Statistique et causalité

Statistique et causalité

À l'exception notable des essais contrôlés et randomisés, la statistique a longtemps évacué le problème de la causalité considérant qu'il relevait du domaine d'application et des théories afférentes. Bien souvent les cours et les manuels de statistique se contentent de rappeler que corrélation n'est pas causalité et passent rapidement à d'autres sujets. Or, que ce soit en économie, épidémiologie, génétique, médecine, marketing, pour ne citer que quelques domaines, la recherche de modèles causaux et de variables actionnables est incontournable. Aujourd'hui la mise à disposition de données massives ou de grande dimension repose la question de la causalité de manière aigüe.

Dans le prolongement des travaux pionniers de Granger (prix Nobel d'économie en 2003), Pearl (prix Turing en 2011), Rosenbaum et Rubin, pour ne nommer qu'eux, une très large palette de modèles et méthodes pour l'analyse causale, éventuellement hors d'une expérience contrôlée, s'est peu à peu constituée depuis le début des années 1980. Citons entre autres les thèmes suivants : issues potentielles, données contre- factuelles, scores de propension, double-robustesse, diagramme de causalité, réseaux bayésiens, systèmes d'équations structurelles.

Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés : Léon Bottou (Facebook Al Research), Antoine Chambaz (université de Paris), Daniel Commenges (Institut national de la santé et de la recherche médicale), Isabelle Drouet (université Paris-Sorbonne), Ron Kenett (KPA Group), Vivian Viallon (International Agency for Research on Cancer) réunis à l'occasion des 18^e Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine de la causalité statistique, avec des applications dans des domaines variés.

La Société Française de Statistique (SFdS), association reconnue d'utilité publique, a pour objectif de favoriser les développements de la statistique et d'assurer la représentation de l'ensemble des utilisateurs, enseignants et chercheurs dans ce domaine. Elle est l'héritière de la SSP (Société de Statistique de Paris) fondée en 1860, de l'ASU (Association pour la Statistique et ses Utilisations) fondée en 1969 et de la SSF (Société de Statistique de France) fondée en 1976, qui ont fusionné en 1997.