Cet ouvrage montre que les preuves judiciaires n’ont souvent pas la rigueur que l’on devrait attendre d’elles. Dans nombre de procès importants, des arguments statistiques erronés ont été utilisés aux fins de démontrer la culpabilité des accusés. Ce livre présente dix erreurs judiciaires passionnantes basées sur une utilisation abusive de modèles probabilistes. Il y a plus de cent-cinquante ans déjà, Denis Poisson intitulait « Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et en matière civile » le volume qui a fait de lui un probabiliste.
Pour chacun des dix chapitres, est indiqué ci-dessous outre son titre qui précise la nature de l’erreur, le lieu principal, la date de l’affaire et son contexte.
1) Multiplier des probabilités non indépendantes (Londres, 1996-2005, attaque sur la maternité)
2) Les estimations non justifiées (Los Angeles, 1965, probabilité d’une coiffure)
3) quelque chose à partir de rien (Nouveau Mexique, 1964-67, absent de l’annuaire)
4) Redoubler l’expérience ? (Pérouse, Italie, 2007, le test manquant)
5) Le problème des anniversaires (San Francisco, 1972-2008, analyse d’un cold hit)
6) Le paradoxe de Simpson (Berkeley, 1973- 78, sexisme ou comment repérer une discrimination ?)
7) Une incroyable coïncidence (La Haye, 2001-10, un bon ange ou bien une tueuse ?)
8) Sous-estimer ! (Boston, 1903-20, l’affaire Charles Ponzi : le rêve américain)
9) Le mauvais modèle (Massachusetts, 1895- 2010, une bataille de (dernières) volontés)
10) Mathématiques en folie (Paris 1894- 1906, l’affaire Dreyfus : espion ou bouc émissaire ?)

Les auteures montrent les défauts intrinsèques d’une argumentation purement quantitative, par-delà même les fautes de raisonnement plus ou moins grossières commises par les experts (souvent autoproclamés).