Modéliser et prédire le comportement humain

C.H.

The Economist propose un intéressant article sur l’usage de plus en plus répandu de la part des acteurs économiques (pouvoirs publics, entreprises) de logiciels élaborés à partir de la théorie des jeux pour prédire certains évènements ou pour aider à la prise de décision. Il me semble toutefois que l’article manque d’une certaine distance critique et mélange plusieurs choses différentes.

Une partie de l’article discute d’un champ spécifique de la théorie économique qui, de fait, est celui qui connait l’un des plus grands succès « pratiques » de la discipline : le mechanism design (MD). Dans le cadre du MD, la théorie des jeux est un outil qui permet au théoricien de concevoir un dispositif institutionnel optimal étant donné un objectif bien précis. Pour simplifier à outrance, le but du jeu est de forcer les « joueurs » à révéler leurs informations et en particulier leurs « vraies » préférences. Cela fait maintenant un certain nombre d’années que les Etats font appel à des spécialistes du MD pour concevoir des systèmes d’enchères, notamment à l’occasion de la cession de licences de téléphonie mobile. A en juger par les sommes records qui ont pu être extraites (certains diront « extorquées ») par les Etats à ces occasions, le MD fonctionne très bien. Cela s’explique par le fait que l’implémentation d’une structure institutionnelle à l’aide de la théorie économique dans ce cas bien particulier ressemble à une expérience contrôlée : le nombre de variables à maîtriser est relativement limité dans le sens où les objectifs des joueurs sont relativement évidents et où surtout, on peut s’attendre à ce qu’ils aient un comportement de « maximisateurs ». Autrement dit, on est dans une situation où il y a un matching presque parfait entre le monde décrit par le modèle qui sert de support aux autorités publiques et le monde réel tel qu’il est construit à partir des instructions données par le modèle.

On ne retrouve pas, loin de là, ces conditions idéales dans les autres cas discutés par l’article de The Economist. En particulier, l’article relate en détail les « prédictions » géopolitiques de Bruce Bueno de Mesquita  réalisées à partir des modèles de théorie des jeux élaborés. J’avoue ne pas m’être documenté en profondeur sur Bueno de Mesquita, mais ce que j’avais pu lire jusqu’à présent m’avait laissé l’impression que la fiabilité de ses prédictions était on ne peut plus relative (comme celles de la plupart des « experts »). L’article relate également d’autres utilisations de modèles de théorie des jeux comme outils d’aide à la décision pour des entreprises ou même pour aider à trouver un compromis dans le cadre d’un divorce.

Je suis beaucoup plus sceptique sur l’intérêt de l’utilisation de modèles élaborés de théorie des jeux dans ces derniers cas. L’utilisation de la théorie des jeux pour aider à la résolution d’un divorce est une forme de MD et les caractéristiques du problème font que l’outil peut être utile. Est-ce que l’outil est pertinent pour aider les entreprises à prendre de « bonnes » décisions ? Si l’outil est pris pour ce qu’il est, à savoir un outil parmi les multiples autres que peuvent utiliser les consultants et les entreprises, cela ne coûte pas grand chose de le consulter (hormis les émoluments de l’entreprise de consulting !). Si on prend trop au sérieux ses prescriptions au motif qu’elles sont basées sur un modèle mathématique, c’est une erreur. Contrairement au cas de la construction d’un mécanisme d’enchères, le problème que doit traiter le modèle est plus difficile à spécifier dans la mesure où le nombre de variables qui intervient est plus grand, bref le modèle ne « collera » jamais à la réalité. Un outil de ce genre peut certes donner des indications sur les mesures à prendre mais ces indications vont-elles au-delà du bons sens ? On peut faire un parallèle avec le poker : le premier modèle de théorie des jeux (que l’on doit à von Neumann) montrait qu’il est optimal de bluffer à une certaine fréquence. C’est un enseignement certes utile pour les joueurs de poker, mais il est évident que même ceux qui n’ont aucune notion de théorie des jeux savent cela. De manière pus générale, les grands ouvrages de « théorie » du poker mentionnent toujours la théorie des jeux mais ne vont jamais au-delà des grands principes de base. Prenez maintenant un grand ouvrage de stratégie d’entreprise : vous trouverez à coup-sûr une section sur la théorie des jeux avec souvent un accent mis sur le concept de « menace crédible ». C’est un concept très utile et la théorie des jeux a permis de le systématiser. Pour autant, la plupart des dirigeants d’entreprise le comprenne intuitivement. La théorie des jeux peut-elle apprendre d’autres choses aux dirigeants d’entreprise ? J’en doute.

