la question
n'est pas de les critiquer, mais de
comprendre ce qui fait que cette
épistémologie est si « naturelle », et
de se demander s'il est possible
socialement de parler un autre
langage. En un mot, comment
penser et discuter ensemble les
questions cognitives et politiques
ainsi soulevées par ces problèmes,
qui ne sont pas seulement cognitifs :
les politiques de l'emploi, des alloca-
tions de chômage ou des minima
sociaux ont des effets d'autant plus
réels qu'ils sont plus solidement
construits et inscrits dans des
institutions, dont la statistique est
désormais une des plus importantes.

La responsabilité de ceux qui traitent
de ces questions est donc insépara-
blement scientifique et politique. La
déontologie revendiquée à la fois par
les statisticiens et par ceux qui
prennent appui sur leurs travaux
pour étayer leurs arguments invoque
souvent une séparation entre ces
deux moments, celui de la science et
celui de ses usages. Un tel « grand
partage » peut difficilement se passer
d'une épistémologie réaliste. Les
allusions éventuelles aux conven-
tions qui ont présidé à la mesure
pourraient, dans certains cas,
présenter des dangers pour une
telle division du travail, en suggérant

des doutes sur la crédibilité et donc
sur la légitimité d'une statistique.
Ainsi, le statisticien scrupuleux peut
parfois se trouver tiraillé entre, d'une
part, une exigence professionnelle
d'explicitier ses méthodes et ses
conventions, en adoptant de fait
une position quasi constructiviste,
et, d'autre part, une demande
sociale réaliste implicite de ne pas
« encombrer le lecteur avec ces
détails techniques », qui risquent de
semer le doute ou de restreindre la
portée des résultats présentés. Les
controverses portent souvent sur la
possibilité de généraliser à partir de
« résultats partiels », c'est-à-dire
assortis de bémols méthodologiques
qui disparaissent au fil des usages.
On l'a vu par exemple en 2001 et
2002 à propos de controverses sur
les « trappes à pauvreté » ou sur les
« effets des réductions des charges
des entreprises »<fnref n="7" />. Nous reviendrons
sur ces questions à propos du qua-
trième critère de qualité, désigné
sous l'intitulé « accessibilité et
clarté ».

## Actualité et ponctualité

Le troisième critère, celui d'actualité
et ponctualité (en anglais timeliness
and punctuality ; on dit aussi en
français fraîcheur, ou rapidité), a
mobilisé, depuis 1998, beaucoup
d'énergie dans la réorganisation des
circuits de production de la statis-
tique européenne [Elissalt 2001].
Ceci résulte de la création de l'Union
économique et monétaire et de
l'euro. En effet, la politique monétaire
européenne est désormais gérée
par une institution nouvelle créée
en 1998 : la Banque centrale
européenne (BCE).

Pour accomplir sa tâche, la BCE
demande des « indicateurs écono-
miques » (indices des prix, du coût
du travail, de la production indus-
triale, du commerce extérieur),
nécessaires pour gérer notamment
les taux directeurs du crédit, dont
elle a la responsabilité. Ces
demandes de la BCE sont adressées
à Eurostat, puis répercutées par
celui-ci aux instituts nationaux de

statistique. Or ces indicateurs
doivent concerner l'ensemble de la
zone euro, qui constitue ainsi un
espace d'équivalence, social et
cognitif, entièrement nouveau, pour
lequel les « conventions d'équiva-
lence » doivent être à la fois repen-
sées et reconstruites. Parmi ces
conventions, l'une d'entre elles se
révèle très difficile à mettre en œuvre,
celle des délais de publication des
indicateurs. En effet, le contexte
marchand dans lequel intervient la
BCE implique une contrainte forte,
celle de la rapidité de son inter-
vention. La combinaison de ces
deux contraintes, construction d'un
nouvel espace d'équivalence et
standardisation des délais (raccour-
cis) de publication, a impliqué une
réorganisation en profondeur de
certaines chaînes de production
statistique.

