La grande parade des SPAM (Statistiques Pour l’Agrologie Militante), chapitre 3

26 Janvier 2026 Publié dans #Article scientifique

La grande parade des SPAM (Statistiques Pour l’Agrologie Militante), chapitre 3

Philippe Stoop, sur LinkedIn*

Poursuivons notre anthologie des SPAM par un troisième exemple, qui nous ramènera à son point de départ : la relation entre insecticides néonicotinoïdes et populations d’oiseaux. La publication récente qui avait initié cette série affirmait observer des signes de rétablissement des populations d’oiseaux en France, suite à l’interdiction de ces insecticides en 2018 [1]. Il est donc logique de revenir sur une des publications les plus souvent citées comme ayant démontré antérieurement leur impact sur les oiseaux. C’est aussi l’occasion d’illustrer une des différences méthodologiques fondamentales entre l’agronomie et l’agrologie militante : les agronomes considèrent qu’une corrélation ne démontre pas une causalité, et qu’une absence de corrélation ne démontre pas une absence de causalité. Par contre, les agrologues considèrent que ces deux arguments sont parfaitement recevables, quand ils permettent de valider une affirmation qui de toute façon n’a pas vraiment besoin d’une démonstration, comme le fait que les pesticides éradiquent toute forme de vie sur terre [2].

3. Une étoile des SPAM est née

Dans le premier chapitre de notre anthologie, nous avons rappelé la fameuse publication de 2017, qui montrait une chute de 76 % en 27 ans des populations d’insectes volants en Allemagne. Le retentissement médiatique de cette étude avait fait de son 1^er auteur, le statisticien Caspar Hallmann, une star instantanée des statistiques appliquées à l’écologisme, d’un rayonnement presque comparable à celui de G-É Séralini. Ce n’était pourtant pas son premier coup d’éclat. Il avait déjà démontré quelques années auparavant sa capacité à bousculer les paradigmes sclérosés du monde des statistiques, dans une publication sur la liaison entre concentration d’insecticides néonicotinoïdes dans l’eau des zones humides des Pays-Bas, et populations d’oiseaux qui vivent à proximité [3].

Dans cette étude, il avait avec ses collègues collecté les données de suivi des populations d’oiseaux dans et autour des zones humides néerlandaises, et les avait mises en relation avec les données sur la concentration en imidaclopride (le néonicotinoïde le plus utilisé) dans les eaux de ces sites. Et il avait bien identifié un effet négatif et significatif de l’imidaclopride sur la tendance d’évolution des populations d’oiseaux :

Fig 2A : Relation entre la concentration moyenne d’imidaclopride dans les eaux (mesurée de 2003 à 2010 en ng/l) et tendance d’évolution des populations d’oiseaux pendant la même période. Chaque point représente une espèce, le diamètre du point est proportionnel à ses effectifs ; en ordonnée, une valeur positive indique une augmentation de la population, une valeur négative indique une baisse. La droite descendante représente la pente du modèle (statistiquement significatif), et la zone grisée son intervalle de confiance.

Contrairement au cas de Perrot et al. 2025 que nous rappelions en introduction, non seulement le modèle est significatif, mais, de plus, son intervalle de confiance exclut (de justesse il est vrai) l’hypothèse nulle, selon laquelle l’imidacloprid n’aurait pas d’effet, qui serait représentée par le segment de droite horizontal d’ordonnée 0. Toutefois, les marchands de doute, suppôts de Monsatan, seraient tentés d’ergoter sur des points de détail, comme le fait que, dans les sites les plus contaminés par l’imidaclopride (à 625 ng/l), la tendance est positive pour toutes les espèces sauf une. Ils ne manqueraient pas non plus de rappeler qu’une corrélation ne prouve pas un lien de causalité : en l’occurrence, on pourrait supposer que les différences de tendance corrélées avec les doses d’imidaclopride pourraient être fortuites, et simplement dues à des différences entre ces sites qui ne seraient pas dues à l’insecticide. C’est là que C. Hallmann et ses collègues sortent de leur manche l’argument qui cloue définitivement le bec de leurs contradicteurs : il ne s’agit pas d’un effet site, car, quand on suit les populations d’oiseaux sur les mêmes sites pendant la période 1984-1995 (avant l’arrivée de l’imidaclopride), il n’y plus de relation significative :

Fig. 2b : Graphique similaire au précédent, représentant l’évolution des populations d’oiseaux pendant la période 1984-1995 (donc avant l’apparition de l’imidaclopride). Les sites restent classés suivant la concentration moyenne d’imidaclopride détectée pendant la période 2003-2010 (en abscisse), pour permettre la comparaison des deux époques. Malgré la forte ressemblance entre les deux graphes, le modèle statistique n’est pas significatif sur cette période (p=0.15), contrairement au graphe précédent p=0.034), ce que les auteurs interprètent comme la preuve que l’effet significatif est bien dû à l’imidaclopride, et non à une différence pré-existante entre les sites.

