Déclarons-nous les faits ? Retracer les origines des statistiques d'alerte précoce

Les statistiques peuvent prendre une vie qui leur est propre, étant souvent remaniées et reformulées tant de fois qu'il est presque impossible de remonter à leur source d'origine - et aux nuances et mises en garde qui y sont associées. Le récent communiqué de presse sur l'initiative "Actions précoces pour tous", dont l'action anticipatoire est un élément clé, comprenait trois déclarations dont j'ai tenu à trouver la source.

"Les systèmes d'alerte précoce offrent un retour sur investissement plus que décuplé"

Plusieurs communiqués de presse relatifs à l'initiative "Des alertes précoces pour tous" indiquent que la source de cette déclaration est le rapport 2019 de l'Institut des ressources mondiales intitulé "Adapt Now". Adapt Now de l'Institut des ressources mondiales. Or, il s'agit d'un rapport de synthèse et non de la source originale de la statistique. Les sources citées pour cette statistique étaient des documents d'information ou des documents techniques pour le rapport principal qui ne peuvent malheureusement plus être trouvés ; comme il s'agissait également d'études de synthèse, la source originale doit être ailleurs. Il va falloir faire un travail de détective !

Un rapport de l'Organisation météorologique mondiale (OMM) de 2015 mentionne une déclaration similaire, l'attribuant à une déclaration d'ouverture sur les avantages sociaux et économiques des services météorologiques et climatiques faite par M. Jarraud, ancien secrétaire général de l'OMM, lors d'une conférence qui s'est tenue à Madrid, en Espagne, en 2007. La déclaration plus générale établit en fait un lien entre ce coût-bénéfice et le bénéfice économique plus large des services hydrométéorologiques nationaux, une partie précédente de la déclaration suggérant que pour la gestion des risques de catastrophes, le rapport coût-bénéfice est d'environ 1 sur 7.

Dans le rapport 2015 de l'OMM, il est indiqué que la déclaration est globalement conforme aux conclusions de diverses études, le rapport coût-bénéfice se situant dans une fourchette de 1 sur 2 à 1 sur 36. Toutefois, ces chiffres concernent tous les secteurs sensibles aux conditions météorologiques, y compris l'agriculture, l'énergie et les transports, et tous les pays. Aucune preuve spécifique n'est citée pour la valeur des systèmes d'alerte précoce en particulier, ou pour le secteur de la gestion des risques de catastrophe.

Une étude de 2012 de la Banque mondiale sur la valeur du développement des services hydrométéorologiques pour les alertes précoces dans les pays en développement estime la valeur de l'amélioration des systèmes d'alerte précoce pour les rendre conformes aux normes européennes dans les pays en développement. Cette estimation est basée sur l'hypothèse que ces améliorations conduiraient à une réduction du taux de mortalité lié aux événements météorologiques, du niveau actuel dans les pays en développement au taux européen. Cette approche permet d'estimer à 23 000 le nombre de vies sauvées par an, avec un rapport coût-bénéfice pour la gestion des risques de catastrophes compris entre 1 sur 1 et 1 sur 5,5. Elle suppose également que les profils d'aléas et de vulnérabilité entre les pays en développement et les pays développés sont similaires. Il faut également veiller à ne pas supposer que ces avantages peuvent être obtenus sans un investissement plus large dans la gestion des risques de catastrophes ; par exemple, les avantages de l'alerte précoce aux cyclones au Bangladesh ont nécessité un investissement parallèle dans des abris publics contre les cyclones.

"Il suffit de prévenir 24 heures à l'avance de l'imminence d'un événement dangereux pour réduire de 30 % les dommages qui en résulteront"

Cette affirmation m'a laissé perplexe pendant un certain temps, car je n'ai trouvé nulle part la moindre mention de ces valeurs. Puis j'ai trouvé une compilation de statistiques similaires dans la même étude de la Banque mondiale datant de 2012, à côté de laquelle figurait un chiffre tiré d'une note technique sur l'évaluation des avantages d'une alerte de crue pour la rivière Susquehanna, rédigée par Harold Day en 1970 ; les chiffres de 30 % à 24 heures semblent avoir été lus à partir de là. De toute évidence, cette statistique doit être utilisée avec prudence, car elle est basée uniquement sur des estimations de réduction des dommages causés par les inondations dans un bassin fluvial aux États-Unis, et datant d'il y a 50 ans.

