Des données manquantes, ce n'est pas cela qui manque, si l'on ose dire. Et quand ce ne sont pas les données qui manquent, ce sont les responsables qui sont en vacances et quand tout le monde est là, on constate qu'il n'y a plus d'argent. Mais ne soyons pas défaitistes dès le début !

Il peut y avoir d'excellentes raisons pour que des données soient absentes. Tout d'abord, on ne les a pas recueillies, parce que l'on ne savait pas que ce serait utile, ou bien parce que l'on ne pouvait pas les mesurer. Ensuite, on peut les avoir recueillies, mais les avoir perdues : cela arrive aux plus consciencieux. Enfin, on peut les avoir mesurées, puis recueillies, mises à l'abri, et que cependant un sort contraire les ait détruites…

Heureusement, des méthodes mathématiques existent, permettant de reconstituer les données perdues, et nous les exposons dans cet ouvrage. Il s'agit d'utiliser au mieux ce que l'on connaît pour reconstituer ce que l'on ne connaît pas : il faut donc faire appel aux probabilités. L'exemple traité illustre bien la puissance de ces méthodes : pour évaluer l'ampleur des pénuries d'eau en Vendée, à la demande de Veolia Environnement, Région Ouest, nous avons dû reconstituer les débits journaliers de 19 fleuves, enregistrés sur 37 années, mais avec environ 50 % de "trous".

Si l'on peut reconstituer des données, il n'est pas utile de les recueillir : on réalise ainsi des économies, chose bien plaisante. Nous traitons l'exemple explicite des températures de huit villes de l'Ohio : il suffirait d'en mesurer trois pour reconstituer les cinq autres au demi-degré près, économisant ainsi cinq stations de mesure !

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