Economie et prévisions

Article très intéressant de Tim Harford sur les difficultés inhérentes à faire des prévisions économiques. Harford discute notamment des travaux de David Hendry, économètre réputé, qui s’est spécialisé dans le domaine des prévisions économiques. Cela me conduit à quelques réflexions :

L’article de Harford indique clairement pourquoi la prévision économique est un exercice très délicat, pour ne pas dire impossible : l’existence de « ruptures structurelles ». Dit autrement, tout exercice de prévision repose sur un modèle qui, implicitement ou explicitement, suppose constant un ensemble de variables et de paramètres. Par définition, donc, ce modèle ne peut anticiper un quelconque changement dans cet ensemble. Le problème, comme le souligne Harford, est que ce genre de rupture est permanente. Par exemple, tout modèle cherchant à prédire l’évolution future du prix du pétrole ne peut anticiper de manière endogène (c’est à dire l’incorporer en son sein) la survenance d’une guerre ou d’un conflit armé dans un pays producteur. Et même s’il le pouvait, il ne peut tenir d’autres chocs encore plus imprévisibles – imprévisibles à un point tel que l’on est dans l’incapacité de les imaginer ex ante. A cela s’ajoute aussi la tendance des modélisateurs à oublier de tenir compte de ces changements structurels, alors même qu’ils se sont déjà produits. Comme ces changements structurels sont impossibles à anticiper (sauf à avoir un méta-modèle qui nous mettrait dans la position du démon de Laplace) dans leur ensemble, on en déduit que la prévision économique est un exercice qui, par définition, est vouée à l’échec. Pour autant, la prévision est-elle inutile ?

En fait, ce que soulève Harford, c’est que le monde social est ontologiquement un système ouvert. C’est un élément que met également en avant l’économiste britannique hétérodoxe Tony Lawson, qui discute d’ailleurs dans cet ouvrage des travaux de Hendry. On peut résumer la thèse de Lawson de manière suivante : le monde naturel comme le monde social sont des systèmes ouverts. Cela signifie qu’il n’existe pas en leur sein de régularités déterministes se duplicant à travers le temps. L’ouverture (tant extrinsèque qu’intrinsèque) indique que de multiples facteurs causaux s’entrelacent sans qu’il soit possible de déterminer a priori quels seront ceux qui se produiront à un moment donné. Cependant, concernant le monde naturel, il est posible de mettre en oeuvre des protocoles d’expérimentation permettant d’isoler un ou plusieurs facteurs causaux. De manière générale, cela est impossible en sciences sociales. Pour Lawson, l’ouverture ontologique du monde social implique que toute méthode présuposant l’existence de régularités déterministes est erronée. Ce qui conduit cet auteur (mathématicien de formation) à rejeter, à quelques exceptions, l’usage des mathématiques et de l’économétrie en sciences sociales. Les conclusions auxquelles Lawson aboutit ne sont pas tenables. Mais son raisonnement épistémologique mérite d’être pris en considération.

L’un des points clés de l’argumentation de Lawson est que le but de la science, même naturelle, n’est pas de prédire, mais d’expliquer. Il s’agit là d’une rupture avec l’idée qui a largement dominé le raisonnement scientifique jusque dans les années 70 et qui postulait une symétrie entre explication et prédiction, ou thèse de la symétrie. Cette thèse de la symétrie est notamment issue des travaux du philosophe Carl Hempel, qui a mis en avant que toute théorie scientifique répondait soit à une structure déductive-nomologique, soit inductive-probabiliste. Dans les deux cas, une théorie scientifique est composée de deux éléments : les explanans, eux-mêmes composés de 1) une série de propositions sur les conditions de départ et 2) une ou plusieurs lois générales ou probabilistes, et l’explanandum, proposition logiquement déduite des explanans. Dans ce schéma, expliquer consiste à partir de l’explanandum pour remonter aux explanans. Prédire consiste à l’inverse à partir des explanans pour arriver à l’explanandum. On voit donc que prédiction et explication sont rigoureusement symétriques. Faire l’un implique de pouvoir faire l’autre. Cette conception de la science, comme toute la conception positiviste dans son ensemble, est aujourd’hui remis en cause. Notamment, explication et prédiction sont aujourd’hui déconnectées et si les deux sont considérés comme des objectifs scientifiques légitimes, on ne peut plus réduire l’un à l’autre. L’archétype de la réfutation de la symétrie entre explication et prédiction est la théorie darwinienne de l’évolution : cette théorie permet d’expliquer ex post  l’évolution biologique, mais elle ne permet pas de prédire son développement futur.

