vendredi 4 septembre 2020

Mathieu Corteel : Le hasard et le pathologique

Science-po - Septembre 2020


L’usage des grands nombres dans le domaine de la santé n’est plus un secret pour personne. Les taux de mortalité, les courbes démographiques, les moyennes nationales comme les médianes par genre, profession ou âge ordonnancent nos vies biologiques. Nous sommes pris dès la naissance dans un système de mesure de l’espérance de vie, par lequel s’évaluent continûment nos chances de perdurer. En période de crise sanitaire, lorsque la connaissance scientifique fait défaut, les nombres prennent une place encore plus grande : la statistique médicale devient le principal outil d’aide à la décision des pouvoirs publics.
Cette épistémè computationnelle a une histoire que Mathieu Corteel nous invite à découvrir. Elle trouve sa source dans l’interprétation des tables de mortalité au XVIIe siècle, et s’est transformée depuis, articulant différemment à chaque époque un état des connaissances mathématiques avec une pratique médicale et une vision politique de la santé publique.

Mathieu Corteel est philosophe et historien des sciences. Il est membre du comité de rédaction de la revue Multitudes. Le hasard et le pathologique est son premier essai.

Sommaire :

Introduction  
I — NUMÉRISER LE HASARD DE LA NATURE
Chapitre 1 – L'espérance de vie face à la mort 
Naissance des tables de mortalité 
Faire parler les nombres 
Le calcul de la vie moyenne et médiane 
Émergence de l'arithmétique politique 
L’alliance des tables de mortalité et de l’épidémiologie
Chapitre 2 – Contaminer l’individu, sauver l’espèce  
Le remède venu d’ailleurs 
Montrer l’exemple, produire des preuves statistiques 
Inoculer pour faire vivre l’espèce 
Modèle mathématique d’un monde immunisé 
Le calcul des risques individuels 
Décision politique, symbole monarchique
Chapitre 3 – Prospectives statistiques de la vaccine  
Une expérimentation de masse 
Produire du pus variolique et des données statistiques 
Prédire la fin de l’épidémie
Une falsification nosologique 
Mesures et démesures de la vaccine 
Un échantillonnage abusif 
La iatrogénie cachée dans les nombres  
II — NUMÉRISER LE HASARD DE L’ESPRIT  
Chapitre 4 – La philosophie pratique des probabilités 
Le démon de Laplace 
La loi des grands nombres 
Le théorème de Bayes-Laplace 
Le hasard est une illusion 
Hasard, causalité et déterminisme 
Applications sociétales des probabilités 
Déchiffrer le hasard de l’erreur juridique
La loi des erreurs 
Le hasard et la nécessité
Chapitre 5 – La méthode numérique appliquée
à l’anatomo-pathologie  
Numériser la phtisie pulmonaire 
Numériser la fièvre typhoïde 
Contre la théorie de Broussais 
La crise des saignées 
Limiter la iatrogénie des saignées 
La comparaison des résultats 
Le calcul contre l’expérience des siècles 
La querelle des Anciens et des Modernes 
Discussion sur la statistique médicale  
Chapitre 6 – Les grands nombres et le déterminisme expérimental  
Résoudre la variabilité des cas cliniques 
Collecter un grand nombre des données 
Appliquer la loi des erreurs à la loi des grands nombres 
La philosophie médicale des grands nombres 
Découverte expérimentale d’une loi de la nature 
La biologie comme fondement épistémologique de la médecine 
Les deux principes de la médecine expérimentale 
L’axiome expérimental
III — NUMÉRISER LE HASARD DU SOCIAL
Chapitre 7 – Extension du domaine pathologique  
Les statistiques de la ville de Paris 
Notions générales sur la population 
Mesure des mouvements démographiques 
La loi de Villermé 
Cartographie statistique de la mortalité à Paris 
L’épidémie de choléra de 1832 à Paris 
L’homme moyen et le déterminisme social 
Chapitre 8 – Nomenclature et biopouvoir  
Uniformiser les statistiques 
La nosologie statistique de Farr 
La machine à différence 
Informatiser l’espérance de vie, réguler l’économie 
La nomenclature internationale de Bertillon 
Évaluer le niveau de vie des nations à l’aune de la maladie et de la mort 
Calculer la durée de vie normale 
La vie et la mort comme étalon de l’économie politique  
Conclusion
Bibliographie 

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