L'information, qu'elle soit quantitative ou qualitative, est aujourd'hui l'élément clef de toute prise de décision et, à ce titre, elle n'a jamais suscité autant de "passions". La science statistique permet alors d'apporter des réponses objectives aux questions stratégiques que se posent les acteurs économiques et politiques. Prenons quelques exemples pour illustrer la diversité et l'importance des travaux que peuvent conduire les statisticiens :
Tous ces travaux qui ne représentent qu'une partie infime des missions qui peuvent être confiées à des statisticiens reposent sur une même science. Leur thématique montre bien le caractère décisionnel qui sera donné aux préconisations remises dans les rapports.
Des domaines d'activité très nombreux
Posséder une compétence reconnue en statistique permet de travailler dans la plupart des secteurs et des domaines d'activité et de recherche.
Il peut s'agir de :
Quelques métiers
pour les statisticiens
Le caractère transversal de la discipline statistique permet aussi au
statisticien d'exporter ses compétences dans presque toutes les fonctions
de l'entreprise. C'est ainsi qu'après avoir mis ses compétences
au service de la direction marketing d'une grande enseigne de la distribution,
le statisticien peut s'orienter vers l'industrie automobile où il effectuera
des études de sûreté de fonctionnement sur les chaînes
de production ou l'industrie pharmaceutique pour y réaliser les essais
cliniques préalables à toute mise sur le marché de nouveaux
médicaments.
Biostatisticien
Dans le cadre du développement d'un nouveau médicament
par un Laboratoire pharmaceutique, le biostatisticien est chargé de collaborer
avec les cliniciens pour tous les essais cliniques depuis la mise au point du
protocole jusqu'à l'analyse des données. L'autorisation de mise
sur le marché d'un nouveau médicament est subordonnée à
la remise aux autorités de tutelle, en l'occurrence l'Agence Française
de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS),
d'un dossier technique comportant trois phases de développement obligatoires.
En général, il intervient dès la première phase
(administration de médicaments sur sujets sains) et analyse tous les
essais réalisés sur l'homme. Les données (socio-démographiques,
biologiques, cliniques, sémiologiques...) collectées à
l'aide des cahiers d'observation utilisés par les praticiens sont étudiées
dans le département biostatistique après validation par le département
data-management. Les résultats sont ensuite consignés dans un
rapport communiqué à l'équipe de recherche clinique du
laboratoire. Le résultat de ce travail est très concret et très
valorisant puisqu'il s'agit au final de la mise sur le marché d'un nouveau
médicament.
Actuaire : Le statisticien de l'assureur…
L'actuaire est au coeur du métier d'assureur : il évalue
les risques et examine les conséquences financières des comptes
futurs. Il doit avoir une vision globale et prospective de l'activité
des produits de sa société. Il se fonde sur ses chiffres et sa
rigueur de scientifique. Il synthétise à lui seul les différents
métiers d'une société d'assurance. C'est un expert qualifié
et à ce titre n'a pas droit à l'erreur : rigueur et efficacité
sont les maîtres mots. Sa responsabilité : le passif du bilan,
la tarification, les mesures d'engagement, le respect de la réglementation.
A partir de là, il mène un suivi de la rentabilité réalisée
et prévisionnelle. Au centre de la compréhension des mécanismes
qui sous tendent l'activité, l'actuaire a tous les atouts pour évoluer
dans un métier qui s'internationalise. L'actuariat est un socle sur lequel
se façonne une personnalité.
... et du financier.
Le métier d'actuaire est aussi vieux que le métier d'assureur ; l'un ne va pas sans l'autre. Mais depuis une quinzaine d'années, les actuaires ont investi les secteurs de la banque et de la finance. Experts du risque, ils sont des acteurs essentiels pour évaluer les prix des produits de plus en plus complexes que recherchent les clients des marchés financiers. Ils conseillent des entreprises qui n'ont pas d'actuaires en interne. Leur métier se situe au carrefour de l'informatique, où naissent chaque jour des outils performants, et du traitement des données qui sont toujours plus nombreuses et de plus en plus fiables et précises. Ainsi, ils sont capables de définir et recommander à leurs clients des stratégies de comportement concernant des produits complexes : produits dérivés, options de changes ou de titres par exemple. Grâce à leur expertise sur l'évaluation de ces produits, ils prescrivent l'achat, ou la vente. Les métiers de la finance offrent de belles carrières aux matheux. La maîtrise de la technicité des outils et des représentations statistiques n'a pas fini d'évoluer : la demande de tels experts sera toujours très forte.
