{"id":287,"date":"2021-10-13T19:57:39","date_gmt":"2021-10-13T17:57:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dubitaristes.fr\/?page_id=287"},"modified":"2021-10-13T19:57:39","modified_gmt":"2021-10-13T17:57:39","slug":"tester-un-don-de-sourcellerie-ou-dautres-pretentions-extraordinaires","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/dubitaristes.txmn.tk\/?page_id=287","title":{"rendered":"Tester un don de sourcellerie (ou d’autres pr\u00e9tentions extraordinaires)"},"content":{"rendered":"

Commen\u00e7ons par remercier l’Observatoire z\u00e9t\u00e9tique, sur le site duquel nous avons d\u00e9nich\u00e9 un article<\/a> reprenant les d\u00e9tails de cette animation. Nous expliquons ici globalement la m\u00eame chose, \u00e0 la sauce Dubitariste.<\/p>\n

Cet atelier fonctionne tr\u00e8s bien avec tous les types de publics : mettez \u00e0 contribution enfants comme adultes, tout le monde y trouvera son compte.<\/p>\n

Il s’agit de pr\u00e9tendre avoir un don de sourcellerie particulier, consistant \u00e0 d\u00e9tecter de l’eau dans des gobelets. N’en dites pas plus, et demandez \u00e0 votre public de rester calme pour favoriser votre concentration.<\/p>\n

Sur la table, 10 verres sont align\u00e9s, dont 5 sont \u00e0 moiti\u00e9 remplis et 5 sont vides.<\/p>\n

Premi\u00e8re exp\u00e9rience : vous faites simplement la d\u00e9monstration de votre don en passant la main par-dessus les verres, transparents et visibles, les yeux ouverts, et vous annoncez (sans vous tromper, \u00e0 part peut-\u00eatre volontairement pour le dernier verre) pour chaque verre s’il contient de l’eau ou non. G\u00e9n\u00e9ralement, le public se moque de vous, et nie votre don sous pr\u00e9texte que vous aviez les yeux ouverts, ou que vous avez fait une erreur.<\/p>\n

Vous pouvez r\u00e9pondre que m\u00eame si vous aviez les yeux ouverts, vous utilisiez quand m\u00eame votre don, ou qu’une erreur ne prouve pas que vous n’avez pas de don, car aucun don ne saurait \u00eatre infaillible. Bref, soyez d’une mauvaise foi outranci\u00e8re, et profitez-en pour retourner la charge de la preuve : \u00ab\u00a0Je vous sens sceptiques quant \u00e0 mon don, c’est maintenant \u00e0 vous de me prouver que je n’ai pas de don !\u00a0\u00bb<\/p>\n

A partir de l\u00e0, toutes les triches possibles vous sont permises pour mettre en \u00e9chec les exp\u00e9riences de vos participant\u00b7<\/span>es. Mettez au moins \u00e0 leur disposition des papiers, des stylos et de quoi cacher les verres. Ajoutez si vous le souhaitez du mat\u00e9riel faisant office de fausse piste. Ne leur mettez pas sous le nez, mais faites leur comprendre qu’iels sont libres de cr\u00e9er leur propre exp\u00e9rience. Pour chaque test, les participant\u00b7<\/span>es peuvent prendre un papier et noter vos pr\u00e9dictions ainsi que votre score (le nombre de correspondances entre vos pr\u00e9dictions et la r\u00e9alit\u00e9).<\/p>\n

Voici quelques triches pour contrer certaines initiatives que j’ai pu souvent observer :<\/p>\n

– \u00ab\u00a0Fermez les yeux pendant qu’on m\u00e9lange les verres, et recommencez le test\u00a0\u00bb. Faites exactement cela : fermez les yeux pendant qu’ils m\u00e9langent, puis rouvrez les yeux et recommencez \u00e0 passer votre main sur les verres. Et oui, le protocole ne pr\u00e9cisait pas qu’il fallait garder les yeux ferm\u00e9s !<\/p>\n

