La gestion de crise (et mutatis mutandis pour la gestion de la résilience) est une science de gestion ; les mathématiques s’y intègrent-elles ?
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| En fait, la question est de savoir si vous pouvez utiliser les mathématiques, sachant que les mathématiques sont considérées par beaucoup de gens comme insurmontablement abstraites. Après tout, de nombreux managers ne sont pas très doués en mathématiques. | Auteur : Manu Steens Dans cet article, j’écris ma propre opinion, pas celle d’une organisation. |
Les mathématiques dans la résilience et la gestion de crise ?
Les mathématiques sont un langage universel. Internet, l’intelligence artificielle, votre pilule pour les maux de tête, il y a des mathématiques derrière tout. De plus en plus de branches des mathématiques sont utilisées dans d’autres sciences. De cette façon, Corona a également été combattu avec l’aide de biostatisticiens. Mais les mathématiques prennent également de plus en plus d’importance dans les crises personnelles, comme dans le système judiciaire. De terribles erreurs se produisent également contre elle. Posez donc des questions.
Comment faire preuve de prudence en mathématiques ?
Parce que les soi-disant experts font des erreurs contre les mathématiques, des vies sont détruites dans les salles d’audience, créant une riche source de théories du complot. De plus, de nombreuses personnes, par exemple, ne font plus vacciner leurs enfants contre la rougeole avec un vaccin composite par peur de l’autisme.
D’autre part, malgré les efforts de l’éducation en Occident, les jeunes obtiennent de moins bons résultats dans la compréhension et l’application des mathématiques. C’est dangereux parce qu’on peut facilement croire qu’un charlatan a raison dans un procès ou toute autre crise en s’extasiant sur des formules et des chiffres et une explication mal comprise. Après tout, qui veut admettre qu’il ou elle ne les comprend pas ?
Un exemple d’erreur mathématique en justice est le cas du taux d’intérêt Libor. Il a été allégué que les banques avaient manipulé le taux Libor. La modélisation mathématique erronée du taux Libor a joué un rôle décisif. Ainsi, le fait qu’elle soit influencée par un grand nombre de facteurs a été ignoré. À la suite de ces erreurs et d’autres, l’affaire a été rejetée en 2017.
Vous faites preuve de prudence en posant des questions.
Vous remettez en question les formules, les chiffres et l’explication elle-même. Il est préférable de vous poser des questions sur les rumeurs. C’est ce que vous faites dans tous les domaines où quelqu’un a intérêt à manipuler les chiffres. Vous abordez les affirmations avec scepticisme et demandez plus d’explications. Toute personne qui a confiance dans les chiffres et les formules qu’elle a utilisés les fournira. De tous les types de mathématiques, les statistiques sont les plus difficiles à comprendre pour beaucoup. La chose la plus importante que vous pouvez vous demander est de savoir si les mathématiques elles-mêmes sont le bon outil.
Statistique
Avec les statistiques, vous pouvez mettre davantage l’accent sur certaines informations. Vous pouvez le faire en déplaçant le système d’axes, par exemple, ce qui crée une fausse représentation visuelle sur laquelle les gens se fient aveuglément. Ou certains chiffres peuvent être ignorés, de sorte qu’une histoire passe à côté d’un certain nombre d’aspects qui rendent les vérités différentes. Parfois, des hypothèses erronées sont formulées, ou de mauvaises conditions préalables sont utilisées, de sorte que l’étude utilisée n’est pas applicable ou est fausse. Ou encore, de petits échantillons non représentatifs de la population sont utilisés. Ou des échantillons biaisés sont utilisés, ainsi que des questions suggestives ou incorrectes et un rapport sélectif.
Il est plus subtil d’utiliser une statistique hors contexte. Par exemple, nous ne nous soucions pas de l’augmentation relative d’une maladie ou d’une complication si nous ne connaissons pas les chiffres absolus du contexte. C’est l’augmentation de 300% des complications de 1 cas à 4 cas dans un contexte de 10 cas possibles ou de 100000 patients possibles. Dans les deux cas, il s’agit d’une augmentation de 300%, mais dans ce dernier cas, la gravité pour la population de patients est beaucoup moins sévère.
Ainsi, les chiffres n’ont pas besoin d’être un mensonge pour être suggestifs. Enfin, il y a aussi une « régression vers la moyenne » dans les expériences successives, où des interprétations erronées sont possibles. Un exemple de régression vers la moyenne est l’histoire du mythe de la « série chanceuse » dans le milieu du jeu. Au cours de la dernière décennie du XXe siècle, on supposait que les joueurs qui gagnaient un certain nombre de fois avaient plus de chances de gagner dans les tours suivants. Des recherches ont montré que le mythe de la série chanceuse n’est pas exact.
De telles petites dissimulations laissent alors au groupe cible la tâche de découvrir toute la vérité par lui-même.
Quand peut-on (ne pas) compter sur les mathématiques ?
C’est ainsi que les mathématiques fournissent des publicités, des articles médicaux, de la politique… dans la tromperie et la confusion. Souvent dans le but de vendre leur propre produit ou d’avoir raison sur le plan social. Il est rare qu’ils se trompent vraiment, qu’ils soient plutôt incomplets. Parfois, de telles distorsions seront le résultat d’une mauvaise interprétation délibérément imposée.
Parfois, la performance est le résultat d’un préjugé sincère et inconscient de la part de l’auteur de l’histoire.
Bonne exemple
Mais s’il s’agit d’une histoire réaliste richement rembourrée avec un contexte, une source fiable, une explication claire, un raisonnement cohérent, alors nous pouvons compter sur la véracité de l’affirmation. Un exemple de la façon dont les mathématiques ont été utilisées correctement est celui du procès de « le mort mystérieux ». En 1996, le corps d’une jeune femme a été retrouvé dans les Ardennes, une zone forestière en Belgique. La police n’a pas été en mesure de déterminer son identité. L’enquête était au point mort. En 2000, l’affaire a de nouveau fait parler d’elle lorsqu’un mathématicien, le Dr Peter De Wolf, a présenté une nouvelle théorie sur l’identité de la femme. Sa théorie a été acceptée par le tribunal. La femme a pu être identifiée et le petit ami de la victime a été reconnu coupable de meurtre.
Mauvaise exemple
Cependant, s’il s’agit d’une affirmation douteuse, étayée par une explication minimaliste et simpliste avec un contexte supplémentaire sans contexte, alors nous devons réfléchir attentivement à la question de savoir si nous lui accordons du crédit. Un exemple de ce dernier est l’affirmation du gouvernement britannique selon laquelle le Brexit serait « moins cher » que l’adhésion à l’Union européenne. C’est ce qu’a affirmé le gouvernement britannique sur la base d’une étude du ‘Centre for Economic Policy Research’ (CEPR). Cette étude a rapidement été critiquée par un certain nombre d’économistes. L’étude ferait trop d’hypothèses, ce qui pourrait signifier que les coûts réels du Brexit pourraient être plus élevés. Néanmoins, le Brexit est devenu un fait.
Conclusion:
Il n’en reste pas moins qu’il faut rester ouvert à l’argumentation mathématique, avec un regard critique mais sans parti pris. L’astuce reste de continuer à remettre en question les mathématiques au lieu de suivre aveuglément le cri « faites confiance à la science » de la personne qui a les statistiques les plus choquantes. Pour ce faire, vous osez demander une explication des mathématiques qui se cachent derrière les chiffres.
Question au lecteur :
Connaissez-vous des exemples où les mathématiques ont été utilisées lors d’une crise sociale majeure ? Placez-les en dessous.