Statisticien industriel…
La sûreté de fonctionnement est une exigence industrielle. La prévision des événements indésirables dans un processus de production est un domaine important de la statistique : la fiabilité. Le fiabiliste, statisticien d'origine doit comprendre (comment ça marche et comment ça tombe en panne), modéliser et calculer (les probabilités d'occurrence des événements non désirés), identifier et hiérarchiser (les scénarios et les actions les plus efficaces en terme de rentabilité). La clef de voûte de tout ce système est bien entendu constitué par les données numériques de base (taux de défaillance, de réparation...) collectées à partir des retours d'expériences et utilisées pour alimenter les modèles probabilistes. Il faut cependant reconnaître que les données recueillies concernant les études de sûreté sont rares, éparses et incomplètes. Il devient alors indispensable d'utiliser une méthodologie adaptée aux problèmes de sécurité comme le traitement des données manquantes, l'utilisation des méthodes bayésiennes, la collecte de données en cycle de vie... Evaluer le futur probable sur les acquis du passé, telle est la quête du statisticien fiabiliste.
… dans l'industrie automobile.
Si dans le domaine de la fabrication de grande série, l'utilisation de la statistique est relativement ancienne, son utilisation dans le secteur de la recherche et du développement est beaucoup plus récente. Un bon usage de la statistique durant la phase de conception des nouveaux produits contribue cependant grandement à l'obtention de produits fiables et durables. En ce qui concerne le domaine de la fiabilité, la statistique intervient tout d'abord au niveau de l'analyse des retours d'expériences. La connaissance du point de vue des clients sur la fiabilité des véhicules est essentielle. Elle permet, à partir de différentes sources d'information (enquêtes, information après-vente,..), des actions correctives portant bien sûr sur le produit actuel, mais aussi sur le processus de développement afin d'éviter de "reconduire" les mêmes erreurs sur les productions futures.
La statistique intervient également durant la conception d'un nouveau véhicule afin de vérifier que le niveau de fiabilité souhaité est atteint. On juge la fiabilité d'une nouvelle conception à partir d'essais réalisés sur un petit nombre de prototypes. Se pose alors la question du nombre de prototypes nécessaires pour la validation expérimentale. Les objectifs de fiabilité de plus en plus ambitieux devraient, selon la logique statistique, conduire à des échantillons de plus en plus nombreux. Or ceci est tout à fait incompatible avec la logique industrielle de réduction des délais et avec les coûts engendrés. Dans ce contexte, les seuls résultats d'essais ne suffisent plus pour valider la fiabilité d'un nouveau produit. La prise en compte d'autres informations est alors indispensable : jugements d'experts ou résultats d'essais obtenus sur des productions antérieures. Les techniques de la statistique bayésienne permettent de combiner ces différents types d'information.
"Fabriquer des produits fiables et durables nécessite la prise en compte de critères de fiabilité dès la phase de conception. Dans ce but, Génichi Taguchi a introduit depuis une vingtaine d'années la notion de conception robuste. Il s'agit d'optimiser la définition d'un produit (ou d'un procédé) de manière à ce qu'il fonctionne le mieux possible tout au long de sa vie. Cette démarche repose sur l'hypothèse suivante : si le fonctionnement d'un système est peu perturbé par les différentes situations qu'il risque de rencontrer, il a toute chance d'être fiable et durable. La mise en œuvre de cette démarche s'appuie sur la technique statistique des plans d'expériences et sur des techniques d'optimisation. Des industriels tant au Japon qu'aux Etats-Unis (Ford, ITT, NASA, Minolta, Nissan…) utilisent largement cette méthode ; son application en France est beaucoup plus récente.
Statisticien en gestion de la relation client
Les Banques sont aujourd'hui confrontées à une concurrence de plus en plus vive et leur stratégie " clientèle " doit s'adapter aux nouvelles conditions du marché bancaire. Le coût engendré par l'acquisition de nouveaux clients est tel qu'il devient parfois plus rentable de fidéliser les anciens clients que de se consacrer à la " conquête " de nouveaux clients. Les démarches CRM ou GRC (Customer Relationship Management ou Gestion de la Relation Client) qui se développent de façon massive dans le secteur bancaire comme dans bien d'autres secteurs d'activité d'ailleurs ont pour finalité de mener les opérations de marketing nécessaires à la fidélisation de la clientèle.