– \u00ab\u00a0Fermez les yeux pendant qu’on m\u00e9lange les verres et aussi pendant le test\u00a0\u00bb. Effleurez les verres avec un doigt pour ressentir son poids. C’est tr\u00e8s facile avec des gobelets en plastique ou en carton.<\/p>\n

– \u00ab\u00a0Fermez les yeux tout du long, et ne touchez pas les verres\u00a0\u00bb. L\u00e0, vous \u00eates mal. Ne vous avouez pas vaincu\u00b7<\/span>e, faites le test, et vous ferez probablement un score moins impressionnant. Justifiez-vous par une hypoth\u00e8se ad hoc<\/em> : \u00ab\u00a0En fait, mes paupi\u00e8res ferm\u00e9es arr\u00eatent les ondes aqua-cosmiques qui vont de ma main jusqu’\u00e0 mes yeux, donc mon don ne fonctionne que si j’ai les yeux ouverts.\u00a0\u00bb Cette \u00e9tape est int\u00e9ressante car elle permet de parler du test \u00e0 blanc : on se met d’accord avec le sourcier sur les conditions de test qu’il juge acceptable. C’est tr\u00e8s important, car cela permet aux testeur\u00b7<\/span>euses de se pr\u00e9munir des hypoth\u00e8ses ad hoc<\/em>. Une fois que le sourcier a dit que les conditions fix\u00e9es \u00e9taient bonnes, il ne peut plus pr\u00e9tendre que son don ne fonctionne pas dans telle ou telle condition.<\/p>\n

– \u00ab\u00a0Pendant que vous fermez les yeux, on couvre les verres avec les bo\u00eetes, puis vous rouvrez les yeux et vous recommencez le test.\u00a0\u00bb L\u00e0, pas le choix, il vous faut un\u00b7<\/span>e complice qui aura retenu l’emplacement des verres, et vous fera un signe discret quand vous passerez la main au-dessus d’un verre rempli. Si personne ne d\u00e9couvre la triche, pr\u00e9tendez que vous savez lire le langage non verbal, et que vous avez pu deviner l’emplacement des verres gr\u00e2ce aux micro-expressions des participant\u00b7<\/span>es.<\/p>\n

– G\u00e9n\u00e9ralement, il faut que vous mettiez les gens sur la piste du double-aveugle : un groupe de participant\u00b7<\/span>es A m\u00e9lange les verres et les couvre pendant que vous fermez les yeux. Le groupe de participant\u00b7<\/span>es B ne regarde pas. Puis le groupe A s’en va, le groupe B revient, vous ouvrez les yeux et commencez le test. Le groupe B prend note de vos pr\u00e9dictions, qu’on peut v\u00e9rifier tous ensemble \u00e0 la fin en soulevant les bo\u00eetes.<\/p>\n

Il vous \u00e9tait ainsi impossible de lire le langage non verbal. Cependant, votre complice \u00e9tait toujours dans le coup. Iel demeure parfois insoup\u00e7onn\u00e9\u00b7<\/span>e tr\u00e8s longtemps, car iel fait semblant d’aider les participant\u00b7<\/span>es en leur donnant des astuces. Il faut toutefois finir par \u00e9voquer l’hypoth\u00e8se selon laquelle iel triche !<\/p>\n

– Enfin, refaites l’exp\u00e9rience sans complice. La plupart du temps, vous ferez un score tournant autour de 5. Les participant\u00b7<\/span>es vous diront alors \u00ab\u00a0Vous n’avez pas de don, maintenant on le sait !\u00a0\u00bb. Si par chance, vous continuez de faire un score au-dessus de 8, il est possible de refaire le test.<\/p>\n

Premi\u00e8re conclusion<\/h3>\n

Selon la patience des publics, leur \u00e2ge, et leur envie d’aller loin dans les explications, voici plusieurs niveaux de conclusion. Le plus important est de ne pas laisser partir les participant\u00b7<\/span>es avec l’id\u00e9e qu’iels ont prouv\u00e9 que vous n’aviez pas de don<\/em>.<\/p>\n