Pour la fixation des délais communs,
le modèle est celui de la Federal
Reserve Bank des États-Unis. La
norme est que l'indicateur doit
être disponible au plus tard un mois
(ou 22 jours ouvrables) après la fin
de la période concernée. Cette
comparaison des performances des
circuits statistiques européen et
américain a donné lieu à une vaste
opération dite de benchmarking<fnref n="8" />. Il
est bien sûr apparu que la fixation de

Médiathèque Commission européenne

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Francfort, la BCE</figcaption></figure>

<footnote n="7">7. Ces problèmes rencontrés par les statisticiens dans leur pratique professionnelle, et les controverses parfois très âpres qu'ils suscittent, peuvent être comparés à ceux que rencontrent les journalistes, eux aussi souvent tiraillés entre des exigences contradictoires [Lemieux 2000].</footnote>

<footnote n="8">8. Ce mot anglais (traduisible par étalonnage, ou référence) est utilisé tel quel par les administrations françaises, pour désigner ce travail de construction d'un espace d'équivalence européen, dans lequel on cherche à rapprocher les performances des INS (notamment leurs délais de publication).</footnote>
cette norme revenait à raccourcir beaucoup, parfois à diviser par deux, le temps imparti au calcul de l'indicateur. Ceci ne pouvait se faire qu'au détriment du deuxième critère de qualité, celui de la *précision*, notamment parce que la seule solution pour satisfaire la contrainte des délais était souvent d'« estimer » (c'est-à-dire d'inventer par des méthodes économétriques) les chiffres correspondant aux derniers jours d'un mois ou aux dernières semaines d'un trimestre, quitte à publier plus tard des indices dits « révisés » incluant les dernières périodes précédemment estimées. Cette émergence de la « rapidité » comme critère essentiel de qualité des statistiques peut être vue comme caractéristique de l'importance croissante du caractère marchand de l'économie, dont le symbole est le fonctionnement de la Bourse et des marchés financiers. Aux États-Unis, où cette caractéristique marchande est ancienne, existent depuis longtemps des règles strictes de calendrier de divulgation de certains indicateurs économiques à la seconde près. Ainsi la publication du taux de chômage a des effets instantanés sur le *Dow Jones* : si le chômage monte, la Bourse monte aussi, et inversement<fnref n="9" />.

Le « réalisme » des séries temporelles est différent de celui des statistiques dites « structurelles ». En effet, dans ce cas, ce sont des évolutions en pourcentage (et non des niveaux) qui sont supposés « réelles », puisque ce sont elles qui suscitent

interprétation et action. Ce sont des dérivées par rapport au temps. Ce temps n'est pas seulement le temps mathématique, mais aussi celui qui, faisant le lien et créant des équivalences ou des discontinuités entre le passé et le futur, permet de faire des « projections » sinon des « prévisions », et ainsi d'orienter ou de justifier l'action. Le « réalisme » n'est pas, dans ce cas, très différent de celui du langage courant : une prévision est réaliste si elle est plausible, vraisemblable, en un mot « réalisable ». L'interprétation des séries temporelles a été à l'origine de techniques statistiques très spécifiques (calcul de moyennes mobiles, correction des variations saisonnières, modèles linéaires stochastiques) visant à démêler des réalités d'ordres différents, depuis des « variations aléatoires » de court terme jusqu'à des « tendances longues séculaires », en passant par diverses formes de cycles. L'articulation des rhétoriques réaliste et conventionnaliste est, dans le cas des séries temporelles, très originale, et mériterait une étude spécifique<fnref n="10" />.

## Accessibilité et clarté

Le quatrième critère, celui d'accessibilité et clarté, est, au moins autant que la pertinence, celui qui pourrait caractériser les formes des interactions concrètes entre les informations statistiques et leurs utilisateurs. Alors que la pertinence a trait à la signification que ceux-ci confèrent à une statistique, l'accessibilité et la clarté concernent des modes d'emploi en situation. On pourrait imaginer un programme de recherche sur les pratiques d'usage des statistiques envisagées dans leur matérialité (recherche documentaire, consultation de banques de données, construction de tableaux, de graphiques, usage de logiciels statistiques), selon des méthodes déjà éprouvées par la « sociologie de l'action située » [Conein et Jacopin 1994].

