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Michel Demonet, maître de conférencesLa statistique en histoire : des outils pour le traitement des sources sériellesCe séminaire s’est donné pour but de présenter aux étudiants en histoire les principaux outils statistiques et méthodes quantitatives simples dont ils peuvent avoir besoin au cours de leurs recherches.Nous avons au préalable tenté de faire prendre conscience de la diversité des situations qui nécessitent le recours à de tels traitements à partir des enquêtes auxquelles nous avons participé et également d’exemples tirés de la littérature historique. Certaines sources ne peuvent être étudiées qu’à l’aide de méthodes statistiques et leur nombre devrait s’accroître avec l’entrée dans le champ de la recherche historique d’époques ayant laissé une documentation sérielle particulièrement riche. D’autre part, le développement des techniques modernes de traitement devrait permettre la multiplication des créations de vastes fichiers individuels par le couplage des sources nominatives qui peuplent les archives à l’instar de ce que nous avons réalisé pour les listes des recensements et les actes de l’état civil au Creusot entre 1836 et 1866.La première phase d’une recherche sérielle consiste à traduire la documentation disponible sous une forme permettant les traitements statistiques, en particulier par l’intermédiaire de l’informatique, ce qui nécessite l’introduction de l’information sous forme de fichiers censés traduire le plus fidèlement possible des sources qui n’ont évidemment pas été créées dans le but d’utiliser ces techniques, à l’inverse des enquêtes modernes. Or, plus ces sources sont complexes, plus leur transcription nécessite des choix qui conditionnent la réussite de l’entreprise. À cette occasion, et bien que l’informatique ne constitue pas le sujet de ce séminaire, ont été présentés succinctement les avantages et les inconvénients des principaux types de logiciels de traitement disponibles.Il faut dans un second temps traiter l’information ainsi formalisée. Nous sommes partis des outils les plus simples, les tableaux et les graphiques, auxquels on fait constamment appel, pour aborder les indices statistiques, les lois et ajustements... et enfin, des techniques plus complexes, les régressions, les corrélations et les méthodes d’analyses multidimensionnelles (analyses factorielles et classifications automatiques). Il s’agit de fournir aux étudiants la plus large palette possible de méthodes.Il convient ensuite de déterminer si les résultats obtenus sont ou non significatifs (notion d’intervalle de confiance et tests statistiques). En Histoire, en effet, on est souvent amené à travailler à partir de très petits effectifs. Or le fait de traiter la population de manière exhaustive n’exclut pas pour autant les problèmes d’aléas.Cet enseignement ne suppose aucune connaissance préalable de la part des étudiants. Il s’appuie sur des exemples tirés de notre pratique de la recherche : notre étude de l’agriculture française en 1852, portant sur un vaste ensemble géographique, de nature essentiellement économique et utilisant des statistiques déjà élaborées. L’industrialisation en France au XIXe siècle à partir de l’exemple du Creusot et la mortalité des villes françaises en 1861 permettent d’aborder entre autres la démographie et, pour la première, l’utilisation de sources individuelles couplées les unes aux autres. Enfin, l’enquête sur les « mandés » à l’Hôtel de Ville de Paris aux XVIe et XVIIe siècles et celle concernant le « don gratuit » de 1571 permettent de mettre en valeur un problème analogue d’association de plusieurs sources pour des périodes plus anciennes. Le XIXe siècle et a fortiori le XXe siècle, de plus en plus souvent abordés par les historiens, ne sont pas, en effet, les seuls à nous avoir légué des matériaux sériels. L’avenir de l’histoire quantitative passe, répétons-le, par la création de nouveaux documents combinant de nombreuses sources primitives à l’intérieur de vastes fichiers réseaux.