Economie et évolution : une question de processus ou d’équilibre ?

Deuxième billet de la série « Economie et évolution » où j’aborde diverses questions concernant les rapports entre la théorie économique et la théorie de l’évolution. Ici, on va se demander dans quelle mesure l’approche des économistes et celle des biologistes évolutionnistes sont proches. Sur cette question, un texte de référence quoique controversé est celui de Paul Krugman, « What Economists Can Learn from Evolutionary Theorists ?« .

Ce texte est en fait issu d’une conférence prononcée par Paul Krugman lors d’un colloque de l’European Association of Evolutionary Polical Economy. Cette association est plutôt d’obédience hétérodoxe. Comme on peut le comprendre en lisant le début du texte de Krugman, elle regroupe des économistes plutôt critiques envers l’économie standard et sa méthodologie. Il n’est pas surprenant que l’économie évolutionniste soit souvent associée à des économistes hétérodoxes : depuis au moins Thorstein Veblen, de nombreux économistes non-standards voient dans la biologie une source d’inspiration pour réformer la théorie économique dont il est souvent considéré, suivant en cela notamment la thèse de Philip Mirowski, que cette dernière s’est historiquement construite sur les bases de la science physique du 19ème siècle.

Le texte de Krugman est intéressant parce qu’il remet en cause cette idée et argue qu’en fait, les théoriciens de l’évolution font peu ou prou la même chose que les microéconomistes standards. L’aspect le plus intéressant de la thèse de Krugman est le suivant : les « vrais » théoriciens de l’évolution (pas Stephen J. Gould, qui est à la théorie de l’évolution ce que Galbraith est à l’économie selon Krugman), dans leurs travaux, adoptent un raisonnement en terme d’équilibre et dans les faits ne s’intéressent pas aux questions de procesus d’évolution. Il faut avouer que c’est une idée dérangeante pour tout économiste évolutionnistes hétérodoxe. Pourquoi les hétérodoxes sont-ils intéressés par l’approche évolutionniste ? Parce que, selon eux, l’économie s’est fourvoyée en se fondant sur une analogie avec les sciences physiques au travers de la notion d’équilibre. On retrouve notamment cette critique chez Veblen : celui-ci ridiciculise la notion d’équilibre des économistes marginalistes et prétend que l’objectif de l’économie est de comprendre le processus par lequel les institutions sociales évoluent et font évoluer les comportements. Pour les économistes évolutionnistes hétérodoxes, la perspective évolutionniste serait un moyen d’abandonner l’hypothèse d’individus maximisateurs

Krugman appuie sa thèse en se référant aux travaux de « vrais » théoriciens de l’évolution, tels que William Hamilton ou John Maynard Smith et indique que les évolutionnistes adoptent une démarche très proche de celle des microéconomistes : raisonnement partant des individus considérés comme « self-interested », attention portée essentiellement sur les interactions entre ces individus et les effets qui en résultent. Krugman considère que, dans les faits, les théoriciens de l’évolution font en fait la même chose que les microéconomistes : notamment, leurs travaux ne s’intéressent pas véritablement aux processus de l’évolution mais plutôt aux résultats (aux équilibres) auxquels ces processus aboutissent. Pis, dans la pratique, les théoriciens de l’évolution font même l’hypothèse que ces équilibres correspondent à une forme ou une autre d’optimisation. Par exemple, les théoriciens de l’évolution vont systématiquement interpréter la caractéristique physique de telle ou telle espèce comme le résultat d’une adaptation optimale à leur environnement. De ce point de vue, et même si contrairement aux microéconomistes les théoriciens de l’évolution font l’hypothèse que les individus ont une rationalité « myope », leur manière de raisonner est la même : on part du principe qu’il existe un équilibre qui est le résultat de comportements individuels optimisateurs.

Que peut-on dire de la thèse de Krugman et des rapports entre économie et théorie de l’évolution qui en découlent ? En fait, bien que la thèse de Krugman puisse être dérangeante pour les économistes hétérodoxes, elle a un large fond de véracité. Effectivement, quand l’on regarde les travaux des théoriciens de l’évolution ou d’économistes qui ont travaillé dans ce cadre (comme Robert Axelrod), on se rend compte que le concept d’équilibre est proéminent. Cela est particulièrement évident dans le cadre de l’utilisation de la théorie des jeux évolutionnaire où le concept de référence est celui… d’équilibre évolutionnaire stable (EES). Krugman fait justement remarquer que celui qui est à l’origine du développement de cette forme de modélisation, John Maynard Smith, s’appuie largement sur le concept d’EES. Quelles sont les implications de ce concept ? Eh bien, que l’on s’intéresse à l’équilibre à l’équilibre vers lequel doit converger le système mais pas du tout au processus par lequel on converge vers cet équilibre. En fait, en terme d’EES, on a besoin que d’une chose : les conditions initiales du système, c’est à dire les paramètres (les « gains » issus de chaque « stratégie ») et la diffusion de chaque stratégie dans la population. A partir de là, on peut prédire à coup sûr vers quel état convergera le système. Toute ressemblance avec le concept d’équilibre des économistes n’est pas fortuit.

