• Nouvelles Ufologiques par le MUFON France

Comment peut-on prouver l'origine extra-terrestre des OVNI ?

Dernière mise à jour : mai 21



De, et avec l'aimable autorisation de Michael Vaillant

Source http://www.u-sphere.com/index.php?title=Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F


Ce texte représente la synthèse de plus de 10 années d'un travail mené de façon assez discontinue, en fonction des moments disponibles. Il dessine la stratégie menée depuis 2004, pour essayer d'amener des éléments de preuve (les plus convaincants possibles) sur l'activité des phénomènes OVNI : il ne s'agit pas d'une classique analyse de témoignages, comme vous le verrez.

Le texte, ici présenté sous forme de questions-réponses, s’inspire librement d'une interview réalisée avec Marie-Thérèse de Brosses fin aout 2015, pour Radio Ici et Maintenant. Il permet également d'éclairer le contexte de l’article mathématique que j'ai co-écrit et diffusé sur Arxiv ainsi que sur le site du GEIPAN.

Il important de noter qu’il ne représente pas un avis tranché mais une série d’hypothèses diversement consolidées par des arguments scientifiques ou philosophiques.

Pour finir, il est également important de préciser que ce travail a été élaboré indépendamment du CNES/GEIPAN, car certains n'ignorent pas que je travaille par ailleurs au sein de cette petite équipe de 4 personnes, à Toulouse.


Pourrait-on démontrer que certains OVNI(s) aient une origine "Extra-Terrestre" ? Question classique mais difficile... Ce type de question cumule les présuppositions : objets (matériels), volants (dynamiques, pilotés), provenant d’autres planètes que la terre. Il véhicule aussi un certain nombre de clichés : soucoupes volantes, êtres extra-terrestres, petits gris (!)…


D'accord, mais alors peut-on simplifier le problème et simplement PROUVER l'existence d'une INTELLIGENCE à l'œuvre derrière certains OVNI ? C'est déjà plus simple. Mais il faudrait déjà définir ce qui fonde la PREUVE, ce qui n'intéresse pas grand monde. Entre la preuve scientifique et la preuve juridique, ce n'est pas le même type d'histoire. Habituellement en matière d’OVNI nous nous rapprochons plutôt du second type de preuve, « apporter l'intime conviction de … », mais est-ce suffisant ?


En l'occurrence, qu'est ce qui pourrait constituer une preuve fiable et suffisante ? En termes de documents individuels, pas grand-chose. Avec le développement de l'informatique, les documents rapportés comme des preuves sont de plus en plus facilement falsifiables. Aujourd'hui, même un témoin sincère avec des preuves objectives pourra être remis en cause. Comme je l’évoque parfois : vous pourriez demain prendre en photo une soucoupe volante qui se pose dans votre jardin (sic !), cela ne fera pas office de preuve et ne bouleversera pas les opinions pour autant. Il vous faudra bien plus !

En réalité, un témoignage individuel, sincère et objectif, n'a pas la valeur suffisante pour servir de preuve, apporter cette intime conviction au niveau du public.

Alors comment prouver l'existence d'une intelligence ? En recherchant un ordre caché au sein de l'immense masse de témoignages d’OVNI disponibles, des phénomènes inexpliqués, appartenant à la catégorie des « PAN D » suivant la classification du CNES.

Puis en mesurant la probabilité que cet ordre ne puisse pas être dû au hasard et enfin, que cet ordre dénote d’une intention. Si, individuellement, les témoignages ne contiennent généralement qu’une très faible quantité d'information utile, collectivement ils représentent, après plus de 60 années d’accumulation d’archives, une masse colossale d'informations. Il s'agit de rechercher une preuve qui ne dépende pas d'un unique témoin - que l'on pourrait toujours remettre en cause - mais une preuve qui émerge de la masse des données, que l’on ne puisse suspecter de canular: un schéma dessiné par le comportement de sur plusieurs générations à l’échelle de la planète.

> Dans ce cas, quelles données analyser et extraire de cette masse de témoignages ? J’ai choisi de m’appuyer sur deux types de données élémentaires, les plus courantes, de manière à disposer d'un point de comparaison indépendant, transversal et aussi global que possible.

