La règle de Bayes semble être un théorème d’une simplicité désarmante, qui tient en une ligne : en actualisant nos croyances initiales à l’aide de nouvelles informations objectives, nous obtenons une croyance nouvelle et améliorée. Pour ses adeptes, c’est une formulation élégante de l’apprentissage par l’expérience. Pour ses détracteurs, c’est la subjectivité poussée à l’extrême.

Dans le tout premier ouvrage sur la règle de Bayes destiné au grand public, Sharon Bertsch McGrayne explore ce théorème controversé et les obsessions humaines qu’il suscite. Elle retrace sa découverte par un mathématicien amateur dans les années 1740, puis son évolution vers une forme à peu près moderne sous l’impulsion du scientifique français Pierre Simon Laplace. Elle révèle pourquoi des statisticiens respectés l’ont frappée d’un tabou professionnel pendant 150 ans — alors même que des praticiens s’en servaient pour résoudre des crises marquées par une grande incertitude et le manque d’informations (notamment le rôle d’Alan Turing dans le décryptage du code Enigma allemand pendant la Seconde Guerre mondiale) — et explique comment l’apparition, dans les années 1980, de l’informatique prête à l’emploi a tout changé. Aujourd’hui, la règle de Bayes est utilisée dans des domaines aussi variés que le décodage de l’ADN et la sécurité intérieure.

S’appuyant sur des sources primaires et des entretiens avec des statisticiens et d’autres scientifiques, The Theory That Would Not Die raconte de façon captivante comment un théorème apparemment simple a déclenché l’une des plus grandes controverses de tous les temps.

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