Donner du sens aux modèles économiques!

Itzhak Gilboa, Professeur d'Economie et Sciences de la Décision - 8 décembre 2016
Making Sense of Economic Models by HEC Professor Itzhak Gilboa - ©Fotolia - tomertu_web

L’économie n’est pas considérée comme la plus fiable des disciplines scientifiques, loin s’en faut. Elle est sous le feu de différentes critiques, certaines plus légitimes que d’autres. Ces deux études tentent d’apporter un éclairage nouveau à ce débat méthodologique, en montrant que les modèles économiques peuvent être utile et servir la société, mais d’une manière qui diffère de la vision scientifique traditionnelle.

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Itzhak Gilboa est professeur à HEC Paris depuis 2008. Titulaire de la chaire AXA pour les sciences de la décision, il enseigne divers cours en économie et dans des domaines (...)

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Les chercheurs d’autres sciences sociales, et plus largement les profanes, se demandent régulièrement pourquoi les modèles économiques analysent le comportement de l’homo economicus, alors même que les recherches en psychologie en ont démontré le caractère utopique. Pourquoi les économistes sont-ils si peu perturbés par le fait que les hypothèses sur lesquelles reposent leurs modèles sont réfutées par l’expérience ? Comment des modèles « gadget », simplifiés à outrance, peuvent-ils être utilisés pour établir des prévisions ? Ces questions méthodologiques alimentent le débat depuis les années 1950, notamment portées par Milton Friedman, et ont suscité un regain d’attention ces dernières décennies. 

Aborder les modèles comme des analogies susceptibles d’étayer les prédictions

Le fameux exemple du « Market for Lemons » d’Akerlof est un modèle économique simple qu’il est facile d’expliquer à des étudiants en un seul cours. Tellement simple que certains s’étonnent qu’il ait pu valoir à son auteur le Prix Nobel. D’autres se demandent ce que des économistes pourraient bien apprendre d’un modèle aussi idéalisé et dénué de réalisme. Pourtant, une explication peut plaider en faveur de l’intérêt de ce modèle, et plus généralement de ce type de modèle en recherche économique : la notion standard de la prédiction scientifique, fondée sur des théories générales non réfutées, est une manière parmi d’autres de produire des prévisions ; une autre consiste à s’appuyer sur des analogies. Cette idée est à rapprocher de la distinction entre le raisonnement à base de règles et le raisonnement par cas en psychologie et en intelligence artificielle, où l’on pense en termes de généralisations (« règles » et « théories »), mais également en termes d’analogies avec des cas similaires. Ce type de distinctions se retrouvant entre les techniques statistiques pour la production de prédictions, il ne semble pas aberrant que les spécialistes en sciences sociales puissent également recourir aux deux modes de raisonnement. Sous cet angle, un modèle mathématique formel ne doit pas être interprété comme une assertion générale de type « chaque fois que… nous observons… », mais uniquement comme une constatation d’un cas (théorique) : « Dans ce scénario hypothétique analysé sur mon tableau blanc, j’ai constaté que… ». De même, une expérience en laboratoire est un cas, mais celui-ci rend compte d’une occurrence réelle.

Guillemet

Les économistes doivent être jugés sur leur contribution au sein de la société, c’est-à-dire le rôle qu’ils jouent en permettant d’éviter des erreurs stupides ou de mauvaises décisions

Tenir compte à la fois des modèles théoriques et des expériences en laboratoire

Les cas individuels n’impliquant pas de quantificateurs universels, ils ne peuvent pas se contredire entre eux. Face à un problème économique concret, l’économiste doit donc évaluer s’il est plus proche du cas théorique analysé sur le tableau blanc ou de l’expérience menée en laboratoire. Prenons comme exemple le jeu de l’ultimatum : un joueur I se voit attribuer une certaine somme d'argent, disons 100 euros, et doit décider quelle part il garde pour lui et quelle part il distribue à un joueur II. La seconde personne doit alors décider si elle accepte ou refuse l'offre. Si elle la refuse, aucun des deux individus ne reçoit d'argent. En partant du principe que les enjeux sont uniquement de nature pécuniaire (c’est-à-dire que les notions de fierté, d’égalité, d’altruisme et autres considérations de ce type n’entrent pas en ligne de compte), la prédiction théorique voudrait que le Joueur I fasse une offre d’1 euro et que le Joueur II l’accepte. Pourtant, l’expérience montre que les choses se déroulent rarement ainsi. Le Joueur II rejette souvent les offres basses (peut-être par fierté) et le Joueur I fait souvent une offre plus généreuse (peut-être par anticipation de la réponse de l’autre joueur). Si l’on conceptualise ce constat pour en tirer une conclusion générale sur ce type d’interactions économiques, alors cela semble contredire la prédiction théorique. En revanche, si le modèle théorique et l’expérience en laboratoire sont conceptualisés comme des cas individuels, il devient possible de tenir compte des deux. Si l’on nous demande d’établir une prédiction à propos d’un événement de la vie réelle, nous pouvons nous poser la question suivante : cet événement est-il plus proche du modèle théorique ou de l’expérience en laboratoire ? La réponse peut parfois être le modèle théorique. Par exemple, si les enjeux s’élèvent à plusieurs millions d’euros, nous pouvons prédire que le Joueur II acceptera une offre d’un million d’euros, et ce même si cela implique que le Joueur I touche 99 fois plus.

