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Pat Hudson et Mina Ishizu, History by Numbers. An Introduction to Quantitative Approaches

Pierre Verschueren
History by Numbers
Pat Hudson, Mina Ishizu, History by Numbers. An Introduction to Quantitative Approaches, London, New York, Bloomsbury, 2016, 360 p., ISBN : 9781849665377.
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Texte intégral

  • 1 C’est le constat que fait par exemple Lepetit Bernard, « L'histoire quantitative : deux ou trois ch (...)
  • 2 Dosse François, L'Histoire en miettes. Des Annales à la nouvelle histoire, Paris, La Découverte, 19 (...)

1Il y a trente ou quarante ans, l’usage des méthodes quantitatives en histoire paraissait définitivement passé de mode1, la génération d’Ernest Labrousse et des Annales quantificatrices s’effaçant devant celle de l’histoire « en miettes »2, sous les accusations de positivisme simplificateur lancées par Lawrence Stone, Paul Veyne, Hayden White, etc. Depuis quelques années cependant, tel le fils prodigue, la pratique historienne revient, timidement mais sûrement, à ce qu’elle a quitté avec fracas dans les années 1980 : en témoigne cette seconde édition très enrichie d’un manuel britannique classique, History by Numbers, publié pour la première fois en 2000.

  • 3 Lemercier Claire et Claire Zalc, Méthodes quantitatives pour l'historien, Paris, La Découverte, 200 (...)
  • 4 Le Roy Ladurie Emmanuel, Le territoire de l’historien, Paris, Gallimard, 1973.
  • 5 Voir Lemercier Claire et Carine Ollivier, « Décrire et compter. Du bricolage à l'innovation : quest (...)
  • 6 Voir par exemple Renisio Yann et Rémi Sinthon, « L’analyse des correspondances multiples au service (...)

2L’ouvrage de Pat Hudson, mis à jour avec l’aide de Mina Ishizu, se place dans une perspective proche du manuel d’introduction aux méthodes quantitatives de Claire Lemercier et Claire Zalc3 : fondamentalement, il refuse l’idée d’une division du travail entre des historiens qui seraient « quantitativistes » et d’autres qui seraient « qualitativistes ». Pour les auteures, il relève de la responsabilité de chaque historien de se doter des moyens de comprendre et analyser les productions de ses pairs, que ces moyens soient mathématisés ou non. Face à des collègues, et parfois des étudiants, légitimant leur incompétence, et surtout leur peur du chiffre, à grands coups d’épistémologie constructiviste mal digérée, Hudson et Ishizu soulignent en particulier que les techniques statistiques les plus fréquemment utilisées en histoire sont en réalité beaucoup plus faciles à acquérir que celles de la paléographie, ou même simplement de l’évaluation et de l’interprétation des sources. L’objectif n’est dès lors pas de faire de tout historien un programmeur4, mais de faire des méthodes statistiques des méthodes comme les autres dans la boîte à outils de l’historien5 – comme, plus largement, du praticien des sciences sociales6.

  • 7 Sur la dilution de cette « attaque » dans son ubiquité, voir Hacking Ian, Entre science et réalité. (...)

3Pour ce faire, Hudson et Ishizu adoptent une stratégie efficace : consacrer leurs deux premiers chapitres à une synthèse de l’histoire des statistiques et de leur usage en histoire, depuis l’arithmétique de William Petty jusqu’aux statistiques de Karl Pearson et Ronald A. Fisher. C’est l’occasion pour elles de mettre cartes sur table, d’exposer les profits que l’historien peut en tirer, mais aussi les risques auxquels il s’expose. Aux critiques qui voudraient disqualifier les statistiques en soulignant que les résultats des opérations de quantification sont des « constructions sociales »7, elles répondent en quelque sorte par l’aïkido, acceptant l’attaque pour la retourner à l’envoyeur : les méthodes « qualitatives » pouvant être « déconstruites » de la même manière, ce type d’argument ne permet que d’établir une différence de degré entre discours formalisés, non pas de nature. Étant accepté que les méthodes statistiques ne sont pas nécessairement plus « objectives » que les autres, l’accusation de positivisme se trouve ainsi désamorcée. Hudson et Ishizu déplacent ainsi le débat : à leurs yeux, la question de la scientificité de l’histoire est distincte de la réflexion sur les mérites relatifs des différentes méthodes disponibles. Un tel raisonnement n’est pas révolutionnaire, mais cet angle a un immense mérite : bien plus efficacement que de flamboyantes proclamations historiographiques, il permet, par sa modestie, de persuader l’étudiant avancé, lecteur de ce qui est avant tout un manuel, de son intérêt à s’« accrocher » à la lecture des chapitres suivants.