> C’est-à-dire ? De manière générale, sur la plupart des témoignages, nous disposons d'un lieu et d'une date. C’est-à-dire d'une donnée « espace », raccordée à l’environnement, et d'une donnée « temps ». Historiquement, j’ai traité les deux types de données de manière séparée, en commençant par les données environnementales (tout ce que nous pouvons voir autour de nous, la population, les infrastructures, les forêts, rivières, etc.).

> Comment les phénomènes inexpliqués, dont si je comprends bien, une partie est ce que l’on nomme les OVNI, seraient liés à l'environnement ? Si les OVNI sont des objets technologiquement avancés, nous pouvons faire de la prospective et tenter d’extrapoler les préoccupations d’un homme du futur, un homme qui verra plus loin dans le temps et dans l’espace. En s’appuyant sur nos motivations profondes en tant qu'espèce, nous pouvons essayer d’identifier ce qui pourra intéresser une civilisation avancée. Nous verrons que, probablement, au sein de ces préoccupations, la question des équilibres environnementaux à long terme ou écosystèmes, est centrale puisque ceux-ci permettent de garantir l'évolution de la vie, de l'intelligence et des cultures. Il s’agira En filigrane, il s’agit d’identifier les facteurs qui contraignent la destinée des civilisations, pouvant remettre en cause la survie de l'espèce et l'évolution de la vie sur les planètes habitables. Mais j’y reviendrai. Par ailleurs, d’un point de vue logique, il est possible de faire rentrer l'ensemble des phénomènes inexpliqués, OVNI ou PAN D, observés dans les trois catégories suivantes :

  • il s’agit de phénomènes traversant passivement l’environnement local (celui de l’observateur) sans relation directe avec l’environnement. Ex: étoile filante, avion (« exogène (passif) »)

  • il s’agit de phénomènes provenant de l’extérieur et s’introduisant dans l’environnement local pour interagir, émettre ou collecter de l’information. Ex: drone avec caméra (« exogène (actif)»)

  • il s’agit de phénomènes produits par l’environnement. Des conditions locales favorables produisent le phénomène. Par exemple, les feux follets (émanation naturelle de méthane) ou les lanternes thaïlandaises (produites par l'homme) appartiennent à l'environnement et sont « endogènes ».

Origine des phénomènes et leur connexion avec l’environnement Ce qu’il y a d’intéressant à noter ici, c’est que dans deux conditions sur trois, les phénomènes, quels qu’ils soient, ont quelque chose à voir avec l'environnement. > Donc la donnée spatiale ... Oui, elle va nous servir à étudier l’existence d’une relation entre les phénomènes et l'environnement. Par exemple s'il existe des particularités environnementales à l'endroit où les phénomènes sont observés.


> C'est pour cette raison qu'en 2004 vous avez construit le site internet u-sphère ? Exactement. Ce site avait pour objectif d'élaborer des outils cartographiques et de mettre en place des bases de données pour analyser les rapports entre les sphères environnementales et les OVNI. En particulier, s’il pouvait y avoir des liens avec les risques environnementaux majeurs (dits « systémiques », car susceptibles de bouleverser gravement les écosystèmes). Entre 2004 et 2008, je me suis consacré au développement de la partie cartographique permettant de représenter des données de l’environnement, et de réaliser des calculs de corrélation avec les observations.

> D'un autre côté, il y avait les données temporelles ? Oui, et elles sont plus faciles à appréhender : la donnée temps correspond à la simple lecture d'un signal, le nombre d’observations d’ « OVNI » sur une échelle. Elles permettent en effet de raccrocher les événements à une chronologie.