5\/10 est le score moyen qu’on obtiendrait si on faisait le test plusieurs fois en pr\u00e9disant au hasard. Imaginez une pi\u00e8ce de monnaie qui ferait les pr\u00e9dictions \u00e0 votre place : pile = rempli, face = vide. En moyenne elle ferait le m\u00eame score que vous lors de la derni\u00e8re \u00e9tape du protocole.<\/p>\n

En vous faisant obtenir des scores semblables \u00e0 ceux d’une pi\u00e8ce de monnaie, les participant\u00b7<\/span>es n’ont pas prouv\u00e9 que vous n’avez pas de don<\/em>, mais que tout se passe comme si vous faisiez vos pr\u00e9dictions au hasard<\/em>. Peut-\u00eatre avez-vous r\u00e9ellement un don, mais comme on peut expliquer votre score par le hasard, pourquoi penser que vous avez un don ?<\/p>\n

C’est une illustration du principe de parcimonie<\/strong>, selon lequel il est pr\u00e9f\u00e9rable de consid\u00e9rer en priorit\u00e9 les hypoth\u00e8ses explicatives les plus simples. Cela ne veut pas dire qu’elles sont vraies, mais qu’il est co\u00fbteux de chercher des explications complexes quand on a une explication simple qui fonctionne tr\u00e8s bien. Ici, le hasard suffit \u00e0 expliquer les scores, alors qu’admettre l’existence du don demanderait d’expliquer son fonctionnement, et bouleverserait des lois physiques.<\/p>\n

Deuxi\u00e8me conclusion<\/h3>\n

Est-ce que faire des scores de 8\/10, 9\/10 voire 10\/10 remettrait en cause l’hypoth\u00e8se selon laquelle vous pr\u00e9disez au hasard ?<\/p>\n

Un seul tr\u00e8s bon score n’est une preuve de rien, car il peut tr\u00e8s bien survenir au hasard. D’o\u00f9 l’importance de faire le test plusieurs fois. Mais alors \u00e0 partir de quand peut-on supposer que le hasard ne suffit plus \u00e0 expliquer les faits ?<\/p>\n

Voici un tableau qui donne les probabilit\u00e9s d’obtenir au moins chaque score, que vous pouvez imprimer et montrer aux participant\u00b7<\/span>es :<\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Comment le lire : vous avez par exemple 100% de chances d’obtenir au moins 0\/10, car n’importe quel score est sup\u00e9rieur ou \u00e9gal \u00e0 0\/10. En revanche vous avez 5,5% de chances d’obtenir au moins 8\/10 (c’est-\u00e0-dire 8\/10 ou 9\/10 ou 10\/10).<\/p>\n

G\u00e9n\u00e9ralement en sciences exp\u00e9rimentales, quand on cherche l’existence d’un ph\u00e9nom\u00e8ne ou quand on teste une efficacit\u00e9, on fixe le seuil de significativit\u00e9 \u00e0 5%. Cela veut dire que si on calcule que le ph\u00e9nom\u00e8ne a moins de 5% de chances de pouvoir s’expliquer convenablement par le hasard, on peut consid\u00e9rer une autre cause jusqu’\u00e0 preuve du contraire<\/em>.<\/p>\n

Attention, cette \u00ab\u00a0autre cause\u00a0\u00bb n’est pas forc\u00e9ment un don de sourcellerie. On a juste montr\u00e9 que le hasard ne suffisait pas, mais maintenant les recherches des causes possibles restent ouvertes !<\/p>\n

Ici, le seuil arbitraire de 5% est presque atteint avec un score de 8\/10. G\u00e9n\u00e9ralement je ne vais pas plus loin dans les explications statistiques, car \u00e0 ce moment de l’atelier, s’il est fait en grand public, le quota attentionnel des participant\u00b7<\/span>es est quasiment \u00e9puis\u00e9. Si vous voulez aller plus loin quand le contexte le permet, je donne quelques d\u00e9tails \u00e0 la fin de l’article.<\/p>\n