Cependant, ces démarches réclament la mobilisation d'une partie importante de l'information détenue par une Banque sur ses clients. Pour pouvoir appréhender correctement et de façon prospective la décision de départ d'un client, il convient avant tout de rassembler et d'analyser l'ensemble des informations qui le concerne. Et là, ce sont bien des compétences statistiques qu'il faut utiliser. L'étude du phénomène d'attrition (risque de non fidélisation de la clientèle) a pour but non seulement de décrire et comprendre le comportement des clients susceptibles de quitter leur Banque mais aussi d'attribuer une probabilité que cet évènement survienne et si possible d'en apprécier le terme. Le score d'attrition va donc devoir répondre à ce triple objectif afin que la Banque puisse réagir à temps pour " contrarier " ce possible départ. En tenant compte de la valeur du score d'attrition, plusieurs opérations marketing pourront ensuite être conduites en direction de ces clients.
Statisticien en géomarketing
En France, les premières études de géomarketing remontent tout au plus à la fin des années 80. Depuis l'intérêt de cette technique ne s'est jamais démenti et son marché connaît une très forte croissance. Le géomarketing permet de connaître, par superposition d'une grille de lecture des territoires et d'une grille de lecture des consommateurs, les potentialités locales de consommation et les différences de comportement des consommateurs afin de segmenter la demande et cibler les actions commerciales. Aujourd'hui, la plupart des entreprises des secteurs de la banque, des assurances, de la grande distribution, des transports, de l'automobile… pratiquent le géomarketing. L'évidente simplicité des concepts n'est qu'apparente : il s'agit d'un domaine de très haute technologie du traitement de l'information dont les mots clés sont : alimentation, gestion, structuration, représentation des données. Marketing relationnel et géomarketing sont désormais les expressions modernes d'une entreprise avec son marché. Le nouveau consommateur est plus exigeant, plus averti et affirme un besoin de relation individualisée. L'adaptation de l'offre aux besoins locaux, la personnalisation du service qui entoure l'acte de vente et la relation directe avec le consommateur deviennent les moyens privilégiés du développement des parts de marchés. De plus, le marché du géomarketing sera incontestablement stimulé par les avancées technologiques de l'informatique au nombre desquels on peut citer : le développement, la disponibilité et l'amélioration de la qualité des bases de données offrant des vues toujours plus diversifiées et précises des comportements et rendant cette nouvelle approche d'autant plus attractive.
Statisticien en gestion du risque
Depuis plusieurs années dans les Banques, des travaux sont menés sur la mesure statistique du risque client. Ce travail prend maintenant une nouvelle dimension avec la réforme du contrôle réglementaire international entreprise au sein du Comité de Bâle. Dans le domaine bancaire, cette réforme entraînera des modifications de règles de gestion, des procédures internes et la mis en place de nouveaux systèmes d'information. Elle aura un impact direct sur la manière dont les métiers sont exercés, le type de produit vendu, l'orientation de la politique crédit, la tarification… Toutes les banques sont aujourd'hui chargées de la mise en œuvre de cette réforme réglementaire. En effet, dès 2004, les banques pourront être contrôlées sur la base de leurs propres dispositifs internes, notamment de notation de leurs débiteurs. D'où un énorme travail de préparation au sein de chaque établissement. Méthodes statistiques renforcées, études, réflexion, analyse et construction de solutions adéquates sont désormais au programme des équipes composées de banquiers spécialisés dans le prêt aux entreprises, de statisticiens spécialistes de la gestion du risque et de financiers. L'approche statistique est utilisée pour quantifier tous les types de risque : risque de marché hier (ils ont connu une réforme réglementaire partielle fin 90), risque de crédits aujourd'hui, risque opérationnel demain. Ce qui laisse imaginer que tous ces métiers destinés à mettre au point des techniques d'évaluation du risque seront renforcés dans les prochaines années.
