Le chant du cygne noir (2/2)
Publié à 23h59 par Maître Lupin, Doktor Igor et Capt. Hannibal sous Croyances et dogmes, Economie et politique, Histoires, images et symboles, Lois et règles, Psychologie, Représentations et modèles, Scepticisme et zététique
Suite et fin de notre analyse du Cygne noir de Nassim Nicholas Taleb. S’il nous est impossible de prédire l’occurrence des cygnes noirs, que pouvons-nous faire pour nous en prémunir ou, mieux, bénéficier des opportunités qu’ils représentent ? Nous conclurons cette première année d’existence de notre blog en revenant sur la façon dont le livre aborde et dépasse de nombreux sujets traités dans nos articles au cours des douze derniers mois.
Comme nous l’avons vu dans la première partie de cet article, des biais psychologiques et des erreurs de raisonnement nous empêchent d’appréhender le rôle des cygnes noirs dans la marche du monde : notre analyse du passé et notre rapport au présent négligent leur existence. Notre incapacité à percevoir les cygnes noirs conduit nécessairement à l’incapacité à les prédire, en lien avec d’autres travers typiquement humains que Nassim Nicholas Taleb (dit “NNT”) souligne avec malice.
1. L’impossibilité de prédire l’avenir
“It is often said that “is wise he who can see things coming.” Perhaps the wise one is the one who knows that he cannot see things far away.”
Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan
- Le mode tunnel : la réduction de l’analyse aux sources d’incertitude bien identifiées
Se mettre en mode tunnel consiste à se concentrer sur des catégories nettes et précises (“platonifier”) et rejeter les sources d’incertitude pour ne considérer qu’une liste très spécifique de cygnes noirs, au détriment de ceux qui ne nous viendraient pas spontanément à l’esprit. L’exemple français le plus classique en est la ligne Maginot, magnifique investissement dans un outil de protection qui ne pouvait malheureusement pas nous défendre contre une menace non encore identifiée…
- La surestimation des capacités des “experts”
De même que nous préférons nous intéresser à ce qui est visible, nous avons tendance à trop écouter les “experts”. Nous ne respectons pas suffisamment les introspectifs, les sceptiques, ceux qui doutent et suspendent leur jugement. Leur refus de donner des réponses définitives ne signifie pas qu’ils n’aient pas confiance en eux, mais qu’ils considèrent leurs propres connaissances suspectes. Pourtant, ce trait de caractère est perçu comme un manque d’affirmation de soi, et se traduit vis-à-vis des autres par un manque d’autorité. Nous avons besoin d’être aveuglés par le savoir et préférons suivre ceux qui savent rassembler les foules.
Dans l’ensemble, nous préférons être nombreux à avoir tort plutôt qu’avoir raison tout seul, comme le prouve l’expérience de Solomon Asch sur le conformisme. Les experts eux-mêmes avouent des tendances grégaires (herding) : les opinions exprimées sont plus proches les unes des autres, en moyenne, qu’elles ne le sont au final de la vérité. Les spécialistes autoproclamés préfèrent ne pas trop s’écarter du troupeau, quitte à se tromper lourdement.
Existe-t-il seulement de véritables experts ? A en croire NNT, si l’on se base sur la qualité des prédictions effectuées, on ne rencontre pas d’expert dans les disciplines appliquant au futur des modèles basés sur la généralisation de faits passés qu’il est impossible de répéter (sauf la météo, en gros). Soit les domaines où les cygnes noirs peuvent apparaître, précisément. Ainsi ne peuvent être considérés comme experts, par exemple (attention, des têtes vont tomber), les économistes, les “experts en risques” ou bien les analystes politiques et financiers. Les auteurs de Freakonomics nous avaient déjà mis en garde contre les experts – mais eux, c’était à cause de l’avantage et donc de l’incitation qu’avaient ces soi-disant spécialistes à nous mentir ; on ne comptera pas sur NNT pour nous réconcilier avec eux.
