Entrée

AFFAIRE 01 L'affaire Charles Ponzi
La vérité sur l'arnaque PLM du rêve américain
Erreur mathématique 1.
Comment doubler vos profits tous les trois mois

CAS 02 Discrimination fondée sur le sexe lors des examens d'admission aux études supérieures
Affaire de discrimination sexuelle à l'UC Berkeley
Erreur mathématique 2.
Pourquoi la moyenne générale ne change-t-elle pas même si les scores des différents groupes augmentent ?

AFFAIRE 03 L'affaire Lucia Duberg
Comment une infirmière est devenue une meurtrière
Erreur mathématique 3.
La probabilité qu'une série incroyable de coïncidences se produisent les unes après les autres

AFFAIRE 04 L'affaire Amanda Knox
Pourquoi les tests ADN n'ont pas permis d'arrêter le criminel
Erreur mathématique 4.
Comment accroître la fiabilité des expériences probabilistes

AFFAIRE 05 L'affaire Diana Sylvester
Le coupable a été identifié grâce à de l'ADN conservé pendant 30 ans.
Erreur mathématique 5.
Probabilité qu'il y ait quelqu'un qui ait le même anniversaire

AFFAIRE 06 L'affaire Sally Clark
Pourquoi une mère est-elle devenue une meurtrière qui a tué son enfant ?
Erreur mathématique 6.
Lorsque le premier enfant décède, la probabilité que le deuxième enfant décède successivement

AFFAIRE 07 L'affaire Collins
Un couple a été arrêté car il est possible qu'ils correspondent à la description du criminel.
Erreur mathématique 7.
Estimation des probabilités illogiques

AFFAIRE 08 L'affaire Joe Snead
Comment le fils qui a assassiné ses parents a tenté d'échapper à l'enquête
Erreur mathématique 8.
La probabilité qu'un nom qui ne figure pas dans l'annuaire téléphonique existe réellement

AFFAIRE 09 : L'affaire Hetty Green
Le conflit successoral de la femme la plus riche de l'histoire américaine
Erreur mathématique 9.
La probabilité que deux signatures correspondent presque parfaitement

AFFAIRE 10 L'affaire Alfred Dreyfus
La vérité sur l'affaire Dreyfus qui a divisé la France du XXe siècle
Erreur mathématique 10.
La folie exprimée en mathématiques

En conclusion
Références

Les mathématiques peuvent-elles nous aider à identifier le coupable dans une affaire de meurtre ?
Les mathématiques révèlent une énorme erreur commise au tribunal !

Les mathématiques sont une discipline qui fournit des réponses plus claires et plus précises que toute autre discipline.
Ces propriétés des mathématiques sont-elles donc applicables devant les tribunaux ? Par exemple, peut-on utiliser les mathématiques pour identifier les criminels ? Cet ouvrage explore les efforts déployés par les enquêteurs, les avocats et les mathématiciens pour utiliser les mathématiques à cette fin, depuis la simple analyse graphologique employée à la fin du XIXe et au XXe siècle jusqu’à la discrimination sexuelle dans les admissions universitaires, en passant par les pièges des systèmes pyramidaux et la fiabilité des analyses ADN utilisées aujourd’hui dans les affaires criminelles.
Cependant, malgré la précision et la clarté qu'offrent les mathématiques, elles n'ont pas toujours fourni la bonne réponse lors des essais.
Parfois, au lieu d'identifier le véritable coupable, les mathématiques ont désigné la mauvaise personne ou ont acquitté quelqu'un qui était presque certainement le coupable.
Ce livre raconte l'histoire de personnes dont la vie a été ruinée par des jugements extrêmement injustes résultant de simples erreurs mathématiques telles que des erreurs de calcul, des incompréhensions des résultats de calcul ou l'omission de calculs nécessaires.
Les auteures Leila Schnepps et Coralie Colmez ont minutieusement étudié l'affaire et interviewé les personnes impliquées, détaillant les événements qui ont conduit à l'incident, l'enquête policière, les répercussions sociales et les procédures ayant mené au procès.
À travers ces histoires vraies, vous apprendrez que les mathématiques peuvent véritablement être une question de vie ou de mort, et que même les mathématiques, qui ne tolèrent aucune erreur, peuvent avoir des conséquences fatales entre de mauvaises mains.

