Vers une économie des mondes artificiels

C.H.

Un lecteur a signalé ici il y a quelques jours un récent article de l’économiste David Levine qui a du faire bondir Philip Mirowski :

« An alternative method of validating theories is through the use of entirely artificial economies. To give an example, imagine a virtual world – something like Second Life, say – populated by virtual robots designed to mimic human behavior. A good theory ought to be able to predict outcomes in such a virtual world. Moreover, such an environment would offer enormous advantages: complete control – for example, over risk aversion and social preferences; independence from well-meant but irrelevant human subjects “protections”; and great speed in creating economies and validating theories. If we were to look at the physical sciences, we would see the large computer models used in testing nuclear weapons as a possible analogy. In the economic setting the great advantage of such artificial economies is the ability to deal with heterogeneity, with small frictions, and with expectations that are backward looking rather than determined in equilibrium« .

Levine se montre assez critique dans cet article envers les agent-based models tels qu’ils existent aujourd’hui en sciences sociales notamment en raison des régles de comportement très rudimentaires dont ils dotent leurs agents. Pour Levine, il est nécessaire de construire des modèles simulant des mondes où les agents sont au contraire dotés de règles d’apprentissage sophistiquées leur permettant d’adapter leur comportement en fonction des évènements passés et de former ainsi des anticipations plus justes en apprenant comment le modèle fonctionne. L’idée est intéressante et revient plus ou moins à ce que je racontais hier : il est important d’être capable de rendre compte de la manière dont les agents utilisent l’information relative au fonctionnement du système économique car cette information peut leur permettre de modifier ce fonctionnement. Bref, c’est encore et toujours la critique de Lucas.

Le papier de Levine est toutefois injuste avec l’agent-based modeling et certaines recherches. Dire que les recherches de Nelson et Winter (qui du reste n’utilisaient pas l’ABM, au moins dans leur ouvrage de 1982) ne nous ont rien appris d’important sur le fonctionnement de l’économie est quand même gonflé. Par ailleurs, modéliser les agents au travers d’heuristiques rudimentaires n’est pas toujours dénué de pertinence. D’une part, c’est parfois tout simplement réaliste. Je veux bien croire que sur les marchés financiers les décisions des traders soient fondées sur des algorithmes complexes. Mais pour la grande majorité de nos interactions quotidiennes (lesquelles peuvent avoir un impact sur l’économie), on se contente de simples règles générales, sans compter qu’il ne me surprendrait pas non plus qu’il s’avère que les traders eux-mêmes suivent quotidiennement quelques routines sur lesquelles ils ne délibèrent pas. De toute façon, il s’agit d’une question empirique. D’autre part, il y a de bonnes raisons théoriques et méthodologiques pour modéliser les agents par de simples règles heuristiques. Sur ce point, l’article de Binmore que j’ai commenté en long, en large et en travers donne à réfléchir car il souligne les difficultés inextricables qui sous-tendent toute approche « éductive », c’est à dire qui confère aux agents un haut niveau de rationalité : spécularité infinie, auto-référentialité, etc. Levine est lui-même d’ailleurs l’un des artisans du dépassement de ces approches puisqu’il est à l’origine de nombreux développements des modèles évolutionnaires d’apprentissage. Les approches « évolutives » (toujours les termes de Binmore), où les agents sont décrits comme des machines de faible complexité, ont quant à elles ont fait la preuve de leur pertinence pour étudier de nombreux phénomènes et, quand on lit Binmore, on peut même avoir avoir l’impression que c’est la seule perspective prometteuse. Ce point de vue « éliminativiste » (c’est à dire où l’on se débarrase de tout concept de rationalité et de croyance) est toutefois certainement excessif (Don Ross en propose une critique dans cet ouvrage), mais pas plus que le rejet en bloc des ABM et de leurs agents rudimentaires. 

1 commentaire

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Une réponse à “Vers une économie des mondes artificiels

  1. elvin

    Il ne faut pas confondre le principe de l’ABM avec l’état de l’art ou celui de tel ou tel modèle existant. Outre le fait de mettre au premier plan les relations causales et de permettre des études dynamiques, un intérêt fondamental de l’ABM est de pouvoir représenter et étudier des systèmes et des comportements d’une complexité, et donc d’un réalisme, arbitrairement élevés, en particulier des comportements d’apprentissage et de mémorisation, en s’affranchissant des contraintes propres aux méthodes analytiques.

    En ABM, les seules contraintes sont la capacité expressive des langages de programmation, la capacité de calcul des ordinateurs et les capacités cognitives et expressives des économistes. Les modèles ABM sont aujourd’hui très loin des deux premières. Par exemple, Levine semble sous-estimer gravement ce qu’on peut faire avec un simple PC contemporain et des langages comme C, Java ou Pascal, sans aller chercher ni des super-ordinateurs ni des réseaux.

    Le vrai goulot d’étranglement effectif est la troisième des contraintes ci-dessus, et précisément la difficulté pour un économiste de construire un modèle opérationnel au sens informatique du mot, c’est-à-dire qui tourne sur un ordinateur. En effet, la question de l’infrastructure est ici cruciale. Il faut qu’économistes et informaticiens coopèrent pour développer des outils généraux d’écriture et d’exploitation de modèles adaptés aux problèmes économiques, et surtout aux compétences et à la façon de travailler des économistes.

    Pour les amateurs, je signale qu’étant ancien informaticien et nouvellement économiste, j’ai quelques idées et quelques travaux en cours précisément dans ce sens. Je serais ravi que ceux qui sont intéressés me contactent.

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