L’émergence inattendue du coronavirus ainsi que ses conséquences incertaines nous rappellent quatre choses que nous aurions du savoir, ou que nous savions mais que nous avons ignorées sur l’environnement dans lequel nous vivons: l’imprédictibilité de l’avenir, la différence entre le risque et l’incertitude, la non-linéarité de l’évolution du monde et la construction sociale des surprises.
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Dans un article précédent j’évoquais les travaux du chercheur Philip Tetlock sur les capacités prédictives des experts, et en particulier sur ce qu’il appelle les superforecasters, une catégorie de personne dont les capacités en matière de prédiction sont supérieures à celles des autres. J’indiquais mon scepticisme en la matière. Regardons le cas de l’un d’entre eux, le célèbre prévisionniste américain Nate Silver.
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J’évoquais dans l’article précédent les travaux du chercheur Philip Tetlock montrant qu’en matière de prédiction, les experts sont moins bons que les généralistes, et même que les chimpanzés. Malgré ses résultats un peu déprimants, Tetlock persiste à penser qu’avec de meilleures méthodes, on peut améliorer sa capacité à prédire. Je n’y crois pas un instant et penser qu’on puisse mieux prédire nous expose seulement à de plus fortes déconvenues.
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Dans le Cygne Noir, Nassim Taleb imagine le jeu suivant: Supposons que j’ai une pièce de monnaie qui n’est pas truquée, c’est à dire qu’elle a une probabilité égale de tomber sur pile ou face lorsqu’elle est lancée. Je la lance 99 fois et tombe sur face à chaque fois. Quelle est la probabilité que j’obtienne pile au prochain lancement ?
Prenez quelques instants et préparez votre réponse.
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On pense souvent qu’une prévision sur le court terme a « plus de chances » d’être exacte qu’une prévision sur le long terme. Dans les environnements dans lesquels nous évoluons, qui sont caractérisés par leur non-linéarité, cette idée est fausse et dangereuse. Regardons pourquoi.
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Une de nos activités favorites, que nous soyons chef d’entreprise, directeur de think tank, ou responsable politique est d’essayer de prévoir l’avenir. Et pourtant, depuis toujours les prédictions sont démenties et la réalité s’avère bien différente de que ce qui était prévu. Les raisons à cela sont multiples, examinons-en deux: la non-linéarité de l’environnement, et l’unicité de l’avenir.
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Je réponds un peu tardivement à un excellent article de Guillaume Nicoulaud que ce dernier concluait par un tonitruant « le risque c’est l’incertitude et l’incertitude c’est le risque. » Je ne suis naturellement pas d’accord, et voici pourquoi.
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Le nouvel ouvrage de Nassim Nicholas Taleb, « Antifragile », venant à la suite de l’excellent « Cygne noir« , était très attendu. Taleb y revisite nombre de ses thèmes favoris et en développe un en particulier: la notion d’antifragilité, un néologisme qu’il crée pour l’occasion. Selon lui, le modèle dominant de prise de décision, et de stratégie en général, est basé sur la prédiction. Or la stratégie prédictive nous rend fragiles, car si la prédiction ne se réalise pas, la stratégie ne fonctionne pas et le coût peut être très important (échec d’un produit, d’une fusion, retrait d’un marché, etc). Or nous sommes très mauvais en prédiction: non seulement la crise actuelle n’a été prévue par presque aucun des ‘experts’, mais on peut même arguer – et Taleb ne s’en prive pas – qu’elle résulte précisément de l’approche de ces experts, prédictive et basée sur des hypothèses épistémologiques profondément erronées (par exemple celle selon laquelle nos systèmes sont caractérisés par une distribution normale ou gaussienne, niant ainsi la possibilité d’évènements de faible probabilité et à fort impact, que Taleb nomme ‘cygnes noirs’).
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Dans un scénario désormais familier, JPMorgan vient d’avouer avoir perdu deux milliards de dollars dans une opération de courtage. Il se trouve que j’avais l’occasion de m’adresser à un groupe de directeurs d’une grande banque française récemment pour une conférence. Voici en substance ce que je leur ai dit: Notre environnement est un Extrémistan, nos outils sont conçus pour gérer le Médiocristan, donc les catastrophes vont continuer.
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Dans un billet précédent sur les dangers de la prédiction, j’avais évoqué les travaux de Nassim Taleb sur le « Cygne noir ». Dans son livre, Taleb explique longuement la caractéristique des environnements sujets à ce phénomène. Lorsque nous faisons une prévision, nous basons celle-ci sur une hypothèse de continuité d’une série statistique. Par exemple, une entreprise construisant ses prévisions de ventes pour l’année prochaine regarde ses ventes des dix dernières années, estime une tendance, ajuste celle-ci en fonction des circonstances actuelles et des estimations contextuelles de l’année à venir, et aboutit ainsi à une prévision de vente. L’hypothèse qui est faite est que chaque année supplémentaire n’est pas fondamentalement différente des années précédentes. Dit autrement, la distribution des valeurs possible pour les ventes de l’année prochaine est gaussienne (ou dite « normale »): la probabilité que les ventes soient du même ordre est très élevée, la probabilité d’une variation extrême (doublement, ou chute à zéro) est très faible, voire ridiculement faible. En fait, plus la variation possible est importante, plus la probabilité que la variation survienne est faible. On peut donc raisonnablement écarter les valeurs extrêmes des prévisions: Aucun directeur du marketing ne travaille sur une hypothèse de chute des ventes à zéro.
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