Statistiques et causalité - Page 5
Page 5 sur 6 PremièrePremière 5 DernièreDernière
Affichage des résultats 121 à 150 sur 165

Statistiques et causalité



  1. #121
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité


    ------

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    (...)
    Il me semble que le point que soulevait Patrick (ù100fil) était que même une approche inductive demande des "connaissances" préalables. Ne serait-ce que celles permettant 1) d'observer, 2) de regrouper des observations sensorielles en séries sur lesquelles va porter l'inférence inductive.

    Sous-jacent à ma réponse (et ce n'était sûrement pas clair) est un questionnement sur la notion de connaissance.

    En poussant à l'extrême, à l'oeuf humain, ou ne serait-ce qu'à l'embryon avant développement d'un système nerveux, il est difficile de parler de "connaissance". Mais on doit pouvoir parler de "compétences préalables".

    Par exemple, pour revenir à l'enfant (c'est à dire à un système nerveux central conséquent) on peut se poser la question s'il est nécessaire d'avoir des "connaissances préalables" pour l'apprentissage initial, ou si certaines "compétences préalables" ne sont pas suffisantes. J'ai en tête comme compétence le "pattern matching", c'est à dire (et on revient au sujet) la détection de similarités ("corrélation" au sens commun ?) entre données sensorielles brutes.

    Ce genre d'approche pose la question de ce que recouvre le mot "connaissance", s'il couvre un "savoir-faire" (compétence) ou non.

    -----

  2. #122
    invitef17c7c8d

    Re : Statistiques et causalité

    Sinon qu'est ce qui différencie un modèle probabiliste d'un modèle déterministe?
    La réponse est simple, elle tient à une faille dans les modèles probabilistes: ils ne sont pas capables d'établir une égalité stricto senso.

    C'est sur cette surprenante lacune que sont établis de puissants concepts comme l'équipartition de l'énergie de Boltzman ou les phénomènes critique comme la percolation ou encore la transition vers le chaos!

  3. #123
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par karlp Voir le message
    1) Vous me prêtez une conception de la science qui n'est pas mienne (la représentation mentale que vous vous faîtes de la mienne ne convient pas).
    Je m'en excuse et me rejoie de voir que l'on est peut-être sur des positions plus proches que je ne le croyais.

    Attaquons donc de front les deux problèmes que je vois :

    1) Etes vous donc d'accord pour dire qu'un résultat probabiliste permet une inférence ? (comme l'a souligné Amanuensis le mot preuve est inadéquate, trop chargé de raisonnement déductif). De manière plus précise pour voir le bayésianisme (encore faut-il s'entendre sur ce que c'est) comme une extension de la logique standard (ou le principe de bivalence laisse place à une valeur de dé vérité continue sur [0,1]) ? (problème 1 apporté par ù100fil, sur lequel Amanuensis et moi-même avons embrayé)

    2) problème 2 soulevé par vous-même via le texte de Jacquard et sur lequel a embrayé Jiav

    Etre noir serait la cause du fait d'être au chômage ??? C'est la conjonction "noir" et "apartheid" qui peut éventuellement être considérée comme cause.
    Prenons un autre exemple. Un animal est particulièrement séduisant (ie s'accouple fréquemment) parce que son génotype lui fait exprimer des traits physiques valorisés dans sa population. Presque aucun écologue n'aura de scrupule à dire que son génotype accroît sa fitness dans le cadre d'une sélection sexuelle (pensant à un paon à la queue particulièrement magnifique).

    Parlons maintenant d'un homme particulièrement séduisant (ie s'accouplant fréquemment) parce que son génotype lui fait exprimer des traits physiques valorisés dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On dira sans difficulté que le succès de ce monsieur est causé par son génotype (et par la valorisation sociale de ses effets).

    Prenons maintenant un homme particulièrement susceptible d'être au chômage parce que son génotype lui fait exprimer un trait physique (être noir) dévalorisé dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On est en droit de dire que l'échec relatif de cet homme est causé par son génotype (et par la dévalorisation sociale de ses effets).

    C'est bien la conjonction du fait d'être noir (la négritude) et de la dévalorisation sociale (racisme) qui est la cause du surchômage et non le seul fait d'être noir. Mais on est en droit de prendre une liberté langagière, un raccourci et de dire que c'est le fait d'être noir qui cause le surchômage. Pourquoi ? Parce qu'une cause est toujours inscrite dans un contexte. Si on veut être plus précis, on doit préciser la conjonction avec la dévalorisation sociale, mais si on veut être encore plus précis on doit préciser la conjonction avec un grand nombre d’éléments (par exemple le milieu professionnel de cet homme, son âge, son patronyme,...) jusqu’à théoriquement devoir spécifier entièrement l'état du monde à t1 (cet homme postule à un emploi) pour expliquer l'état du monde à t2 (cet homme vient de se faire refuser un emploi).

    Maintenant pourquoi il est à mon avis choquant aux yeux d'un certain nombre de personnes (dont vous et Jacquard) d'affirmer de but en blanc 'le fait d'être noir est cause du surchômage pour cet homme' alors qu'il ne l'est pas d'affirmer 'avoir une belle queue est cause d'un succès reproductif accru pour ce paon'. Parce que le langage courant associe causalité et responsabilité. En disant le caractère noir d'un homme est la cause de sa plus grande probabilité d'être au chômage, on a l'impression d'imputer la responsabilité de sa situation au noir, alors qu'il n'a aucune prise sur son génotype et que cette situation résulte à l'inverse d'actions d'autres acteurs (les racistes qui décident de ségreger le noir). C'est l’ambiguïté du langage courant qui pose problème, en téléscopant une propriété épistémique/métaphysique (être la cause de) et une propriété morale (être responsable de)

    Quant à dire que le génotype du paon est cause de son plus grand succès reproductif, alors que cette hausse du succès ne résulte pas des actions du paon (il n'a aucune prise sur le fait de posséder une belle queue) mais des décisions des femelles paons, et bien tout le monde s'en fout de ce raccourci, parce qu'il n'y a aucun enjeu moral derrière.


    Si un auteur se montre partial sur une question, ce n'est pas pour autant qu'il faut se rallier à toutes ses vues ou les condamner toutes: ne pensez vous pas ?
    Bien sûr, mais que voulez-vous notre esprit fonctionne par association/induction. Pour chacun d'entre nous, il y a certains noms qui suscitent spontanément la méfiance à partir d'expériences passées négatives face à certains de leurs textes, expériences qui peuvent effectivement être non représentatives de l'ensemble de l’œuvre de ces personnes.

  4. #124
    Médiat

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    Juste un point de clarification pour la lecture de ce que j'écris : je n'établis aucune équivalence entre "relation de cause à effet" et "caractère prédictif".
    Vous avez aussi écrit :
    Il est fort possible que ascenseurs et divorces soient en relation causale avec le niveau de vie. Et donc que la corrélation observée soit prédictive dans un certain domaine d'application.
    Qui semble bien vouloir dire que relation causale entraine caractère prédictif (ce qui n'est pas une équivalence, je vous l'accorde).
    Et aussi
    pour moi il n'y a de pouvoir prédictif que par induction
    Qui me laisse comprendre que, pour vous, la relation causale est inductive, ce qui m'a permis, avec la phrase précédente, d'écrire que le caractère prédictif était une forme particulière de causalité (opposée à la vision mécaniste).

