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Corrélation vs causalité : ce que signifie vraiment la différence
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.
Quelle est la différence entre corrélation et causalité ? La corrélation signifie que deux choses évoluent ensemble ; la causalité signifie que l’une produit réellement l’autre. Le problème est que nos outils montrent surtout la première et nous incitent à affirmer la seconde. En des années de marketing à la performance, j’ai vu une équipe célébrer une campagne parce que le chiffre d’affaires avait augmenté la semaine de son lancement, alors qu’un pic saisonnier avait tout soulevé en même temps. J’ai vu un test A/B présenté comme une preuve de causalité sur un échantillon bien trop petit pour écarter le hasard. Distinguer corrélation et causalité n’est pas un détail académique. C’est la différence entre une décision qui fonctionne vraiment et une autre qui semblait seulement fonctionner.
Corrélation vs causalité : pourquoi 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.
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