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C'est soit un signe des temps, soit une inclination personnelle, soit les deux, qui m'a / m'ont amené, cet été, à relever la mention, dans deux émissions de radio consécutives, des modèles statistiques dits "de régression" :Par Jean-Louis Fabiani, dans l'émission La suite dans les idées de France Culture, où il cite les résultats d'un papier sur le vote nationaliste en Corse ((Fichier PDF. Le papier n'est pas cité précisément : je suppose que c'est le bon, mais n'en suis pas sûr.))&#160;; etPar Alexis Spire, dans l'épisode suivant de la même émission, où il parle des ses propres travaux (sur le consentement à l'impôt) en citant les résultats "toutes choses égales par ailleurs" d'une régression logistique.Ni l'animateur de l'émission, ex-universitaire, ni les invités, universitaires tous les deux, n'ont expliqué à l'antenne ce que sont ces modèles, supposant ainsi une forme de familiarité de l'auditeur avec cette technique d'obtention de résultats quantifiés. À d'autres moments des mêmes émissions, la même familiarité supposée permet aux intervenants de citer, par exemple, la méthode ethnographique.Je doute que l'auditeur standard de France Culture connaisse grand chose aux modèles de régression, même si l'expression "toutes choses égales par ailleurs" sert d'introduction intuitive à la logique de ces modèles ((L'expression a été critiquée, dans la mesure où elle semble impliquer qu'un modèle de régression produit des scénarios absurdes de type "chameau au Pôle Nord" ; il me semble que la critique vient de Jean-Claude Passeron et Jacques Revel (reprenant, ou répondant à, François Simiand), mais vu la faiblesse de la critique, il vaut mieux que la source précise reste inconnue.)). Qu'importe, je trouve intéressant que l'on suppose, de plus en plus souvent et au moins pour les publics avertis, une connaissance au moins minimale des techniques de modélisation statistique.Prochaine étape : expliquer ce que signifie&#160;"apprentissage machine"… Le résultat risque d'être intéressant, vu que dans une immense majorité des cas, l'expression signifie "plus d'incertitude pour plus de résultats".