    Dans ma manière étroite de voir les chose, "relation de cause à effet" = "modèle d'évolution", comme par exemple une équation différentielle avec comme paramètre le temps. Un tel modèle permet des prédictions
    Ce que j'ai appelé la vision mécaniste de la causalité

    mais une inférence probabiliste permet aussi des prédictions
    Ce que j'ai appelé la vision "caractère prédictif" qui suffit à parler de causalité (qui est bien le sujet (la moitié au moins) de ce fil).

    Possible que cette équivalence entre "relation de cause à effet" et "modèle d'évolution" soit la vision "mécaniste", je ne sais pas, faute de bien comprendre ce qu'est la vision mécaniste.
    C'est à peu près ce que j'avais en tête, mais U=RI établit aussi un lien de cause à effet entre la valeur d'une tension et la valeur de l'intensité dans une résistance donnée (je veux dire qu'il n'y a pas que les équations différentielles avec comme paramètre le temps qui répondent à la définition).
    Je suis Charlie.
    J'affirme péremptoirement que toute affirmation péremptoire est fausse

  5. #125
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    Il me semble que le point que soulevait Patrick (ù100fil) était que même une approche inductive demande des "connaissances" préalables. Ne serait-ce que celles permettant 1) d'observer, 2) de regrouper des observations sensorielles en séries sur lesquelles va porter l'inférence inductive.

    Sous-jacent à ma réponse (et ce n'était sûrement pas clair) est un questionnement sur la notion de connaissance.

    En poussant à l'extrême, à l'oeuf humain, ou ne serait-ce qu'à l'embryon avant développement d'un système nerveux, il est difficile de parler de "connaissance". Mais on doit pouvoir parler de "compétences préalables".

    Par exemple, pour revenir à l'enfant (c'est à dire à un système nerveux central conséquent) on peut se poser la question s'il est nécessaire d'avoir des "connaissances préalables" pour l'apprentissage initial, ou si certaines "compétences préalables" ne sont pas suffisantes. J'ai en tête comme compétence le "pattern matching", c'est à dire (et on revient au sujet) la détection de similarités ("corrélation" au sens commun ?) entre données sensorielles brutes.

    Ce genre d'approche pose la question de ce que recouvre le mot "connaissance", s'il couvre un "savoir-faire" (compétence) ou non.
    Le pattern matching est ce que n'explique pas Woodfield (l'étape de formation des schèmes perceptuels) mais qu'explique maitenant assez bien une très vaste littérature de neurosciences cognitives et psychologie du développement. Je me sens un peu flaimmard (et incapable) de livrer une explication complète, mais essayons quand même une ébauche.

    Supposons qu'il existe des modules innées de détection de traits spécifiques pour rendre compte des capacités cognitives des nouveaux-nés. Pour donner un exemple bien réel, les nouveaux-nés sont capables de reconnaître les visages humains (je passe le détail des expériences qui l'établissent...).

    Qu'est-ce que permet exactement le détecteur innée de traits du visage ? De former bien plus rapidement des schèmes perceptuels tels 'visage de maman', 'visage de papa', 'visage de grande-soeur' que des schèmes perceptuels tels 'chaise', 'canapé', 'tabouret' (qui n'ont pas de détecteur spécifique de traits).

    Comment marche un détecteur innée de traits spécifiques ? C'est là que l'explication devient hard et que je pleure de n'avoir aucun bouquin de neuro autour de moi. Je prendrai l'exemple du crapaud capable de détecter/discriminer un ver de terre (une proie) et un oiseau (un prédateur) par un ensemble de réseaux de neurones spécifiques (exemple que l'on trouve dans les bouquins d'Alain Berthoz, Le Sens du mouvement et La Décision). Le trait auquel est sensible ces réseaux neuronaux est un trait spatial. S'il y a une forme allongée se déplaçant dans le sens de sa longueur dans le champ visuel du crapaud (bref un ver de terre) alors cette information visuelle est traité dans une structure du cerveau S1 qui active une seconde structure cérébrale S2 déclenchant le mouvement d'attaque. S'il y a une forme non allongée se déplaçant dans le sens inverse du ver de terre (désolé pour la mauvaise description d'un oiseau) cette information est traité dans une structure S1' qui active une structure S2' déclanchant le mouvement de fuite. Chose remarquable (et très courante en neuro) il existe une inhibition croisée entre les deux voies. L'activation de S1 entraîne l'activation de S2 et l'inhibition de S2' et l'activation de S1' entraîne l'activation de S2' et l'inhibition de S2 (ce qui permet au crapaud de ne pas se trouver dans la fâcheuse situation où il essayerait à la fois d'attaquer et de fuir). Bon, je n'ai pas répondu à la question hard : comment fonctionne la détection des traits dans S1 et S1' ? L'image oculaire passe à travers une série de filtre, détectant différentes modalités (mouvement, distance, couleurs, etc). Il existe en particulier des neurones secondaires qui intègrent l'information d'activité de neurones primaires (indiquant si l'objet est en périphérie ou au centre d'un champ récepteur) de tel sorte qu'ils fournissent une information sur les bords des objets. Pour le détail mathématico-physiologique, je renvoie vers un bouquin de neurophysiologie de la vision.

    Un problème de ces mécanismes de détection des traits est : à quel point peuvent-ils être spécifiques ? Pour reprendre une blague fameuse, y a-t-il quelque part un neurone grand-mère, c'est-à-dire un neurone de rang n intégrant de l'information en provenance de nombreux neurones primaires pour s'activer si ma grand-mère est dans mon champ visuel ? Peu probable.

  6. #126
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Pour ce qui est du caractère innée des détecteurs de traits, l'explication - si elle pose des difficultés dans le détail - a un schéma connu : l'expression spatialement différentielle de gènes de sécrétion des facteurs neurotrophiques permet de tracer des routes nerveuses (pour être plus précis, il y a superposition de différents gradients de protéines neurotrophiques pour former des champs morphogénétiques). Evidemment, on a un nombre limité de gènes et donc de champs morphogénétiques, et donc de réseaux pré-cablés. D'où le retour plus aigu du problème du degré de spécificité (si on peut faiblement espérer quelque chose comme un réseau de neurones de grand-mère acquis, la variante innée est impossible).

  7. #127
    invite7863222222222
    Invité

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Médiat Voir le message
    C'est à peu près ce que j'avais en tête, mais U=RI établit aussi un lien de cause à effet entre la valeur d'une tension et la valeur de l'intensité dans une résistance donnée (je veux dire qu'il n'y a pas que les équations différentielles avec comme paramètre le temps qui répondent à la définition).
    J'ai lu un peu en diagonale les derniers échange mais dans U = RI, le temps me semble bien présent dans la grandeur, ou le concept de l'intensité I (je crois même que la loi d'ohm se démontre à partir d'équations d'équation différentielle faisant intervenir le temps).

  8. #128
    inviteccac9361

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Karlp
    Si un auteur se montre partial sur une question, ce n'est pas pour autant qu'il faut se rallier à toutes ses vues ou les condamner toutes: ne pensez vous pas ? (c'est d'ailleurs cette immense vertu que j'apprécie chez des auteurs comme J. Cohen)
    Excellente remarque.
    Il s'agirait en effet d'un mode de fonctionnement enfantin.

    Que l'on retrouve comme énnoncé ici :
    Citation Envoyé par Wart
    L'enfant ne dispose pas d'une logique inductive ou d'une théorie des probabilités pour autant. Il fait de nombreuses généralisations abusives qu'il corrige après coup (mécanisme d'essais/erreurs).
    A sa défense , ceci est la methode de base du vivant qui pense.
    Un fait est observé, un autre aussi. Il n'y a pas de cause à effet à propremement parler dans cette approche, mais plutot un lien entre des faits initiaux aboutissant à une réponse.
    Ce lien s'amoindri par un effet biologique primaire si le temps qui sépare deux faits augmente.

