Un biologiste, un physicien et un mathématicien partent pour la première fois en Écosse. Dans le train, peu de temps après avoir traversé la frontière, ils aperçoivent un mouton noir à travers la vitre.
Le biologiste s'exclame : "Incroyable !! Les moutons sont noirs en Écosse !"
Le biologiste s'exclame : "Incroyable !! Les moutons sont noirs en Écosse !"
Le physicien rétorque : "Généralisation abusive !! Tout ce qu'on peut dire, c'est qu'il existe au moins un mouton noir en Écosse."
Le mathématicien corrige : "Encore une généralisation abusive ! Tout ce qu'on peut dire, c'est qu'au moins la moitié d'un mouton d'Écosse est noir".
Le mathématicien corrige : "Encore une généralisation abusive ! Tout ce qu'on peut dire, c'est qu'au moins la moitié d'un mouton d'Écosse est noir".
Les généralisations abusives sont un fléau et aident la mésinformation à proliférer sans jamais mentionner aucune #FakeNews, comme l'explique @TroncheBiais dans leur dernière vidéo d'une nouvelle série très travaillée sur le plan audiovisuel !
Ceci dit, ce qui rend une généralisation abusive est très difficile à cerner... Et l'inverse est tout aussi un problème !!
À l'instar du mathématicien, il peut nous arriver de dénigrer à tort une donnée (anecdotique ou non), notamment quand elle va à l'encontre de nos croyances.
À l'instar du mathématicien, il peut nous arriver de dénigrer à tort une donnée (anecdotique ou non), notamment quand elle va à l'encontre de nos croyances.
Mais alors, qu'est-ce qu'une généralisation adéquate ?
Eh bien, c'est une vaste question débattue depuis des siècles par les philosophes, les statisticiens et les informaticiens, notamment depuis qu'un certain David Hume a identifié le problème !
Eh bien, c'est une vaste question débattue depuis des siècles par les philosophes, les statisticiens et les informaticiens, notamment depuis qu'un certain David Hume a identifié le problème !
En fait, penser qu'il existerait un seuil tel que, au-dessus, il faut généraliser, et en dessous, il ne faut pas généraliser, ça semble être un sophisme.
Selon le consensus du statisticiens, le mot "preuve" devrait être banni du vocabulaire scientifique.
Selon le consensus du statisticiens, le mot "preuve" devrait être banni du vocabulaire scientifique.
Selon le bayésianisme en particulier, il s'agit plutôt de déplacer nos curseurs de crédence.
Et toute donnée devrait alors être pris en compte.
Mais des données plus fiables et en plus grandes quantités doivent agir davantage sur ces curseurs.
Et toute donnée devrait alors être pris en compte.
Mais des données plus fiables et en plus grandes quantités doivent agir davantage sur ces curseurs.
Enfin, et surtout, selon le bayésianisme, à quel point généraliser dépend fortement de l'état des connaissances.
Typiquement, il y a ainsi un préjugé raisonnable à avoir sur le fait qu'un mouton noir d'un côté est très probablement noir de l'autre.
Typiquement, il y a ainsi un préjugé raisonnable à avoir sur le fait qu'un mouton noir d'un côté est très probablement noir de l'autre.
Bref. Il y a des réflexions fantastiques à avoir sur comment bien généraliser en particulier, et comment bien raisonner de façon plus générale.
Et tiens, ça tombe bien, j'ai écrit tout un livre à ce sujet 😋
(qui parle notamment du mouton noir d'Écosse😜)
laboutique.edpsciences.fr/produit/1035/9…
Et tiens, ça tombe bien, j'ai écrit tout un livre à ce sujet 😋
(qui parle notamment du mouton noir d'Écosse😜)
laboutique.edpsciences.fr/produit/1035/9…
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