Le cas de l’utilisation de la théorie des jeux pour prédire des évènements socioéconomiques ou géopolitiques est encore différent. Comme je l’ai dit, je n’ai pas examiné les prédictions de Bueno de Mesquita dans le détail et encore moins les modèles sur lesquels il s’appuie, mais mon « intuition épistémologique » me porte à croire que prétendre pouvoir faire de telles prédictions avec un modèle aussi sophistiqué soit-il est un non-sens. La question de savoir si les économistes (ou les politistes) pouvaient faire des « prédictions » a été assez discuté avec la crise financière de 2007-8 pour savoir que la prédiction est un exercice bien difficile. Les célèbres travaux de Philip Tetlock sur la fiabilité des prédictions des experts ont établi un résultat robuste : les experts font mieux que « l’homme de la rue » lorsqu’il s’agit de faire une prédiction relative à son champ d’expertise, mais la valeur ajoutée de l’expertise n’est guère significative. Il n’y a aucune raison de penser que le cas de Bueno de Mesquita soit différent. Au contraire, la nature des évènements (géopolitiques) qu’il tente de prédire ne peut que rendre l’exercice de la prédiction plus délicat : les « préférences » des agents peuvent être difficiles à déterminer, des comportements « irrationnels » (au sens de l’économiste, c’est à dire non cohérents) peuvent être observés et une multitude de chocs exogènes peut survenir.

Cela pose la question de la nature des outils de l’économiste : sont-ils positifs (ils décrivent et expliquent le monde tel qu’il est), normatifs (prescriptifs – ils indiquent ce que l’on doit faire étant donné le monde tel qu’il est), prédictifs (ils décrivent le monde tel qu’il sera) ou performatifs (ils changent le monde tel qu’il est) ? Ce peut-être un peu tout à la fois mais il faut remarquer que cela peut impliquer des contradictions : par exemple, si l’on admet qu’un modèle peut être performatif (il change le monde qu’il décrit), peut-il être également positif et/ou prédictif ? C’est un problème au coeur de la célèbre critique de Lucas et plus largement du paradigme des anticipations rationnelles. Par ailleurs, un modèle qui se veut normatif peut devenir performatif : un modèle peut indiquer à son utilisateur ce qu’il doit faire étant donné un environnement particulier, mais que se passe-t-il si tout le monde utilise le même modèle, changeant du même coup l’environnement ? Finalement, on peut considérer qu’un bon modèle sur le plan positif (il décrit et explique correctement le monde tel qu’il est) doit également être un modèle prédictif mais cela le rend-t-il pour autant pertinent sur le plan normatif (autrement dit, peut-on tirer parti de la prédiction sans la rendre caduque ?).

Ces questions sont au coeur de l’utilisation des théories et des modèles économiques. Ces théories et modèles ont plusieurs fonctions qui président à leur élaboration. Le confusion sur ce point, que l’on trouve parfois chez les économistes eux-mêmes, est une des raisons pour lesquelles l’économie comme science est souvent attaquée. En prétendant construire des modèles capables de prédire dans toutes les circonstances des phénomènes socioéconomiques, les économistes (ou assimilés) ne se rendent à mon avis pas service : ils se fixent des critères de réussite difficiles à atteindre et ils rendent légitime une certaine critique de l’économie comme discipline dont l’objectif est de changer le monde avant de l’expliquer. C’est la raison pour laquelle, pour faire contrepoids à l’article de The Economist, il me semble bon de rappeler que la science économique n’est jamais aussi pertinente que lorsqu’elle cherche d’abord à éclairer la nature des mécanismes sous-jacents aux phénomènes socioéconomiques qui nous semble importants. Les ambitions normatives, prédictives ou performatives ne peuvent venir que si cette première étape a été franchie avec succès. Mais, passé ce cap, on sort du domaine scientifique au sens le plus strict pour aller dans le domaine de « l’expertise », avec toutes les incertitudes inhérentes à ce type d’activité. Dans certains cas, l’expertise de l’économiste est avérée et indiscutable (comme avec les applications du MD), dans d’autres c’est beaucoup plus relatifs.

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