    Le dressage par exemple, nécessite d'appliquer une récompense temporellement au plus près de l'action effectuée.
    On donne la croquette au chien au moment ou celui-ci, par erreur, hasard ou a dessein (tout dépend du point de vue ), donne la pappatte.
    On associe deux faits.

    Ceci a été montré au cours des années 1890 par Ivan Pavlov.
    Citation Envoyé par Lfsm
    La démarche de Pavlov consiste à accrocher dans un délai fixe avant la présentation du stimulus absolu (à réponse automatique), un signal quelconque, qui, par répétition va faire prévoir l’apparition de ce stimulus (d’abord présent puis absent) et de la récompense désirée (ou de la punition crainte).
    Le stimulus conditionnel quelconque devient alors, par transfert temporel de sens, significatif du stimulus absolu espéré et de sa réponse automatique. C’est dire que l’affectivité intervient.
    Le conditionnement ne fonctionne que si le stimulus à conditionner précède, et dans un délai fixe (avec un optimum de l’ordre de la seconde) le stimulus absolu. La répétition est indispensable pour obtenir l’apprentissage. Le réflexe conditionné classique est donc caractérisé par cette liaison temporelle et temporaire en relation avec la plasticité nerveuse.
    Un bruit peut parfois l’inhiber ; de plus, si le réflexe n’est pas renforcé de temps à autre par l’apparition du stimulus absolu, il s’éteint par habituation et désintérêt mais peut être de nouveau renforcé par le stimulus absolu.
    http://www.lfsm.org/Surfer/lfa/fa_3.1.1.htm

    Pour ce qui est de distinguer la cause de l'effet, c'est l'ordre d'apparition, l'ordonnancement dans le temps des faits qui le permet.
    Or lorsque les intervals de temps entre des faits sont importants, le conditionnement biologique primaire ne fonctionne plus, c'est la mémoire qui permet d'ordonnancer les faits.
    Et cette memoire doit être en mesure de comparer des faits de manière sensé, intelligible, necessitant donc une catégorisation des faits.

    Il s'agit donc ici d'une capacité intellectuelle plus évoluée, que tous les animaux ne possèdent pas, ou ne possèdent pas pour toute catégorie de fait.
    Et j'imagine, sans bien entendu pouvoir le prouver, que certaines catégories de faits échapent également à l'être humain, la catégorie n'étant pas connue.

    Citation Envoyé par ù100fil
    Cela renvoie à une autre question amont comment sommes nous arrivé à apprendre et à prendre conscience de notre apprentissage. Un système nerveux (neuro-)végétatif/viscéral ne suffit pas.
    Tout à fait, les neurones fonctionnent à court terme en ce qui concerne l'influx.
    Ils changent néanmoins dans le temps, mais n'aboutissent pas individuellement à un concept intelligible.
    C'est la communication entre un groupe de cellules qui fourni le module, une fonction.
    (A savoir que les modules ne sont pas construits anarchiquement, leur construction est favorisée par la génétique, on parle d'inné phylogénétique)

    On a aujourd'hui une vision globaliste de l'activité cérébrale.
    On ne parle plus d'entrées, sorties, traitements, comme pour une machine.
    C'est l'état emmergent, qui est "le fait".
    D'ou la grande difficulté de mettre en évidence les "zones cerebrales" (modules).

    Cette fonction n'ayant pas necessairement un nom, sinon que l'on sait qu'elle participe conjointement à d'autres à l'élaboration d'une catégorie.
    A laquelle on peut donner un nom.
    Verticalité, obliquité, horizontalité, de gauche à droite, etc. (je fait ici référence, en exemple, au systeme visuel primaire)

  9. #129
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Médiat Voir le message
    C'est à peu près ce que j'avais en tête, mais U=RI établit aussi un lien de cause à effet entre la valeur d'une tension et la valeur de l'intensité dans une résistance donnée (je veux dire qu'il n'y a pas que les équations différentielles avec comme paramètre le temps qui répondent à la définition).
    Juste sur ce point, j'ai du mal à voir une relation de cause à effet sans référence au temps et plus précisément à un ordre temporel (en RR, causalité est strictement liée au temps, par exemple). Dans le cas de U=Ri, il n'y a pas d'ordre temporel directement perceptible, d'où impossibilité de séparer la cause de l'effet (c'est U cause I ou I cause U ? Ou R cause une relation entre U et I ?), d'où, dans ma vision étroite, difficulté de parler de cause et d'effet.

    Avec une vision "4D", il n'y a que des relations genre U=RI, c'est à dire des contraintes portant sur les descriptions que l'on fait du monde. Cette vision permet de mettre les relations de cause à effet et les relations genre U=RI dans le même sac. Mais il me semble que les humains parlent de "cause" quand la distinction est faite entre temps et espace, et "cause" réfère alors à des contraintes "dans l'axe du temps", entre description "avant" et description "après".

    Ceci dit, même la notion d'équation d'évolution n'est pas immune de difficultés du même genre. Si on remonte U=RI aux équations de Maxwell (qui sont des équations différentielles avec des paramètres temporels et spatiaux), la symétrie ne disparaît pas : le mouvement des charges (I) cause le champ (U, indirectement), et le champ cause le mouvement.

    La question de la dissymétrie temporelle reste une question difficile en physique, et donc d'une certaine manière la notion de cause et d'effet !
    Dernière modification par Amanuensis ; 05/10/2011 à 10h27.

  10. #130
    karlp

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    Je m'en excuse et me rejoie de voir que l'on est peut-être sur des positions plus proches que je ne le croyais.

    Attaquons donc de front les deux problèmes que je vois :

    1) Etes vous donc d'accord pour dire qu'un résultat probabiliste permet une inférence ? (comme l'a souligné Amanuensis le mot preuve est inadéquate, trop chargé de raisonnement déductif). De manière plus précise pour voir le bayésianisme (encore faut-il s'entendre sur ce que c'est) comme une extension de la logique standard (ou le principe de bivalence laisse place à une valeur de dé vérité continue sur [0,1]) ? (problème 1 apporté par ù100fil, sur lequel Amanuensis et moi-même avons embrayé)

    .
    Je vais vous répondre en deux fois, parce que votre raisonnement mérite qu'on s'y arrête un moment.

    Pour cette première question: oui, bien sûr qu'un résultat probabiliste permet une inférence : nous serions "pétrifiés" si ce n'était pas le cas (certaines pathologies se traduisent chez la personne par l'irruption d'angoisse à la moindre incertitude, avec tous les "désagréments" que celà implique).
    Je ne sais pas si le raisonnement bayesien peut être considéré comme un prolongement de la logique standard -je manque de compétence- mais ne serai pas choqué pas cette idée. Je suis tenter de penser que l'évaluation bayesienne est qualitativement différente d'une induction simple (généralisation) et l'aspect déductif est patent -sauf erreur- dans l'utilisation de la formule.
    Bien entendu, vous savez comme moi que la question de l'application du théorème de Bayes n'est pas sans poser quelques questions (cf: l'éternel exemple de la pertinence du taux de base dans la question du taxi impliqué dans un accident). Mais là encore, cela ne signifie pas qu'il faille fermer la porte à l'utilisation de ce type de raisonnement (ce serait une forme radicale de scepticisme qui me semble stérile), mais que la plus grande prudence s'impose (vous connaissez sans doute les réflexions portant sur le caractère "counterfactualisable" (je le laisse en anglais, par fidélité pour les doutes exprimés sur les diverses traductions proposées par notre "maître" commun) ou non d'un trait évalué statistiquement) dans son usage.
    Je prends le temps de répondre à votre deuxième question.

