Modéliser le futur ?

CONDENSÉ

La presse en ligne est abondante.

Ce qu’on y trouve est inégal.

Je n’y ai sélectionné que quelques titres et repéré quelques articles.

Ce qui suit est le condensé de l’un d’entre eux.

(LE TEMPS – Quotidien de Suisse romande – 24 avril 2012 – Olivier Dessibourg)

Il y a cinq ans, Twitter et Facebook n’existaient pas. Explorer, imiter et mieux gérer un monde hyper-connecté est désormais plausible – en tirant profit de l’incommensurable masse de données générées grâce aux nouvelles technologies de l’information et de la communication.

En passant ces données au crible, l’ambition est de découvrir les lois générales sous-jacentes aux systèmes interactifs et globaux dans lesquels on vit, ainsi que les réactions en chaîne qui les font évoluer. Puis de les appliquer pour prédire les options à suivre afin de connaître un futur durable (gestion de l’énergie), de réduire la vulnérabilité aux risques (en économie, en géopolitique) ou d’accroître la résilience de nos sociétés.

Le projet repose sur trois piliers :

- Collecter un maximum de données diffusées sur Terre.

- Faire tourner simultanément, avec les données acquises, des modèles d’évolution de tous types de systèmes (économique, politique, sanitaire, environnement…) développés à partir des lois fondamentales découvertes.

- Créer une Plateforme globale de participation à cette méthode de travail parmi les sociologues, voire au-delà (les techniques de simulation, après s’être imposées en sciences naturelles, doivent entrer dans les sciences sociales, souligne l’un des principaux initiateurs du projet, Dirk Helbing, lui-même spécialiste de l’étude des foules).

Dans les domaines économique et financier, de nombreux modèles sont déjà utilisés. Cependant, Le problème, c’est qu’ils n’incluent pas d’emblée de possibles crises […] il faut en développer de nouveaux.

Les exemples avancés ne convainquent pas tout le monde : C’est très complexe disent certains… D’aucuns s’interrogent sur la protection de ces informations. Est-ce ensuite réaliste de vouloir modéliser la société ? Obtenir des bons modèles à partir des données brutes est sans espoir, entend-on aussi. Et les systèmes en question (social, économique, etc.) ne sont pas seulement complexes, mais parfois chaotiques, rendant toute évolution imprévisible. Comme c’est aussi le cas avec la météo et le climat.

Dirk Helbing l’admet. Il préfère le terme de prévision à celui de prédiction: En interprétant nos modèles, nous parlerons en termes de probabilités que des événements en cascade surviennent. Comme pour les prévisions météo : si elles ne sont pas toujours fiables, elles restent souvent utiles.