« L’incertitude rôde partout ! » Par Florian Bercault et Catherine Veret Jost d’Estiméo

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L’incertitude est une caractéristique de notre époque. Nous avons tendance à l’appliquer à la problématique de prévision du futur mais en réalité elle plane sur toutes nos informations et sur la manière dont ces dernières sont traitées pour nous éclairer. Il est instructif de chercher à comprendre comment nous gérons ce contexte « d’hyper-incertitude » pour maîtriser l’économie.

A travers trois lunettes complémentaires, nous portons un regard critique sur notre manière d’appréhender cette incertitude ambiante :

  • Incertitude et asymétrie d’information
  • Nouveaux référentiels cognitifs
  • Le culte de la différenciation

Incertitude et asymétrie d’information

De tout temps, il est considéré que la détention de l’information adéquate est une source de savoir, donc de pouvoir… Il y a encore quelques décennies, la simple détention d’informations brutes était la source du pouvoir, car peu d’informations étaient disponibles et leur interprétation était simple, rapide. Avec la digitalisation de nos activités, la profusion d’informations puis leur diffusion tous azimuts démocratisent le savoir, mais nécessitent des traitements élaborés pour en tirer la « substantifique moelle », pour détenir et exploiter à bon escient l’information privilégiée.

Les marchés financiers illustrent parfaitement les soubresauts informationnels. Lorsqu’une entreprise annonce ses résultats annuels ou quand un séisme politique tel que le Brexit intervient, les flux boursiers réagissent. Souvent nous ne comprenons pas immédiatement le sens de ces réactions, mais nous devons faire avec…

Nouveaux référentiels cognitifs

Paradoxe de notre société : les données sont partout disponibles et pourtant convoitées par tous, car source de valeur économique (lorsqu’elles sont utilisées à bon escient). Chaque année des records de production de données sont battus, à tel point que l’on peut émettre l’hypothèse que la loi de Moore s’appliquerait désormais aux les données et non seulement aux composants matériels. Dans ce contexte, l’enjeu n’est plus tant sur la captation de la donnée que sur son usage, la manière de les rendre intelligibles. De nombreux outils informatiques de « machine learning » émergent afin de traiter, sélectionner, croiser des masses énormes de données dans le but d’en tirer des conclusions significatives auxquelles nous ne pouvons pas accéder autrement : c’est l’univers de l’intelligence artificielle qui se déploie à grande vitesse.

Mais ces modèles mathématiques dont nous avons la faiblesse de penser qu’ils peuvent prédire le futur voire le co-créer, sont-ils fiables ? Conçus par l’homme, ils s’auto-développent et ne sont pas toujours appliqués au contexte de départ qui les justifiaient…

La crise financière de 2008 en est un bel exemple : pourquoi la crise financière n’a-t-elle pas pu être prédite alors que les indices de disfonctionnement foisonnaient ? Risque de modèle sur les opérations de marché, risque de dérive sur les titrisations divergentes, mesures indicielles décalées du réel… les algorithmes et les variables utilisées pour comprendre le monde sont ceux d’une époque révolue… Nos biais cognitifs ont une importance folle, notamment en économie. La manière dont nous nous représentons les réalités a une conséquence immédiate sur notre compréhension (plus ou moins biaisée) de ce qui se passe et de ce qui va se passer.

C’est pourquoi, l’esprit critique doit être développé en particulier dans les sciences économiques. Tout n’est pas blanc ou noir, vrai ou faux. La complexité des échanges financiers et économiques doit être analysée sous différents angles et permettre ainsi la controverse sur ce que nous pourrions appeler la « post-vérité ». Grâce au numérique, nous pourrions mieux objectiver nos opinions plutôt que de suivre les seuls appels à l’émotion. Cela est possible si les modèles de représentation économique sont conçus de manière éthique (au service de l’homme et de son développement) et auditable, mais…

Le culte de la différenciation

La nouvelle économie, celle basée sur le numérique, est sujette à une véritable « course à l’échalote » autour de l’innovation. Qui est détenteur de la dernière « trouvaille » qui va révolutionner nos usages ? Ainsi, de nombreuses apparences d’innovations sont portées par la culture « mainstream » à la mode et relayées de manière presque automatique par les médias. Preuve en est l’irruption quotidienne du franglais dans l’économie : cowoking ou cohoming, crowdfuding, crowdsourcing, crowdhelping ou crowdtiming… On se demande qui aura le dernier mot. Face à cela, une authentique « contre-culture » de l’innovation (réelle) peut-elle émerger ? Peut-on automatiser l’esprit critique ? Comment gérer cette nouvelle « IHM » (Interface Homme Machine) qui interpose des robots de plus en plus performants entre l’esprit humain et l’intelligence artificielle ? A minima en prenant du recul par rapport aux modes économiques qui nous resservent un passé « revampé » ! Allons de l’avant, mais n’oublions ni d’où l’on vient, ni où l’on va ! Revisitons les fondamentaux économiques avec ces nouveaux casques de lecture et d’écoute qui nous introduisent dans la troisième dimension…

Article co-écrit avec Catherine Veret-Jost et publié dans le numéro 152 de la revue de Préventique.

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