Perte de chance et statistiques 09/07/10

Monsieur Dupont prendra t’il l’autoroute A1247  ce matin comme il le fait parfois?

Cela va dépendre d’un certain nombre de facteurs ; quelles sont ses habitudes, quel est le programme de sa journée, y a t’il quelque chose d’inhabituel (est-il chargé,  pleut-il etc. etc.).  Un observateur extérieur pourra tout au plus indiquer que, en fonction des renseignements qu’il a réunis, qu’il y a x chances sur 100 qu’il la prenne.

Si il survient un incident susceptible de modifier le choix de monsieur Dupont au dernier moment l’observateur extérieur aura parfois beaucoup de mal a savoir si cet incident est la cause déterminante du choix de ne pas prendre cette autoroute ou si, de toute façon le choix était déjà fait pour d’autres motifs.

Combien de personnes prendront l’autoroute A1247 ce matin.

Cette question n’est que la précédente appliquée des milliers de fois à des milliers de monsieur Dupont. Mais la différence est justement que, étant posée des milliers de fois on peut recourir à l’outil statistique.

Disposant de cet outil le gestionnaire de l’autoroute, sera en mesure de répondre avec une quasi certitude que, en fonction du calendrier et de la météo il passera sur son autoroute entre 8H et 9H, en dehors d’un incident spécifique, 4 500 véhicules a 200 près

Si un incident susceptible de modifier la fréquentation survient et qu’il ne passe que 3500 véhicule il sera aisé, après avoir vérifié qu’il n’y a pas d’autres perturbations, de conclure que cet incident a entraîné une baisse de trafic de 1000 véhicule a 200 près

Il ressort de cet exemple que l’approche d’un expert chargé d’évaluer les conséquences de l’incident sera fondamentalement différente selon qu’il s’agit d’évaluer son incidence sur quelques personnes ou sur une multitude. La possibilité d’utiliser ou non une approche statistique change complètement la nature du problème mais aussi la nature du résultat. Autant l’approche individuelle comporte une part majeure d’incertitude, autant l’approche globale bénéficie de la fiabilité de l’outil statistique

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En matière de préjudice on recherche toujours la différence entre ce qui« est » et ce qui « aurait été si… » et cette recherche doit se faire en fonction des circonstances.

Si un désordre vient amoindrir la compétitivité d’une entreprise celle-ci s’empressera, de bonne foi le plus souvent,  d’attribuer à ce désordre une  baisse de ses performances 

Mais chacun d’entre nous sait bien que, en dehors des cas extrêmes d’obstacles dirimants le choix d’un fournisseur ne se fait pas sur un seul critère, mais sur la combinaison de plusieurs paramètres dont l’importance varie selon le domaine et le client.

Le non renouvellement du contrat résulte t’il du désordre, d’une autre cause, ou d’une combinaison des deux ?  Le désordre subi est il la cause de la rupture ou un prétexte, cela est souvent difficile à dire

Dans certaines activités les clients sont peu nombreux et passent de gros contrats.

L’entreprise énumérera alors les contrats perdus, l’expert constatera que d’autres contrats ont été signés. Des témoignages seront produits (Nous reviendrons dans un autre billet sur ce point)

L’expert pourra certes donner des indication sur le degré de gravite des inconvénients résultant du désordre il ne pourra pas apporter, client par client, de quasi certitude.

Tout ce qu’on pourra constater c’est que le désordre a  amoindri la chance d’obtenir la clientèle recherchée mais faute de « sonder les cœurs et les reins » des clients en causes il ne pourra que supputer la perte de chance en résultant.

Dans ce cas il y a perte de chance pour l’entreprise victime et malgré le zèle de l’expert a transmettre au juge tous les éléments d’information disponible celui-ci  pourra, dans certains cas éprouver une grande difficulté à en  évaluer l’incidence réelle

Mais il existe aussi des cas, comme le commerce de détail ou l’entreprise réalise une multitude d’opérations.

Dans ce dernier cas, si les contrats sont suffisamment nombreux l’expert dispose d’un outil permettant de mesurer, et souvent avec une grande précision  l’impact du désordre. En effet étudier les variation du chiffre d’affaire d’un commerce réalisant des centaines de ventes c’est, implicitement, employer un outil statistique.

Utiliser le chiffre d’affaire (ou tout autre indicateur analogue) c’est retracer la conduite du client moyen

Des lors la notion de hasard  propre à la perte de chance disparaît. Et on se trouve, surtout si les circonstances permettent de disposer de points de comparaison fiables,  dans la situation de l’utilisateur bénéficiant de la quasi certitude apportée par l’outil statistique.

Il est des lors évident qu’appliquer dans un tel cas un coefficient censé prendre en compte l’alea constitue une erreur de raisonnement puisque l’outil utilisé a permis de réduire l’aléa a peu de chose. Dans de telles circonstances, si il est préférable de préciser le degré de certitude (voir mon billet du 10 mai 2009 ) ce degrés devrait être de l'ordre de 0.90 ou 0.95  un coefficien inférieur ne pouvant, a mon avis se concevoir que pour des populations extrémement faibles. 

Qu’en pensez vous ?

 
F.B.