> Quelle est la distribution des phénomènes dans le temps ? A l’échelle du globe, des observations sont rapportées tous les jours par des témoins, sur un niveau à peu près constant. Mais, exceptionnellement se produisent ce que l’on appelle des « vagues d’observations ». Brutalement, sur de grandes étendues géographiques à l’échelle d’un pays ou d’un continent, des dizaines, voire des centaines d’observations sont rapportées. Fig. 2 – les 10 vagues d’observations les plus importantes, témoignages par jour, lissés par semaine. Données L. Hatch, 2000.[1] Fig. 3 – Les 10 vagues d’observations les plus importantes, nombre de témoignages par jour, lissés par trimestre. En ne retenant que les 12 plus fortes vagues sur chacun des schémas qui précèdent, voici les dates « clés » que nous pouvons retenir. Certaines de ces années sont bien connues des « Ufologues » : 1947, 1952, 1954, 1965, 1974, ... 12 vagues Année dec. Date v0 1 947,51 06/07/1947 v1 1 950,24 29/03/1950 v2 1 952,57 28/07/1952 v3 1 954,78 14/10/1954 v4 1 957,84 05/11/1957 v5 1 965,63 20/08/1965 v6 1 966,30 22/04/1966 v8 1 967,72 19/09/1967 v9 1 968,56 23/07/1968 v10 1 973,79 17/10/1973 v11 1 974,16 28/02/1974 v12 1 990,84 05/11/1990 Tableau 1 – 12 vagues d’observations les plus importantes depuis l’explosion du phénomène en 1947 [2] > Quelle est la caractéristique de ces vagues d’observations ? Il n’existe pas de définition académique, mais disons que sur une période d’une semaine le nombre d’observations habituel est multiplié par 10. Nombre moyen d’observations lors d’une vague. Une vague d’observations démarre généralement un mois avant d’atteindre son maximum et se poursuit environ encore un mois après.

> Pourquoi et comment se produisent-elles ? A ce jour, personne ne le sait. Ces vagues n’ont pas laissé apparaître de signaux précurseurs particuliers et personne n’a encore apporté d’explications convaincantes.

> N’y a-t-il pas cependant au moins quelques hypothèses ? Bien entendu. Il y a eu au moins trois types d’hypothèses proposées : Hyp. 1 : La plus connue est celle d’une « hypothèse externe active », ou « d'apprentissage supervisé », telle qu'elle a été suggérée par Fred Beckman et Pr. Price-Williams de l’Université de Los Angeles, quand ils ont vu les graphiques qui sortaient de l'ordinateur de Jacques Vallée: un résultat difficile à obtenir à l'époque, puisqu'il a demandé à Jacques Vallée, un peu plus de 4 ans de travail pour construire les bases de données nécessaires. C'est une idée que ce dernier a fait connaître sous l’appellation de « Théorie du contrôle ».

> Hum. « théorie du contrôle » ou « apprentissage supervisé », mais encore ? Il s’agit d’un terme utilisé par les chercheurs en intelligence artificielle : La répétition régulière d’une information par un professeur (ici le « superviseur ») pour permettre l’enregistrement d’une information par le système apprenant. Le superviseur observe et suit les progrès de l’élève et choisit un programme pédagogique adapté de manière à optimiser les progrès réalisés.

> Que je comprenne bien… appliqué aux « OVNI » qu’est-ce que cela signifierait ? Qu’apprendrions-nous exactement ? Et bien, à force d’être soumis à des témoignages, et donc à des informations rapportées sur les OVNI, nous nous familiariserions progressivement avec les concepts et idées liés aux « OVNI ». En vrac : intelligences extra-terrestres, vie extra-terrestre, vaisseaux spatiaux, exo-planètes, voyage interstellaire... Ces sujets ont été repris par la littérature et le cinéma et sont entrés en résonance avec la culture populaire, au point que parfois les tenants et aboutissants (à savoir « qui crée l’information ? »), sont devenus inextricables.

A l’échelle de la société, c’est une forme d’acculturation ou d’ingénierie sociale qui bouleverse notre façon de voir les choses. Roswell est un pur archétype : la tête de l'extra-terrestre gris aux grands yeux en amande a été extrêmement popularisée. Quoi qu’il en soit, cette hypothèse avait été à l’époque avancée sans fondement théorique solide. Mais nous y reviendrons. Hyp. 2 : Ensuite, il y a l’hypothèse interne (« endogène »), une production de la conscience collective humaine qui génère des visions et ressurgit chez certains individus fragiles ou sensibles, sous formes de rêves, de visions, d’hallucinations ou pire encore de délires de nature psychiatrique. C’est une hypothèse évoquée par le psychanalyste C. Jung dans son livre “Flying Saucers: A Modern Myth of Things Seen in the Skies” (1958).

