Pourquoi il n'y a pas d'acides gras dans l'huile, pourquoi il n'y a pas d'acide aminé dans les protéines

 Pourquoi il n'y a pas d'acides gras dans l'huile ? pourquoi il n'y a pas d'acide aminé dans les protéines ?
Le monde des médias, comme celui de la publicité, ne cesse de nous parler d'acides gras, pour les huiles. Il y aurait des acides gras saturés, des acides gras insaturés, des « oméga trois », des « oméga six », certains seraient mauvais pour la santé, et d'autres bons... de sorte qu'il faudrait évidemment acheter ces derniers, et ceux-là seulement. 

 

Pourtant, il n'y a pas d'acides gras dans l'huile ! 

 

Expliquons calmement, en partant de quelque chose de simple : la synthèse de molécules d'eau, à partir de molécules de dioxygène et de dihydrogène. A l'aide d'une étincelle ou d'un catalyseur, on obtient le réarrangement des atomes ces molécules, et la formation de molécules d'eau, qui comportent chacune un atome d'oxygène lié à deux atomes d'hydrogènes. Regardons bien : dans les molécules d'eau, il n'y a plus de molécules de dioxygène, ni de molécules de dihydrogène.  Ainsi, lors d'une réaction, tous les atomes initiaux sont réorganisés, de sorte que les composés initiaux n'existent plus. 

Passons aux « triglycérides », qui sont les composés présents dans les matières grasses alimentaires, et en tout dans les huiles. Ces triglycérides ont une structure  faite de trois tentacules souples attaché à un "corps".  Un chimiste qui observe la molécule retrouve, certes, des groupes d'atomes qui font presque des acides gras, mais des atomes sont absents. Et c'est la raison pour laquelle on parle -on doit parler- de "résidus d'acides gras". 

Pourquoi ? Parce que si l'on synthétisait ces molécules de triglycérides à  partir d'acides gras et de glycérol,  des atomes d'hydrogène et d'oxygène seraient perdus, et ils formeraient des molécules d'eau, de sorte que le glycérol et les acides gras ne seraient plus présents, mais sous la forme de "résidus". 

D'ailleurs, on peut aussi procéder d'innombrables façons différentes. Quant à dégrader la molécules, cela peut, également, se faire de tas de façons différentes. Bref, il n'y a pas de glycérol et d'acides gras dans l'huile, mais seulement des triglycérides.

Dépassons les corrélations

La science est  la recherche des mécanismes de phénomène, ce qui passe bien souvent par la recherche de relations entre des séries de mesures : ayant identifié un phénomène, on le caractérise quantitativement, et vient ensuite, à partir de toutes les données, de chercher des équations à partir de séries de données. Les données sont "ajustées", ce qui ne signifie pas que l'on trafique quoi de quoi que ce soit , mais plutôt que l'on cherche des variations d'une variable  en fonction d'une autre. Par exemple, quand on s'intéresse à la résistance électrique, on cherche les variations de l'intensité du courant en fonction de la différence de potentiel.

Et c'est là que survient la question de la causalité, si bien décrite par Émile Meyerson dans son Du cheminement de la pensée. La question est de savoir si deux variables varient régulièrement l'une en fonction de l'autre parce qu'il y a causalité, ou bien si elles varient simplement simultanément, peut-être même par hasard, ce qui relève d'une corrélation sans causalité. Pour expliquer la différence, j'aime cette observation d'attroupements sur le quai des gares avant que les trains arrivent. Si l'on est  Martien et que l'on ignore tout du phénomène, on peut donc mesurer le nombre de personnes sur le quai en fonction du temps, d'une part,  et l'heure d'arrivée des trains, d'autre part, mais il serait insensé de considérer que les attroupements sont la cause de l'arrivée des trains, car c'est en réalité l'inverse.
Il y a donc lieu d'être attentif quand on calcule des coefficients de corrélation et de bien s'empêcher de penser à des causalités quand il n'y en a pas. Ce qui doit nous conduire à réfléchir sur le statut de corrélations. D'ailleurs, il faut ajouter que des corrélations ne sont jamais parfaites, et que c'est précisément ce défaut de corrélation qui doit nous intéresser. Cette imperfection peut évidemment se mesurer par un nombre. Ainsi, quand on fait -de façon extrêmement élémentaire- des droite de régression, alors on apprend à afficher la somme des carrés des distances des points à la droite, un nombre que l'on note souvent R2. Mais c'est une façon rapide de se débarrasser du problème et elle ne dit d'ailleurs rien d'autre que ce que l'on voit.
Ce qui commence à être plus intéressant, c'est quand on calcule les résidus, c'est-à-dire quand on affiche la courbe de tous les écarts à la droite. Là, on peut commencer à se poser des questions, sur la  répartition de ces résidus, aléatoire ou pas,  et  leur amplitude aussi, bien sûr,  doit nous intéresser. Surtout, considérer les résidus au lieu de pousser la poussière sous le tapis du R2, c'est décoller de la corrélation, et plonger davantage du côté du mécanisme, ce que l'on cherche absolument.

C'est cela la direction où l'on veut aller,  plutôt  que le paresseux coefficient de corrélation global. Cet affichage des résidus est une bonne pratique, car c'est un fil que l'on peut être intéressé de tirer si l'on veut y passer du temps au lieu de se débarrasser rapidement du problème.
C'est là l'endroit où toute notre intelligence est nécessaire pour imaginer de véritables causes.