Mais de telles recherches sont encore rares. C'est pourtant ce niveau de la pratique statistique que

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

vise le quatrième critère, ainsi défini : « Les données statistiques ont d'autant plus de valeur qu'elles sont aisément accessibles aux utilisateurs, qu'elles se présentent sous une forme qui leur convient et qu'elles sont correctement documentées. Les fournisseurs de statistiques doivent également procurer toute l'assistance requise pour leur utilisation et leur interprétation. » [Grais 1998, p. 33].

Cette formulation suppose implicite-ment une « demande sociale ». Mais cette expression (commode) est simplificatrice. La demande sociale réaliste, dont il a été question ci-dessus, n'existe qu'à la suite d'un long processus qui a fait émerger « quelque chose » en tant que « question » et en tant qu'objet éventuel d'une action, d'une dénonciation ou d'une revendication. La mise en place de procédures de quantification est une des modalités (avec les luttes politiques et syndicales, le droit, la théorie économique, la littérature ou la philosophie) qui contribuent à faire exister socialement et à durcir ce quelque chose. On peut citer maints exemples historiques, bien documentés, de tels processus : la pauvreté en Angleterre (années 1880), le chômage ou l'opinion publique aux États-Unis (années 1930), le taux de croissance du PNB (années 1950), les violences aux enfants (années 1980). Ceci n'implique pas que l'objet n'existait pas avant sa quantification. Mais celle-ci lui a donné une

<footnote n="9">9. En effet une hausse du chômage est perçue par les traders comme annonçant à court terme une baisse des « risques inflationnistes » qui inciteraient la Fed à augmenter ses taux directeurs, ce qui ralentirait l'activité économique. À plus long terme, la hausse du chômage est vue comme induisant une pression à la baisse des salaires et donc une hausse des profits.</footnote>

<footnote n="10">10. On en trouve des éléments par exemple dans les travaux de Michel Armatte (1992), de Judy Klein (1997), de Mary Morgan (1990). En particulier, le livre de Judy Klein (Statistical Visions in Time. A history of Time Series Analysis, 1662-1938) offre un extraordinaire panorama de l'évolution de ces rhétoriques et de ces outils à démêler les réalités de l'écoulement du temps.</footnote>
tout autre forme d'existence sociale, dans laquelle sont étroitement imbriquées les mesures au sens de la métrologie et les mesures au sens d'une administration qui « prend des mesures » et qui souhaite notamment en évaluer les effets. C'est cet ensemble sémantique et pragmatique qui rend réel l'objet qui circule désormais et fait l'objet d'une « demande sociale » parfois impatiente, comme on l'a vu avec la montée du benchmarking exigé par la BCE. De même, l'accessibilité et la clarté ne peuvent être évaluées que par rapport à la diversité des modes d'engagement des arguments statistiques. Le souci de mettre en œuvre l'exigence impliquée par ce critère peut conduire à faire apparaître un « paradoxe des métadonnées », résultant de la difficulté à faire tenir ensemble un mode d'expression réaliste et une déontologie professionnelle conventionnaliste.

Depuis les années 1980, ont été développés, notamment du fait de l'informatisation croissante de la production et du stockage des statistiques publiques dans des banques de données, des systèmes de documentation rassemblant des « métadonnées ». Celles-ci permettent de conserver et de fournir à la demande des informations sur les modalités de construction des données stockées (par exemple, pour une enquête : intentions initiales, champ couvert, plan de sondage, questionnaire, nomenclatures, mode de collecte, redressement des réponses, etc.). La conservation et la fourniture de telles informations sont considérées par les statisticiens comme une exigence professionnelle de base. Elles sont,

au moins officiellement, vivement souhaitées par maints utilisateurs, notamment par les chercheurs en sciences sociales. Mais le paradoxe vient de ce que, comme c'est le cas pour de beaux monuments, l'exhibition de ces échafaudages de métadonnées peut, qu'on le veuille ou non, brouiller, sinon la beauté, du moins l'efficacité argumentative de l'évidence factuelle impliquée par la mise en avant d'un simple nombre, tout nu. Trop de métadonnées pourraient-elles tuer les données ? Cette idée paradoxale peut être bien sûr repoussée au nom d'une conception exigeante et scrupuleuse de l'argumentation. Mais il vaudrait mieux l'envisager aussi de façon empirique et non normative, en étudiant la diversité des circonstances de recours ou de non-recours aux métadonnées. Ceci fournirait une piste de recherche pour une sociologie des usages de la quantification, à inventer, en relation avec la sociologie de l'argumentation.