> Mais a-t-on des exemples de tels phénomènes psychosociaux qui amèneraient à la synchronisation d’événements individuels, pour former ces vagues d’observation? Nous ne disposons que de peu de données scientifiques, saufsur des sujets malheureusement assez morbides. Les suicides seraient contagieux (contagion comportementale - Gould, 1990) et plus récemment il a été constaté que les tueries de masse suivraient aussi ce genre de schéma, la contagion psychosociale durant 13 jours (« Contagion in Mass Killings and School Shootings », Sherry Towers, 2015). Ces schémas de contagion, généralement propagés par les médias, semblent liés à la forte composante émotionnelle des phénomènes. Or, il est vrai que dans le cas des observations d’OVNI c’est aussi un facteur très important: il arrive régulièrement que les phénomènes changent les conceptions des individus, si ce n’est les renforcent sensiblement. Ceci étant, C. Jung, tenait à préciser les limites de la démarche consistant à vouloir tout rapporter à des considérations psycho-sociales : des effets physiques externes aux individus ne peuvent-être tenus pour un effet psychosocial. Hyp. 3 : La dernière hypothèse, « hypothèse externe passive », ces vagues seraient le résultat d’une activité de la sphère environnementale. Hypothèse externe (exogène) que je proposais de vérifier sur u-sphère.

> Mais quels phénomènes environnementaux suffisamment influents et se produisant à intervalle de plusieurs années peut-on imaginer? Il est difficile d’imaginer de tels phénomènes. Toutefois, il est possible de restreindre le champ de recherche à des phénomènes présentant des cycles d’activité longs - puisque les vagues d’observations d’OVNI sont situées sur ces échelles de temps - ET pouvant avoir une influence sur les hommes.

> A quoi pensez-vous ? Certains scientifiques comme Jacques Vallée avaient déjà pensé à des corrélations avec les cycles des planètes. Pour ma part, je voulais vérifier l’effet de l’activité solaire, la seule à mon sens pouvant avoir une influence aussi massive. Le soleil présente en effet des cycles d’approximativement 11 ans, accompagnés d’éruptions solaires non totalement prévisibles. Au-delà de ce cycle de 11 ans,une série d’autres cycles se superposent au premier suivant un rythme en « puissances de deux », c’est-à-dire doublait à chaque fois : 22 ans, 44 ans, etc. Sur ces échelles de temps, nous connaissons au moins deux types d’effets du soleil : une influence psychosociale constatée par différentes études, par exemple les taux de suicide (Dood, Henry and Berk, 2006 « Do ambient electromagnetic fields affect behaviour? A demonstration of the relationship between geomagnetic storm activity and suicide ») ou l’activité boursière (Theodore Modis « Sunspots, GDP and the stock market », 2007) Plus directement, une influence sur les plantes, au niveau des cercles polaires, a été également constatée (dégénérescence cellulaire).

> Mais quel rapport peut-il y avoir entre les taux de suicides (encore !) et l’activité solaire ou boursière ? Cela parait dément ! Moins qu’il n’y semble : l’effet serait provoqué au niveau de notre corps par les courants électriques de basse longueur d’onde (ELF) circulants dans la terre et provoqués par l’activité solaire. De manière générale ces courants auraient une influence sur le système nerveux et les émotions humaines, bien que cela ne soit que très mal compris à ce jour. Et la bourse est, presque par nature, très sensible aux réactions émotionnelles des individus. Les deux premières hypothèses manquant de données (1 et 2), c’est sur la dernière hypothèse (3) que j’ai je me suis engagé, à la recherche d’une possible relation entre l’activité solaire et les OVNI. Sujet que j’ai cherché à approfondir sur mon site en 2010 en écrivant différents articles sur l'activité solaire.