Or, en dépit de l’indigence de leurs résultats, les experts continuent à croire en leur savoir et afficher leur pouvoir de prédiction. Horreur : la connaissance leur donne confiance, au lieu de leur conférer des compétences ! Ils ne savent pas mieux que nous, mais savent juste mieux raconter les histoires : leur capacité à supposer des causalités indues ou à faire preuve d’un storytelling efficace est bien supérieure à la moyenne. Incapables de cerner les limites de leur savoir, ils font preuve d’ “arrogance épistémique” : ils surestiment la valeur de ce qu’ils savent et sous-estiment l’incertitude en réduisant l’étendue des états du monde possibles (le champ des possibles qu’ils entrevoient est plus limité). Ils fonctionnent en mode tunnel, et platonifient à outrance – car il faut bien rentabiliser tous ces modèles qu’ils ont mis tant de temps à comprendre et apprendre !
Le problème des experts, c’est donc qu’ils ne savent pas qu’ils ne savent pas. Il existe une asymétrie dans notre manière de percevoir l’aléatoire : dans l’ensemble, nous attribuons nos succès à nos compétences, et nos échecs à des causes extérieures hors de notre contrôle – la (mal)chance. Nous sommes responsables de ce qui fonctionne, pas de ce qui rate. Le pire étant que nous voyons très bien cette asymétrie dans le comportement des autres, mais pas chez nous : nous nous sentons un peu uniques (“je vois bien augmenter les chiffres du nombre de divorces, mais ce n’est certainement pas MOI qui vais divorcer, alors marions-nous sans crainte :)”).
Rappelez-vous comme ce manque de recul sur nous-mêmes, ce sentiment illusoire d’être différent de la masse, faisait de nous une proie facile pour les lecteurs à froid (les voyants charlatans). Lorsque nos prédictions ne se vérifient pas, nous cédons à un comportement aussi malhonnête que celui des imposteurs : nous cherchons à nous justifier. NNT passe en revue les excuses classiques : “j’avais presque raison”, “je m’intéressais à une question différente”, “je ne pouvais pas décemment prévoir la survenance de (évènement improbable)”… Bref, “j’étudiais l’évolution du paramètre X toutes choses égales par ailleurs, mais comme les choses ne sont pas restées égales, on ne peut pas m’en vouloir”. Le modèle a raison ; c’est le contexte d’application qui a changé.
Mais si le contexte change tout le temps, et que le monde regorge de cygnes noirs dans tous les cas, à quoi bon prédire, justement ?
2. Les solutions
a) Admettre que nous sommes humains n’interdit pas de réfléchir
Il existe des remèdes pour chacun des biais psychologiques recensés par NNT. Dans l’ensemble, il s’agit de contrôler davantage nos décisions en ayant recours au système de pensée rationnel plutôt qu’à l’émotionnel :
- Pour éviter de platonifier et de céder à l’erreur ludique : toujours se raccrocher au réel et partir de l’expérience sans théoriser à outrance (préférer la “connaissance clinique” au formalisme des modèles abstraits)
- Pour ne pas nous raconter d’histoires : au présent, faire des conjectures, mener des expériences puis collecter les faits (préférer l’expérimentation au storytelling) ; au futur, émettre des prédictions vérifiables puis les évaluer
- Pour nous abstraire du quotidien et de l’ordinaire sans conséquence : réduire le bruit, limiter sa consommation d’information factuelle et d’ “actualités” (dans les journaux, à la télévision, à la radio ou sur internet) et faire la différence entre l’essentiel et le sensationnel
- Pour user de nos connaissances à bon escient : transférer son savoir à d’autres domaines que celui dans lequel on l’a formé et ne pas raisonner en mode tunnel
- Pour ne pas être leurré par les experts : mesurer leur aptitude pour reconnaître ceux qui se trompent irrémédiablement et cesser de les écouter
Eviter de raconter des histoires ne signifie pas que nous ne pouvons pas nous pencher sur les causes d’un phénomène. La vigilance est cependant de mise, et le scepticisme doit nous guider. Aussi, notez bien l’asymétrie dans le pouvoir de confirmation de l’expérience : le passé peut nous permettre d’infirmer une théorie (en nous montrant ce qui est manifestement faux), mais attention aux illusions de compréhension qu’on risque d’accumuler en même temps, en croyant confirmée une idée qui n’a tout simplement pas (encore ?) été invalidée.
