Recherche/ Research

Résumé

Cette thèse, qui s'inscrit dans la tradition méthodologique de l'épistémologie historique, porte sur l'histoire et la formation du concept de biais dans l'épidémiologie moderne. Elle montre que la fonction opératoire du concept de biais est essentiellement critique, au sens où ce concept, que les épidémiologistes opposent au cours de l'histoire aux concepts d'objectivité, de preuve et de causalité, joue un rôle décisif dans la constitution de l'épidémiologie comme science, mais aussi dans l'avènement d'une médecine scientifique. Un éclairage historique et critique est apporté à la définition actuelle du biais, conçu comme une erreur ou un écart systématique par rapport à la vérité, ainsi qu'aux différentes taxinomies des biais qui jalonnent l'histoire de ce concept, dont l'origine se situe chez les fondateurs de la statistique mathématique. Le biais apparait ainsi comme une menace aussi bien à la validité du plan d'expérience d'une étude épidémiologique qu'à la validité de l'inférence statistique et du raisonnement médical. En d'autres termes, ce sont les conséquences que la révolution probabiliste a eues sur l'épidémiologie et sur la médecine qui sont ici étudiées, et qui ont conduit les épidémiologistes et les médecins à une forme de scepticisme et même de criticisme envers leurs propres inférences, ce qui donnera naissance au mouvement de la médecine fondée sur des preuves.

Abstract

This PhD thesis, belonging to the tradition of historical epistemology, deals with the history and the formation of the concept of bias in epidemiology. It shows that the operational function of the concept of bias is essentially critical, in the sense that this concept, used by epidemiologists throughout history as an antonym to both objectivity, causality and evidence, is central to both the construction of epidemiology as a scientific discipline and the advent of scientific medicine. An historical and critical account is given of the actual definition of bias, conceived as a systematic error or deviation from the truth, and to the various taxonomies of bias which marked the history of this concept, whose origin goes back to the founders of mathematical statistics. Bias thus appears as a threat to the validity of the design of an epidemiological study, and to the validity of statistical inference and medical reasoning. In other words, what is studied here is the consequences of the probabilistic revolution on both epidemiology and medicine, which led epidemiologists and physicians to a kind of scepticism or even criticism about their own inferences, which would ultimately give birth to the evidence-based medicine's movement.