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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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