Cela n’a rien d’étonnant : l’EES est à la théorie des jeux évolutionnistes ce que l’équilibre de Nash est à la théorie des jeux standard, qui lui-même est venu se substituer très largement à la notion d’équilibre général dans la pratique des économistes. En fait, la seule différence, selon Krugman, entre l’approche des économistes et celle des théoriciens de l’évolution vient de l’hypothèse sur les comportements des individus, mais cette différence s’efface très rapidement dès lors que l’on ne s’intéresse qu’aux questions d’équilibre. Est-ce à dire que les hétérodoxes n’ont rien compris et que, si la Mecque des économistes est bien dans la biologie comme disait Marshall, il faut qu’ils aillent voir ailleurs ? Krugman sous-entend clairement que oui. Je pense que non. Il y a au moins trois raisons à cela.

Déjà, s’il est vrai que dans un cadre de théorie des jeux évolutionniste, on se s’intéresse essentiellement qu’à la question de l’équilibre, cette forme de modélisation permet de comprendre comment émerge des équilibres sous-optimaux. Il est en effet très facile, dans ce cadre théorique, de mettre en valeur le phénomène de dépendance au sentier en montrant que suivant les conditions initiales, c’est un EES sous-optimal qui peut s’imposer. C’est un premier élément majeur qui, évidemment, ne peut qu’intéresser l’économiste hétérodoxe. Il faut ensuite voir que l’outil informatique permet aujourd’hui d’élaborer des modèles extrêmement complexes permettant bien de saisir le processus d’évolution du système. C’est tout le champ de l’économie de la complexité. Par exemple, certain modèle permette de modéliser le processus de développement d’une crise financière et ses différentes étapes : bulle spéculative, détresse financière et enfin krach. Il semble que Krugman soit très sceptique envers cette forme de modélisation (et, à ma connaissance, cela semble être le cas d’une large partie de la profession des économistes). Selon lui, les modèles doivent rester des métaphores visant à éclairer que un plan heuristique les phénomènes et doivent, de ce point de vue, rester relativement simple au niveau de leurs hypothèses. Je ne suis pas totalement en désaccord sur ce point (voir par exemple l’intérêt d’une telle forme de modélisation pour comprendre un phénomène comme la discrimination) ; mais le potentiel des modélisations plus complexes, permettant effectivement de rendre du processus d’évolution d’un système, ne doit pas être sous-estimé. Enfin, la perspective évolutionniste ne s’arrête à des questions de formalisation. Elle vise également à comprendre la nature de l’évolution sociale (par rapport à l’évolution biologique) et aussi à comprendre les interactions entre l’évolution biologique et l’évolution sociale. C’est notamment l’objet du programme de recherche développé par Ulrich Witt et son Groupe d’Economie Evolutionniste à l’Université de Iéna qui vise à reconstruire la théorie du consommateur à partir d’une critique de l’application de la théorie évolutionniste « darwinienne » aux phénomènes sociaux.

Prochainement, j’aborderai justement la question des différences entre nature de l’évolution biologique et nature de l’évolution sociale et les implications en terme de modélisation.      

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6 Commentaires

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6 réponses à “Economie et évolution : une question de processus ou d’équilibre ?

  1. Jo

    juste deux commentaires:
    – « La dépendance au sentier » ne me semble pas aller à l’encontre de ce que dit Krugman. Même s’il était possible de définir un optimum global pour l’économie (suivant quels critères ? ), un équilibre atteint serait toujours un équilibre local, puisqu’on ne peut en aucun cas parcourir tout l’espace à la recherche de la meilleure solution. Donc la notion de localité me semble implicite dans ce que dit Krugman, tant en biologie qu’en économie.
    – Le second problème, de simulation dynamiques (et/ou) complexes, reste à mon avis patent : dans un système dynamique, les imprécisions de la simulation se traduisent très rapidement par des erreurs dans les résultats qui divergent exponentiellement avec le temps de simulation. (problème des modèles non simples: ils sont chaotiques). Mais un modèle simple d’évolution est aussi une forme d’heuristique qui vient compléter les modèles simples d’équilibre. Je pense que sa critique se porte sur l’interprétation: quelle interprétation donnée à un modèle complexe qui donne des résultats quantitatifs ? ces résultats ont-ils un sens, sont ils proches d’une mesure réelle en économétrie ? L’expérience en économie n’est pas reproductible, et cela pose immédiatement des limites à la vérification des simulations: qui nous dit que le modèle utilisé n’est pas un modèle ad hoc qui reproduit les mesures, sans pour autant nous éclairer sur les véritables mécanismes ? C’est la tout l’intérêt de la simplicité selon Krugman.

  2. C.H.

    Sur le premier point, je ne sais pas trop. Krugman semble quand même considérer que la notion d’optimum local n’est pas centrale dans chez les théoriciens de l’évolution (à part chez quelques outsiders). Je ne sais pas ce qu’il en est réellement.