  • 8 Sur les défauts des diagrammes circulaires, voire le classique Tufte Edward, The Visual Display of (...)

4De fait, les cinq chapitres suivants entrent dans le détail des méthodes statistiques elles-mêmes, en suivant grossièrement des paliers de difficulté : le chapitre 3 est consacré aux statistiques descriptives de base et à leurs représentations graphiques ; le chapitre 4 aux indicateurs statistiques, aux mesures de dispersion et aux distributions ; le chapitre 5 aux séries temporelles, au calcul d’indices et de trends ; le chapitre 6 à l’étude des relations entre variables et aux statistiques inférentielles, du χ² aux régressions linéaires multiples ; le chapitre 7 à l’échantillonnage. La structure de ces chapitres est claire et facile d’accès ; ils comprennent en outre des exercices utiles, qui se fondent sur des travaux de recherche réels. Mais le tout n’est pas sans défaut : il n’est sans doute guère stratégique, si l’on souhaite prévenir les crises d’« arithmophobie » du lecteur « littéraire », de définir la moyenne par une équation utilisant le signe Σ pour la somme ! Je reste de plus peu persuadé de la pertinence de pages consacrées aux diagrammes circulaires (en « camembert »), aux pyramides des âges, et aux effets de « 3D » pour les histogrammes, trois types de représentations graphiques qui relèvent beaucoup plus de la rhétorique de PowerPoint que de l’outil pertinent de travail scientifique8.

5Ces remarques ne sont que secondaires par rapport aux deux principales faiblesses de l’ouvrage, qui affectent plus sérieusement sa capacité à remplir l’objectif qu’il s’est donné. Tout d’abord, le volet informatique du travail de production de statistiques n’est presque jamais abordé, ce qui bloque la mise en application pratique, directe, par le lecteur : si le problème est minime lorsqu’il s’agit du calcul d’une moyenne ou d’un tableau de contingence, il y a cependant un écart non négligeable entre comprendre ce qu’est une régression linéaire multiple et parvenir à en réaliser une sur son ordinateur. En conséquence, si la lecture d’History by Numbers permet de comprendre l’appareillage de la grande majorité des travaux de sciences sociales mobilisant des statistiques, elle ne permet pas, seule, de les mobiliser pour produire soi-même un tel travail. Si l’on peut rétorquer que l’espace nécessaire à de tels développements n’était pas disponible, il reste toutefois regrettable que l’ouvrage n’offre pas même une orientation dans la galaxie de logiciels disponibles, libres ou non.

  • 9 A noter que les bibliographies d’approfondissement proposées semblent ne pas avoir été mises à jour (...)

6Surtout, alors que l’ouvrage perd beaucoup en densité à partir du chapitre 3, multipliant les exemples illustrant des concepts simples, il n’aborde aucune autre méthode statistique « raffinée » que la modélisation par régression linéaire. S’il a droit à des allusions à la textométrie et aux Systèmes d’Information Géographique (SIG), le lecteur n’apprendra pas même l’existence des méthodes de l’analyse factorielle, de la social network analysis, ou de l’historical event analysis, ou même simplement de la prosopographie, techniques qui ont pourtant fait leurs preuves depuis longtemps maintenant. Les spécificités du domaine de spécialisation des auteures (l’histoire économique et économétrique des XVIIIe et XIXe siècles, à laquelle elles consacrent d’ailleurs leur chapitre 8), où l’influence de la science économique amène à multiplier les modélisations, se répercutent ainsi très profondément dans leur ouvrage, au travers des méthodes décrites comme des exemples mobilisés9.

