Les auteurs de cette contribution montrent que l’analyse coûts-bénéfices ne peut que rarement conduire à des prédictions fiables, et encore moins robustes, en termes de choix public. Les données disponibles étant souvent limitées en nombre et en qualité, de nombreuses hypothèses restrictives sont nécessaires. De plus, pour mener une analyse coûts-bénéfices, il est nécessaire de disposer d’une distribution réaliste des événements que les politiques publiques cherchent à contrôler. Des approches plus économes en données d’entrée sont envisageables, telles l’analyse coût-efficacité et le principe de précaution. L’introduction du risque dans les critères utilisés par les décideurs publics sera mise en avant. Il ne s’agira pas ici de rejeter le principe de l’analyse coûts-bénéfices, dans la mesure où cette approche est la seule théoriquement fondée qui incite à chercher une amélioration des informations scientifiques disponibles. Au contraire, l’objectif sera de montrer que dans certains cas, des critères plus robustes sont préférables comme solutions de remplacement.