    Sur le second, vous avez tout à fait raison. Effectivement le gros problème des simulations dynamiques/complexes est celui de l’interprétation. Plus le modèle est complexe, plus les résultats auxquels il aboutit sont sensibles aux hypothèses de départ. De ce point de vue, l’intérêt heuristique n’est pas toujours évident. Cependant, il ne faut pas je pense disqualifier d’embler ce genre de simulation. Celui qui s’en sert doit juste avoir conscience de ses limites intrinsèques. Mais cela est d’ailleurs valable pour n’importe quelle forme de modélisation, notamment en économie.

  3. A.B.

    L’économie de la complexité consiste à élaborer des modèles économiques complexes et reposant sur un usage intensif des mathématiques. Quelle fiabilité,les économistes, dans l’ensemble, donnent ils à ces modèles?

    Vous semblez suggérer qu’ils en donnent peu.Mais dans son dernier livre Le Cygne Noir, Nassim Nicholas Taleb explique que le retour perpétuel des crises est justement lié à la confiance excessive des acteurs dans ces modèles. Pour lui, nous nous focalisons trop sur ce que nous connaissons déjà (le risque) sans prendre en compte l’inconnu (l’incertain) et c’est parce que l’élément incertain est banni de la réflexion économiste, qui repose de plus en plus sur l’outil mathématiques, que les crises sont inévitables.

    D’où ma question: Pensez vous que l’économie de la complexité ait progressivement contaminé tous les autres champs de l’économie est, pire encore, elle soit devenu la norme dans les analyse financière actuelle?

    Cordialement,
    A.B.
    http://abenarous.wordpress.com/

  4. isaac

    Bonjour et merci pour ce billet très intéressent,

    Il me semble que d’un point de vu institutionnaliste le fait que certaines théories partent d’un principe de stabilité n’est pas incohérent. Après tout l’institution n’a-t-elle pas comme principal effet de créer de la pratique inerte? Ainsi avoir comme ligne de mire une stabilité existante, comme par exemple la discrimination, me semble pour le moins normal dans la tentative d’élaboration de théories explicatives. Sur ce point je trouve votre remarque très pertinente CH.

    Pour rebondir sur les propos de A.B il me semble que le cas de la finance peut être pris dans l’autre sens : la modélisation mathématique dans le cadre de l’évaluation du risque est une institution qui tend justement à éliminer la hasard latent (pour continuer sur la vague de la comparaison avec la théorie de l’évolution : le modèle mathématique a ici comme objectif de casser le diptyque de Momod hasard et nécessité). Il serait bon de voir comment a émergé cette institution fondée pourtant sur des bases pour le moins douteuses : en effet bien qu’ayant pour objectif de prévoir le risque, la plus part des modèles partent d’hypothèse fortes de types uniformité de la distribution des risques et non évolution de la forme de cette distribution dans le temps.

  5. C.H.

    @ A.B. et isaac :
    Je ne connais pas assez bien (pas du tout même) les modèles d’évaluation des risques en finance pour pouvoir me prononcer. Par contre, il me semble qu’il ne faut pas confondre ces modèles avec les simulations de systèmes artificiels ou, plus simplement, ce que certains appellent l’économie de la complexité. Ces simulations ne visent pas véritablement à prédire ou à évaluer les risques mais comprendre comment se comporte un système en fonction de certaines données initiales. En fonction du calibrage du modèle, on veut voir comment il va se comporter (le processus) et vers quel état il va converger (l’équilibre). Les modèles d’évaluation des risques utilisés par les praticiens de la finance n’ont pas les mêmes objectifs et je pense (mais là il faut demander à quelqu’un connaissant le domaine) que le type de modélisation est très différent.

    Mais plus globalement, tout le problème vient de l’interprétation que l’on fait d’un modèle (quelqu’il soit). Une modélisation est unje forme de métaphore qui a un intérêt heuristique (sur ce point, je suis totalement d’accord avec Krugman). Les ennuis commencent à apparaitre quand on prend le modèle trop au sérieux, comme s’il était une description réelle du monde. C’est un point que les praticiens de la finance ont manifestement oublié…

  6. Sur l’économie de la complexité je pense qu’il serait peut être possible de mettre en parallèle ce type d’approche avec les expériences de laboratoire de reproduction des phénomènes physique. Le point de vue de Dominique Pestre ( Introduction aux Sience Studies, 2006) me semble plutôt intéressant. Pestre se concentre essentiellement sur les science « dures » et relève que tout un pan de la physique moderne c’est construite sur le mimétisme c-a-d la reproduction en labo de phénomènes naturels (orages magnétiques, brouillard, ouragan etc.). Au delà du débat sur la possibilité de l’expérience de labo en science sociale (point notamment abordé par l’école autrichienne) il semble que ce type de chose pourrait permettre, non pas la prédiction ni la compréhension complète du phénomène sociale que l’on reproduit, mais de développer de nouvelles pistes de recherche, autrement dit de stimuler les intuitions.

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