> Qu’avez-vous trouvé ? Eh bien, rien de significatif ! Mais il y avait une surprise au bout. Je me suis appuyé sur les données d’observation à l’échelle du globe entre 1946 et 2000, des témoignages collectés par Larry Hatch, l’une des plus exhaustives revues de littérature à ma connaissance à ce jour, qui a l’avantage d’être relativement homogène dans le temps. Au sein de ces données, j’ai recherché des répétitions de fréquences qui soient identiques, que ce soit pour l’activité solaire ou OVNI. J’ai pour cela employé différentes méthodes d’analyse (la plus classique étant la « transformée de Fourier »), mais aussi j’ai retrouvé un algorithme mis au point par Jacques Vallée dans les années 80 : il avait l’intérêt d’être plus sensible qu’une transformée de Fourier, conservant toute l’information initialement contenue dans les données


Pour mesurer les fréquences les plus significatives, un programme a été utilisé pour recenser le nombre d’intervalles (en semaines) entre deux observations quelconques prises sur l’ensemble de la durée (54 années). Les écarts ont été corrigés par la moyenne mobile sur 101 semaines. Δ Week Xi Power rank Δ Waves 116 X1 3 v3-v2 161 X2 8 v3-v4 264 X3 2 v0-v2 379 X4 1 v0-v3 539 X5 5 v0-v4 992 X8 7 v3-v10 1099 X9 6 v0-v9 1372 X10 4 v0-v10 1882 X11 10 v3-v12 2261 X12 9 v0-v12 Tableau 2 – Seuls les 10 intervalles de temps revenant le plus souvent, notés [Xi], ont été retenus. Pratiquement, ils correspondent aussi au temps écoulé (ici mesuré en semaines, Δ Week) entre les deux plus fortes vagues d’observations (v0 et v3) et les autres vagues Or, s’il y a bien une certaine synchronisation sur quelques pics avec la demi-période de l’activité solaire, ceci était insuffisamment significatif. Pourtant, j’ai alors remarqué quelque chose d’inattendu!

> Qu’était-ce ? En travaillant sur les intervalles de temps les plus significatifs, je me suis rendu compte que le temps s’écoulant entre certaines vagues d’observations augmentait de façon régulière ET croissante. Grossièrement, l’écart entre certaines vagues doublait à chaque fois, il passait de 2.5 ans à 5 ans, puis 10 ans, puis 20, puis 40 : nous parlons d’une loi en « puissance de 2 ». Précisément, quatre des six écarts concernant avec la première vague (v0 de juillet 1947) étaient reliés par une loi mathématique extrêmement précise : x Xn v0-vi Δ Week Δ Years vi (Year) 1947,51 1 X3 v0-v2 264 5,05954825 1952,57 2 X5 v0-v4 539 10,329911 1957,84 3 X9 v0-v9 1099 21,0622861 1968,55 4 X12 v0-v12 2261 43,3319644 1990,84 Tableau 3 – les 4 écarts significatifs (en semaines) et les dates correspondantes. La loi de régression dite « exponentielle » qui les relie s'écrit : Δ Week = 128,9.2,045x (écart en semaines). Cette écriture est équivalente à : Δ Year = 2,0452x (écart en années). Coefficient de détermination R² = 0,999992. p-value < 2.10-6, un sujet évoqué en 2010 sur u-sphere > Peut-être était-ce dû au hasard ? C’était toute la question. Tout d’abord, le coefficient de corrélation en lui-même était extrêmement fort. Il faut savoir qu’avec une valeur de « 1 » nous avons une corrélation parfaite. Ici, ce coefficient est précis à 7.10-6 près représente une configuration qui est susceptible de se produire moins d’une fois sur 50 000 [4]. Mais en plus, il y avait trois autres points surprenants :

Cette distribution permet de trouver v1 pour x = 0. On trouve alors avec v1, une équation ajustée encore plus proche d’une puissance de deux : 2,005x. La probabilité qu’une distribution aléatoire suive en plus une progression aussi proche de la puissance de deux devient infinitésimale. Cela a son importance, nous verrons pourquoi. Cette loi permet aussi de déterminer v3 pour x = 1.5. La meilleure approximation alors trouvée est la suivante Enfin, en décalant dans le temps cette même équation, nous relions les vagues de v3 (cf. Tableau 2). Néanmoins, moins significatif car sur des valeurs de « x » moins régulières : Strictement la même fonction permettant de déterminer v2, v3, v4, v8, v10, v12, moyennant un décalage en x.

