Quand l’économie devient complexe

Les sciences de de la complexité ont le vent en poupe, notamment chez les adeptes des nouvelles technologies. La question est toutefois : servent-elles à quelque chose ? En clair, peuvent-elles prédire ? Ou sont-elles condamnées à produire des analogies et des graphismes, certes impressionnants, mais dont la valeur heuristique est nulle ou presque ?

La recherche d’applications pratiques… c’est ce Graal que les chercheurs du domaine traquent activement. On l’a vu dans un récent article où Dirck Helbing tentait de simuler le monde.

Un autre scientifique dont le nom est revenu à plusieurs reprises ces derniers temps est celui de Yaneer Bar-Yam, président de l’Institut pour les systèmes complexes de Nouvelle-Angleterre (Necsi). Il s’efforce de comprendre comment les systèmes complexes se manifestent dans les différents domaines de la connaissance : écologie, économie, politique… Il s’attaque ainsi à la question des crises économiques, nous apprend un récent article de Wired.

Bar-Yam affirme ainsi avoir repéré, dans la masse de données des fluctuations des marchés, un indicateur fondamental annonciateur des crashes.Il s’agit d’un comportement des marchés qui se caractérise par une tendance croissante à l’imitation de la part des acteurs. En général, les ventes et les achats s’équilibrent : environ 50 % des actions augmentent quand 50 % baissent. Lorsqu’un crash approche, le « co-mouvement » s’accroît. Autrement dit, un des deux mouvements dépasse significativement la barre des 50 %.

Certes, a priori cette constatation n’a rien de novateur. Les économistes ont remarqué depuis belle lurette que les comportements massifs incontrôlables à l’origine d’une « bulle » ou au contraire d’une « panique » annoncent souvent des crises. Mais il existe des différences entre les travaux de Bar-Yam et cette vision commune. D’abord, pour ce chercheur, cette tendance s’inscrit dans le long terme, et n’intervient pas quelques jours voire quelques mois avant le « crash ». Ainsi, avant la crise de 2008, le « co-mouvement » n’a cessé d’augmenter de manière régulière pendant plus de quatre ans. Il ne s’agit donc pas d’une situation où les marchés rentrent dans une phase de panique rapide due à un réflexe collectif. Dans l’illustration ci-dessous, la courbe du haut montre le développement des « co-mouvements ». Plus le niveau est bas, plus la tendance à l’imitation est importante. On le voit, c’est un comportement qui va en s’accroissant dès 2003.

panic crash

De plus, la cause de ce comportement d’imitation n’est pas exogène, autrement dit créée par des évènements extérieurs. Le phénomène est, au contraire, endogène, intrinsèque au mouvement des marchés. Pour l’équipe de Bar-Yam, il s’agit bien d’un effet de « panique », mais d’une panique « auto-induite », qui ne dépend pas directement des évènements extérieurs ou même des « bulles » spéculatives, quoique ces éléments puissent, bien entendu, jouer un rôle d’amplificateur dans le déclenchement de la crise. Par exemple, à propos du mini-crash du 17 septembre 2001 (le premier jour de bourse après les attentats du World Trade Center) Bar-Yam et ses collègues remarquaient dans leur papier publié sur arXiv que leurs recherches tendaient « à confirmer que cet événement n’était pas seulement une réaction au 11 septembre, mais qu’il était largement dépendant de la dynamique du marché ».

Cette capacité à créer de la nouveauté sans avoir à recevoir d’information du monde extérieur semble bien une caractéristique fondamentale des systèmes complexes. Avant ce travail sur l’économie, Bar-Yam avait publié en 2009 un article sur la biologie qui aboutissait à des conclusions assez similaires. Selon lui, l’évolution des espèces était susceptible de se produire au sein d’une population de manière purement intrinsèque, par l’unique jeu des combinaisons génétiques et des mutations aléatoires. Autrement dit, pas besoin d’invoquer la nécessité pour les espèces de s’adapter à un environnement qui deviendrait l’arbitre des mutations, comme le suggère la théorie classique de la sélection naturelle. On ne peut que comparer cette nouvelle vision de l’évolution à celle des marchés évoluant spontanément vers des « catastrophes » indépendamment du monde extérieur ou presque.

L’article de Wired souligne que les travaux de Bar Yam appartiennent à une nouvelle branche qu’on appelle « l’éconophysique », autrement dit l’application au domaine social des comportements observés dans le monde matériel. Dans le cas des crises économiques, il s’agirait d’un processus nommé « transition de phase », comme la transformation de l’eau en glace ou, au contraire, en vapeur. Dans les transitions de phase, un processus lent, presque invisible se précipite brusquement pour changer l’état du système. On a alors l’impression que la transformation s’effectue « par surprise ». Cela dit, le terme éconophysique est peut-être récent, mais l’étude de ces phases de transition est une caractéristique connue des systèmes complexes depuis longtemps. On appelle cela la « criticalité auto-organisée » et ce concept est au coeur du domaine depuis plus de deux décennies.

Les théories de la complexité ont largement inspiré Nassim Nicholas Taleb qui en raconte les effets dans son fameux livre Le Cygne Noir (aucune relation avec Nathalie Portman). Taleb utilise les théories de la complexité pour moquer les économistes qui évaluent les risques en termes « gaussiens », en traçant une courbe, une « moyenne » où les évènements les plus extrêmes sont également les moins probables. Au contraire, dans une vision « complexe » de l’économie ou de la société, les « catastrophes », les « cygnes noirs » (qui peuvent d’ailleurs aussi être positifs, comme le montrent les révolutions récentes dans le monde arabe) ont toutes les chances de se produire, et bien plus vite qu’on ne le pense.

