00:00Je vais vous montrer, avec des vraies données et des vraies statistiques valides,
00:04que manger du fromage, ça va faire que vous allez mourir étranglés dans vos draps.
00:09Ça devient inquiétant.
00:09Tout part d'un étudiant en droit à Harvard, Tyler Vigan,
00:12qui a passé au crime des milliers et des milliers de séries de données
00:15pour voir celles qui bougent ensemble,
00:18donc ont l'air de fonctionner ensemble.
00:20Et il y a un truc qui est marrant,
00:21c'est que la consommation de fromage par habitant
00:24suit année par année le nombre de morts étranglés dans leur lit.
00:28C'est-à-dire pas le nombre, mais l'augmentation et la diminution.
00:31La variabilité est la même.
00:33Il y a un taux de corrélation qui est de 95%.
00:35D'ailleurs, le nombre de films autour de Nicolas Cage entre 1999 et 2009
00:39est en corrélation avec le nombre de personnes qui meurent noyées
00:42en tombant dans des piscines sur la même période.
00:44C'est-à-dire que quand Nicolas Cage ne tourne pas de films,
00:46il y a assez peu de morts par noyade.
00:48Et quand il tourne quatre films, je crois que c'était en 2007,
00:50là, ça augmente.
00:51Taux de corrélation, 66,6%.
00:53Hasard, je ne crois pas.
00:55Et alors, il y en a un truc que j'aime bien,
00:56c'est la consommation de margarine dans l'état du Maine aux Etats-Unis
00:59qui rentre en corrélation à 99% avec le nombre de divorces
01:03dans l'état du Maine aux Etats-Unis.
01:04Donc, si vous voulez sauver votre couple, mangez du beurre.
01:07Et toutes les données que je vous donne, elles sont vraies.
01:09Alors, pour la margarine, c'est entre 2000 et 2009, ces stats-là.
01:12Mais ce que je veux dire, c'est qu'elles fonctionnent ensemble.
01:14La data est vraie, mais ce n'est que du hasard, que de la corrélation.
01:18Et derrière ces coïncidences, il y a un vrai danger.
01:20Donc, finalement, le danger, ce n'est pas le fromage.
01:21Le danger, c'est les corrélations qui semblent plausibles.
01:25Et là, notre cerveau, il a beaucoup de mal à trier là-dedans.
01:28Je vais vous donner un exemple de corrélation,
01:30vraiment comme on peut en voir dans certaines émissions de télé.
01:32Les quartiers, avec beaucoup de personnes issues de l'immigration,
01:36ont un très faible taux d'alphabétisation.
01:38Qu'est-ce que je dois en conclure ?
01:39Je peux en conclure, si je veux que les personnes issues de l'immigration,
01:43elles lisent très très mal.
01:44En fait, l'histoire qu'on va plaquer sur des données
01:47qui semblent fonctionner ensemble,
01:49c'est l'histoire qu'on a envie de raconter.
01:50Elle peut être totalement fausse avec des données qui sont vraies.
01:53Je vous en invente un dernier.
01:54Par exemple, si on regarde les personnes qui sont mortes en France ces dernières années,
02:00l'extrême majorité avait des appareils pour mieux voir,
02:03des lunettes, des lentilles, ce genre de choses.
02:05Ça veut dire que porter des lunettes va vous tuer petit à petit.
02:08Pas du tout !
02:09Ça veut dire que c'était des personnes qui étaient plus âgées,
02:11donc avec une vision qui déclinait,
02:12et c'est pour ça qu'elles ont eu les lunettes.
02:14Vous voyez la différence entre causalité et corrélation.
02:16Voilà, c'est comme si vous vous mettiez à suivre mon compte
02:18en vous abonnant ou à partager mes vidéos ou à les enregistrer,
02:21et bien normalement, c'est la causalité d'une vidéo qui vous a plu
02:24ou d'un propos ou de mon travail qui vous plaît.
02:26Mais si vous vous êtes plus abonné les soirs de pleine lune,
02:29normalement, c'est de la corrélation.
02:31Quoique, faut que je vois.
02:32À très bientôt, ciao !
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