Historiquement, il est très rare que les mathématiques jouent un rôle prépondérant dans les affaires criminelles.
Même dans de tels cas, la plupart se contentent de déterminer la probabilité que les résultats d'identification déjà effectués soient corrects.
Puisque cette tendance se vérifie aussi bien en droit public qu'en droit privé, on peut se demander pourquoi les mathématiques sont rarement utilisées lors des procès.
Étant donné que les procès sont le lieu où les erreurs mathématiques, fréquentes dans tous les domaines, apparaissent le plus clairement, nous avons jugé utile de recueillir et d'examiner les cas pertinents.
Car les procès sont un excellent moyen de démontrer comment un raisonnement erroné peut en réalité entraîner de graves conséquences.
(syncope)
Bien que les mathématiques puissent parfois conduire à des décisions totalement erronées, l'argument principal de ce livre est que les probabilités ne sont pas un outil inutile devant les tribunaux.
(Omission) Il ne fait aucun doute que les mathématiques sont un outil utile, et étant donné que l'ADN est aujourd'hui largement accepté comme preuve dans les procès criminels, je crois que l'analyse mathématique devra absolument être incluse dans les procès criminels à l'avenir.
Mais pour ce faire, nous devons être sûrs qu'aucune erreur mathématique ne se produit lors de l'essai, et pour ce faire, nous devons examiner les erreurs qui se sont effectivement produites.
_6~7p

Pourquoi les gens tombent-ils dans le piège des arnaques de marketing multiniveau ?
Analyse de l'escroquerie de Charles Ponzi qui a bouleversé le Boston du XXe siècle

En 2009, la plus grande escroquerie de type Ponzi de l'histoire a eu lieu aux États-Unis, et son cerveau, Bernard Madoff, a été arrêté et condamné à 150 ans de prison.
Les pertes totales résultant de la fraude de Madoff s'élèvent à 18 milliards de dollars.
Même au taux de change actuel, cela représente une perte de plus de 21 billions de wons.
Mais quel genre d'escroquerie de type Ponzi a bien pu permettre à tant de gens de tomber si facilement dans le piège de Madoff ?
Un système de Ponzi est un type d'escroquerie financière qui utilise l'argent des nouveaux investisseurs pour verser des profits aux investisseurs existants.
En termes simples, il s'agit d'une arnaque de marketing multiniveau, qui porte le nom de Charles Ponzi, un escroc qui a utilisé cette méthode à grande échelle aux États-Unis.
Ponzi, un immigrant italien, a créé une entreprise qui promettait de doubler les profits de ses investisseurs en seulement 90 jours.
Mais si vous faites un petit calcul, vous verrez qu'aucune entreprise ne peut doubler son argent en trois mois.
Autrement dit, Ponzi n'a pas géré l'entreprise avec l'argent des investisseurs, mais a commis une fraude en prenant l'argent de nouveaux investisseurs pour le verser aux investisseurs existants.
Cette affaire est si célèbre qu'elle a secoué Boston, où les affaires de Charles Ponzi étaient implantées au début du XXe siècle, et presque l'ensemble des États-Unis.
Cependant, des systèmes pyramidaux similaires à l'affaire Madoff se produisent encore de nos jours car il existe toujours des personnes infiniment vulnérables aux concepts mathématiques.
Dans ce chapitre, nous examinerons mathématiquement les modèles commerciaux des arnaques de marketing multiniveau et explorerons comment les éviter.