  11. #131
    karlp

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    Prenons un autre exemple. Un animal est particulièrement séduisant (ie s'accouple fréquemment) parce que son génotype lui fait exprimer des traits physiques valorisés dans sa population. Presque aucun écologue n'aura de scrupule à dire que son génotype accroît sa fitness dans le cadre d'une sélection sexuelle (pensant à un paon à la queue particulièrement magnifique).
    Je vous suis

    Parlons maintenant d'un homme particulièrement séduisant (ie s'accouplant fréquemment) parce que son génotype lui fait exprimer des traits physiques valorisés dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On dira sans difficulté que le succès de ce monsieur est causé par son génotype (et par la valorisation sociale de ses effets).
    J'étais au premier abord très embarrassé par cet exemple: la séduction, chez les humains, ne dépend que partiellement de ses traits physiques.
    Je me suis donc demandé si je pouvais passer outre ou si l'exemple engendrait un biais dans le
    Je passe outre, après reflexion, pour y revenir sur un mode mi-sérieux mi-humoristique en fin de message.

    Prenons maintenant un homme particulièrement susceptible d'être au chômage parce que son génotype lui fait exprimer un trait physique (être noir) dévalorisé dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On est en droit de dire que l'échec relatif de cet homme est causé par son génotype (et par la dévalorisation sociale de ses effets).
    Dans la mesure où vous indiquez que c'est dans une société donnée que le trait physique devient source d'échec, je vous l'accorde.

    C'est bien la conjonction du fait d'être noir (la négritude) et de la dévalorisation sociale (racisme) qui est la cause du surchômage et non le seul fait d'être noir. Mais on est en droit de prendre une liberté langagière, un raccourci et de dire que c'est le fait d'être noir qui cause le surchômage.
    Oui, à condition que ce soit évident pour les destinataires du message.

    Pourquoi ? Parce qu'une cause est toujours inscrite dans un contexte. Si on veut être plus précis, on doit préciser la conjonction avec la dévalorisation sociale, mais si on veut être encore plus précis on doit préciser la conjonction avec un grand nombre d’éléments (par exemple le milieu professionnel de cet homme, son âge, son patronyme,...) jusqu’à théoriquement devoir spécifier entièrement l'état du monde à t1 (cet homme postule à un emploi) pour expliquer l'état du monde à t2 (cet homme vient de se faire refuser un emploi).
    Si le destinataire est au fait de cette complexité, sans la moindre ambiguïté, pourquoi pas.

    Maintenant pourquoi il est à mon avis choquant aux yeux d'un certain nombre de personnes (dont vous et Jacquard) d'affirmer de but en blanc 'le fait d'être noir est cause du surchômage pour cet homme' alors qu'il ne l'est pas d'affirmer 'avoir une belle queue est cause d'un succès reproductif accru pour ce paon'. Parce que le langage courant associe causalité et responsabilité. En disant le caractère noir d'un homme est la cause de sa plus grande probabilité d'être au chômage, on a l'impression d'imputer la responsabilité de sa situation au noir, alors qu'il n'a aucune prise sur son génotype et que cette situation résulte à l'inverse d'actions d'autres acteurs (les racistes qui décident de ségreger le noir). C'est l’ambiguïté du langage courant qui pose problème, en téléscopant une propriété épistémique/métaphysique (être la cause de) et une propriété morale (être responsable de)
    Je ne crois pas que ce soit vraiment un problème de responsabilité. C'est plutôt le fait que lorsque je dis que A est cause de B, mon expression laisse entendre que A produit systématiquement B, et suggère l'exclusion de tout autre facteur. Je suis donc plutôt d'accord avec votre remarque sur l'ambiguïté du langage.
    Je dois ajouter que l'utilisation du mot "cause", dans le questionnement scientifique, se situe à l'étage de l'interprétation. Contrairement au terme "corrélation" qui est scientifiquement défini, le terme de cause de l'est pas.
    C'est pourquoi j'apprécie grandement ces deux propositions de Médiat (que je salue)
    1) L’expression « Le museau cause la queue » est difficilement acceptable telle quelle, mais si on la remplace par « L’observation du museau cause l’observation de la queue », elle devient tout à fait acceptable (du coup ceux qui ont une vision purement prédictive de « Cause » peuvent trouver la première expression tout à fait acceptable (elle a néanmoins le défaut de créer de la confusion en absence de sous-titre, ce qui est le contraire du but recherché (normalement) dans une discussion).
    Affirmer « La couleur noire de la peau est cause du chômage », peut avoir un pouvoir prédictif dans certaines circonstances (lieu et temps a minima), mais si on ne précise pas ces circonstances, on risque d’aboutir à des conclusions totalement ridicules et même révoltantes, par exemple en disant qu’en remplaçant tous les Noirs de France par des non-Noirs (donc à population égale), on éradiquerait le chômage en France. Autrement dit, si on opte pour une vision « plutôt axée sur le caractère prédictif », il vaut mieux éviter d’en tirer des conclusions « mécanistes », ce qui est parfaitement cohérent, et donc il serait préférable de prendre des précautions de langage, au moins tant que cette façon de voir la notion de « Cause à effet » ne fait pas consensus.
    On se souvient à cet égard, de la façon scandaleuse (parce que réductrice) dont les politiques ont interprété l'hypothèse d'un rôle joué par le patrimoine génétique dans la violence.

    Et voilà pourquoi je partage votre conclusion sur le cas des animaux, lorsque les conséquences ne sont pas du même ordre:

    Quant à dire que le génotype du paon est cause de son plus grand succès reproductif, alors que cette hausse du succès ne résulte pas des actions du paon (il n'a aucune prise sur le fait de posséder une belle queue) mais des décisions des femelles paons, et bien tout le monde s'en fout de ce raccourci, parce qu'il n'y a aucun enjeu moral derrière.
    Il s'agit donc bien d'une question touchant aux implications d'un certaine façon d'exprimer les choses.

    [Je reviens au petit point laissé en suspend ci dessus: il existe en effet un certain nombre d'hommes qui croient que certains traits physiques sont causes (au sens restrictif) de la séduction exercée sur les femmes. Parmi ceux là s'en trouvent quelques uns, sans doute un peu "primitifs", qui disent tenir cette "vérité" d'un autre (père ou mère ou ami, etc.): je vous laisse imaginer le désastre de leur vie amoureuse. C'est effectivement un problème de rapport au langage qui est en jeu]

    Nous reste donc à inventer un nouveau mot, ou à trouver une définition scientifique du concept de cause.