> Sur 54 années d’observations, remarquer une organisation synchrone à l’échelle mondiale est étonnant ! Mais quelles interprétations peut-on en donner ?? Suivant les hypothèses évoquées précédemment, pour la recherche d’une relation avec l’activité solaire (Hyp. 3), bien qu’il y ait certains parallèles troublants qui ne l’exclut pas, cela semblait trop peu significatif[5],

Sur l’hypothèse psychosociale (Hyp. 2), nous avons vu que s’il commençait à être admis qu’il y a bien des effets de cristallisation et de contamination psycho-sociale lors d’événements ayant une forte résonnance émotionnelle, la question qui émerge à partir de ces résultats est totalement nouvelle : la conscience collective humaine est-elle susceptible de générer non seulement des événements conjoints à certains moments, mais également des événements ordonnés dans le temps suivant une loi de puissance ? Il n’existe pas à ma connaissance d’étude sur des phénomènes psychosociaux qui reproduiraient ainsi de tels motifs ordonnés. C’est totalement nouveau. Mais c’est surtout la première hypothèse qui en sort renforcée (Hyp. 1). En effet, la répétition d’un événement avec une période d’espacement augmentant de façon régulière dans le temps, telle que nous l’observons pour les vagues d’OVNI, coïncide précisément avec une méthode d’apprentissage supervisé : cette méthode est appelée par certains connaisseurs « spaced retrieval », ou rappels espacés dans le temps.

> Qu’est-ce que c’est que cette méthode « spaced retrieval » ? Il s’agit d’une méthode permettant d’apprendre (retenir) le plus efficacement possible. Généralement, nous savons que pour retenir une information, une leçon, il convient de la répéter plusieurs fois, jusqu’à ce qu’elle rentre.

Mais, quel est le temps optimal d’attente entre les leçons ? C’est assez empirique à ce jour, mais l’une des méthodes défendues s’appuie sur notre propre propension à oublier. De manière empirique, en mesurant notre vitesse d’oubli, on mesure précisément à quelle fréquence les informations doivent être rafraichies. Il apparait que la manière idéale de faire est de doubler le temps entre chaque révision, soit précisément une loi en puissance de deux (2x x, étant la xième révision) : Certains programmes informatiques qui vous aident à retenir des informations, comme « SuperMemo ». Ces logiciels calculent le temps de répétition idéal entre deux apprentissages, en fonction de vos propres capacités et du degré de difficulté des connaissances à acquérir. En effet, plus un sujet est abstrait pour l'individu, (ne peut être connecté à d'autres éléments), plus il s'oublie vite

Ce qu’il faut retenir ici, c’est que cette méthode est valable tant pour l’apprentissage au niveau d’un individu que d’un collectif. Toutefois, plus vous élargissez la base de votre population apprenante, avec un canal de communication de même largeur, plus le temps entre les répétitions sera important : ceci doit tenir compte du temps que met l’information à se diffuser dans le réseau social puis à être absorbée, c'est à dire de son inertie. Les répétitions à l’échelle d’individus se comptent en jour, en semaines à l’échelle d’une organisation et en années à l’échelle de pays. Mais, il s’agit toujours de la même loi de puissance, affublée d’un facteur k : k.2x

> Enfin, l’apprentissage supervisé est malgré tout difficile à admettre ! Cela supposerait un agent extérieur, une intelligence, qui organiserait les manifestations, qui manipulerait les individus ? C’est le principe de l’apprentissage supervisé : il est conduit par un superviseur extérieur qui donne le « La ». Quoi qu’il en soit, en 2010 lorsque j’avais abordé ces aspects, je devais bien admettre qu’il était inutile de s’étendre plus en conjectures : même si cette hypothèse pouvait être soutenue une loi de distribution organisée dans le temps, elle restait fragile. Mais je trouverai que quelques années après un moyen radicalement différent de croiser et vérifier cette information.