-- De nos jours, même si vous réalisez un profit grâce à un investissement dans un système de Ponzi, vous pouvez subir des pertes encore plus importantes si une action en justice est intentée.
Pourquoi ? Parce que toute escroquerie de type Ponzi (ou plutôt, toute arnaque) peut échouer très rapidement.
En 1920, personne n'aurait pu prédire cela.
Le pouvoir du rêve de devenir riche était si grand que 2 010 personnes sont tombées dans le panneau.
La catastrophe n'a commencé qu'après l'incident.
Si vous êtes tenté par des produits d'investissement promettant des rendements exceptionnels, vous devriez faire quelques calculs avant de décider d'investir.
_27p

-- Comme l'illustre la récente affaire Bernie Madoff (la plus grande escroquerie de type Ponzi de l'histoire des États-Unis, condamné à 150 ans de prison en 2009 - note du traducteur), les systèmes pyramidaux exercent une force puissante sur les investisseurs avides mais inconscients.
Et pas seulement une ou deux personnes, mais des milliers, des dizaines de milliers de personnes.
S'il n'y avait pas de personnes qui se laissaient prendre au piège, les arnaques de marketing multiniveau auraient disparu depuis longtemps.
Pourquoi les gens ne tirent-ils pas les leçons de la légendaire escroquerie de Ponzi ? _37-38

La discrimination fondée sur le sexe peut-elle être prouvée mathématiquement ?
Comment repérer les illusions des statistiques

En 1986, l'Université de Californie à Berkeley a été poursuivie en justice pour discrimination présumée à l'encontre des étudiantes lors des admissions en cycle supérieur.
Le taux de réussite des étudiantes était extrêmement faible comparé à celui des étudiants.
Lorsque le problème a été soulevé, un comité a été formé pour enquêter et a tenté de confirmer mathématiquement l'existence d'une discrimination fondée sur le sexe en calculant le nombre de candidats et de candidats retenus.
Cependant, une enquête plus approfondie a révélé quelque chose d'étrange.
L'analyse des taux d'admission des étudiants et des étudiantes dans chaque département ne révélait aucun problème particulier ; en réalité, davantage d'étudiantes étaient admises. Cependant, à l'échelle de l'établissement, le taux d'admission des étudiantes était nettement inférieur.
Ce phénomène, appelé paradoxe de Simpson en statistiques, se produit lorsque des informations importantes sont omises ou ignorées dans les statistiques.
Dans ce cas précis, le problème est survenu parce que le « ratio d'étudiants masculins et féminins postulant au département ayant le taux d'admission le plus élevé » n'avait pas été pris en compte.
Étant donné que le ratio hommes-femmes parmi les candidats varie selon les départements, lorsqu'on examine chaque département, le taux d'admission des étudiantes semble globalement beaucoup plus faible, même s'il y a plus d'étudiantes admises.
L'intuition humaine conduit souvent à des conclusions erronées, mais parfois même les conclusions fondées sur des données statistiques ne sont pas aussi tranchées que le voudrait la sagesse populaire.
Les auteurs de ce livre affirment que, pour éviter de telles erreurs d'appréciation, nous ne devrions pas nous contenter d'accepter des chiffres donnés, mais plutôt développer la capacité mathématique d'examiner et d'analyser de près le processus.

-- Le score moyen en lecture au SAT en 2002 était le même qu'en 1981.
Cependant, les scores raciaux classés par le comité d'évaluation ont montré que, pendant la même période, les scores des Blancs ont augmenté de 8 points, ceux des Noirs de 19 points, ceux des Asiatiques de 27 points, ceux des Portoricains de 18 points et ceux des Amérindiens de 8 points.
Comment les scores de chaque groupe peuvent-ils s'améliorer alors que la moyenne générale reste inchangée depuis 21 ans ?
Ce cas remarquable est un exemple classique d'un phénomène connu sous le nom de paradoxe de Simpson.
Au cours des deux dernières décennies, les scores moyens aux tests standardisés administrés annuellement ont augmenté de façon constante dans tous les groupes raciaux de candidats.
Toutefois, la moyenne globale reste inchangée.
(Omission) Comment est-il possible que tous les groupes aient amélioré leurs performances sans que le score global ne change ? Le secret réside dans un facteur qui n’apparaît pas sur le graphique, mais qui joue un rôle crucial.
Dans ce cas précis, le facteur est l'évolution globale de la population de chaque groupe racial.
_42~43p

Le piège mathématique qui a transformé un gardien dévoué en meurtrier
Pourquoi une infirmière bienveillante et une mère dévouée sont-elles devenues une meurtrière ?