Pour l’auteur, “être humain” implique un certain niveau d’arrogance épistémique : nous ne nous débarrasserons pas complètement de notre tendance à juger, à exprimer des opinions et prédire. En revanche, il nous faut apprendre à ne pas faire dépendre notre état de la réalisation ou non d’une prédiction de grande envergure. Calculer notre train de vie sur la base d’un gain majeur au loto à un moment ou l’autre de notre existence n’est PAS une bonne idée ! Nous pouvons nous tromper sur les petites prévisions dont l’issue défavorable ne nous coûte pas cher, mais pas sur les paris sur l’avenir dans lesquels nous avons beaucoup à perdre : il nous faut classer nos croyances en fonction non pas de leur plausibilité mais du tort qu’elles peuvent nous causer.
b) La stratégie des haltères (barbell strategy)
Ce tri dans nos prévisions doit nous permettre d’exploiter une intéressante asymétrie : le décalage entre les situations à impact potentiellement positif et celles à impact possiblement négatif. Si nous ne pouvons pas connaître ou prévoir l’inconnu, au moins pouvons-nous essayer de deviner comment il pourrait nous affecter, et prendre nos décisions en conséquence. C’est toute l’idée de NNT : au lieu de prédire, mieux vaut se concentrer sur les effets des évènements envisagés que sur leur probabilité. Puisqu’il y a trop d’incertitude sur le risque d’occurrence, au moins pouvons-nous estimer les possibles conséquences positives ou négatives.
Et l’approche de l’auteur est plutôt conservatrice : pour prendre nos décisions, il est souvent légitime de se baser sur le scénario le pire, particulièrement si ce dernier es totalement inacceptable. Voyez le pari de Pascal : faut-il ou non miser sur l’existence de Dieu ? S’il existe, croire en lui vous assure une place au paradis, alors que ne pas croire vous condamne à l’enfer ou au néant ; s’il n’existe pas, vous retournez au néant que vous croyiez ou non. Bref “si vous gagnez, vous gagnez tout ; si vous perdez, vous ne perdez rien” : la conclusion du philosophe est qu’il est préférable de croire.
NNT prône une approche grandement similaire : se protéger intégralement contre les conséquences défavorables des évènements improbables, mais s’exposer ouvertement à leurs effets positifs. Ne pas laisser à un seul cygne noir la possibilité de nous ruiner, tailler sans vergogne dans les sources probables de grosse déconvenue, mais chercher proactivement les sources potentielles de retombées bénéfiques. Et ce, quitte à perdre un peu tout le temps ! L’auteur rejette violemment les stratégies de petits gains constants exposées au risque d’un féroce retour de bâton (comme “ramasser des pièces de monnaie sur une voie ferrée”) : mieux vaut selon lui avoir de petites pertes constantes dans l’attente du cygne noir qui procurera le jackpot !
D’où une recommandation : maximisez les sources d’opportunité autour de vous. Croyez aux vertus de la sérendipité et laissez jouer la chance. Investissez dans ce qui peut vous rapporter, même si vous ne voyez pas complètement comment. Et ne refusez pas les soirées où vous pourriez rencontrer du monde – et si vous y tombiez sur la femme de votre vie, ou un futur partenaire animé par un projet de création d’entreprise similaire au vôtre ?
A ce sujet, NNT livre dans un aparté sa vision de ce qui fait le succès des Etats-Unis :
“There is more money in designing a shoe than in actually making it: Nike, Dell, and Boeing can get paid for just thinking, organizing, and leveraging their know-how and ideas while subcontracted factories in developing countries do the grunt work and engineers in cultured and mathematical states do the noncreative technical grind. The American economy has leveraged itself heavily on the idea generation, which explains why losing manufacturing jobs can be coupled with a rising standard of living. Clearly the drawback of a world economy where the payoff goes to ideas is higher inequality among the idea generators together with a greater role for both opportunity and luck.
[…] In fact, the reason I felt immediately at home in America is precisely because American culture encourages the process of failure, unlike the cultures of Europe and Asia where failure is met with stigma and embarrassment. America’s specialty is to take these small risks for the rest of the world, which explains this country’s disproportionate share in innovations. Once established, an idea or a product is later “perfected” over there.”
