Aujourd’hui, je suis tombé sur une publication sur LinkedIn d’un spécialiste du numérique. Il affirmait avec assurance qu’un test A/B permettait de déterminer non seulement une corrélation, mais la véritable causalité. Il utilisait des mots comme « certitude », comme si les statistiques faisaient partie de la physique newtonienne — claires, absolues, indiscutables. Ce niveau de confiance me surprend. Moi, je ne l’ai pas.
Nous voyons des causes là où il n’y en a pas
Notre cerveau a besoin d’ordre. Quand quelque chose se produit après autre chose, nous pensons instinctivement : « la première chose a causé la seconde ». Mal de tête ? C’est sûrement le café. Nous sommes faits pour chercher des causes — même lorsqu’elles n’existent pas.
D’un point de vue évolutif, cela a beaucoup de sens. Si vous entendez un bruissement dans les buissons, il vaut mieux supposer qu’il s’agit d’un tigre et fuir, même si ce n’est que le vent. L’évolution nous a appris qu’il vaut mieux avoir tort qu’être mort. Peut-être est-ce pour cela que nous voyons des motifs dans le hasard, des liens entre des choses qui n’en ont pas.
Au Moyen Âge, on croyait que les comètes apportaient des désastres. La comète de Halley est apparue en 1066 — suivie par la bataille de Hastings. Affaire classée.
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Résumé
Notre cerveau est programmé pour voir des schémas là où il n'y en a pas. La certitude et la causalité dans les tests A/B sont souvent une illusion. David Hume l'avait compris il y a des siècles. L'usage confiant de ces mots en dit plus sur celui qui parle que sur les données.
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