> Qu’avez-vous fait à partir de 2010 ? Je me suis concentré sur les données spatiales. Comme je vous l’avais indiqué, par déduction logique, nous supposons que dans de nombreux cas « quelque chose doit lier les phénomènes à l’environnement ». L’objectif était alors de le vérifier mathématiquement : « est-ce qu’une relation entre la localisation des phénomènes d’origine inconnue (de type D) et certaines caractéristiques environnementales pouvait émerger ? »

J’avais bien avancé au cours des années précédentes, ayant développé un programme de cartographie pour croiser les données environnementales et j’obtenais des résultats vis-à-vis de la densité de population. Cependant, la méthode mathématique que j’employais alors ne me satisfaisait pas : elle consistait à découper le territoire en petits éléments de surface rectangulaires. Or, en fonction du niveau d’échelle d’observation les résultats variaient. Il fallait employer des méthodes de lissage, ce que j’avais commencé à faire. Mais, plutôt que de réinventer la roue, je me suis tourné vers un laboratoire de mathématiques spécialisé dans le traitement des données spatiales à Toulouse (TSE) avec l’appui du CNES/GEIPAN qui avait bien voulu relever ce défi. > Quelles données avez-vous retenu pour cette étude ? L’environnement, c’est large !

Oui ! Je pensais à plusieurs types de données (que nous appelons « variables ») : premièrement, celles qui pouvaient constituer des facteurs de témoignages connus, voire supposés : La densité de population : plus d’observateurs à priori c’est plus de témoignages. Mais combien ? Il était intéressant de chercher à mesurer le niveau de correspondance exact entre la densité de population et l’intensité des témoignages,


L’ensoleillement : un ciel dégagé et ensoleillé est aussi susceptible d’encourager les sorties à l’extérieur et donc les opportunités d’observations, Les aéroports : plus d’activité dans le ciel, avec des passages de lumières peuvent-ils entrainer des « faux positifs », c’est-à-dire qui ne devraient pas être classés PAN D ? Nous voulions aussi le mesurer. deuxièmement, il y avait les variables assez générales, concernant la nature de l’environnement, en particulier deux qui semblaient revenir parfois dans les observations de PAN D : Les zones d’eau douce ou marécageuses, Les forêts, enfin et dernièrement, suivant l’approche défendue toutes ces années sur u-sphère, celles touchant aux risques environnementaux, susceptibles de perturbations importantes et durables de l’environnement et d’avoir un impact grave sur l’avenir de la planète.


Ces variables sont cartographiées et suivies à l’échelle mondiale par certains organismes internationaux. Pour la France métropolitaine (objet de l’étude), nous avons retenus des risques d’origine essentiellement humaine (les risques d’origine naturelle grave tels que les volcans ou zones sismiques n’étant que trop peu représentatifs). Soit : Les sites pollués, L’activité nucléaire dans son ensemble (pas simplement les centrales nucléaires) Pour les données sur les PAN D, ce sont les cas du Centre National d’Etudes Spatiales, GEIPAN qui ont été retenus : 380 phénomènes classés « D » sur une période de 40 ans. Ces données, ont l’avantage d’être homogènes dans l’espace, le GEIPAN ayant une vocation de guichet unique à l’échelle nationale, il ne privilégie aucune région plutôt qu’une autre.

> En deux mots, à partir de ces données, quelle a été la méthodologie employée ? Ces variables environnementales devaient être comparées à la distribution des PAN D pour mesurer leur degré de « corrélation » : voir si elles étaient susceptibles de correspondre à la répartition des phénomènes de type D. De plus, l’objectif était non pas de comparer ces variables une à une, mais de les observer toutes ensemble, de manière à faire ressortir leur capacité intrinsèque à expliquer la distribution PAN D. En effet, si une variable était complètement expliquée par la distribution d’une autre, celle-ci ne devait pas apparaître comme étant significative.

> Alors, ces résultats ? Étonnants ! Pour la première fois nous avons obtenu une mesure objective de la relation entre les PAN D et l’environnement, en particulier avec les sites nucléaires, si chers aux ufologues. C’était d’autant plus intéressant qu’elle reposait sur une démonstration. Et surtout, il n’y avait pas que les sites nucléaires : les sites pollués étaient aussi concernés. Cela renforçait l’hypothèse « environnementaliste » que je cherchais à démontrer depuis des années. La contribution de chaque variable à la distribution des PAN D est indiqué dans le tableau ci-après par sa p-value [8]. Variable p-value Interprétation Population < 10^-16% Très hautement significatif Nucléaire < 0.01% Hautement significatif Pollution < 0.4% Très significatif Eau < 6.9% Peu significatif Forêts < 15% Non significatif Aéroports < 17% Non significatif Soleil < 31% Absolument pas significatif PAN