NNT en vient même à défendre le capitalisme au nom d’un argument peu courant :
“So I disagree with the followers of Marx and those of Adam Smith: the reason free markets work is because they allow people to be lucky, thanks to aggressive trial and error, not by giving rewards or “incentives” for skill. The strategy is, then, to tinker as much as possible and try to collect as many Black Swan opportunities as you can.
[…] As a matter of fact […], we New Yorkers are all benefiting from the quixotic overconfidence of corporations and restaurant entrepreneurs. This is the benefit of capitalism that people discuss the least. […] As individuals we should love free markets because operators in them can be as incompetent as they wish.”
La construction du Tunnel sous la Manche est loin d’avoir été amortie, et peut-être ne le sera-t-elle jamais. Pourtant, les passagers qui l’utilisent fréquemment vous diront combien utiliser le TGV pour se rendre à Londres est plus pratique que prendre le bateau à Calais : merci aux preneurs de risque qui ont eu l’idée de se lancer dans cette entreprise, qu’ils soient ou non compétents !
c) Se doter d’outils adéquats
De même que, par principe, il est plus facile de prouver la culpabilité d’un individu (si l’on est en mesure d’en exhiber une preuve) que d’en accepter l’innocence (il n’existe pas de “preuve d’innocence”), l’asymétrie du pouvoir de démonstration des preuves fait qu’il est plus facile de rejeter le modèle gaussien que de l’accepter : une seule observation peut suffire à rejeter l’hypothèse d’une distribution normale, tandis que des millions d’observations ne confirmeront pas la validité de son application.
En effet, la courbe en cloche ne s’accommode pas de l’apparition d’exceptions extraordinaires (les cygnes noirs) tandis que les outils d’Extrémistan, au contraire, autorisent l’existence de longues périodes sans cygne noir. Evidemment, tout au long de l’une de ces périodes de calme (avant la tempête), des chercheurs peu rigoureux se plairont à supposer que la distribution considérée est gaussienne, puisqu’aucun cygne noir n’apparaît ; cependant, ils ne pourront pas prouver la validité de leur vision idéalisée, et cette dernière s’effondrera dès qu’un cygne noir apparaîtra.
“I have an epistemological problem with the need to justify the world’s failure to resemble an idealized model that someone blind to reality has managed to promote. This ubiquity of the Gaussian is not a property of the world, but a problem in our minds, stemming from the way we look at it.”
Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan
Puisque nous vivons en Extrémistan, nous ne pouvons continuer à utiliser des outils propres au Médiocristan. L’approche gaussienne doit se cantonner aux variables pour lesquelles nous avons de bonnes raisons de croire que les extrêmes ne s’éloignent pas trop de la moyenne (par exemple dans le cas des caractéristiques du monde physique). Dès que des mouvements de contagion ou de forts effets de levier peuvent entrer en jeu, si aucune force de rappel n’intervient pour ramener les conditions à l’équilibre, alors d’autres outils s’imposent.
Lesquels ? NNT évoque la distribution de Pareto, qui sous-tend le fameux principe des 80/20. Mais ce qui l’intéresse plus que tout, c’est l’idée de s’appuyer sur des modèles respectant un principe d’invariance d’échelle : la distribution doit afficher la même forme à différentes échelles. NNT remarque ainsi que la répartition des richesses au sommet de la pyramide sociale (chez les 20% les plus riches, par exemple) ressemble à celle que l’on observe dans la population prise dans son ensemble : d’énormes inégalités, avec une concentration du patrimoine au plus haut niveau. “Nous sommes les 99%”, certes, mais chez les 1% les plus fortunés aussi, l’écrasante majorité constitue un 0,99% moyennement riche face à un 0,01% hyper-riche ! (Là où un modèle gaussien, notons-le, n’accepterait pas de tels écarts : la richesse devrait être tassée au sommet, avec des inégalités très réduites !)
En supposant l’invariance d’échelle, le principe des 80/20 pourrait donc s’appeler principe des 50/01, pour un effet plus impressionnant encore ! Néanmoins, d’autres outils se révèlent plus adaptés à la modélisation, car leur structure même intègre l’invariance d’échelle : les fractales. Filles de l’un des maîtres à penser de NNT, Benoît Mandelbrot, ces beautés se construisent par la répétition de motifs géométriques à différentes échelles. Cette auto-similarité au travers des échelles permet de préserver certaines mesures à différents niveaux d’observation.