Au-delà des escroqueries de marketing multiniveau à grande échelle qui entraînent des pertes financières et des discriminations sexistes, il existe aussi des cas plus directs où les mathématiques ont empiété sur la liberté individuelle.
Les statistiques et les probabilités utilisées au tribunal ont envoyé des innocents en prison.
En 2001, l'infirmière néerlandaise Lucia Derberg a été inculpée et reconnue coupable de 13 chefs d'accusation de meurtre et de quatre chefs d'accusation de tentative de meurtre.
Selon les responsables de l'hôpital, leur présence sur les lieux des décès de patients était bien trop fréquente pour qu'il s'agisse d'une coïncidence.
Le directeur de l'hôpital, qui avait comptabilisé le nombre de fois où Lucia était présente lorsqu'un patient était dans un état critique, a dénoncé Lucia Duberg à la police sur la base de ces statistiques.
D'après ses calculs, la probabilité que Lucia tue autant de patients était de 1 sur 342 millions, un nombre bien supérieur au nombre d'infirmières dans le monde.
Autrement dit, la probabilité que le décès du patient soit survenu de causes naturelles était trop faible.
Dans une affaire similaire, en 1996 en Angleterre, une mère a été reconnue coupable du meurtre de deux enfants.
Le premier et le deuxième enfant sont décédés à un an d'intervalle, et la probabilité que deux enfants meurent consécutivement pour des raisons inconnues n'était que de 1 sur 73 millions.

— Ni le tableau ni les calculs n’étaient entièrement exacts, mais à la lumière de leur contenu, il n’est pas difficile de comprendre pourquoi Henk Elfers et Paul Smitz étaient si convaincus de la culpabilité de Lucia.
Pendant les neuf mois où Lucia a travaillé à l'hôpital pour enfants Juliana, il y avait 1 029 quarts de travail d'infirmière, et elle en a effectué 142.
Durant le service de Lucia, sept incidents se sont produits que l'hôpital a requalifiés en « décès non naturels ».
(syncope)
C'est un nombre suspect et surprenant pour quiconque le regarde.
Il ne fait aucun doute que Lucia a été confrontée à ces situations bien plus fréquemment que la moyenne des infirmières au cours de leur carrière.
_76~77p

« Les chances qu'Harry meure de la mort subite du nourrisson après la naissance sont donc les mêmes que celles de Christopher ? Une sur 8 543 ? Comme jouer à pile ou face, avec les mêmes probabilités ? Est-ce que ça tombe toujours sur pile ou face ? » a demandé l'avocat de Sally.
« Ce sont les mêmes cotes que celles sur lesquelles les gens parient au Grand National », a déclaré Meadow d'un ton calme et sec.
« Imaginons que vous ayez parié l’an dernier sur un cheval qui avait une chance sur 80 de gagner, puis que cette année vous pariez sur un autre cheval qui avait la même probabilité de gagner et que vous gagniez à nouveau. »
Une chance sur 73 millions, c'est comme parier sur un cheval ayant une chance sur 80 de gagner quatre années de suite.
Il en va de même pour le taux de mortalité infantile subite. (p. 190-191)

Comment les mathématiques ont-elles pu aboutir à une conclusion aussi erronée ?
Les mathématiques révèlent une erreur fatale commise au tribunal !

