Expliqué : les modèles de prédiction des élections aux États-Unis et ce qui a pu mal tourner en 2016 et 2020
Même si les votes sont toujours comptés et que les données sont toujours passées au crible, les analystes américains ont commencé à réfléchir à l'ensemble de l'industrie des prévisions électorales, qui a prédit une victoire beaucoup plus importante pour le président élu Joe Biden que ce que nous avons vu la semaine dernière.

Presque au lendemain des élections américaines, les sondeurs et les prévisionnistes électoraux ont facilement admis que leurs modèles et enquêtes semblaient une fois de plus se tromper.
Même si les votes sont toujours comptés et que les données sont toujours passées au crible, les analystes américains ont commencé à réfléchir à l'ensemble de l'industrie des prévisions électorales, qui a prédit une victoire beaucoup plus importante pour le président élu Joe Biden que ce que nous avons vu la semaine dernière.
Comment les statisticiens américains créent-ils leurs modèles de prédiction des élections ?
Les modèles combinent deux types de nombres. Les premiers sont les fondamentaux — les facteurs qui façonnent les choix des électeurs. Par exemple, comment le statut de l'économie affecte les chances d'être titulaire ou le fait qu'un parti gagnant trois fois de suite n'a eu lieu qu'une seule fois au cours des 70 dernières années.
Andrew Gelman et Merlin Heidemanns de l'Université de Columbia, qui ont créé un modèle d'agrégation de sondages pour The Economist, ont écrit : Comme la plupart des prévisions, notre modèle… applique les modèles passés de comportement des électeurs à de nouvelles circonstances… gagner ? » Si ces relations historiques se brisent, nos prévisions auront des ratés.
Ensuite, les chercheurs examinent les sondages (réponses d'échantillons représentatifs). Le modèle fait la moyenne des sondages, pondère chacun en fonction de la taille de l'échantillon, puis corrige tout biais. Nate Silver, figure de proue de la communauté des prévisions électorales et rédacteur en chef du média de données établi FiveThirtyEight, se distingue spécifiquement d'un sondeur, déclarant que le travail de son organisation est de comprendre à quel point les sondages pourraient être erronés pour créer des prévisions probabilistes.
Le modèle final mélange les fondamentaux avec les moyennes des sondages. Avec ces deux types d'informations en place, les chercheurs effectuent des simulations un grand nombre de fois pour trouver combien de fois un candidat reçoit plus de 270 votes électoraux. Dans 1 000 simulations, si Biden gagne 500 fois, il a 50% de chances de gagner. À l'approche du jour des élections, les chercheurs accordent plus d'importance aux sondages qu'aux fondamentaux.
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Que s'est-il passé en 2016 ?
Les oracles mathématiques des élections américaines avaient prophétisé avec confiance une victoire d'Hillary Clinton. Des arpenteurs respectés ont donné à Clinton une avance de quatre points. Elle a fini par mener par 2,1 points de pourcentage dans le vote populaire. FiveThirtyEight a fait face à la chaleur pour avoir prédit qu'Hillary Clinton avait 70% de chances de remporter la Maison Blanche. Silver a déclaré que les gens prenaient les résultats des sondages électoraux hors de leur contexte.
The Economist a écrit : Le triomphe improbable de M. Trump en 2016 a laissé de nombreux prévisionnistes quantitatifs d'élections ridicules. Sam Wang, professeur à Princeton, a juré de manger un insecte si M. Trump, qui, selon lui, n'avait que 1% de chances de victoire en novembre 2016, était encore près de gagner. (Il a choisi un grillon.) Cliquez pour suivre Express Explained sur Telegram
Les autopsies d'institutions telles que l'Association of Public Opinion Research ont conclu que les sondages avaient sous-estimé les poids des électeurs sans diplôme universitaire. L'Upshot du New York Times a révélé que l'absence de pondération par niveau d'éducation a mal calculé le soutien de Trump de quatre points, ce qui correspond à l'erreur. À bien des égards, il s'agissait d'une simple sous-estimation du nombre d'électeurs blancs et sans diplôme universitaire. Dans une autre erreur, les décideurs tardifs ont fini par voter pour Trump plus que prévu, et la participation globale des électeurs de Trump a dépassé les attentes.
Affirmant avoir corrigé les erreurs, les statisticiens ont déclaré avoir tiré les leçons de 2016.
Que s'est-il passé en 2020 ?
Il ne fait aucun doute que les sondages ont raté (encore une fois). Mais nous ne saurons pas de combien tant que tous les votes ne seront pas comptés (y compris les estimations des bulletins de vote rejetés). Ensuite, nous réévaluerons. Mais je pense qu'il est juste de dire maintenant qu'à bien des égards, y compris dans les sondages politiques, Trump est sui generis, a tweeté le directeur de Monmouth Poll Patrick Murray au lendemain des élections.
Des sondages ont montré que Biden menait d'au moins huit points de pourcentage dans la dernière ligne droite de la saison de campagne. Il finira très probablement avec une victoire de quatre à cinq points de pourcentage. Même les propres sondages privés des deux campagnes ont sous-estimé les candidats républicains.
Au niveau de l'État, les prédictions étaient encore plus fausses. RealClearPolitics et FiveThirtyEight ont surestimé Biden dans tous les États swing, à l'exception de l'Arizona. La Floride en particulier était loin du compte ; avec près de quatre points, Trump a pris l'état que les sondages avaient prédit en moyenne pour Biden de trois points. Le New York Times et le Washington Post avaient Biden avec une avance de 17 et 11 points dans le Wisconsin. Jusqu'à présent, il s'agit d'une différence d'un point de pourcentage. Les courses au Congrès étaient encore pires, les démocrates étant aveuglés par leurs pertes.