## Comparabilité

Le cinquième critère est celui de la comparabilité des données, dans le temps et dans l'espace. Il renvoie complètement à la notion (rarement employée par les statisticiens) de convention d'équivalence, qui légitime socialement et cognitivement les comparaisons, puisque la convention est une procédure sociale tandis que l'équivalence est une catégorie logique. Une telle convention postule la permanence dans le temps, ou l'identité dans l'espace, d'objets dont l'existence est logiquement antérieure aux procédures de mesure. La construction de « séries longues » par des historiens « quantitativistes » implique des conventions que d'autres historiens peuvent contester, comme cela a été le cas par exemple avec les séries de « deux siècles de travail en France » publiées par Olivier Marchand et Claude Thélot (1991). Dans de telles controverses, c'est bien le statut de réalité et de permanence des objets qui est en cause<fnref n="11" />.

Les efforts d'harmonisation des statistiques européennes, fortement accrus depuis les années 1980, ont mis en évidence la polarisation entre deux façons de penser cette harmonisation, dites respectivement « harmonisation des produits » (ou des outputs) et « harmonisation des méthodes » (ou des inputs). Celles-ci correspondent elles-mêmes de fait à deux démarches, l'une plutôt réaliste, et l'autre plus conventionnelle.

L'harmonisation des produits suppose que les « spécialistes de domaines » des différents pays se sont réunis et mis d'accord sur la définition d'un « concept », qu'ils ont ensuite transmis aux méthodologues de chacun de leurs INS, à charge pour eux de mesurer au mieux ce concept, chacun de leur côté selon leurs méthodes propres, et compte tenu des caractéristiques et des sources spécifiques à chaque pays. Cette démarche, implicitement réaliste, a été historiquement celle des comptables nationaux, depuis les années 1950. Elle est justifiée en partie par l'existence de théories économiques, qui contribuent à faire exister socialement les objets (produit intérieur brut, investissement, consommation) antérieurement à leurs mesures [Vanoli 2002]. Mais, à partir des années 1990, cette démarche a été vivement critiquée, tant apparaisent importants les cas où les particularités nationales des méthodes de mesure ont des effets majeurs sur les résultats de ces mesures.

L'harmonisation des méthodes, alors proposée comme alternative, est une sorte de rêve épistémologique, où le processus complet de construction et de collecte des données serait standardisé pour toute l'Europe com-

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Médiathèque Commission européenne</figcaption></figure>

<footnote n="11">11. Voir à ce sujet le débat organisé par Florence Weber dans *Genèses*, 9, octobre 1992, pp. 90-119. Dans ce cas, une figure de compromis épistémologique avancée par les auteurs contestés est le repli sur la notion d'« ordre de grandeur » : la convention n'effectue que la précision de la mesure, mais non une réalité intrinsèque, supposée « approximée » au mieux par les algorithmes conventionnels proposés. Ce type d'argument devrait être étudié systématiquement, en le replaçant dans l'éventail des formulations disponibles pour gérer la tension entre réalisme et conventionnalisme.</footnote>
munautaire. Eurostat pousse bien sûr
dans ce sens. On voit le lien entre cet
objectif et celui de l'unification admi-
nistrative du continent. Comme cela
a déjà pu être montré, l'unification
politique et l'unification statistique
vont de pair, ainsi que le suggère
l'étymologie même du mot statis-
tique : la science de l'État<fnref n="12" />. Cette
question de l'harmonisation statis-
tique montre les liens entre les
dimensions cognitive et politique de
la tension entre réalisme et conven-
tionnalisme, et aussi, d'une autre
façon, l'affinité entre les conventions
de la statistique et celles du droit.

