MLes gouvernements modernes comptent sur les chiffres. Ils sont la pierre angulaire des ministères, utilisés pour juger du succès ou de l’échec des politiques. Les politiciens les utilisent pour légitimer leurs points de vue et leurs idées et pour scruter, exposer et attaquer l’autre camp.
Alors que dans le passé, il suffisait que les politiques publiques soient justifiées sur la base du « parce que je le dis », les gouvernements ne peuvent plus compter sur une foi aveugle. Ils sont censés, voire tenus, d’étayer leurs politiques par des preuves tangibles – le malaise qui a accueilli le mini-budget du gouvernement de Liz Truss en est un exemple – et nous avons tendance à considérer les chiffres comme la forme de preuve la plus solide qui soit.
Le problème est que les chiffres ne sont pas toujours fiables, même lorsqu’ils proviennent de sources officielles. Malgré l’intention d’agir sur de bonnes preuves, les gouvernements de tous bords ont été continuellement conduits au désastre par le problème de ce que j’appelle les « mauvaises données » – des statistiques officielles inégales et inexactes.
Parfois, l’état lamentable de nos données est la faute d’un manque de ressources et d’un manque d’attention à compter ce qui devrait l’être. Pendant des décennies, les statistiques d’immigration étaient basées uniquement sur une enquête auprès des personnes arrivant et partant des ports aériens, maritimes et ferroviaires du Royaume-Uni. Des millions de passagers entrent et sortent du Royaume-Uni chaque année et la sélection des migrants dans cette énorme botte de foin a été en partie une question de chance. Au début des années 2010, par exemple, ces chiffres semblaient montrer une situation alarmante où la moitié de tous les étudiants internationaux dépassaient la durée de leur visa.
Sous Theresa May, le ministère de l’Intérieur a lancé une campagne à plusieurs volets pour identifier les immigrants illégaux, qui comprenait la fermeture de faux collèges et l’introduction de contrôles du droit au travail et du droit au loyer. De nouvelles statistiques en 2017 ont conclu que l’estimation initiale du dépassement de la durée de séjour des étudiants était tout simplement erronée, une faute de ne pas avoir correctement compté les personnes – et un signe du manque de fiabilité des statistiques de migration dans leur ensemble. Mais il était trop tard pour un groupe qui tomba du mauvais côté des soi-disant politiques environnementales hostiles : les personnes qui étaient venues légalement des pays du Commonwealth dans l’après-guerre mais qui ne pouvaient pas en fournir suffisamment de preuves lorsqu’elles étaient interrogées. Ces victimes du scandale Windrush, révélées par le Guardian, ont subi de multiples injustices grâce à un ennemi imaginaire dans les chiffres et à un échec de la tenue des registres gouvernementaux.
Au milieu des années 2000, le gouvernement travailliste tenait à être à l’avant-garde lorsqu’il s’agissait de faire passer la subvention agricole de l’UE d’une subvention basée sur ce que les agriculteurs produisaient à une subvention basée sur la superficie de terres pouvant être cultivées. Il s’est avéré que l’état inégal de nos registres fonciers signifiait que le gouvernement n’avait pratiquement aucune idée de la superficie de terres à laquelle cela s’appliquait. et, lorsque le nouveau système a été lancé, la fonction publique a été bouleversée par une avalanche de réclamations imprévues. La Grande-Bretagne a été condamnée à une amende par l’UE pour le retard de paiement causé par cet arriéré, tandis que les agriculteurs eux-mêmes ont fait face à la faillite et, dans certains cas terribles, se sont suicidés.
D’autres fois, les chiffres peuvent induire en erreur car il n’y a pas nécessairement de bonne ou de mauvaise façon de compter quelque chose, nous nous retrouvons donc avec une vision étroite basée sur ce que nous pensons être important à un moment donné. Les débats sur la question de savoir si la prison « fonctionne », si les lycées sont une bonne idée, et même si la criminalité et la pauvreté augmentent ou diminuent se poursuivent depuis des décennies – et se poursuivront encore pendant des décennies à moins que nous ne trouvions de meilleurs moyens convenus de mesurer ces phénomènes. Les données auront tendance à nous proposer des solutions basées sur ce que nous avons décidé d’être suffisamment important pour compter et mesurer en premier lieu.
Les habitants d’Ilfracombe, Devon, le savent. Dans les années 1960, leur gare a été fermée, mettant fin à l’industrie touristique de la ville portuaire. C’était grâce à un vaste programme de coupes dans les chemins de fer sur les conseils du président de British Rail Richard Beeching , dont le principal critère pour décider de l’utilité d’une ligne de chemin de fer était le coût moyen par passager, par mile, au cours d’une année. Le problème était qu’une moyenne annuelle reflétait terriblement l’importance du chemin de fer pour les destinations de vacances d’été telles qu’Ilfracombe, qui avait un trafic ferroviaire important pendant seulement quelques mois de l’année.
Les politiciens ne sont généralement pas des experts en modélisation statistique, ce qui les met quelque peu à la merci des universitaires et des économistes qui peuvent eux-mêmes promouvoir leurs idées avec beaucoup plus de confiance que ce qui est justifié. Dans un cas particulièrement flagrant, il a été révélé qu’un argument économique clé du programme d’austérité du gouvernement de coalition Con-Lib de 2010 provenait d’une erreur dans une feuille de calcul Excel. Les économistes Carmen Reinhart et Kenneth Rogoff avaient recommandé d’abaisser le ratio dette/PIB armés d’une étude dans laquelle ils affirmaient avoir trouvé qu’une dette de 90 % du PIB était mauvaise pour la croissance. Des années plus tard, un doctorant a découvert que cette conclusion n’était valable que parce que les auteurs n’avaient pas inclus les cinq dernières lignes de leurs données. Les auteurs ont reconnu leur erreur – mais pas avant que l’austérité soit devenue la pierre angulaire de la politique économique britannique.
Les mauvaises données ne sont pas quelque chose de niche ou de technique ; il a des coûts réels qui peuvent être très importants, quel que soit le parti au pouvoir. Les questions les plus importantes pour les gens sont, ce qui est inquiétant, celles sur lesquelles nous avons les pires données : la criminalité, l’immigration, les revenus, les allocations, le chômage, la pauvreté et l’égalité.
Une partie de notre architecture de collecte de données manque tout simplement de ressources et nécessite une refonte, mais les gouvernements ont tendance à considérer la résolution de ce problème comme une vente difficile aux contribuables. Un changement dans notre culture politique contribuerait grandement à ce que l’incertitude ne soit plus traitée comme un gros mot. Jusque-là, nous, le public, pouvons maintenir la pression en posant des questions, en refusant de se contenter de la valeur nominale et en exigeant des explications. Les nombres ont un pouvoir énorme, mais en fin de compte, nous devons nous rappeler que nous les gouvernons, et non l’inverse.