Mais une énorme erreur s'est glissée dans ce calcul de probabilités, faisant de l'infirmière et de la mère des meurtrières.
Lors de l'établissement des statistiques sur les décès de patients ayant conduit à l'accusation selon laquelle l'infirmière Lucia aurait intentionnellement tué des patients, l'hôpital a dressé une liste de cas suspects et a vérifié si Lucia était présente dans chacun d'eux.
Toutefois, le décès d'un patient à l'hôpital ne peut être considéré comme un événement « suspect » en soi.
Car dans un hôpital où les patients se rassemblent, les patients dans un état grave peuvent mourir à tout moment.
Autrement dit, la liste des cas suspects avancée par l'hôpital était en réalité constituée d'informations recueillies posthume, après que Lucia ait été soupçonnée.
Autrement dit, ce n'est pas que Lucia était présente dans tous les cas suspects, mais plutôt que ces cas étaient considérés comme suspects du fait de la présence de Lucia.
Il y a également eu une grave erreur de calcul dans une affaire britannique où une mère était soupçonnée d'infanticide.
Comment l'accusation est-elle parvenue au chiffre de « 1 sur 73 millions » ? Se fondant sur un rapport établi à l'époque par le ministère britannique de la Santé, elle a calculé que la probabilité qu'un enfant meure accidentellement était de 1 sur 8 543. Puisque deux enfants sont décédés, elle a considéré chaque incident comme indépendant et a simplement élevé la probabilité au carré.
Cependant, les morts subites du nourrisson peuvent survenir par hasard, mais elles peuvent aussi être causées par d'autres facteurs encore inconnus.
Surtout si le même cas se produit deux fois dans le même foyer, des facteurs génétiques doivent également être suspectés.
Le procureur n'a pas envisagé cette possibilité et a fait passer la mère pour la coupable.
En fait, un examen ultérieur des dossiers hospitaliers a révélé que l'enfant n'était pas décédé d'une cause inconnue, mais avait plutôt été infecté par une bactérie.

Si l'on dressait un tableau répertoriant le nombre de décès auxquels chaque infirmière, dans n'importe quel pays, a été confrontée, celle qui a eu la malchance de connaître un nombre disproportionné de décès figurerait en tête de liste.
Alors, faut-il arrêter cette personne ? Le but de ce calcul est de déterminer si cette personne correspond à la distribution statistique naturelle, c’est-à-dire si elle est un meurtrier ou non.
_77p

— Huit des 5 000 enfants nés dans des familles après le décès d’un enfant des suites du syndrome de mort subite du nourrisson sont décédés, selon les dossiers du Programme de soins aux nourrissons.
Cette statistique est tellement élevée par rapport à 1 sur 73 millions (8/5 000 = 1 sur 400 - note du traducteur) que si les chiffres de Meadow sont corrects, la mort subite de deux enfants dans un même foyer ne devrait se produire qu'une fois tous les 100 ans au Royaume-Uni.
Cependant, les statistiques du Programme de prise en charge de la petite enfance montrent que de tels incidents tragiques se produisent tous les quelques années au Royaume-Uni.
En fait, de nombreux couples ayant perdu deux, voire trois enfants à cause de la mort subite du nourrisson ont envoyé des lettres d'encouragement aux Clark.
_189p

Les mathématiques sont-elles également utilisées dans l'analyse graphologique ?
Pourquoi un mathématicien a-t-il dû être impliqué dans la résolution de l'affaire des testaments falsifiés et des fuites de secrets d'État ?

L'affaire Dreyfus, qui a failli diviser la France du XIXe siècle sur le plan politique, est connue comme un exemple flagrant de la répression des libertés individuelles par l'État, mais peu de gens savent que les mathématiques y ont joué un rôle déterminant.
Alfred Dreyfus, un officier français accusé d'être un espion allemand, était accusé d'avoir une écriture ressemblant fortement à celle d'une note confidentielle trouvée dans une poubelle de bureau.
À ce moment-là, le mathématicien appelé comme témoin par l'accusation a calculé devant le tribunal la probabilité que l'écriture du billet et celle de Dreyfus puissent être si similaires par hasard, et a fait valoir que, puisque la probabilité était très faible, Dreyfus devait être le propriétaire du billet.
Dreyfus fut finalement accusé à tort et contraint de passer près de cinq ans en exil sur une île déserte.
Hetty Green, la femme la plus riche d'Amérique au XXe siècle, était également soupçonnée d'avoir falsifié le testament de sa tante dans sa jeunesse.
Il a été affirmé que la signature apposée sur le testament de la tante était si similaire à des signatures figurant sur d'autres documents qu'on a soupçonné Hetty Green, la principale bénéficiaire du testament, d'avoir copié la signature.
Là aussi, des mathématiciens ont recueilli les signatures de la tante d'Hetty, les ont comparées et ont compilé des statistiques, prouvant qu'Hetty avait falsifié le testament, car deux signatures humaines ne pouvaient pas être aussi parfaitement identiques.
Bien qu'il ait été historiquement prouvé qu'Alfred Dreyfus avait été accusé à tort, la question de savoir si Hetty Green a falsifié son testament reste un mystère.
C’est précisément pour cette raison que les mathématiques ont été sous-utilisées dans les tribunaux pendant des décennies.
Dans ces cas où les mathématiques ont joué un rôle prépondérant, elles n'ont pas toujours permis d'obtenir la bonne réponse ni une solution définitive.
Dans certains cas, les mathématiques ont commis une erreur si grossière qu'elles ont désigné la mauvaise personne, et dans d'autres, elles ont ruiné la vie d'un individu.