Ce que je fais plut\u00f4t, c’est une illustration du hasard, en demandant aux participant\u00b7<\/span>es de tester leur <\/em>don. On refait le m\u00eame protocole : pendant qu’iels sont retourn\u00e9\u00b7<\/span>es, une personne d\u00e9sign\u00e9e (qui ne sera pas en contact avec l’animateur\u00b7<\/span>ice) m\u00e9lange et couvre les verres. Puis l’animateur\u00b7<\/span>ice revient, ainsi que les participant\u00b7<\/span>es. Iels font des pr\u00e9dictions, qu’iels notent sur papier. Enfin on d\u00e9couvre les verres et on note les scores de chacun\u00b7<\/span>e sur un tableau. J’ai l’habitude de dessiner un graphique en direct, qui ressemble de plus en plus \u00e0 une courbe de Gauss au fur et \u00e0 mesure que les participant\u00b7<\/span>es viennent se tester. En voil\u00e0 un exemple issu de notre participation au Village des sciences les 9 et 10 octobre 2021 :<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ce ne sont pas des statistiques pr\u00e9cises, mais cela a le m\u00e9rite d’\u00eatre tr\u00e8s visuel et de \u00ab\u00a0prouver\u00a0\u00bb empiriquement tout ce qu’on vient de dire.<\/p>\n

Troisi\u00e8me conclusion<\/h3>\n

Pour celles et ceux qui en veulent plus, et comprendre ce qu’on peut tirer de cette exp\u00e9rience, voici une sorte de r\u00e9capitulatif th\u00e9orique d’un bon protocole exp\u00e9rimental, et des exemples de liens qu’on peut faire avec des situations plus courantes.<\/p>\n

J’avais imprim\u00e9 la liste des points en gras ci-dessous, et j’expliquais \u00e0 l’oral les explications qui suivent :<\/p>\n

1 – Douter de sa position<\/strong><\/p>\n

Ne pas croire ni rejeter par principe. Il faut laisser une place, m\u00eame petite, au doute.<\/p>\n

2 – Chercher si le fait existe avant de vouloir l’expliquer<\/strong><\/p>\n

Si un magicien d\u00e9coupe une personne en deux sur sc\u00e8ne, on commence par se demander si la personne a vraiment \u00e9t\u00e9 coup\u00e9e en deux, avant de chercher par quel moyen elle survit dans cet \u00e9tat. On cherche des explications th\u00e9oriques seulement apr\u00e8s avoir \u00e9tabli l’existence du ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e9tudi\u00e9.<\/p>\n

3 – Ne pas prendre en compte la bonne ou la mauvaise foi de la personne test\u00e9e<\/strong><\/p>\n

La sinc\u00e9rit\u00e9 de la personne test\u00e9e n’a rien \u00e0 voir avec la r\u00e9alit\u00e9 des faits pr\u00e9tendus. On teste la pr\u00e9tention et ses effets concrets.<\/p>\n

4 – Se mettre d’accord sur ce qu’on teste<\/strong><\/p>\n

C’est le test \u00e0 blanc<\/strong> \u00e9voqu\u00e9 plus haut. Il est imp\u00e9ratif de bien d\u00e9finir l’effet attendu et les conditions pr\u00e9cises dans lesquelles il se r\u00e9alise. Sinon, la personne test\u00e9e peut op\u00e9rer un d\u00e9placement des goals<\/em> en pr\u00e9tendant qu’un \u00e9chec \u00e9tait en fait une r\u00e9ussite, ou faire des sauvetages ad hoc<\/em> en accusant des conditions exp\u00e9rimentales non favorables.<\/p>\n

5 – Prendre des mesures claires<\/strong><\/p>\n

Bon, sur cette exp\u00e9rience rien de plus simple, il s’agit de noter si le sourcier dit \u00ab\u00a0eau\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0pas d’eau\u00a0\u00bb. On peut imaginer que s’il pr\u00e9tendait conna\u00eetre la quantit\u00e9 d’eau<\/em>, il aurait fallu se mettre d’accord sur l’unit\u00e9 utilis\u00e9e, et ne pas se contenter de \u00ab\u00a0pas beaucoup\u00a0\u00bb ou beaucoup\u00a0\u00bb.<\/p>\n