"La Commission mondiale sur l'adaptation a constaté qu'en consacrant seulement 800 millions de dollars à ces systèmes dans les pays en développement, on éviterait des pertes de 3 à 16 milliards de dollars par an.

Tout d'abord, la Commission mondiale sur l'adaptation est un rapport de synthèse, il ne s'agit donc pas d'un résultat qu'elle a elle-même "trouvé". Le chiffre de 800 millions de dollars US semblait assez précis, c'est donc là que j'ai commencé mon travail de détective, et le rapport 2012 de la Banque mondiale m'a semblé être un bon point de départ. Il mentionne un chiffre de 800 millions de dollars américains, mais en tant qu'investissement annuel nécessaire pendant 5 ans pour soutenir 80 pays. En utilisant le rapport coût-bénéfice le plus bas de ce rapport (1 sur 4), nous arrivons à cette estimation inférieure pour les pertes évitées (3,2 milliards de dollars américains). Toutefois, s'il s'agit de la véritable source d'information, nous devons tenir compte du fait que ces chiffres datent maintenant de plus de dix ans et qu'il s'agit d'un chiffre annuel pour un besoin d'investissement à long terme.

Recommandations

L'utilisation de statistiques convaincantes pour argumenter n'est pas propre au développement des systèmes d'alerte précoce, et l'action anticipatoire n'est certainement pas à l'abri d'affirmations audacieuses utilisant des statistiques non référencées ou généralisées. Il existe cependant plusieurs mesures que vous pouvez prendre pour favoriser une meilleure utilisation des informations fondées sur des données probantes.

1. Citer la source originale

Tout le monde aime disposer d'une statistique convaincante pour étayer un argument et, en général, les gens acceptent que ces statistiques soient des généralisations à grande échelle. Toutefois, si vous utilisez une statistique provenant d'ailleurs, vous devez fournir la source originale (et non un rapport de synthèse). Cela montre à votre public que vous êtes (espérons-le) conscient du contexte et des mises en garde de cette estimation originale. Cela permet également au public de juger en connaissance de cause s'il peut l'appliquer à son propre contexte.

2. Ne pas utiliser une statistique hors contexte

Les statistiques issues de contextes spécifiques sont malheureusement souvent utilisées pour faire des déclarations générales. Toutefois, si la statistique originale concerne les dommages causés par les inondations, elle ne peut s'appliquer aux vagues de chaleur ; de même, les coûts-bénéfices calculés sur la base des avantages pour l'économie ne peuvent être utilisés pour justifier la réduction des pertes en vies humaines. La conception et la réussite de l'action anticipatoire sont spécifiques aux contextes locaux, et l'utilisation d'une statistique hors contexte pourrait conduire à l'allocation de ressources à des activités qui ne sont pas les plus bénéfiques pour les communautés.

Par exemple, investir dans des mesures de réduction des risques à long terme pourrait sauver plus de vies que d'allouer des ressources à l'amélioration des alertes précoces, ou vice versa. De même, les investissements dans les services hydrométéorologiques nationaux peuvent améliorer les alertes précoces pour les crues soudaines dans un pays, mais dans un autre pays, l'investissement dans des systèmes d'alerte précoce communautaires pourrait être plus efficace.

3. Si vous réalisez vos propres estimations, reconnaissez vos hypothèses

Si vous estimez les bénéfices de différentes interventions, assurez-vous de reconnaître les hypothèses que vous faites. Par exemple, l'analyse coût-bénéfice est très sensible à la manière dont la vie humaine est évaluée. En reconnaissant vos hypothèses, il est plus facile pour les autres de décider si vos données peuvent être utilisées pour soutenir leurs propres investissements, et de contribuer à une base de données plus solide pour la communauté de l'action anticipatoire.