Mais que se passerait-il si nous voulions plutôt déduire pour qui l’autre personne voterait ? Plus précisément : que se passe-t-il si nous voulons prédire les résultats des élections aussi précisément que possible ?

L’une des meilleures pratiques consiste à prendre les nouvelles informations dont nous disposons dès le premier tour des élections. Nous savons combien de personnes ont voté pour quel candidat. Sur cette base, nous pouvons essayer de deviner comment ces gars-là sonneront au deuxième tour.

Estimez le débordement entre les candidats du premier et du second tour :

Vous pouvez cliquer sur l’onglet avec les huit premiers choix de tour sur la calculatrice interactive. Utilisez le curseur pour diviser leurs supporters en trois catégories : ils voteront pour Andrej Babiš, ils voteront pour Petr Pavl, ils voteront pour personne. Vous pourriez être surpris de voir à quel point quelques pour cent des voix jouent un rôle important dans des élections relativement serrées, même pour les candidats les moins réussis.

Bien sûr, n’oubliez pas les électeurs qui n’ont pas voté au premier tour. Ils forment une énorme foule, et si l’un des candidats parvient à les convaincre de se présenter aux urnes au second tour, cela pourrait faire une grande différence dans le résultat.

Je ne vous balancerai pas avec mes conseils sur les résultats, mais je vous expliquerai comment procéder. Une façon consiste à regarder – comme le font depuis longtemps mes collègues – non seulement les sondages actuels, mais aussi leurs moyennes pondérées à long terme.

Cette procédure est appelée « sondage des sondages » ou agrégation d’enquêtes. Parfois, c’est juste la moyenne d’un grand nombre d’enquêtes provenant de sources multiples, ce qui en soi peut augmenter la valeur révélatrice grâce à ce qu’on appelle la loi des grands nombres.

De plus, si, grâce à une observation à long terme, vous constatez qu’il existe des écarts réguliers dans certaines enquêtes, vous pouvez essayer de les corriger d’une manière ou d’une autre. C’est le cas, par exemple, de l’analyste américain Nate Silver, qui nous montrera quelques-uns des avantages et des subtilités de la prévision.

Silver s’était déjà fait remarquer en 2008. A cette époque, sous un nom d’emprunt, il prédisait avec une précision surprenante les résultats des primaires, puis sous son propre nom, le total final de la course présidentielle.

Il a frappé non seulement la victoire du candidat démocrate Barack Obama, mais a même prédit les résultats dans presque tous les cinquante États américains. La méthode – basée sur l’analyse « erreurs introduites par la rechercheet l’analyse des données démographiques – il a progressivement affiné et basé sa carrière sur celles-ci. En termes simples : si les sondages sous-estiment systématiquement les chances des républicains dans les petites villes, Silver mesure cet écart et le compense avec ses propres coefficients. En théorie, cela pourrait extraire certaines informations utiles même à partir d’enquêtes « pires » ou « mal faites ».

Pendant huit ans, Nate Silver s’est payé la perfection. Puis vint l’élection présidentielle de 2016, au cours de laquelle tout le monde, y compris Silver, avait prédit la victoire d’Hillary Clinton. Comme nous le savons, l’élection s’est avérée être l’inverse et Donald Trump a été président pendant quatre ans.

Dès le début, Silver ne croyait pas que Trump était sérieux au sujet de la course. En mai 2016 il a interrogé sa conscience. « Nous commettons une erreur paradoxale en étant un site Web qui traite des statistiques. Notre estimation initiale des chances de Trump n’était pas basée sur un modèle statistique », a écrit Silver. Par exemple, nous n’avons pas changé d’avis assez rapidement face à de nouvelles preuves. »

Silver a ensuite opté pour une approche purement mathématique. Dans le cadre de la simulation, il a calculé divers scénarios et leur a donné différentes probabilités. Au total, en novembre 2016, il supposait que Clinton avait 71 % de chances d’être élu.

N’oubliez pas que cela ne signifie pas qu’il obtiendra 71 % des voix. Rappelons que Clinton a remporté 48% de tous les votes, tandis que Trump a gagné avec 46% grâce à la victoire de petits États.

La prédiction de Silver indiquait que les chances de Clinton étaient environ deux fois plus élevées que celles de Trump. Soit dit en passant, cela contraste également fortement avec les autres prédicteurs qui n’hésitent pas à donner à Trump même 1% de chances de gagner.

« Les gens pensent à tort que lorsqu’ils disposent de nombreuses données de sondage, l’incertitude est éliminée. Ça ne marche pas comme ça. » montrer l’argent. Un plus grand nombre d’enquêtes réduit le taux d’erreur d’échantillonnage. Mais après un certain point, plus d’enquêtes n’aident pas. Ils sont tous probablement accablés d’erreurs similaires. Dans le cas de 2016, par exemple spéculer sur la faible volonté des électeurs de Trump de parler aux chercheurs. Quelque chose de similaire, uniquement dans la garde opposée, est géré quatre ans plus tard.

Après tout, les gens qui vivent de prédictions ont l’habitude d’attacher à chaque prédiction une probabilité qu’un événement donné se produise ou ne se produise pas. « Lorsque les gens décrivent leurs prédictions, ils essaient souvent de les résumer en une salade de mots », montrer Philip Tetlock , un psychologue concerné par «l’art de la prédiction».

Par exemple, lorsqu’en 1961 des conseillers militaires conseillèrent le président américain au sujet du fameux Invasion de la Baie des Cochonsils utilisent la connexion bonne chance de succès. Alors montrer, ce qu’ils veulent dire, c’est environ 30 % de chances de succès. Mais le président se sent soutenu en cela et ses conseillers n’osent pas en parler.

« Il est facile de rechercher ce que nous voulons entendre dans les prédictions », prévient Tetlock. « C’est pourquoi les prédictions avec des mots vagues peuvent être si dangereuses. » Selon lui, un diseur de bonne aventure n’est pas connu par le fait que toutes ses prédictions se réalisent. Mais selon la prédiction, il lui a donné 80% de chances de se réaliser environ quatre fois sur cinq.

Donc de ce point de vue, Silver reste un bon pronostiqueur. Mais pour mieux expliquer aux lecteurs que ses prédictions fonctionnent avec probabilité, il a conçu un graphique interactif « essaim de ballons » pour l’élection de 2020. Les ballons représentent différents scénarios, chacun avec environ un pour cent de chance.

Les graphistes ont également ajouté un avertissement : « Ne sous-estimez pas les personnes qui ont de petites opportunités. Une victoire surprenante est peu probable, mais pas impossible.