Le nuove sfide della statistica

La statistique n’est ni une science du passé, ni une science de l’avenir : elle est bien ancrée dans le présent ! La diversité de ses applications témoigne de son importance dans le monde actuel. Un rapide tour d’horizon de sujets d’actualité vous en convaincra : démographie et financement des retraites, pouvoir d’achat, santé et fabrication de médicaments innovants, réseaux sociaux… Nombreux sont les défis auxquels ceux qui l’étudient sont aujourd’hui confrontés. Parmi eux, celui du secret statistique est crucial : comment traiter des données sensibles sans qu’elles soient divulguées ? C’est encore la statistique que l’on retrouve derrière les progrès de l’intelligence artificielle, par exemple le célèbre robot conversationnel Chat-GPT.

La statistica consiste innanzitutto nel descrivere in modo quantificato e sintetico una situazione data. Una prima questione è quella della classificazione: si può, in modo automatico, raggruppare individui in classi, in insiemi « coerenti », pur basandosi solo su una semplice descrizione tramite alcune variabili statistiche? La risposta è sì, in diversi modi! La ricostituzione del reale a partire dalla sintesi dei dati permette anche di prendere decisioni: in medicina, si tratterà, ad esempio, di testare e misurare l'efficacia di una terapia rispetto a un'altra, a partire da piccoli campioni. In biologia, la grande quantità e l'eterogeneità dei dati « omici » (aventi attinenza con le molecole a diverse scale) obbligano a ripensare gli algoritmi e immaginare nuovi metodi statistici adatti alle loro caratteristiche.

Au-delà de la simple description du réel, la statistique peut aussi aider, en modélisant une situation à l’aide de formules probabilistes adaptées, à prévoir ses évolutions plausibles dans le futur. Les « modèles de mélange » en sont un exemple complexe permettant de retrouver différentes classes dans une population et… de prédire celle d’un nouvel individu pour, par exemple, lui proposer des contenus ou des produits qui pourraient l’intéresser sur des plateformes de fournisseurs. Dans le domaine de la santé, les modèles prévisionnels permettent d’améliorer la prise en charge des patients jusqu’à imaginer une médecine personnalisée. En sport, les analyses conduisent à doser du mieux possible la quantité d’entraînement qui optimise les performances individuelles, et, dans le cadre collectif, les progrès vont jusqu’à prédire le vainqueur de la prochaine coupe du monde de football à partir des performances passées !