-- Devant le tribunal, Benjamin Peirce a déclaré que les chances étaient d'environ 1 sur 530, ce qui est un nombre très faible.
Il a expliqué au tribunal que cette valeur était de 1/2 666 millionième de millionième de millionième (soit 1/2 666 × 1018, ce qui est environ trois fois plus grand que sa valeur réelle, mais il faut garder à l'esprit qu'il n'y avait pas de calculatrices au XIXe siècle).
Quoi qu'il en soit, la valeur de 1/530e qu'il a mentionnée était significative.
« Un nombre qui dépasse les sens humains (…) un tel nombre impossible signifie qu’il est également impossible dans la réalité. »
De telles probabilités illusoires n'existent pas dans la réalité.
« Cela dépasse largement le cadre des chiffres que la loi doit prendre en compte, et ce à un degré inimaginable. »
Autrement dit, la probabilité que deux signatures soient par coïncidence si parfaitement identiques qu'elles en seraient indiscernables est négligeable ; par conséquent, si deux signatures sont si identiques que l'une est falsifiée, il est probable que l'autre le soit également.
Alors, qui d'autre qu'Hetty, qui aurait bénéficié du testament, aurait pu falsifier la signature ? (p. 275-276)

Est-il légitime d'utiliser les mathématiques devant un tribunal ?
Un drame inspiré de faits réels, racontant l'histoire d'un tribunal qui réprime tout, de la propriété à la liberté individuelle !

Les précédents de procès avortés et d'erreurs judiciaires liés à des erreurs mathématiques devant les tribunaux ont conduit, pendant un certain temps, la communauté juridique américaine à éviter d'utiliser des concepts mathématiques pour déterminer la culpabilité ou l'innocence.
Cependant, grâce aux progrès récents de la science et de la technologie, l'analyse ADN est souvent utilisée pour identifier les criminels.
Ce livre présente également des affaires survenues dans le cadre de l'analyse ADN, ainsi que des cas où les mathématiques ont été utilisées pour identifier des criminels.
À travers les résultats des analyses ADN présentés comme preuves dans le meurtre d'un étudiant britannique à Pérouse, en Italie, en 2007, et les résultats des analyses ADN qui ont conduit à l'arrestation du coupable dans une affaire restée non résolue pendant plus de 30 ans, les lecteurs peuvent comprendre pourquoi l'analyse ADN, qui semble être infiniment précise et claire, est controversée.
Dans l'affaire du meurtre d'un étudiant britannique qui a secoué les États-Unis et l'Europe, un suspect qui était très proche de la culpabilité a été déclaré non coupable parce qu'un juge a mis en doute la fiabilité des tests ADN, et l'avocat d'un suspect arrêté comme coupable dans une affaire non résolue a perdu le procès parce qu'il a avancé une théorie des probabilités incorrecte.
Au milieu du XXe siècle, il y a même eu un cas où un suspect a été identifié comme le criminel en calculant la probabilité qu'une personne prise au hasard ait la même apparence que le criminel.
Une femme a été agressée par une femme blanche aux cheveux blonds, accompagnée d'un homme noir. La probabilité qu'une personne soit blonde, blanche et mariée à un homme noir a donc été calculée et multipliée.
Le suspect identifié comme le coupable a été reconnu coupable et a purgé une peine de prison même si sa description ne correspondait pas parfaitement aux témoignages des témoins oculaires.
Dans cet ouvrage, les auteures Leila Schneps et Coralie Colmez mettent en garde contre le fait que même les mathématiques, qui semblent être une discipline utile et sans ambiguïté, peuvent conduire à des conclusions erronées entre de mauvaises mains.
Cependant, les mathématiques ne peuvent être complètement bannies des tribunaux.
À mesure que la science et la technologie utilisées dans l'analyse criminelle progressent, les mathématiques deviendront de plus en plus importantes.
Par conséquent, les deux auteurs affirment que non seulement les avocats, mais aussi le grand public qui sera un jour amené à siéger dans un jury, doivent être dotés d'une capacité de raisonnement mathématique.
Si vous possédez les connaissances mathématiques de base et l'esprit critique nécessaires pour suivre de près la théorie mathématique et les processus de calcul, vous serez capable de corriger les erreurs et d'utiliser les mathématiques de manière utile.