Cohérence

Le sixième critère, celui de la cohé-
rence, soulève une question cruciale
dans tous les INS : pour maintes
variables demandées par des utilisa-
teurs, les estimations calculées à
partir de différentes sources (recen-
sements, enquêtes, fichiers adminis-
tratifs) sont différentes. Faut-il les
« redresser », en rendant communs
les champs couverts, les définitions,
les nomenclatures, et tout ce qui
contribue à engendrer les données,
de façon à rendre ces sources cohé-
rentes, en cherchant, par cette
confrontation, à se « rapprocher le
plus possible de la réalité » ? Les
documents sur la qualité semblent le
préconiser, en s'appuyant sur les
souhaits supposés des utilisateurs,
mais évoquent peu les questions
épistémologiques soulevées par ce
problème : « Lorsqu'elles provien-
nent d'une source unique, les statis-
tiques sont cohérentes du fait qu'il y
a un sens à combiner les concepts
élémentaires en des ensembles plus
complexes. Lorsqu'elles proviennent
de sources différentes et, en particu-
lier, d'enquêtes ayant des fréquences
différentes ou de fichiers administra-
tifs divers, les statistiques ne sont
cohérentes que dans la mesure où
elles sont basées sur des définitions,
nomenclatures et normes méthodo-
logiques communes. Lorsque tel est
le cas, les messages que ces statis-
tiques véhiculent sont alors claire-
ment en rapport les uns avec les
autres ou, à tout le moins, ne se
contredisent pas. » [Grais 1998, p. 34].

Faut-il rendre complètement cohé-
rentes les statistiques fournies au
public ? La réponse à cette question
ne va pas de soi. L'examen des argu-
ments en faveur de l'une ou l'autre
solution fournit une autre façon
d'étudier empiriquement la tension
entre les attitudes réaliste et
constructiviste. Là encore, la comp-
tabilité nationale avait, historique-
ment, opté pour la confrontation et le
redressement des sources, et donc
pour une perspective réaliste. En
effet, son principe même est de rem-
plir, le mieux possible compte tenu
des sources disponibles, des
tableaux a priori cohérents et
exhaustifs, décrivant l'ensemble des
flux macroéconomiques d'une
nation. Ces tableaux sont double-
ment équilibrés par construction,
selon les agents et selon les opéra-
tions. Le choix de la mise en cohé-
rence au niveau macroéconomique
est donc la clé de voûte de la
démarche. Il a joué un rôle décisif
pour développer et améliorer les
sources, en suscitant leur critique
mutuelle. Il était cohérent avec
l'usage de ces comptes dans des
modèles keynésiens, qui ont eu leur
heure de gloire entre les années 1950
et 1970. Depuis, les usages des sta-
tistiques se sont beaucoup diversi-
fiés, et l'exigence de cohérence
complète n'est plus aussi évidente.

En effet, dès lors que ces sources
sont utilisées dans des contextes
distincts, souvent sur des questions
sectorielles ou locales, l'avantage
éventuel de la coûteuse mise en
cohérence peut être inférieur à la
perte résultant des manipulations
des sources de base uniquement
destinées à cette mise en cohérence
globale.

De fait, les INS des pays européens
ne répondent pas tous de la même
façon à cette question. Un cas
extrême intéressant est celui des
Pays-Bas, qui ont conçu dans les
années 1990 une sorte d'utopie sta-
tistique, fonctionnant comme une
expérience de pensée, qui avait le
mérite de faire toucher du doigt les
limites d'une épistémologie-fiction
réaliste [Bochove 1996 ; Desrosières
1999]. L'idée est d'imaginer une
forme de tableau théorique, compor-
tant en lignes tous les « individus », et
en colonnes toutes les « variables » !
Deux types de tableaux sont envisa-
gés, selon que les « individus » sont
des personnes physiques ou des
entreprises. Puis ces tableaux
seraient progressivement remplis en
extrapolant et en rendant « cohé-

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>« Il n'est point nécessaire d'espérer pour entreprendre ni de réussir pour persévérer. »</figcaption></figure>

Médiathèque Commission européenne

La Haye, statue de Guillaume le Taciturne

<footnote n="12">12. Voir par exemple, pour les États-Unis,
Anderson (1988), ou, pour l'Italie, Patriarca
(1996).</footnote>
rents », au niveau le plus microéco-
nomique, les enquêtes par sondage
et les fichiers administratifs dispo-
nibles<fnref n="13" />. La justification fournie par
les auteurs du projet est qu'il permet-
trait de satisfaire le souhait des utili-
sateurs d'avoir toujours « un nombre
pour une variable » (one figure for
one variable).