Statisticien en analyse sensorielle
Très souvent le consommateur ne sait pas donner les raisons de ses préférences pour tel ou tel produit. Aimer " pas du tout, un peu, beaucoup, passionnément " sans pouvoir légitimer son choix ou justifier son appréciation de l'aspect, de la texture, de l'odeur, de la saveur d'un produit alimentaire par exemple est très fréquent. C'est pourquoi, l'industrie agroalimentaire, les fabricants de cosmétiques, l'industrie automobile… font de plus en plus appel aux techniques d'analyse sensorielle. Les directions R&D des entreprises développent l'analyse sensorielle dans le but d'obtenir des descriptions des produits qui sont fabriqués et les services marketing possèdent sur ces mêmes produits des données de préférence. Disposer de techniques permettant de rapprocher les deux démarches en fusionnant les deux groupes d'information constitue un progrès significatif dans l'adaptation des produits au marché. La préférence mapping ou cartographie des préférences est l'outil statistique qui permet ce rapprochement. Schématiquement, la méthode consiste d'une part, à réaliser des profils sensoriels de produits à l'aide de jurys d'experts spécifiquement entraînés pour décrire précisément et exhaustivement les produits et, d'autre part, à interroger des consommateurs " représentatifs de la population cible " sur leur niveau d'appréciation de ces mêmes produits. La fusion des deux jeux de données et leur analyse permettra d'expliquer en termes objectifs et quantifiables ce qui dans les produits justifie leur " attirance " ou leur " rejet " par les consommateurs. Munis de ces cartographies des préférences, les directions R&D peuvent ainsi faire évoluer les produits vers tel ou tel groupe de consommateurs.
Statisticien en traitement d'images par ordinateur
Un pôle de développement où les compétences du statisticien deviennent particulièrement déterminantes est la recherche en traitement d'images par ordinateur qu'il s'agisse des secteurs de recherche académiques ou industriels. Les premiers travaux en la matière (reconnaissance automatique de formes, de textes manuscrits, d'analyse de mouvement, etc.) ont souvent fait appel à des solutions simples et intuitives où la compétence initiale requise était alors surtout de nature informatique. Elle est devenue progressivement insuffisante lorsqu'il a fallu faire face aux modèles décrits qui nécessitaient cependant une mise en oeuvre informatique des expériences. Ainsi, au cours des dernières années, les traitements d'analyse d'images se sont développés autour des modèles de Markov (champs de Markov en analyse du mouvement apparent ou encore en restauration d'images, chaînes de Markov cachées en reconnaissance d'écriture manuscrite), de l'Analyse factorielle (reconnaissance de visages, de symboles etc.), ou bien de la compression d'images (en télévision numérique par exemple). Cette dernière méthode s'appuie sur des exploitations statistiques de résultats issus de la théorie de l'information afin de ne diffuser que l'information utile et prépondérante (codage entropique, "minimum description length"). Dans ces domaines, une compétence affirmée de statisticien est devenu indispensable pour accéder à une pleine compréhension de ces outils. En outre, lorsqu'à cette compétence est associée une véritable maîtrise de l'informatique, le profil devient alors particulièrement adapté aux besoins des laboratoires de recherche concernés par le traitement d'images.
Statisticien spécialiste en épidémiologie
L'épidémiologie qui est l'étude des liens existant entre les pathologies ou tous autres phénomènes biologiques et divers facteurs socio-environnementaux (mode de vie, milieu ambiant ou social, caractéristiques individuelles…) susceptibles d'exercer une influence sur leur fréquence, leur distribution, leur évolution… se nourrit très largement de méthodologies statistiques. De nombreux organismes, en particulier l'INSERM, ont créé depuis longtemps des unités de recherche en épidémiologie dans lesquels de nombreux statisticiens travaillent.
Les épisodes parfois tragiques liés à
la maladie de la vache folle, aux poulets à la dioxine, à la listériose…
ont incité les instances sanitaires à développer de façon
massive des études d'évaluation des risques sanitaires tant dans
le domaine de l'épidémiologie humaine que de l'épidémiologie
animale. Dans d'autres secteurs comme celui de l'environnement, les risques
de pollution sont aussi très importants et peuvent avoir des conséquences
en matière de santé. Par exemple, l'augmentation régulière
du parc des incinérateurs consécutive à la progression
importante des ordures ménagères au cours des 20 dernières
années a conduit les Instances de contrôle à demander une
évaluation des risques de malformations congénitales d'origine
masculine et féminine liées aux émissions de polluants
tels les métaux lourds, les poussières et les dioxines. Ce travail
particulièrement complexe en raison de l'effet " temps " mais
aussi compte tenu des différences de situations entre zones exposées
et zones non exposées comporte des biais de confusion qu'il convient
d'identifier : trafic routier important surajoutant l'effet " dioxine ",
zones industrielles " brouillant " l'effet incinérateur…
autant d'écueils que le statisticien doit être en mesure de maîtriser
pour conduire son étude avec rigueur et apporter des résultats
non contestables.
(texte extrait du site de la SFdS)