Les sondages (surtout au niveau des districts) nous ont rarement plus égarés et cela va prendre beaucoup de temps à déballer, a tweeté Dave Wasserman, rédacteur en chef de Cook Political Report, le lendemain des élections.
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Qu'est ce qui ne s'est pas bien passé?
Il est trop tôt pour le dire, mais les théories ont commencé à filtrer. Une théorie de Zeynep Tufekci est qu'il n'y a pas assez de données passées pour créer avec précision les fondamentaux parce que les facteurs des élections changent tellement à chaque fois.
D'autres réponses potentielles pourraient se trouver dans les données de participation finales. Nate Cohn du New York Times dit que soit 2020 a présenté un nouvel ensemble de problèmes, soit les problèmes de 2016 n'ont peut-être jamais été résolus. Il penche pour le premier, principalement parce que la pondération de l'éducation n'a pas changé les prédictions. Les sondages ont révélé que les électeurs blancs sans diplôme universitaire devaient voter pour Biden à des taux plus élevés que Clinton, mais les résultats finaux ont montré qu'ils n'avaient pas changé comme prévu. Une autre erreur était dans les calculs des électeurs seniors, qui devraient voter pour Biden de 23 points de plus que Trump. Mais en réalité, les personnes âgées n'ont pas voté pour Biden à des taux plus élevés.
Cohn fait remarquer qu'il ne s'agit pas d'échecs dans l'estimation de la taille des groupes, mais plus encore de leurs attitudes. Ceci est lié aux revendications de droite d'une majorité silencieuse qui vote pour Trump mais cache ses convictions politiques. Après les échecs de 2016, les sondages ont perdu leur crédibilité et peut-être moins de partisans de Trump étaient prêts à répondre aux questions du sondage.
Une clé potentielle évidente dans les chiffres était la pandémie. Les sondages antérieurs à la pandémie (entre octobre 2019 et mars 2020) étaient plus précis qu'à l'approche des élections. Une théorie suggère que les démocrates étaient plus susceptibles d'être enfermés pendant cette période et étaient plus susceptibles de répondre aux sondages que les républicains. Les réponses ont augmenté au cours de cette période et les points chauds ont commencé à montrer plus de soutien à Biden. En d'autres termes, il ne s'agissait pas d'un soutien accru pour Biden; il s'agissait d'une augmentation de la probabilité qu'un partisan de Biden réponde.
S'agit-il de problèmes de fond ou de présentation ?
Certains experts politiques disent que le problème est la présentation des chiffres à un public de masse, plutôt qu'un problème des chiffres. Par exemple, si Biden obtient 65% de victoire aux élections, cela signifie qu'il a presque une chance sur trois de perdre. Cependant, la plupart des électeurs qui entendent une chance de 65 pour cent imaginent une grande probabilité.
Les prétendants soutiennent que les oracles politiques ont créé de telles marges d'erreurs et de mises en garde qu'ils peuvent dire qu'ils avaient raison quel que soit le résultat, les rendant effectivement inutiles. Silver a fortement réprimandé le récit selon lequel les sondages étaient erronés, écrivant que son organisation avait prédit à juste titre que Biden pourrait survivre à une erreur de sondage normale ou même légèrement plus importante et gagner quand même. Les électeurs et les médias doivent recalibrer leurs attentes concernant les sondages – pas nécessairement parce que quelque chose a changé, mais parce que ces attentes exigeaient un niveau de précision irréaliste – tout en résistant simultanément à l'envie de « jeter tous les sondages ». résultats, les sondages ne vous donneront pas cela – du moins, pas la plupart du temps.
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Comment les institutions et les personnes réagissent-elles ?
Alors que les analystes préfèrent présenter leurs arguments dans la contestation les uns aux autres, la réflexion générale semble relativement cohérente : diminuer l'obsession des sondages.
Une grande partie de la démocratie américaine repose sur la capacité de comprendre ce que pensent nos concitoyens. C'est devenu une tâche plus difficile alors que les Américains se trient dans des bulles idéologiques… Les sondages d'opinion publique étaient l'un des derniers moyens que nous avions pour comprendre ce que les autres Américains croient réellement. Si les sondages ne fonctionnent pas, alors nous volons à l'aveugle, a écrit David Graham de l'Atlantique.
Certains ont problématisé l'ensemble du jeu des nombres lui-même, pas seulement les poids 2016 par rapport aux poids 2020. Silver est devenu célèbre en prédisant les matchs de baseball, mais contrairement au baseball… ce jeu n'a pas toujours un ensemble de règles prévisibles que tous les joueurs respectent. Il y a beaucoup plus de bruit dans le signal qui peut interférer avec un algorithme, a déclaré Joshua Keating, rédacteur en chef politique de Slate.
Nous devrions prendre l'argent que nous dépensons pour les sondeurs et nous devrions le consacrer à l'organisation sur le terrain. D'après ce que j'ai compris, Trump avait des gens sur le terrain pendant un an en Floride. J'aimerais que nous nous appuyions moins sur les sondages, car ils deviennent de moins en moins parfaits pour obtenir ce que nous voulons, a déclaré la membre du Congrès Pramila Jayapal lors d'un webinaire le lendemain des élections.
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Les organes de presse investissent également davantage dans l'analyse des tendances Internet et la couverture des nouvelles locales pour compenser les erreurs de sondage.
Tufekci a déclaré : Au lieu d'actualiser la page pour mettre à jour les prédictions, les gens auraient dû faire la seule chose qui affecte réellement le résultat : voter, faire un don et s'organiser. Comme nous l'avons découvert, tout le reste est dans la marge d'erreur.
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