  12. #132
    Médiat

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    (c'est U cause I ou I cause U ? Ou R cause une relation entre U et I ?)
    Donc, toujours une relation de causalité, et si vous connectez une résistance entre deux points dont la ddp est connue non nulle, c'est bien cette ddp qui est cause de I (et sans doute une équation différentielle avec le paramètre temps va-t-elle apparaître d'ailleurs).
    Je suis Charlie.
    J'affirme péremptoirement que toute affirmation péremptoire est fausse

  13. #133
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par karlp Voir le message
    Nous reste donc à inventer un nouveau mot, ou à trouver une définition scientifique du concept de cause.
    La notion de corrélation est parfaitement définie mathématiquement. A l'inverse, le concept de causalité - vous n'êtes pas sans l'ignorer - a un caractère intuitif (Kant parle de catégorie a priori de l'entendement). Il est par nature flou. Les scientifiques et les philosophes peuvent certes proposer différentes modèles de la causalité, mais ils ne sont pas parvenus à obtenir un consensus entre eux malgré des siècles de débats... Un modèle que j'aime bien de la causalité est celui qui la définit en relation avec le contrefactualité (oui, oui elle nous poursuit ). A savoir que "A a causé B" signifie que "Si A n'avait pas eu lieu alors B n'aurait pas eu lieu". Comment cela se teste-il ? Et bien l'expérimentation vise précisément à reproduire les circonstances dans lesquelles A s'est produite (milieu contrôlé) et à retirer A pour observer ce qu'il s'en suit pour B. Mais avec une telle conception de la causalité, montrer un lien causal sans expérimentation devient particulièrement périlleux. Or, c'est bien ce que font (ou tout du moins prétendent faire) de nombreuses sciences. C'est là que l'on peut s'interroger sur l'utilité des statistiques pour établir (sans certitude) un lien causal, autrement dit attribuer une probabilité à l'existence d'un lien causal (probabilité qui reflète notre degré d'ignorance/connaissance et non une indétermination objective du réel).

  14. #134
    inviteccac9361

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart
    Prenons maintenant un homme particulièrement susceptible d'être au chômage parce que son génotype lui fait exprimer un trait physique (être noir) dévalorisé dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On est en droit de dire que l'échec relatif de cet homme est causé par son génotype (et par la dévalorisation sociale de ses effets).
    Ici, on affirme chomage = parce que génotype.
    Donc échec est causé par son génotype...

    Une affirmation qui se justifie par elle-même a-t-elle un sens ?
    Il ne suffit pas de repeter deux fois la même chose, en utilisant un langage different pour démontrer ce même fait.

    Citation Envoyé par Wart
    C'est bien la conjonction du fait d'être noir (la négritude) et de la dévalorisation sociale (racisme) qui est la cause du surchômage et non le seul fait d'être noir. Mais on est en droit de prendre une liberté langagière, un raccourci et de dire que c'est le fait d'être noir qui cause le surchômage. Pourquoi ? Parce qu'une cause est toujours inscrite dans un contexte. Si on veut être plus précis, on doit préciser la conjonction avec la dévalorisation sociale, mais si on veut être encore plus précis on doit préciser la conjonction avec un grand nombre d’éléments (par exemple le milieu professionnel de cet homme, son âge, son patronyme,...) jusqu’à théoriquement devoir spécifier entièrement l'état du monde à t1 (cet homme postule à un emploi) pour expliquer l'état du monde à t2 (cet homme vient de se faire refuser un emploi).
    Non, on n'est pas en droit de prendre une liberté langagière.
    Si on veut être plus précis, il est necessaire comme déja évoqué de proposer des liens intelligibles, puis de les tester.
    Par les statistiques, si on veut.

    A l'affirmation précedente je peux aussi proposer le modele suivant, que je ne détaillerait pas :

    Dans le cas suivant, une population "noire" au sein d'une population majoritairement "blanche".
    On comprend aisément qu'il ne s'agit pas de la population d'origine.
    Cette population, est donc immigrée de la première ou de la nieme génération.
    La question que l'on doit se poser, et il s'agit d'un hypothèse raisonable, quel est le lien entre le caractère "noir" et la "richesse", ou le "statut social".

    On doit également se poser la question : De quel type d'immigration s'agit-il ?
    Enonomique, la population immigrée conçoit que le pays d'accueil lui sera plus profitable que son pays d'origine ?
    Cette population est donc peut-être plus pauvre, statistiquement, que la population d'origine.

    Une autre question : Le chomage, quelles en sont les causes ?
    Une proportion d'employeurs est raciste.
    Une porportion d'employeurs demandent un certain niveau d'étude.
    Une proportion d'employeurs demandent un certain standing, un véhicule, un logement situé proche du lieu travaillé, des celibataires, des femmes, des hommes, etc.

    Quel est le niveau d'étude moyen de la population immigrée de première génération ?
    Quel est le niveau d'étude de la population immigrée de la nieme génération ?

    Quel est le lien entre le niveau d'étude et la capacité financière ?

    Etc. Etc.

    A partir de ces premiers éléments, qui peuvent faire appel aux statistiques, il est donc possible d'atablir un model.
    Ce n'est qu'après avoir pris connaissance de tout ceci qu'il est possible d'interpreter phénotype noir => chomage.
    Il va sans dire qu'il est extremement difficile d'établir le fait que la cause première en est la couleur de peau.

    Pour ce faire il est donc necessaire d'établir un protocole, qui élimine l'ensemble des autres facteurs que la couleur de peau.

    Le protocole doit en outre prendre en compte les disparités nationales.
    Il se peut que dans certaines entreprises, ou types de service, la préference à l'embauche soit inversé, on prefère embaucher un individu de la même ethnie (tient, quel lien existe-il entre l'ethnie, la culture et la couleur de peau ?), parlant peut être la même langue que ses collegues, ou par exemple dans la restauration, il sera preferable pour des raisons commerciales d'embaucher un individu en rapport avec la gastronomie présentée.

    Comme on le voit, on ne peut pas réponde de manière simpliste à un phénomène complexe.
    Et on commence là à entrevoir, que la raison du chomage lié à la couleur de peau, qui serait certes établi statistiquement, n'est peut-être que faiblement lié au racisme. Raison pour laquelle j'ai mis en rouge l'affirmation initiale de la citation.

  15. #135
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Xoxopixo Voir le message
    Citation Envoyé par Wart
    Prenons maintenant un homme particulièrement susceptible d'être au chômage parce que son génotype lui fait exprimer un trait physique (être noir) dévalorisé dans sa société. Le raisonnement tient toujours. On est en droit de dire que l'échec relatif de cet homme est causé par son génotype (et par la dévalorisation sociale de ses effets).
    Ici, on affirme chomage = parce que génotype.
    Donc échec est causé par son génotype...

    Une affirmation qui se justifie par elle-même a-t-elle un sens ?
    Couper une phrase pour lui faire dire ce qu'elle ne dit pas a-t-il un sens ? Il est vrai que ma formulation peut sembler tautologique et anticipe sur la conclusion. Une formulation meilleure serait : "Prenons maintenant un homme particulièrement susceptible d'être au chômage parce qu'il a un trait physique (être noir) dévalorisé dans sa société, trait déterminé par son génotype."

    L'idée est simple : on a (c'est-à-dire on suppose que) A cause B et B cause C dans le but que A cause C
    A = génotype
    B= être noir
    C = être au chômage (ou plus précisément avoir une risque plus grand d'être au chômage)


    Bien sûr, il faut dire pour chacune des relations causales qu'elle s'exerce dans un contexte donnée. Il est faux qu'être noir cause nécessairement être au chômage, de même d'ailleurs qu'il est faux de dire que posséder tel génotype cause nécessairement l'expression de tels traits phénotypiques (un facteur environnemental peut très bien contrer l'expression du gène, pensant aux noirs qui se décolorent la peau)

    Non, on n'est pas en droit de prendre une liberté langagière.
    De fait, on l'a prend tout les jours. Quand on explique comment vol un avion, on va généralement fournir une explication mécanique (faisant appel à de la dynamique des fluides) en décrivant la force de portance générée par l’asymétrie des ailes de l'avion, les différentes fonctions des ailerons, empennage, etc. Personne ne va spécifier qu'il faut également que l'Etat est investi dans des infrastructures (aéroports), mis en place des normes de circulation aérienne, que la situation géopolitique au Moyen-Orient assure que les prix du baril du pétrole soient assez bas, que les pilotes et contrôleurs aériens ne soient pas en grève, qu'un ensemble de cyclones ne balayent pas la surface de la terre, qu'une éruption solaire puissante ne fasse pas tomber en rade l'électronique de bord, etc

    Toute cause a un contexte. Et si on réfléchit bien au sens de cette phrase apparemment anodine, on aboutit au genre de réflexions ci-dessus.


