La clé de tout ce débat est cette condition. Je ne suis pas tout à fait d'accord. Une condition suffisante pour identifier les effets du traitement est la randomisation du traitement ; mais on pourrait imaginer être suffisamment bon pour prendre en compte la sélection/les facteurs de confusion pour que cela ne soit pas nécessaire.

La condition de @jt_kerwin est évidemment suffisante et est la seule condition suffisante évidente ; mais la littérature moderne n'a tout simplement pas beaucoup exploré d'approches, qui sont plus traditionnelles, comme simplement ajouter un tas de contrôles

@jt_kerwin Si nous sommes prêts à assouplir le seuil de "100 % de confiance", nous pourrions en principe progresser. C'est une décision sociale de savoir si nous devons le faire.

@artrockalter Mon point est que nous pourrions progresser simplement en acceptant qu'un certain nombre de confusions inconnues est acceptable. C'est une décision sociale de savoir si cela nous convient.

@jasndoc Dit autrement : aucune définition non-limite de "suffisant" n'exclut complètement les méthodes non-causales pour la prédiction contrefactuelle.