Ce qui est vrai pour le monde biologique l’est a fortiori pour le monde social. Sans rentrer dans l’argumentaire « l’homme n’est pas une chose, il a un libre-arbitre qui empêche de prédire son comportement » qui est erroné, il y a une série de caractéristiques qui font que prédire l’occurence des événements sociaux est difficile. La principale d’entre elle est peut être celle qui fait que les théories économiques et sociales jouent sur les comportements et peuvent contribuer soit à les auto-valider, soit à les auto-réfuter. Par exemple, si je fais un modèle qui prédit une baisse des prix de l’immobilier, et que la connaissance de ce résultat se diffuse dans la population, alors il y a de fortes chances que les prix de l’immobilier baissent effectivement. Mais on aura alors un problème pour expliquer la baisse des prix : Est-ce les facteurs identifiés par le modèle ou le modèle lui-même ? Harford indique d’ailleurs dans son article que l’une des autres limites de la prévision économique est tout simplement le fait que les économistes ne comprennent que très imparfaitement les mécanismes causaux à l’oeuvre. On a donc plus de symétrie : on ne peut prédire sans expliquer au préalable, mais on peut expliquer sans prédire. Au passage, cela explique en grande partie la vacuité de nombreux modèles utilisés par les acteurs sur les marchés financiers, modèles uniquement basés sur des lois statistiques mais qui n’ont aucune base explicative.

On peut même aller plus loin : même si le monde social est déterministe, il n’est pas nécessairement possible de prédire sa dynamique. C’est là l’un des enseignements de la théorie du chaos : la sensibilité d’un système non-linéaire aux conditions de départ fait qu’anticiper la dynamique de ce système est impossible. Le monde économique et social est un système très complexe, non reproductible par expérimentation. Cela indique que les modes d’explication doivent tenir compte de cette spécificité. C’était d’ailleurs un élément mis en avant en son temps par Friedrich Hayek : les théories en sciences sociales doivent reposer sur des principes d’explication plus généraux, des « pattern models » décrivant les grandes caractéristiques du système étudié, ses tendances. La théorie des jeux et les modèles évolutionnaires à base de simulation informatique tiennent précisément compte de cette exigence. Pour autant, cela ne veut pas dire que la prévision n’a pas sa place en sciences sociales. Ne serait-ce que pour des questions d’action publique, elle est indispensable. Mais il est important de comprendre que la science, dans son ensemble, ne peut se réduire à la prévision.   

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1 commentaire

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Une réponse à “Economie et prévisions

  1. Gu Si Fang

    Ca fait penser à la psychohistoire dans Fondation d’Asimov, cette nouvelle science qui permet de prévoir les événements sociaux.

    Une image que je trouve parlante à ce sujet est la suivante : que sait-on des propriétés de l’eau quand on connaît les propriétés des molécules de H²O? Pas grand-chose. Il y a un lien entre la mécanique quantique et la mécanique des fluides, mais on ne sait pas (encore?) déduire la seconde à partir de la première. Sans compter que les molécules d’eau ne comprennent pas les équations de Navier-Stokes et n’ont pas de « libre-arbitre »…

    (idée de l’eau trouvée dans TTC – John Searle – Philosophy of Mind)

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