Pourquoi les économistes ne se soucient-ils pas de la « réfutation » ?

En d’autres termes, nous pouvons mieux comprendre pourquoi les économistes ne se soucient pas plus des « réfutations » de leurs modèles lorsqu’ils sont considérés comme des analogies plutôt que comme des théories générales. Cela explique aussi pourquoi ils préfèrent des modèles simples : plus le modèle est simple, plus il est facile de voir des analogies. Mais si les modèles économiques sont vus comme des analogies, cela fait-il de la science économique une discipline réfutable ? Cela dépend. Si ces modèles s’accompagnent de « manuels de l’utilisateur » expliquant comment estimer le degré de similitude et comment gérer exactement les « cas » multiples, la réponse est « oui ». Il est possible d’agréger différents cas pour produire des prédictions qui peuvent être confrontées aux données. Il faut toutefois reconnaître que les modèles économiques ne s’accompagnent pas souvent de ces « instructions », laissant ainsi une grande place au jugement subjectif dans la détermination des prédictions d’un modèle, et donc dans la manière dont il est testé.

Reconsidérer le rôle de la science économique

Une autre façon d’expliquer les modèles économiques, et l’analyse économique en général, consiste à considérer la science économique comme une discipline de critique, plutôt que comme une science prédictive. Si l’on adopte ce point de vue, il ne faut pas demander à un économiste « Que va-t-il se passer maintenant ? » ou même « Que va-t-il se passer si… ? ». Son travail consiste plutôt à suivre le débat public et, lorsqu’il décèle une faille dans un argument, à mettre le doigt dessus. Un politicien ou un journaliste peut avancer une ligne de raisonnement dont la logique est défaillante. Par exemple, partir du principe qu’augmenter les impôts va nécessairement accroître les recettes fiscales, sans tenir compte des effets d’équilibrage. Dans un tel cas, l’économiste doit souligner la faille dans le raisonnement, sans nécessairement proposer d’alternatives. Selon cette approche, les économistes doivent être jugés sur leur contribution au sein de la société, c’est-à-dire le rôle qu’ils jouent en permettant d’éviter des erreurs stupides ou de mauvaises décisions. Dans un sens, leur rôle social en tant que critique peut être comparé à celui des historiens : ces derniers diront typiquement que les prédictions ne sont pas de leur ressort et pourtant nous pensons tous qu’étudier l’histoire est extrêmement utile.

Mais aucune de ces approches –1) celle des modèles économiques vus comme des analogies plutôt que des théories générales, et 2) celle de la science économique abordée comme un exercice de critique plutôt que comme une science prédictive – ne cherche à déterminer l’efficacité de cette science. Dans ces deux études, des modèles formels sont utilisés pour étayer des arguments informels. Certains résultats sont avérés et expliquent pourquoi les économistes se retrouvent confrontés à certains problèmes (dans un sens formel) et aussi, en partie, pourquoi ils ont tendance à favoriser des modèles a priori simplifiés à outrance. Globalement, les modèles et les explications qu’ils fournissent permettent d’identifier plus facilement les analogies entre différents cas (au détriment de la précision de la description), et de mettre en lumière la faille d’un raisonnement proposé.


D’après « Economic Models as Analogies », Economic Journal , signé I. Gilboa, A. Postlewaite, L. Samuelson et D. Schmeidler, 124 (2014), F513-F533 ; « Economics: Between Prediction and Criticism », signé I. Gilboa, A. Postlewaite, L. Samuelson et D. Schmeidler, version mise à jour en 2016.