Dariusz Leszczynski a fait paraître le 25 février puis le 15 avril dans TheScientist, deux articles assez virulents concernant des études portant sur l’existence d’un rapport entre radio-fréquences et développement des tumeurs cérébrales (Opinion: Scientific Peer Review in Crisis, http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/34518/title/Opinion–Scientific-Peer-Review-in-Crisis/, Opinion: Unethical Reporting, http://www.the-scientist.com//?articles.view/articleNo/35114/title/Opinion–Unethical-Reporting/). Il s’agit d’un sujet qui rappelle les riches heures des parutions concernant les lignes à hautes fréquences dont pylônes et fils traversent champs et campagnes depuis des décennies. Au pylône sont venus s’ajouter les antennes hérissant les toitures puis les fours à micro-ondes et aujourd’hui les téléphones cellulaires. Car très rapidement la question s’était posée de savoir s’il y avait un risque à plus ou moins brève échéance et si oui, lequel écologique et/ou sanitaire. On sait que l’hypothèse risque ne peut être testée qu’au moyen d’études épidémiologiques, qui ne peuvent être que longues, aussi bien en ce qui concerne le recueil que le traitement statistique des données, ce qui implique le choix d’un échantillonnage représentatif couplé à un lot de cas témoins. Aujourd’hui encore la controverse fait rage : pas de départage net entre risque certain et non risque absolu. Il est à craindre que la question ne soit pas près d’être résolue quand, à lire l’auteur, c’est le traitement même des données qui est mis en cause. Sans dire leur nom, les statistiques appartiennent en propre au domaine médical depuis Esculape et se retrouvent en première ligne en épidémiologie. Même si depuis Pascal et Fermat ( théorie des probabilités), Laplace (Théorie analytique des probabilités), Gavarret (Les principes généraux de statistique médicale) les méthodes se sont considérablement affinées, il n’en reste pas moins vrai que les résultats obtenus par des méthodes statistiques ont un goût d’inachevé, car le XXI° siècle veut une certitude sur tout et ne peut se satisfaire de ce qui n’est pas du 100%. Alors pour ne pas avoir à accepter le risque, on argumente les méthodes avant de conclure par le principe de précaution.