6 – Comparer avec un \u00e9chantillon standard<\/strong><\/p>\n

L’\u00e9chantillon ici, ce sont les pr\u00e9dictions (et pas les verres en eux-m\u00eames). Les pr\u00e9dictions test\u00e9es, ce sont celles du pr\u00e9tendu sourcier, tandis qu’un \u00e9chantillon standard, ce sont les pr\u00e9dictions des participant\u00b7<\/span>es, qui elleux ne pr\u00e9tendent pas avoir de don. Ainsi on peut observer comment le ph\u00e9nom\u00e8ne se passe en \u00ab\u00a0conditions standard\u00a0\u00bb, et comparer avec les \u00ab\u00a0conditions de test\u00a0\u00bb. Si le ph\u00e9nom\u00e8ne observ\u00e9 est similaire, impossible de conclure \u00e0 un effet particulier.<\/p>\n

7 – Faire un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif<\/strong><\/p>\n

Ce point est peu pertinent dans le cas de notre exp\u00e9rience, car les pr\u00e9dictions ont forc\u00e9ment les m\u00eames caract\u00e9ristiques. Mais par exemple, quand on teste l’efficacit\u00e9 d’un m\u00e9dicament, on r\u00e9alise bien pourquoi il faut \u00e9viter de le tester uniquement sur des hommes, ou uniquement sur des personnes de 80 ans : on ne peut alors pas savoir si l’effet du m\u00e9dicament est g\u00e9n\u00e9ralisable \u00e0 d’autres groupes de la population.<\/p>\n

8 – Organiser un double-aveugle<\/strong><\/p>\n

Le pr\u00e9tendu sourcier \u00e9tait \u00ab\u00a0aveugle\u00a0\u00bb, ainsi que les participant\u00b7<\/span>es charg\u00e9\u00b7<\/span>es de recueillir ses r\u00e9ponses, car aucun\u00b7<\/span>e ne voyait le m\u00e9lange des verres. Il est \u00e9vident qu’il ne faut pas laisser le sourcier voir les r\u00e9ponses… Et concernant les participant\u00b7<\/span>es, cela \u00e9vitait toute triche de leur part (peut-\u00eatre motiv\u00e9e \u00e0 prouver l’absence de don du sourcier), et toute tentative du sourcier de lire du langage non verbal.<\/p>\n

9 – Justifier l’inclusion ou le rejet de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n

On l’a fait sans l’expliciter : si dans une s\u00e9rie de pr\u00e9dictions, le sourcier soul\u00e8ve la derni\u00e8re bo\u00eete pour regarder le contenu du verre, les participant\u00b7<\/span>es vont refuser de noter sa r\u00e9ponse. Dans toute exp\u00e9rience qui collecte des donn\u00e9es, il faut justifier pourquoi on prend en note certaines choses et pas d’autres, sinon on peut noter uniquement ce qui va dans le sens de nos a priori<\/em>, et ignorer ce qui nous d\u00e9range. On se pr\u00e9munit ainsi du cherry-picking.<\/p>\n

10 – Consid\u00e9rer l’hypoth\u00e8se du hasard<\/strong><\/p>\n

Face \u00e0 un ph\u00e9nom\u00e8ne pr\u00e9tendu (ou n’importe quelle hypoth\u00e8se), l’exp\u00e9rience mise en place pour le tester n’a pas forc\u00e9ment comme but de remplacer une explication causale par une autre. Il faut envisager la possibilit\u00e9 que le hasard soit la meilleure explication disponible. Certain\u00b7<\/span>es participant\u00b7<\/span>es, m\u00eame apr\u00e8s vous avoir fait effectuer trois fois le test en double-aveugle, et vous avoir vu\u00b7<\/span>e \u00e9chouer \u00e0 faire des scores significativement meilleurs que le hasard, continuent de chercher votre m\u00e9thode de triche (et \u00e0 part insister sur le fait que le hasard suffit \u00e0 expliquer ce qui se passe, je ne sais plus quoi leur dire).<\/p>\n