Les marchands de doute seraient encore tentés de dire que les deux nuages de points se ressemblent quand même beaucoup, qu’il y avait déjà une nette tendance à une pente descendante de la gauche vers la droite, et que la non-significativité sur cette période s’explique probablement par la présence des quelques points tout en haut du graphe, qui augmentent fortement la dispersion des données autour de la pente générale. Cette non-significativité est d’ailleurs relative, puisque la probabilité critique du modèle « avant imidaclopride » est de 0,15, ce qui n’est pas si élevé que ça : cela veut dire que la probabilité qu’il n’y ait pas de tendance liée aux sites à cette époque n’est que de 15 %. Mais il est vrai que cela reste au-dessus du seuil de 5 %, qui définit de façon magique les résultats dignes d’être publiés. Contrairement au modèle « après 2001 » qui, avec une probabilité critique de 3,4 %, passe de justesse sous la barre. Gros avantage pour l’hypothèse des auteurs, cette « non significativité » avant 2001 (en fait, une significativité à 15 %) les dispense à leurs yeux (et à ceux des reviewers de Nature) d’afficher la courbe de tendance correspondante. Cela empêchera les marchands de doute de vérifier si cette tendance sort de l’intervalle de confiance du modèle « après 2001 », ce qui paraissait mal parti d’après l’aspect du nuage de points. Il ne leur restera donc qu’à ironiser sur le fait que les auteurs n’ont pas pris le risque de faire le test « avant/après imidaclopride » sur les résultats par espèces d’oiseaux, ce qui aurait pourtant été la meilleure façon de confirmer leur hypothèse.

Pour faire diversion, les mêmes marchands de doute seraient également bien capables de pointer aussi le fait que, dans les sites où l’imidaclopride était le moins présent (la colonne de points à gauche, à 10 ng/l), la tendance s’est effectivement dégradée pendant la période 2003-2010. Par contre, dans les sites les plus contaminés (à 625 ng/l), toutes les espèces voyaient leurs effectifs baisser avant l’apparition de l’imidaclopride ; après son apparition à cette dose « massive » (0.4 % de la CL₅₀ pour les oiseaux), toutes sauf une ont vu leurs effectifs remonter. Quant aux concentrations intermédiaires, on serait bien en peine d’y voir une tendance « avant/après » claire. Faut-il y voir un nouvel exemple de courbe de toxicité non monotone, avec un effet néfaste de l’imidaclopride à faible dose, mais bénéfique à plus forte dose ? Les auteurs n’ont malheureusement pas creusé cette piste, qui aurait pu être passionnante. Mais ils ont enfin réussi à abattre deux murs qui paralysaient depuis longtemps les SPAM : les deux principes statistiques désormais obsolètes qui prétendaient que :

Une corrélation ne démontre pas une causalité ;

L’absence de corrélation ne démontre pas l’absence de causalité.

Ici, ils ont foulé au pied ces deux principes castrateurs, en affirmant d’un même élan que la corrélation significative (après 2003) démontrait l’effet de l’imidaclopride, et que l’absence de corrélation (avant 1995) démontrait l’absence d’effet site. Une telle extension du domaine des SPAM méritait bien une publication dans Nature, et pas moins de 7 citations dans l’expertise collective INRAE-IFREMER à propos de l’impact des pesticides sur la biodiversité [4].

Ces quelques exemples de démonstrations passablement floues, basées sur des modèles statistiques, peuvent sembler anecdotiques. Mais ils traduisent une nette dérive de l’utilisation de modèles mathématiques dans les articles scientifiques, ainsi que du niveau de preuve attendu dans ces publications. Ils devraient aussi nous interroger sur ce que nous appelons « un résultat significatif ». Après cette revue de détail, sur un mode humoristique, de quelques cas d’espèces particulièrement « significatifs », justement, nous ferons dans notre prochain post une revue un peu plus sérieuse des questions scientifiques que soulèvent l’utilisation de ces modèles.

________________

[1] https://www.linkedin.com/posts/philippe-stoop-96316419_oiseaux-et-interdiction-des-n%C3%A9onicotino%C3%AFdes-activity-7404089973542584320-bqGG/

[2] PAC 2021-2027 : Saluons l’avènement de l’agrologie !

[3] Declines in insectivorous birds are associated with high neonicotinoid concentrations | Request PDF

[4] https://hal.inrae.fr/hal-03777257v1/document