Probabilités et orientation
Authors: Reuchlin Maurice 
Published: April 2024

L’épistémologie des probabilités peut contribuer à préciser la notion d’incertitude et l’on essaie d’appliquer cette analyse aux situations d’orientation et aux «décisions sous le risque» qui sont prises dans ce domaine. La définition formelle des probabilités est rappelée (axiomes de Kolmogoroff). Cette axiomatique a été interprétée de deux façons : les probabilités qu’elle définit peuvent représenter des limites vers lesquelles tendent des fréquences observées ; elles peuvent représenter des opinions personnelles, subjectives, sur la plausibilité d’un «état de la nature», c’est-à-dire d’une hypothèse.

L’interprétation fondée sur l’observation de fréquences est d’abord examinée. Dans ce cadre interprétatif, la probabilité d’un événement singulier (probabilité pour que tel enfant particulier réussisse au baccalauréat) est une notion vide de sens. Des exemples sont donnés d’informations concernant l’orientation et s’exprimant en termes de fréquences observées sur la population ou sur des parties spécifiées de cette population (probabilités d’accès et de réussite dans différentes filières scolaires pour différentes catégories socio-professionnelles). L’événement singulier peut être considéré comme la limite d’une spécification croissante des parties d’un ensemble. On défend l’idée que cette conception théorique du cas individuel, et les limites pratiques qu’elle comporte, se retrouvent dans le point de vue d’un clinicien comme G.W. Allport, contrairement à l’opinion de celui-ci.

Un problème posé par le passage du fréquent au probable, c’est-à-dire par le pronostic fondé sur l’induction statistique, est celui de la place faite aux changements éventuels dans le déterminisme des événements observés. Une prévision statistique est-elle nécessairement «statique», l’action qu’elle règle nécessairement «reproductrice» ? Il y a là une limitation théorique certaine (encore que moins stricte pratiquement qu’elle ne paraît d’abord) à l’induction statistique. Elle s’illustre en orientation non seulement par les incertitudes de la prévision économique, fréquemment dénoncées, mais aussi par le caractère conjectural, plus rarement souligné, des prévisions faites sur l’évolution des inégalités sociales devant l’éducation. On peut opposer théoriquement l’induction statistique au raisonnement hypothético-déductif, comme l’a fait, entre autres, K. Lewin. Mais il convient de souligner que le contrôle du raisonnement hypothético-déductif ne peut être pratiquement qu’un contrôle statistique. Cela est vrai pour l’expérimentateur mais aussi pour l’analyste de faits sociaux. Un exemple est fourni à propos d’hypothèses politiques sur l’origine des inégalités sociales devant l’éducation.

Le passage du probable au souhaitable est une démarche tout à fait étrangère à l’épistémologie des probabilités. En particulier, rien ne permet d’affirmer que l’orientation la plus souhaitable pour un sujet particulier est celle pour laquelle sa réussite prévisible est la plus grande, ou ses risques d’échec les plus faibles. On se heurte d’ailleurs de nouveau au fait que l’interprétation fréquentiste des probabilités ne permet pas, en principe, de pronostics relatifs à un individu particulier. On passera à l’autre interprétation des probabilités (probabilités personnelles ou subjectives) en évoquant les recherches relatives à la théorie de la décision.

L’inférence statistique classique (R. Fisher) conduit en fait à une-décision consistant à préférer les erreurs d’un certain type aux erreurs d’un autre type (J. Neyman, E. Pearson). A. Wald introduit l’idée que ces décisions doivent faire intervenir le coût des erreurs possibles, lorsque ce coût est prévisible, ce qui paraît être rarement le cas en matière d’orientation.

La théorie de la décision peut rompre avec l’interprétation fréquentiste des probabilités et faire intervenir la notion de probabilité «personnelle » ou «subjective». Un individu donné peut en effet se conduire, lorsqu’il prend une décision, comme s’il attribuait des degrés différents de plausibilité aux différentes hypothèses que l’on peut faire sur les «états de la nature» face auxquels il doit se décider. Ces probabilités personnelles peuvent être calculées à condition que l’individu dont il s’agit les utilise de façon cohérente, «rationnelle», dans les décisions qu’il prend. L.J. Savage et d’autres mathématiciens ont formalisé ces situations de «choix sous le risque» et le comportement que l’on considérera comme cohérent, rationnel, dans ces situations. Une situation de ce genre est caractérisée par un certain nombre d’états possibles de la nature, à chacun desquels le sujet accorde une certaine probabilité, tout en ignorant lequel se réalisera ; par un certain nombre de décisions que le sujet peut prendre ; par les conséquences, pour le sujet, de chacune de ces décisions pour chacun des états possibles de la nature («utilités»). On peut définir à quelles conditions l’observation des décisions d’un sujet placé dans ces conditions permet de connaître ses probabilités personnelles et la matrice des utilités. Ces conditions définissent un comportement cohérent, «rationnel».

Ces théories de la décision font l’objet de nombreux travaux et aussi de vives controverses. On se borne à relever leur compatibilité avec une psychologie différentielle (les mêmes individus, placés dans la même situation, ne prennent pas les mêmes décisions) et la possibilité d’utiliser une schématisation de ce genre en orientation. On insiste en particulier sur l’importance que prend ici la cohérence du comportement des sujets, cette cohérence du comportement individuel face aux choix multiples et impératifs qui leur sont proposés et imposés par la société moderne constituant peut-être le problème central de l’orientation.

Les probabilités personnelles évoluent de façon prévisible sous l’effet de l’information apportée au sujet. Cette évolution constitue une forme d’inférence statistique très différente de l’inférence classique. Elle utilise un théorème sur «la probabilité des causes » établie au XVIIIe siècle par T. Bayes, et elle est connue pour cette raison sous la dénomination d’inférence bayésienne. Ce modèle statistique récent paraît pouvoir représenter un processus d’orientation compris comme une évolution cohérente du sujet sous l’effet de l’information qu’il reçoit.