Ce projet ne doit pas être jugé sur
son « réalisme » au sens courant de
« faisabilité ». De ce point de vue, il
est totalement irréaliste. Mais il est
« réaliste » au sens philosophique
utilisé dans cet article, puisqu'il pos-
tule qu'il existe pour chaque individu
des « variables » de valeur unique
réelle, indépendante de tout juge-
ment et des modalités de question-
nement. De fait, il n'est pas réaliste
(au premier sens) parce qu'il est trop
réaliste (au second sens). Les INS
des autres pays ont considéré ce
projet néerlandais avec scepticisme
(sinon avec inquiétude : il aurait pu
faire penser au 1984 de George
Orwell, si les Pays-Bas n'étaient,
depuis des siècles, une nation fort
démocratique). Il a cependant l'inté-
rêt de montrer les limites du souhait
de la mise en cohérence complète,
pourtant exprimé souvent, avec des
arguments légitimes, par de nom-
breux utilisateurs de la statistique
publique. Le choix, plus prudent, de
ne pas éradiquer complètement les
incohérences entre sources, en se
tenant au plus près du processus ini-
tial de construction des données, est
inspiré, de fait, par une épistémolo-
gie plutôt conventionnaliste, puisqu'il
risque moins de faire perdre en route
les traces desdites conventions,
comme le font les mises en cohé-
rence à visée réaliste souhaitées par
les utilisateurs.

Double conscience
et figures de compromis

Nous avons essayé d'identifier des
façons dont les statisticiens ou les

utilisateurs de statistiques vivent la
tension quotidienne entre les pers-
pectives réaliste et conventionna-
liste. Nous n'avons pas cherché à
trancher la difficulté par des formula-
tions épistémologiques, qui donne-
raient les « bonnes réponses théо-
riques » à cet éternel problème.
L'inconvénient de ces bonnes
réponses est qu'elles n'envisagent
pas les situations pratiques où sont
posées les questions, ni les façons
dont les acteurs s'en débrouillent, à
tort ou à raison. On a cherché à
constituer une sociologie de l'argu-
ment statistique, plutôt qu'une épis-
témologie normative, à laquelle sont
déjà consacrés de nombreux tra-
vaux. Le choix entre les deux pos-
tures, réaliste ou conventionnaliste,
n'est pas un choix existentiel enga-
geant les personnes de façon perma-
nente. Il est lié aux contraintes des
situations auxquelles sont confrontés
ces acteurs, selon les moments, et
selon les types d'interaction avec
des objets ou avec des personnes
qu'ils rencontrent. Ainsi par exemple,
c'est souvent dans des situations de
controverse et de remise en cause
des routines du monde social que le
réalisme antérieur est contesté par
des arguments qui font ressortir le
caractère conventionnel des statis-
tiques. A contrario, la réalité est assi-
milable à des « choses qui tiennent »,
au triple sens de : « qui sont
solides », « qui tiennent entre elles »,
et « qui tiennent les hommes en les
coordonnant ». On pourrait relire les
six critères de qualité comme des
conditions de cette bonne tenue.