Pour NNT, les fractales devraient donc remplacer les courbes en cloche et devenir la norme pour l’étude des distributions. Leur utilisation permet de prendre en compte davantage de cygnes noirs que la gaussienne, mais pas la totalité pour autant. L’auteur précise que le modèle mandelbrotien ne sert qu’à rendre certains cygnes noirs “gris”, et non à tous les blanchir : fondamentalement, l’existence des cygnes noirs est liée à notre ignorance des sources d’incertitude, et ce n’est donc certainement pas un modèle plaqué sur le réel qui nous permettra d’y voir plus clair. La probabilité des évènements rares reste incalculable, quel que soit le modèle choisi.
Conclusion
Nassim Taleb insiste sur les lacunes et les limites de notre connaissance. Nos erreurs proviennent principalement du désir d’échafauder des modèles prédictifs précis. La réalité cependant ne suit pas suffisamment leurs prédictions pour qu’ils soient d’une véritable utilité pratique. L’incertitude ne peut se résumer à une mesure unique, comme par exemple la variance.
Par-delà son contenu objectif, le Cygne noir nous a plu pour les liens qu’il nous permet de tisser entre les sujets que nous avons abordés cette année sur ce blog :
- Nourrissant notre réflexion sur les questions de causalité, NNT nous met en garde contre les ravages du storytelling décrit par Charles Tilly comme l’un des quatre types d’explication – et qui transparaît si nettement dans la fascination de certains pour les théories du complot sursignifiantes !
- Il nous rappelle que nos expériences sont la source de croyances limitantes qui conditionnent notre vision du monde (d’où notre idée de négocier nos croyances)
- Il nous rappelle également que nous devons rester sceptiques vis-à-vis des “vérités” établies par nos “preuves” scientifiques (et non, un exemple ne confirme pas une règle !), tout en apprenant à appliquer nos connaissances hors de nos domaines d’apprentissage, pour éviter de vivre une existence de personnalités multiples
- Comme les auteurs de Freakonomics, avec lesquels il partage le goût pour l’analyse brute du réel, NNT dénonce toute une catégorie de faux experts et moque les raisons qu’ils avancent pour expliquer leur incapacité à prédire convenablement, à la façon de ces voyants charlatans portés sur la lecture à froid
- Il en appelle à nos capacités à voir la réalité en nous gardant de trop interpréter, comme pour l’analyse des tours de magie, mais aussi à penser à la manière créative des hackers, afin de nous abstraire du mode tunnel
- Se détourner du quotidien : mépris pour journalistes et infos du jour. D’ailleurs, vous avez remarqué ? Histoire de Charlie Hebdo déjà enterrée… Dans 6 mois, se demandera-t-on pourquoi on en a jamais parlé ? Plein de bonnes raisons (sur lesquelles nous revidendrons) de ne suivre l’actualité qu’avec, au mieux, un oeil distant
- Nous ignorons si NNT défend l’idée de travailler moins pour penser plus, mais il semble certes apprécier le temps libre que lui accorde sa fortune accumulée dans la finance – et le fait qu’il mentionne trois fois Bertrand Russell sous le vocable d’ “überphilosopher” lui donne droit à un bon point 🙂
- Enfin, NNT rejette l’arbitraire des catégories, comme Edgar Morin, et s’inspire largement de ses théories de la complexité
Comme Edgar Morin, Nassim Taleb éclaire le besoin de penser et d’agir dans un contexte d’incertitude – une incertitude foncièrement irréductible, quelles que soient nos tentatives pour la modéliser. Et la vision de la complexité proposée par les deux auteurs nous force à réhabiliter la notion de chance et d’aléa.
Auteurs : Maître Lupin, Doktor Igor et Capt. Hannibal
Tags : Black Swan, complexité, courbe de Gauss, Cygne noir, Edgar Morin, experts, Freakonomics, loi normale, Nassim Nicholas Taleb, probabilité