    Si on veut être plus précis, il est necessaire comme déja évoqué de proposer des liens intelligibles, puis de les tester.
    Par les statistiques, si on veut [...] A partir de ces premiers éléments, qui peuvent faire appel aux statistiques, il est donc possible d'atablir un model.
    Ce n'est qu'après avoir pris connaissance de tout ceci qu'il est possible d'interpreter phénotype noir => chomage.
    Tout cela va parfaitement dans le sens de mon propos. Relisez tout mes messages où j'affirme que les statistiques permettent d'affirmer des relations causales. Vous avez lu de travers mon message qui ne visait pas à prouver que être noir est une cause de chômage dans notre pays.


    Pour ce faire il est donc necessaire d'établir un protocole, qui élimine l'ensemble des autres facteurs que la couleur de peau.
    Non. Un protocole c'est de l'expérimentation.

    Et on commence là à entrevoir, que la raison du chomage lié à la couleur de peau, qui serait certes établi statistiquement, n'est peut-être que faiblement lié au racisme.
    Quelqu'un vous a-t-il parler de l'analyse multivariée ? Plus sérieusement lorsque l'on dit que l'on a établi statistiquement que la couleur de peau est source de chômage c'est bien toutes choses égales par ailleurs, c'est à dire que l'on impute ce différentiel au racisme. Si on ne fait que dire que les noirs sont plus souvent chômeurs (simple corrélation), on n'a pas établi grand chose ni utiliser beaucoup d'outils statistiques, établir une corrélation c'est presque de l'ordre du constat aux yeux d'un statisticien. C'est un peu le problème de cette discussion, je crois que certains participants quant ils utilisent des mots comme statistiques, corrélation, dépendance ont des objets mathématiques bien précis en vue alors que d'autres non (ce n'est pas une attaque sur la compétence des uns ou des autres, bien sûr).

  16. #136
    invite6754323456711
    Invité

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    J'ai en tête comme compétence le "pattern matching", c'est à dire (et on revient au sujet) la détection de similarités ("corrélation" au sens commun ?) entre données sensorielles brutes.

    Ce genre d'approche pose la question de ce que recouvre le mot "connaissance", s'il couvre un "savoir-faire" (compétence) ou non.
    C'est un peu ce que je cherche. Qu'il y a t-il de premier dans la lecture des données statistiques (la fouille de données) ? On acquière un "pattern" et on le mémorise (pour qu'il devienne une connaissance) ensuite on itère le processus à la recherche de détection de similarités "pattern matching" pour ensuite pouvoir faire des inférences bayésiennes ?


    Concrètement, on doit au préalable s'intéresser (fixer son attention) à une ou plusieurs variables définies comme étant les cibles de l'analyse.

    Patrick
    PS
    Il a un exemple de schéma (que je ne retrouve pas) ou l'on perçoit en relief un mot construit par de simple traits noir sur une feuille blanche. On a déjà connaissance du pattern ce qui nous permet de le voir en relief pour ensuite donner un sens au mot lu (l'information sur la lecture des données brutes dans ce cas, c'est nous qui la créons, bien qu'il est fallut au préalable apprendre le pattern).
    Dernière modification par invite6754323456711 ; 05/10/2011 à 14h02.

  17. #137
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par ù100fil Voir le message
    C'est un peu ce que je cherche. Qu'il y a t-il de premier dans la lecture des données statistiques (la fouille de données) ? On acquière un "pattern" et on le mémorise (pour qu'il devienne une connaissance) ensuite on itère le processus à la recherche de détection de similarités "pattern matching" pour ensuite pouvoir faire des inférences bayésiennes ?
    Ah, je me suis un peu emballé, je croyais qu'il était question des données vraiment brutes, les données sensorielles. Les données statistiques ne sont déjà plus vraiment brutes, mais le produit de tout un travail de collecte, mais bien sûr elles sont brutes vis-à-vis de l'analyse à venir. Qu'est-ce qui pousse à étudier telle ou telle variable spécifiquement ?

    Je crois (quelqu'un pourra sûrement confirmer) qu'il existe des logiciels effectuant automatiquement des tests statistiques lorsqu'on leur rentre un jeu de données (appliquant des algorithmes préprogrammés en parcourant toute la base de donnée). Hormis ce cas, je crois que le chercheur va d'abord tester des variables qu'il suppose lier, suivant le bon vieux raisonnement hypothético-déductif. D'où vient son hypothèse ? Du travail antérieur, de son imagination,... Ce qui est plus intéressant que le travail statistique lui-même, qui est automatisable, c'est tout le travail de collecte en amont (pourquoi a-t-on choisi de mesurer telles variables ?). Là aussi on ne fonctionne pas à l'aveugle, on collecte les données que l'on veut tester parce que l'on imagine qu'elle ont de l'importance et/ou que l'on sait avoir été utilisé dans du travail antérieur. D'ailleurs, c'est ce qui est intéressant quand on lit une étude d'une discipline qui nous est étrangère, on est frappé par le fait que nous n'aurions jamais eu l'idée de relever certaines variables qui se révèlent pourtant pertinentes.

  18. #138
    mh34
    Responsable des forums

    Re : Statistiques et causalité

    Je crois (quelqu'un pourra sûrement confirmer) qu'il existe des logiciels effectuant automatiquement des tests statistiques lorsqu'on leur rentre un jeu de données
    Il en existe un dans ma branche, qui sert à calculer le risque de trisomie 21 chez le fœtus.
    On rentre dans le logiciel 4 données ;
    la longueur crânio-caudale, la clarté nucale, le dosage de la fraction libre de la BHCG et celui de la PAPP-A ( deux hormones présentes dans le sang maternel, la PAPP-A seulement jusqu'à 14 SA).
    Et le logiciel sort un risque sur X.
    http://www.biomnis.com/component/opt.../...,/lang,fr/
    "mal nommer un objet, c'est ajouter au malheur de ce monde". Albert Camus

  19. #139
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par ù100fil Voir le message
    C'est un peu ce que je cherche. Qu'il y a t-il de premier dans la lecture des données statistiques (la fouille de données) ? On acquière un "pattern" et on le mémorise (pour qu'il devienne une connaissance) ensuite on itère le processus à la recherche de détection de similarités "pattern matching" pour ensuite pouvoir faire des inférences bayésiennes ?


    Concrètement, on doit au préalable s'intéresser (fixer son attention) à une ou plusieurs variables définies comme étant les cibles de l'analyse.

    Patrick
    PS
    Il a un exemple de schéma (que je ne retrouve pas) ou l'on perçoit en relief un mot construit par de simple traits noir sur une feuille blanche. On a déjà connaissance du pattern ce qui nous permet de le voir en relief pour ensuite donner un sens au mot lu (l'information sur la lecture des données brutes dans ce cas, c'est nous qui la créons, bien qu'il est fallut au préalable apprendre le pattern).
    On ne peut pas analyser ce qui "est premier" dans un système qui fonctionne depuis un certain temps avec des boucles de rétro-action.

