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Amélioration du dépannage : Corrélation n'est pas causalité

Corrélation contre Causation - Eviter de sauter à la cause

La corrélation n'est pas la causalité. Trop souvent, nous faisons le saut de la corrélation à la causalité autour du temps. Un événement A se produit, puis un événement B se produit. Il est facile de passer de "A est arrivé juste avant que B n'arrive" à "A a causé B". Par exemple, lors d'une panne de courant à New York, de nombreuses personnes ont pensé qu'elles avaient provoqué la panne en actionnant un interrupteur ou en utilisant un appareil. Si la corrélation est assez vraie - ces facteurs ont effectivement coïncidé -, allumer un sèche-cheveux n'est pas une cause valable. Ce qui manque, c'est le mécanisme de la cause, c'est-à-dire la logique qui décrit comment une prétendue cause a effectivement provoqué l'effet observé.

Mais une corrélation étroite entre les deux actions est si séduisante que nous avons tendance à sauter sur la cause. Vous êtes proche - vous avez trouvé un modèle qui pourrait avoir un certain pouvoir explicatif. Mais vous devez clarifier le mécanisme de la cause.

Dans le cas de la panne de courant, nous pouvons simplement examiner la logique de la situation : J'ai utilisé ce même appareil à la même heure tous les jours pendant plus de deux ans sans provoquer de panne - comment l'incident d'aujourd'hui a-t-il provoqué la panne alors que les autres incidents ne l'ont pas fait ? Au cours de l'analyse des causes profondes, nous entendons toujours la même chose : "Il doit y avoir un problème avec le nouveau fournisseur de composé K, car le jour où nous l'avons adopté, nos rendements ont baissé". Et cela ne va pas plus loin. Mais il faut aller plus loin.

Dans un cas récent impliquant un processus biopharmaceutique dont le rendement a chuté de 22%, presque du jour au lendemain, un tel changement de fournisseur était présent. "C'est la nouvelle huile de soja", ont-ils déclaré. "Ça doit être ça." La baisse de production correspondait bien dans le temps au changement de fournisseur, mais cela ne suffit pas. Qu'est-ce qui, dans cette nouvelle huile de soja, provoque la baisse de la production ? Dans ce cas, le fait essentiel était de savoir à quel moment du processus la production a chuté. A-t-elle chuté pendant la phase de croissance, lorsque les insectes se multiplient ? Est-ce que cela s'est produit pendant la phase de production, lorsque ces insectes complètement développés produisent maintenant des anticorps ?

Dans ce cas, c'est la phase de croissance qui avait chuté. Après la phase de croissance, le processus a produit autant de protéines que prévu, en pourcentage du nombre réduit d'organismes de la phase de croissance. Nous avons demandé : "Qu'est-ce qui, dans l'huile de soja, favorise la croissance des organismes ?" La réponse a été les protéines - plus le niveau de protéines dans l'huile de soja est élevé, plus la production est importante. Armés de cette logique, nous avons vérifié les niveaux de protéines de l'ancienne huile de soja par rapport à la nouvelle. Il s'est avéré que la nouvelle huile contenait plus de 20% de protéines en moins, ce qui a permis d'identifier le changement de fournisseur comme étant la cause du problème.

La prochaine fois que vous entendrez quelqu'un positionner une corrélation comme une cause, demandez le mécanisme - "Je peux voir que ces deux choses se produisent en même temps, mais comment ce changement cause-t-il la déviation spécifique que nous voyons ?". Si vous pouvez répondre à cette question, vous avez une cause réelle que vous pouvez tester.

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