Ces points sont des bases utiles pour beaucoup de protocoles visant \u00e0 tester exp\u00e9rimentalement des hypoth\u00e8ses. Les parall\u00e8les avec la m\u00e9decine sont assez \u00e9vidents et faciles \u00e0 comprendre, tant au niveau des enjeux que des sujets, par exemple avec les cas des tests d’efficacit\u00e9 des m\u00e9dicaments, avec de grands \u00e9chantillons repr\u00e9sentatifs, test\u00e9s en double-aveugle contre placebo.<\/p>\n

Si vous faites face \u00e0 la fameuse question \u00ab\u00a0Mais alors, la sourcellerie \u00e7a existe ??\u00a0\u00bb, vous pouvez parler de l’exp\u00e9rience de Munich (je vous laisse vous renseigner ici<\/a> et l\u00e0<\/a>). Cette exp\u00e9rience ne peut pas conclure avec une certitude absolue que la sourcellerie n’existe pas. Cependant, ses r\u00e9sultats indiquent que le hasard suffit \u00e0 expliquer les pr\u00e9dictions de centaines de pr\u00e9tendus sourciers, dans des conditions exp\u00e9rimentales valid\u00e9es par ceux-ci.<\/p>\n

Quelques stats en plus pour la route<\/h3>\n

Comme promis, quelques d\u00e9tails sur les statistiques, au cas o\u00f9 vous voudriez refaire l’exp\u00e9rience en modifiant des variables. Jetez donc un \u0153il sur le calculateur de probabilit\u00e9s de Geogebra<\/a>.<\/p>\n

Pour l’exp\u00e9rience d\u00e9crite plus haut, il vous faut d’abord s\u00e9lectionner \u00ab\u00a0Binomiale\u00a0\u00bb. Le nombre de gobelets est \u00ab\u00a0n\u00a0\u00bb, soit 10. Comme les verres sont soit remplis, soit vides, vous avez une chance sur deux de donner une bonne r\u00e9ponse au hasard, donc \u00ab\u00a0p\u00a0\u00bb = 0,5. Enfin, ce qui nous int\u00e9resse ici c’est la probabilit\u00e9 d’obtenir au moins <\/em>le score k. S\u00e9lectionnez donc la borne \u00a0\u00bb [ \u00ab\u00a0, et tapez le score qui vous int\u00e9resse dans \u00ab\u00a0P (k < X)\u00a0\u00bb. Pour k = 8, vous obtiendrez 0,0547, que vous multipliez par 100 pour obtenir une probabilit\u00e9 en pourcentages, soit environ 5,5%.<\/p>\n

Ainsi vous pouvez modifier votre exp\u00e9rience \u00e0 loisir, il vous suffit de conna\u00eetre la taille de votre \u00e9chantillon n, et les probabilit\u00e9s p associ\u00e9es \u00e0 chaque \u00e9v\u00e9nement. Si vous voulez tester votre capacit\u00e9 \u00e0 deviner le r\u00e9sultat d’un lancer de d\u00e9 sur 13 lancers, alors n = 13 et p = 1\/6. Dans ce cas, le seuil des 5% est atteint d\u00e8s lors qu’on arrive \u00e0 pr\u00e9dire avec succ\u00e8s 5 fois sur 13.<\/p>\n

 <\/p>\n

Bon, assez discut\u00e9, place aux animations ! Faites-nous part de vos exp\u00e9riences si vous avez l’occasion d’animer un atelier similaire \ud83d\ude42<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Commen\u00e7ons par remercier l’Observatoire z\u00e9t\u00e9tique, sur le site duquel nous avons d\u00e9nich\u00e9 un article reprenant les d\u00e9tails de cette animation. Nous expliquons ici globalement la m\u00eame chose, \u00e0 la sauce Dubitariste. Cet atelier fonctionne tr\u00e8s bien avec tous les types de publics : mettez \u00e0 contribution enfants comme adultes, tout le monde y trouvera son compte. Il s’agit de pr\u00e9tendre avoir un don de sourcellerie particulier, consistant \u00e0 d\u00e9tecter de l’eau dans des gobelets. N’en dites pas plus, et demandez…<\/p>\n

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