    Seule possibilité, remonter au point où la première boucle se ferme, et étudier ce qui se passe avant.

    Pour la boucle observations -> concepts -> observations, je n'arrive pas à voir comment cela pourrait avoir lieu aussi tard qu'après la naissance. Et donc je ne pense pas qu'on aura de réponse à cette question avant des connaissances approfondies sur la mise en place du SNC chez l'embryon et le foetus, non seulement à l'échelle cellulaire, mais aussi quand à son fonctionnement cognitif. Et actuellement les connaissances dans ce domaine sont essentiellement nulles.

    Pour des phases ultérieures, chercher ce qui "est premier" est un leurre, et l'étude et les questions doivent porter sur les boucles, àmha.
    Dernière modification par Amanuensis ; 05/10/2011 à 15h32.

  20. #140
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    On ne peut pas analyser ce qui "est premier" dans un système qui fonctionne depuis un certain temps avec des boucles de rétro-action.
    Tout à fait d'accord, nous avions déjà eu cette discussion dans un fil à propos de la boucle perception-action / sensori-motrice comme base de la connaissance.

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    Seule possibilité, remonter au point où la première boucle se ferme, et étudier ce qui se passe avant.

    Pour la boucle observations -> concepts -> observations, je n'arrive pas à voir comment cela pourrait avoir lieu aussi tard qu'après la naissance. Et donc je ne pense pas qu'on aura de réponse à cette question avant des connaissances approfondies sur la mise en place du SNC chez l'embryon et le foetus, non seulement à l'échelle cellulaire, mais aussi quand à son fonctionnement cognitif. Et actuellement les connaissances dans ce domaine sont essentiellement nulles.
    Et tout mon blabla sur la formation des schèmes perceptuels ? On en sait beaucoup sur ce qui se passent dans les petites têtes blondes dès leur naissance ! (Voir toutes les expériences menées sur des nouveaux-nés ainsi que les études longitudinales)

    Les connaissances sur le mise en place du SNC chez l'embryon sont également loin d'être nulles, au contraire c'est en pleine expansion ! (évidemment, les expériences se font sur des modèles animaux). Pour ce qui est du fonctionnement cognitif, c'est plus difficile d'y voir clair tant de nombreux neuromythes ont été émis (effet Mozart par exemple). Je ne sais pas s'il y a des études cognitives sérieuses sur l'embryon, je vois mal d'ailleurs quelles tâches pourraient être mises en œuvre pour tester quelles aptitudes - que cela soit sur des sujets animaux ou humains. Peut-être que Marie Hélène pourra t'éclairer un peu plus ?

  21. #141
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    Et tout mon blabla sur la formation des schèmes perceptuels ?
    Je n'ai pas lu Woodfield, et vous me permettrez de ne pas avoir d'opinion sur un résumé succinct du travail d'un scientifique.

    Dans ledit résumé (message #118) la notion de "proto-concepts" est, au moins une fois, présentée comme une relation entre concepts (ou proto-concepts ?) déjà établis :

    deux protoconcepts (ex: K1 être un chat et P1 avoir quatre pattes, K1 se voit affecter la phrase "(x) K1x & P1x" et P1 la phrase "(x) P1x & K1x")
    P1 en particulier demande les concepts de "quatre" et de "pattes" pré-établis ; du moins c'est ce qui vient à l'esprit en lisant ce texte très peu développé, il est possible que ce soit plus subtil dans les écrits de Woodfield.

  22. #142
    invite9dcc7bec

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    P1 en particulier demande les concepts de "quatre" et de "pattes" pré-établis ; du moins c'est ce qui vient à l'esprit en lisant ce texte très peu développé, il est possible que ce soit plus subtil dans les écrits de Woodfield.
    Mon résumé était inévitablement trop succinct. On utilise des mots pour décrire ce qu'est K1, à savoir posséder quatre pattes, mais ces mots ne sont nullement dans l'esprit de l'enfant. Woolfield veut décrire la pensée avant le langage. Comment est-ce possible ? Le schème perceptuel associé à K1 n'est qu'un ensemble de traits spatiaux, un objet géométrique, au même titre que la perception du ver de terre décrite par Berthoz. Je peux détecter des visages sans avoir le concept de visage. Je peux également détecter quatre pattes sans savoir compter et sans avoir le concept de pattes. Toute l'intelligence de Woolfield c'est de distinguer les deux étapes : d'abord des schèmes perceptuels, c'est à dire des traits spatiaux (ou des sons, des odeurs, etc mais la vue est le sens dominant) et ensuite des concepts (et encore après des mots).

  23. #143
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    (...)
    J'avais perçu le fond de l'idée.

    Il n'en reste pas moins que des schèmes perceptuels peuvent apparaître très tôt, bien avant la naissance.

    On pense trop facilement vue. En intra-utérin, la vue est clairement limitée. L'ouïe déjà moins.

    Mais la proprioception et/ou le toucher pourrait bien (je n'en sais rien) se développer très tôt, et des concepts se mettre en place tout aussi tôt, genre "mon pouce" et plus généralement ceux liés à son propre corps.

    L'enfant utilise le toucher au moins autant, et peut-être bien plus au début, que la vue. Si on peut imaginer des concepts développés uniquement sur la base de perceptions visuelles, il y en a qui se développent par le toucher, ou par la combinaison vue et toucher (et même vue, toucher, goût, odorat : action de porter à la bouche).

    Si on accepte la formation intra-utérine de concepts via le toucher et la proprioception, il y a fort probablement des "boucles d'apprentissage" qui tournent dès la naissance.

    Cela n'interdit pas des acquisitions conceptuelles "hors boucle", selon un mécanisme "premier", mais cela ne doit pas être facile de prouver que ce soit le cas, c'est à dire d'une acquisition totalement indépendantes de conceptualisation préalables.

    C'est ce genre de raisonnement qui me fait penser qu'il faille remonter très tôt, et nécessairement lors de la vie utérine, pour être raisonnablement sûr d'examiner des "mécanismes cognitifs premiers".
    Dernière modification par Amanuensis ; 05/10/2011 à 16h48.

  24. #144
    Médiat

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Wart Voir le message
    Je crois (quelqu'un pourra sûrement confirmer) qu'il existe des logiciels effectuant automatiquement des tests statistiques lorsqu'on leur rentre un jeu de données (appliquant des algorithmes préprogrammés en parcourant toute la base de donnée).
    Oui c'est très courant dans le domaine des bases de données décisionnelles. On donne toujours l'exemple, paraît-il authentique, de ce grand magasin américain, ayant trouvé, à sa grande surprise) une corrélation entre le nombre de couches-culottes et le nombre bières vendues le samedi en début de soirée (corrélation confirmée quand la vente des couches culottes a augmentée lorsquelle celles-ci ont été placées près des bières (qui elles n"ont pas bougé), je vous laisse deviner, si vous ne la connaissez pas, la chaîne causale qui a donné lieu à cette corrélation).
    Je suis Charlie.
    J'affirme péremptoirement que toute affirmation péremptoire est fausse

