Nos sociétés et nos économies intègrent un nombre exponentiel de systèmes physiques, numériques et sociaux. Pour y prendre des décisions cohérentes, nous devons ouvrir nos modèles économiques pour y refléter la complexité de notre monde.
Découvrez « Complexité » en format audio avec l’interview de Guiv Roger MORIN, auteur de la conviction #2
Notre environnement, nos sociétés, nos économies et nos ressources s’imbriquent à tel point qu’ils forment un « système de systèmes ». C’est le cas des marchés de l’électricité, par exemple.
Or, nos modèles de décision économique actuels représentent mal ces interactions, ce qui augmente le risque d’erreur stratégique. Le parallèle entre théorie de l’évolution de Darwin (plus on sait s’adapter, mieux on survit) et fonctionnement des marchés souligne l’importance d’une approche évolutionniste en économie. Les modèles économiques néoclassiques sont critiqués pour leurs axiomes irréalistes (ex : « toute entreprise est parfaitement rationnelle et n’a pour seul objectif que le profit »), notamment dans leur échec à prévoir la crise financière de 2008.
La Science du Complexe offre une solution pour mieux représenter les systèmes complexes tels qu’ils sont, en particulier dans le contexte climatique. Les travaux des Prix Nobel de Physique 2021 (Manabe, Hasselmann et Parisi) sur la prévision climatique planétaire incarnent l’application de la Science du Complexe pour comprendre et prédire les phénomènes climatiques. Le jumeau numérique européen « Destination Earth » s’en inspire.
Enfin, plusieurs principes fondamentaux confèrent à cette approche de modélisation son réalisme pour orienter les politiques publiques et les choix stratégiques, notamment le fait de préférer les algorithmes d’apprentissage pour représenter les comportements plutôt que de les abstraire et les contraindre uniquement par des formulations mathématiques déterministes, par exemple.
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