Combien cela coûte-t-il de sauver des vies ?

29 octobre 2012

En cette semaine d’Halloween / Toussaint, les blogueurs du C@fé des Sciences vous ont concocté une petite surprise : une semaine thématique consacrée à … la Mort !

Si vous voulez tout savoir sur la mort du point de vue de la génétique, de l’évolution, de la physique ou de la sociologie, rendez-vous toute la semaine sur Thema, le blog thématique du C@fé des Sciences !

Pour ma part, j’ai décidé cette semaine de vous parler d’un thème sulfureux : la mort et l’argent.

Ou plus exactement : combien est-on prêt à payer pour sauver des vies ? Cette question a été analysée par des chercheurs du Harvard Center for Risk Analysis, dans un papier datant de 1995 [1], et qui a fait depuis couler pas mal d’encre. Lire la suite »


L’équation de Drake

22 octobre 2012

Sommes-nous seuls dans l’Univers ? C’est pour répondre à cette obsédante question que de nombreux scientifiques ont participé depuis les années 60 au programme SETI : Search for ExtraTerrestrial Intelligence.

Une des principales méthodes d’observation du programme SETI consiste à utiliser un radio-téléscope. Ces télescopes géants (comme celui d’Arecibo en photo ci-dessous) permettent de capter des ondes, mais pas dans le domaine de la lumière visible. Au contraire d’une bonne vieille lunette astronomique, ces télescopes détectent les ondes radios.

La première observation en radio-astronomie du programme SETI fut réalisée en 1960 par l’américain Francis Drake, alors jeune astronome à l’observatoire de Green Bank en Virginie. Pour justifier sa tentative et estimer ses chances de pouvoir détecter une civilisation extra-terrestre, il a proposé un calcul approché, connu maintenant sous le nom d’équation de Drake. Voyons un peu le raisonnement derrière cette équation. Lire la suite »


L’inférence bayésienne (Bayes level 2)

15 octobre 2012

Préliminaire : Ce billet est la suite de celui de la semaine dernière, qui portait sur les probabilités conditionnelles et introduisait la formule de Bayes. Si ces notions vous sont familières, vous n’êtes pas obligés d’aller le lire. Dans le cas contraire, n’hésitez pas à vous rafraîchir la mémoire !

La semaine dernière, je vous ai présenté la célèbre règle de Bayes, qui permet de relier la probabilité conditionnelle de "A sachant B" à celle de "B sachant A"

P(A | B) = \frac{P(B | A) P(A)}{P(B)}

Nous avions vu un cas simple, où A et B désignaient respectivement le fait d’être rouge et carré pour un objet que l’on tire au hasard dans une urne ("quelle est la probabilité qu’il soit carré sachant qu’il est rouge"), ainsi qu’un cas plus subtil où il était question de dépistage du cancer.

L’idée était de souligner la différence entre "la probabilité d’avoir le cancer sachant qu’on est dépisté positif", notée P(C | +), et  "la probabilité d’être dépisté positif sachant qu’on a le cancer", notée P(+ | C). D’après la formule de Bayes, on peut relier les deux par :

P(C | +) = \frac{P(+ | C) P(C)}{P(+)}

Aujourd’hui, nous allons voir en quoi la formule de Bayes peut s’interpréter dans un contexte plus général, et devenir un outil formidable pour quantifier la manière dont nous raisonnons, et même dont notre cerveau fonctionne ! Lire la suite »


Les probabilités conditionnelles (Bayes level 1)

8 octobre 2012

Vous venez de passer un test pour le dépistage du cancer. Le médecin vous convoque pour vous annoncer le résultat : mauvaise nouvelle, il est positif. Pas de chance, alors que ce type de cancer ne touche que 0.1% de la population.

Vous demandez alors au praticien si le test est fiable. Sa réponse est sans appel : « Si vous avez le cancer, le test sera positif dans 90% des cas ; alors que si vous ne l’avez pas, il sera négatif dans 97% des cas ». L’affaire paraît entendue…

Et pourtant, à votre avis, après le résultat d’un tel test, quelle est la probabilité que vous ayez le cancer ? 90% ? 87% ? Moins que ça ?

Pour répondre à cette question, il va falloir faire un tout petit peu de probabilités…mais ça en vaut la peine, vous allez découvrir que malgré votre test positif, la probabilité d’être malade n’est que de 2.9% ! Creusons un peu ce petit paradoxe, et partons à la découverte de la formule de Bayes, l’une des plus importantes de toute l’histoire des sciences ! Lire la suite »


La localisation d’Anderson

1 octobre 2012

Il y a quelques mois, au cours d’un dîner consacré à Votons pour la Science, je discutais avec mes comparses blogueurs Xochipilli et Jean-Michel Courty. La conversation portait notamment sur le buzz associé à l’inévitable boson de Higgs.

Jean-Michel a alors fait remarquer qu’à son avis, il existait d’autres résultats très importants, et dont injustement on ne parlait pas assez.

« – Ah bon ? Quoi ?

- La localisation d’Anderson, par exemple ».

Je dois avouer qu’à ce moment là, je n’avais pas une idée très claire de ce qu’était la localisation d’Anderson, même si ça me rappelait vaguement des conversations de machine à café avec certains de mes collègues de labo.

Pour réparer l’injustice soulevée par Jean-Michel, j’ai décidé de relever le défi et de vous parler aujourd’hui de la localisation d’Anderson, qui a valu à son auteur le prix Nobel en 1977. Pour vous mettre l’eau à la bouche, vous allez découvrir un effet que l’on peut rapprocher de la supra-conductivité, mais à l’envers ! Une sorte de supra-résistivité, donc… Lire la suite »


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