  25. #145
    mh34
    Responsable des forums

    Re : Statistiques et causalité

    Mais la proprioception et/ou le toucher pourrait bien (je n'en sais rien) se développer très tôt,
    De fait, ils se développent très tôt, surtout pour la proprioception ; le fœtus réagit très nettement quand on appuie sur le ventre de sa mère en se déplaçant ( et c'est pas des mouvements provoqués par le déplacement du liquide amniotique puisqu'il peut aussi parfaitement ne pas bouger d'un poil ) dès 10/12 semaines, quant au toucher, vers 20 SA, on le voit très bien attraper ses mains, ses pieds, le cordon, "gratter" le placenta, etc...
    Maintenant, pour ce qui est du "concept" ( j'ai d'ailleurs du mal à me représenter ce que ça peut bien être qu'un concept dans ce cas là...) je n'ai pas d'idée.
    "mal nommer un objet, c'est ajouter au malheur de ce monde". Albert Camus

  26. #146
    Amanuensis

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par mh34 Voir le message
    Maintenant, pour ce qui est du "concept" ( j'ai d'ailleurs du mal à me représenter ce que ça peut bien être qu'un concept dans ce cas là...) je n'ai pas d'idée.
    Moi non plus, mais d'après ce que tu dis on ne peut pas exclure (au contraire) que le foetus puisse très tôt commencer à se faire un "modèle du monde", même si ce "monde" se limite à la position des éléments de son propre corps, ainsi qu'à l'intérieur de sa bulle y compris des particularités comme le cordon ou la structure au toucher des différentes surfaces.

    Que le cerveau en soit capable est une bonne question, mais au moins s'il ne le fait pas ce ne serait pas faute de signaux sensoriels.

    (En fait, le mot "réagit" dans ton message implique une interprétation telle qu'une séquence perception --> traitement --> décision --> action musculaire --> déplacement est déjà en place, non ? La question est alors si c'est seulement un "arc réflexe" ou si cela passe par quelque chose de plus sophistiqué...)
    Dernière modification par Amanuensis ; 06/10/2011 à 06h53.

  27. #147
    invite6754323456711
    Invité

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Amanuensis Voir le message
    La question est alors si c'est seulement un "arc réflexe" ou si cela passe par quelque chose de plus sophistiqué...
    L'acquisition d'un savoir faire pratique ? Il sait changer de position du fait d'un inconfort ?

    Patrick

  28. #148
    Deedee81
    Modérateur

    Re : Statistiques et causalité

    Citation Envoyé par Médiat Voir le message
    Oui c'est très courant dans le domaine des bases de données décisionnelles. On donne toujours l'exemple, paraît-il authentique, de ce grand magasin américain, ayant trouvé, à sa grande surprise) une corrélation entre le nombre de couches-culottes et le nombre bières vendues le samedi en début de soirée (corrélation confirmée quand la vente des couches culottes a augmentée lorsquelle celles-ci ont été placées près des bières (qui elles n"ont pas bougé), je vous laisse deviner, si vous ne la connaissez pas, la chaîne causale qui a donné lieu à cette corrélation).
    Salut,

    Un rapport avec le baby-sitting ? Ou un rapport avec la diffusion de matchs important à la télé (on met une nouvelle couche culotte et, hop, tranquille pour regarder le match qu'on regarde avec les copains et un casier de bierre, de bierre Belge évidemment ) ?

    Moi je connaissais (pour l'avoir étudié) la corrélation entre la production de céréale et la longueur des minijupes Lorsque l'on trouve le facteur commun (ici, évidemment, l'ensoleillement) il existe des tests statistiques pour vérifier qu'il n'y a pas de corrélation directe entre les deux aspects.
    "Il ne suffit pas d'être persécuté pour être Galilée, encore faut-il avoir raison." (Gould)

  29. #149
    Médiat

    Re : Statistiques et causalité

    Bonjour,
    Citation Envoyé par Deedee81 Voir le message
    Un rapport avec le baby-sitting ? Ou un rapport avec la diffusion de matchs important à la télé (on met une nouvelle couche culotte et, hop, tranquille pour regarder le match qu'on regarde avec les copains et un casier de bierre, de bierre Belge évidemment ) ?
    Effectivement, le samedi soir "beaucoup" de pères se font des soirées "match" seuls ou entre copains et les femmes vont voir leurs copines ou font du shopping (on n'est jamais à l'abri d'un cliché dans la grande distribution ) et laisse le père s'occuper du p'tit.

    Ce qui est très intéressant, c'est qu'en plaçant les couches près des bières, les ventes de couches ont augmentées : les pères les oubliaient moins (on voit bien la chaîne de priorité : la bière, puis son enfant, si on y pense).

    Une ombre au tableau : il y a de forte chance pour que la bière soit en fait de la Bud .
    Dernière modification par Médiat ; 06/10/2011 à 07h54.
    Je suis Charlie.
    J'affirme péremptoirement que toute affirmation péremptoire est fausse

  30. #150
    mh34
    Responsable des forums

    Re : Statistiques et causalité

    (En fait, le mot "réagit" dans ton message implique une interprétation telle qu'une séquence perception --> traitement --> décision --> action musculaire --> déplacement est déjà en place, non ?
    Oui tout à fait. Même si je pense qu'à 12 SA le traitement est uniquement "réflexe".
    Par contre à partir du 6è mois j'en suis beaucoup moins sûre...il est fréquent de les voir se remettre le pouce dans la bouche quand on les a forcés à l'enlever, ou bien attraper leurs organes génitaux ( et tirer vigoureusement dessus... )
    le foetus puisse très tôt commencer à se faire un "modèle du monde", même si ce "monde" se limite à la position des éléments de son propre corps, ainsi qu'à l'intérieur de sa bulle
    Pas seulement de l'intérieur de sa bulle à mon avis.
    Description d'une petite observation d'un changement spectaculaire du comportement fœtal dans un cas de déni de grossesse ; autant lors de la "découverte" de la grossesse, on notait une quasi absence de mobilité fœtale, ( à telle enseigne qu'on s'était demandés s'il n'y avait pas un problème d'immobilisme fœtal) autant lorsque la mère a eu "accepté" sa grossesse, l'activité fœtale a repris de façon normale...( et le ventre de la mère s'est d'ailleurs "arrondi" spectaculairement, alors qu'il était pratiquement plat avant...).
    Je n'ai pas d'interprétation "officielle", mais on ne m’ôtera pas de l'idée que le fœtus "perçoit" les sentiments de sa mère à son égard, dans ce cas comme si, avant qu'elle n'admette sa présence, il se faisait "tout petit" pour ne pas se faire sentir...Alors c'est vrai que ça fait très "pensée magique", mais bon...
    Il sait changer de position du fait d'un inconfort ?
    Il "sait', je ne sais pas. Mais il le fait nettement.
    "mal nommer un objet, c'est ajouter au malheur de ce monde". Albert Camus

Page 5 sur 6 PremièrePremière 5 DernièreDernière

Discussions similaires

  1. Causalité
    Par invite195b1cae dans le forum Physique
    Réponses: 0
    Dernier message: 14/11/2009, 00h27
  2. Problème de causalité ?
    Par Aroll dans le forum Physique
    Réponses: 2
    Dernier message: 25/03/2009, 17h04
  3. Statistiques un jour, statistiques toujours...
    Par invite15f14b48 dans le forum Mathématiques du supérieur
    Réponses: 7
    Dernier message: 04/01/2009, 11h51
  4. Principe de causalité
    Par jojo17 dans le forum Physique
    Réponses: 20
    Dernier message: 27/02/2008, 15h38
  5. causalité
    Par invite0e4ceef6 dans le forum Epistémologie et Logique (archives)
    Réponses: 9
    Dernier message: 29/11/2005, 05h41