Les théories de Bar Yam ne sont donc pas révolutionnaires, mais constituent plus probablement un clou supplémentaire dans le cercueil de l’économie classique. Cette recherche présente également l’intérêt de reposer sur un calcul assez simple (enfin, assez simple pour des mathématiciens), impliquant un paramètre unique. Elle propose un moyen d’explorer et d’anticiper l’arrivée de ces « catastrophes », et pourrait donc, si elle est confirmée, avoir des conséquences pratiques. Elle permettrait, sinon de prévoir l’imprévisible, du moins de s’y préparer intelligemment…

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5 commentaires

  1. La notion de « cause endogène » est un peu floue pour moi. Par ailleurs, la notion d’individuation de Simodon me semble très utile pour caractériser ces passages et ces changements qui sont ici évoqués.

  2. Christian,

    Cela veut dire que le système génère ses propres modifications sans cause extérieure. C’est quelque chose qui peut se visualiser avec des programmes très simples tels les « automates cellulaires », comme ici.
    Ce programme, va générer des lignes de pixels en fonction de règles très simples. Ce programme va toujours créer des formes nouvelles, la seule manière de savoir comment il va évoluer, c’est de le laisser tourner. Il n’existe pas d’équation possible pour « prédire » à quoi ressemblera la 100 000 ligne, par exemple. Pourtant, il ne reçoit aucune influence extérieure. Il n’y a même pas de « sensibilité extrême aux conditions initiales » comme dans la théorie du chaos, puisque les conditions initiales sont toujours parfaitement définies (un pixel unique au centre de la première ligne).
    Donc ce programme va toujours générer de l’imprévisible simplement par le jeu de règles très simples. Beaucoup de théories de la complexité reposent aujourd’hui sur ce genre de concept.

  3. Rémi Saussan nous a fait ici une présentation claire des enjeux qui se posent aux théories « traitant » de la complexité. Ici, il est question de la complexité due à l’interaction d’un grand nombre d’entité (agents économiques pour cet article) ; elle résulte donc d’un problème de combinatoire et d’incapacité à prévoir les décisions individuelles.

    Mais, comme à chaque fois, les questions essentielles de notre incapacité à pouvoir prévoir ces types de « systèmes » (l’économie n’est pas un système en passant) sont éludées dans des pseudo-explications sans fondements. C’est le cas des travaux de Bar-Yam. Nul ne viendra lui contester ces connaissances mathématiques pointues. Mais, en aucun moment Bar-Yam ne se pose les trois questions suivantes :

    1. Pourquoi les mathématiques sont capables de dire quelque chose à propos du monde ou de la réalité ?
    2. Quand a-t-on le droit d’appliquer telle ou telle théorie mathématique ?
    3. Qu’est-ce qui est approchable par les mathématiques ?

    Si on essayait de répondre par exemple à la troisième question, il vient assez rapidement que, en ce qui concerne l’économie, la réponse est claire et sans ambiguïté : les mathématiques ne lui sont pas applicables. Cela tient du fondement même de La mathématique, qui repose in fine sur la notion d’ensemble ; plutôt, sur l’ensidisme comme le dit le philosophe Castoriadis. Ensidisme, ou ensemble-identitaire, peut être définie de manière succincte comme la collection du même mais différent ; autrement dit, c’est la collection de l’identiquement identique, mais différent quant à la position spatiale qu’ils occupent (Platon). A titre d’exemple, ‘1’ et ‘1’ doivent être vus comme identiquement identiques, mais aussi différents pour former le chiffre ‘11’ ; c’est la place relative qu’il occupe qui fait que les mêmes sont différents. Il en est de même des ensembles, et en particulier du premier des ensembles : l’ensemble des nombres entiers. Chaque point de cet ensemble est identiquement identique à lui-même, est c’est la position relative des ces identiquement identiques, étiquetée ‘1’, ‘2’, ‘3’ etc., qui permet en autre, mais pas seulement (nécessité de schèmes constructeurs comme l’itération), de constituer l’ensemble des nombres entiers ; ensemble permettant de définir tous les autres (à ma connaissance).

    Ce qui est donc ontologique à toute mathématique est le fait que l’identiquement identique peut se différencier pour créer un ensemble, qui à son tour permet de réorganiser ces constituants dans un ordre précis (la notion de fonction). Or, c’est là tout le problème de l’économie, ses agents ne sont pas identiquement identiques même dans une approximation grossière, comme ne le sont pas non plus leurs décisions, interactions ou autres. De ce fait, l’utilisation d’équations différentielles, de théories du chaos ou autres théories de la complexité montre une méconnaissance profonde ou bien des fondements des mathématiques (dissociables des techniques mathématiques), ou bien de la nature de l’économie (agents humains irrationnels) ; et bien souvent des deux.

    On peut donc affirmer que la quête de Bar-Yam n’a rien de radicalement différent d’un Keynes et de ses acolytes ; la seule différence – et non nouveauté comme l’affirme Saussan, car est nouveau ce qui ne peut radicalement se déduire de l’ancien – est la plus grande technicité des outils utilisés. Mais elle n’est utilisée que pour éluder la question de la nature des objets manipulés et des limites de La mathématique.

    Comme on peut le constater, une tentative de réponse aux deux premières questions posées ci-dessus dépasse de loin le thème discuté ici, même si elles lui sont liées directement.

    Pour finir, je prends le pari que Bar-Yam ne s’est jamais posé la question de Castoriadis suivante :

    Comment la machine déterministe qu’est l’ordinateur est-il capable de créer du chaos ?

    Il y a là une antinomie qui doit laisser perplexe toute personne qui n’est pas dans une attitude religieuse par rapport aux mathématiques.

    Jean-Camille de Barros

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