Dans sa pratique quotidienne, le
statisticien est plongé dans un
monde de conventions, qu'il enre-
gistre ou qu'il façonne lui-même. Le
fait que la mesure résulte de cet
enchaînement de décisions conven-
tionnelles est donc une évidence
pour lui. Mais ensuite, il change de
casquette sans s'en rendre compte,
et tient un langage réaliste dès qu'il
s'adresse au monde extérieur. Il n'y
a là nulle ambiguïté : dans les deux
cas il fait son travail avec
conscience. L'utilisateur attentif ou
le chercheur, qui consultent les
métadonnées, sont eux aussi placés
devant la même difficulté. Celle-ci
n'est pas spécifique au statisticien.
Comment les acteurs gèrent-ils en
pratique cette tension qu'aucune
épistémologie théorique ne peut
résoudre à leur place ? Cette ques-
tion fait penser aux problèmes de
« double conscience » rencontrés
par des anthropologues. Ainsi
Jeanne Favret-Saada (1977), étu-
diant la sorcellerie dans le bocage
normand, essaie de comprendre
comment des personnes peuvent en
même temps croire et ne pas croire
aux mauvais sorts. La phrase type
est dans ce cas : « *Je sais bien* (que
les sorts n'existent pas), *mais quand
même* (il y a des événements
bizarres). » Comment les gens font-
ils coexister ces deux énoncés dans
leur tête et dans leur vie ? Le
contexte est bien sûr différent dans
le cas des statisticiens, puisque leur
rationalisme ne fait pas de doute
dans aucun des moments, réaliste
ou conventionnaliste. Mais pourtant,

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>L'abbaye de Montebourg, au cœur du bocage normand</figcaption></figure>

<footnote n="13">13. Les INS des Pays-Bas et des pays scan-
dinaves ont, de longue date, choisi de déve-
lopper leurs statistiques publiques à partir des
fichiers administratifs, en réduisant la part des
enquêtes directes.</footnote>
il y a une forme d'incompatibilité entre les deux postures, dont il faut se débrouiller : « *Je sais bien* (que mes statistiques résultent de conventions), *mais quand même* (je crois en un réel qu'on me demande de quantifier). »

Diverses figures de compromis sont disponibles, qui atténuent cette tension. Elles ont pour principe de disjoindre le signifiant (la mesure) et le signifié (l'objet à mesurer), en les

reliant néanmoins par des termes de correspondance variés. Ainsi les *indicateurs* et les *indices* ne prétendent pas mesurer directement quelque chose, comme le ferait un physicien ou un astronome<fnref n="14" />. Ils sont plutôt, selon les cas, des résumés (comme l'est une moyenne), des représentants, des porte-parole de choses muettes, complexes et hors de portée. Ce sont, d'une certaine manière, des fictions utiles. On peut, dans ce cas, parler de « quasi-conventionnalisme », puisque le fait que la mesure dépend fortement des conventions de calcul est affirmé et assumé, au moins par ceux qui la fabriquent. Mais l'indicateur tend à devenir, pour les utilisateurs, la chose elle-même. C'est en cela que l'on peut dire que la statistique crée de la réalité. Cela a été le cas avec des objets comme le *seuil de pauvreté* utilisé depuis Charles Booth à la fin du XVIIIᵉ siècle [Hacking 2000], le *quotient intellectuel* mesuré par des tests psychométriques

[Martin 1997], ou l'opinion publique mesurée par les sondages de Gallup [Blondiaux 1998]. Il faudrait inventorier ces figures de compromis, en les mettant en relation à la fois avec des situations (sociologie de l'argumentation et de l'action située) et avec les personnes impliquées (sociologie des acteurs). À défaut de proposer un choix épistémologique tranché sur « la réalité »<fnref n="15" />, une telle recherche aiderait à comprendre les débats et les controverses, souvent obscurs, que soulèvent les arguments statistiques, tant dans les débats publics que dans les sciences sociales.

Alain DESROSIÈRES

Insee
Direction générale
Direction de la coordination
statistique
et des relations internationales

<footnote n="14">14. La notion d'ordre de grandeur est ambiguë, car elle est intermédiaire entre la mesure imprécise, qui relève de la métrologie classique, et l'indicateur, qui disjoint la mesure et la chose mesurée. Elle ne choisit pas clairement entre ces deux modalités.</footnote>

<footnote n="15">15. On ne reprendra pas ici l'hypothèse, déjà évoquée, selon laquelle une statistique est d'autant plus réelle qu'elle est plus solidement construite et inscrite dans des institutions stables. Cette « figure de compromis » aide à comprendre et à étudier empiriquement beaucoup de situations historiques. Sur quelques débats suscités par cette hypothèse, voir la postface à Desrosières 2000.</footnote>
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