-- Comme le démontrent les affaires liées à l'ADN abordées dans ce livre (les meurtres de Meredith Kercher et Diana Sylvester), à moins que l'analyse ADN n'identifie directement et de manière fiable un individu précis, elle sera toujours une source de controverse devant les tribunaux, et l'incertitude mathématique inhérente à ce processus risque d'être convertie en erreurs par les avocats.
Les mathématiques étant un élément incontournable des procès où sont appliquées des investigations scientifiques, il est urgent d'établir des normes pour leur application.
Dans le même temps, le public, qui constitue le jury, doit être correctement informé afin d'améliorer sa compréhension des principes mathématiques fondamentaux essentiels à la science forensique.
(Omission) À mesure que certaines caractéristiques fondamentales de l'analyse de l'ADN se sont répandues, la compréhension publique de cette analyse a également augmenté.
Cela démontre que la familiarité avec d'autres éléments peut s'acquérir de la même manière, et la popularité continue des séries télévisées policières montre clairement que le public n'est pas indifférent à ce sujet.
_335~336p

Les erreurs mathématiques abordées ici sont des problèmes courants rencontrés non seulement dans les tribunaux, mais aussi dans la vie quotidienne.
Les affaires criminelles fascinantes présentées dans ce livre vous aideront à comprendre les dangers et les erreurs d'application involontaires des mathématiques dans la vie quotidienne.
- BBC Focus

Un voyage fascinant à travers le détournement des calculs mathématiques dans les tribunaux.
Les cas présentés dans ce livre sont non seulement intéressants en eux-mêmes, mais ils permettent également d'apporter une compréhension mathématique à la résolution des affaires criminelles, ce qui double le plaisir.
Du déroulement des événements aux problèmes et solutions mathématiques impliqués, et grâce à une analyse précise, vous serez en mesure d'acquérir une compréhension mathématique approfondie.
- Publisher's Weekly

Ce livre propose une analyse fascinante des fraudes et des faux impliquant des personnages historiques tels que Charles Ponzi, Hetty Green et Alfred Dreyfus.
Un livre fascinant qui illustre à quel point l'intuition humaine peut être trompeuse.
- "Cirque"

Schnepps et Colmez présentent une reconstitution d'une affaire criminelle basée sur des concepts mathématiques faciles à comprendre pour le grand public, et insistent sur l'importance d'un usage judicieux des mathématiques lors des procès.
Aujourd'hui, avec l'utilisation croissante de techniques médico-légales sophistiquées comme les preuves ADN devant les tribunaux, cet avertissement reste d'actualité.
- Washington Independent Review of Books

Son intrigue dramatique, centrée sur une affaire judiciaire impliquant des mathématiques, captive de nombreux lecteurs.
Un livre captivant qui stimule l'esprit et éveille l'intérêt pour le mystère.
- Société mathématique d'Amérique