7C’est en particulier le cas lorsqu’il s’agit, dans le chapitre 9, d’aborder la « révolution numérique » (digital revolution) : le lecteur y apprendra avec surprise qu’« il est désormais possible, dans la plupart des domaines de l’histoire, de chercher et de publier en utilisant exclusivement des sources électroniques », assertion qui relève clairement de la vue de l’esprit, en dehors de certains domaines précis de l’histoire ancienne ou médiévale, tant la proportion des sources primaires numérisées reste à ce jour restreinte – et, plus cyniquement, tant le prestige professionnel au sein de la communauté des historiens reste lié d’une part à la mobilisation de sources nouvelles, donc par définition non numérisées, et d’autre part à la publication d’ouvrages disponibles en librairie. Une telle option amène surtout à ne prêcher, finalement, que des convertis de longue date, intéressés par les questions économiques et démographiques : l’historien du politique ou du culturel doit à la lecture d’History by Numbers franchir un double seuil, celui de la mathématisation, ou du moins de la technique, et celui des spécialisations internes à la discipline. Plus grave, cette perspective peut amener à renforcer les présupposés répandus sur ces méthodes, qui veulent par exemple qu’elles soient plus adaptées aux phénomènes macrosociaux qu’aux mécanismes fins.

8Pour conclure, History by Numbers est donc un manuel utile, bien construit, sans doute assez efficace pédagogiquement, mais en dernière analyse frustrant, parce qu’il s’arrête au milieu du gué, entre un ouvrage réellement introductif qui se cantonnerait à un panorama des méthodes disponibles, et un précis avancé de statistiques appliquées à la recherche historique.

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Notes

1 C’est le constat que fait par exemple Lepetit Bernard, « L'histoire quantitative : deux ou trois choses que je sais d'elle » Histoire & Mesure, IV (3/4), 1989, p. 191-199.

2 Dosse François, L'Histoire en miettes. Des Annales à la nouvelle histoire, Paris, La Découverte, 1987.

3 Lemercier Claire et Claire Zalc, Méthodes quantitatives pour l'historien, Paris, La Découverte, 2008.

4 Le Roy Ladurie Emmanuel, Le territoire de l’historien, Paris, Gallimard, 1973.

5 Voir Lemercier Claire et Carine Ollivier, « Décrire et compter. Du bricolage à l'innovation : questions de méthode », Terrains & travaux, n° 19, 2011, p. 5-16.

6 Voir par exemple Renisio Yann et Rémi Sinthon, « L’analyse des correspondances multiples au service de l’enquête de terrain. Pour en finir avec le dualisme « quantitatif »/« qualitatif » », Genèses, n° 97, 2014, p. 109-125.

7 Sur la dilution de cette « attaque » dans son ubiquité, voir Hacking Ian, Entre science et réalité. La construction sociale de quoi ?, Paris, La Découverte, 2008.

8 Sur les défauts des diagrammes circulaires, voire le classique Tufte Edward, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire, Graphics Press, 1983, p. 178. Sur ceux des effets « 3D », voir Whitbread David, The design manual, Sydney, University of New South Wales Press, 2001, p. 151.

9 A noter que les bibliographies d’approfondissement proposées semblent ne pas avoir été mises à jour depuis l’édition de 2000...

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Pour citer cet article

Référence électronique

Pierre Verschueren, « Pat Hudson et Mina Ishizu, History by Numbers. An Introduction to Quantitative Approaches », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, 2017, mis en ligne le 26 avril 2017, consulté le 22 octobre 2017. URL : http://lectures.revues.org/22737

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