Où l'on n'est plus sûr de bien faire une différence fondamentale dont on pourrait pourtant tirer profit.
Futé, Looping, Hannibal et Barracuda : dans les années 1970, ils assuraient. L’agence tous risques (Frank Lupo Stephen J. Cannell, 1983-1987)
REPÈRES
LES FAITS POUR DÉCIDER
En 1744, en Écosse, deux pasteurs, Alexander Webster et Robert Wallace, sont confrontés à une question délicate : comment assurer un revenu aux veuves et aux orphelins des ministres du culte lorsque ceux-ci meurent prématurément ?
Chaque décès plonge une famille dans la précarité. Mais personne ne peut prévoir quand un pasteur mourra. Webster et Wallace se mettent alors à examiner les registres paroissiaux. Les naissances et les décès y sont consignés avec rigueur depuis des décennies.
En agrégeant ces données, Webster et Wallace réalisent que si l’âge du décès est imprévisible pour un individu donné, il est tout à fait prédictible à l’échelle d’une population entière.
À partir de tables de mortalité, ils créent un fonds alimenté par des cotisations calculées en fonction des probabilités observées. Leurs prévisions s’avèrent remarquablement fiables.
Cette idée simple est à l’origine d’une révolution silencieuse. Elle ouvre la voie à la science actuarielle moderne, aux assurances, aux fonds de pension et plus largement à une nouvelle manière de se rapporter à l’avenir. Grâce aux statistiques, une partie de l’incertitude du monde semble désormais pouvoir être transformée en calcul.
Jusqu’où ?
Dans l’Amérique des Roaring Twenties (les années rugissantes), les marchés financiers se développent, les innovations se succèdent, les entreprises naissent et disparaissent à un rythme inédit. L’avenir semble plus que jamais pouvoir être anticipé, calculé et maîtrisé.
C’est dans ce contexte que le jeune économiste Frank Knight publie, en 1921, Risk, Uncertainty and Profit. Il y propose une distinction qui deviendra l’une des plus influentes de la théorie de la décision : celle entre le risque et l’incertitude.
Knight désigne le risque comme une situation dans laquelle les différents scénarios futurs sont connus et où il est possible d’estimer leur probabilité d’occurrence.
C’est le cas d’un lancer de dé, d’une assurance automobile ou d’un jeu de casino. Nous ignorons le résultat à venir, mais nous connaissons les probabilités associées aux différents résultats possibles.
L’incertitude, au sens de Knight, est d’une nature totalement différente. Elle concerne les situations dans lesquelles il est impossible d’estimer de manière fiable la probabilité des différents scénarios futurs.
Ce n’est pas que nous manquons de données. C’est que le passé ne fournit aucun cas véritablement comparable permettant d’établir ces probabilités. Nous sommes confrontés à des situations inédites, à une nouveauté radicale.
Quel sera l’impact de l’intelligence artificielle sur l’emploi ? Quelle technologie dominera dans vingt ans ? Quelle startup existera encore dans dix ans ? Quelle sera la prochaine grande rupture scientifique ?
Ce que dit Knight, en substance, c’est que toutes les situations où « on ne sait pas » ne se ressemblent pas.
Nous vivons dans un monde obsédé par la donnée. Jamais nous n’avons disposé d’autant d’informations, de statistiques et d’outils de prévision. Face à une décision difficile, notre réflexe consiste souvent à rechercher davantage d’informations.
Si Knight a raison, alors cette approche est vouée à l’échec en situation d’incertitude. Puisque, par définition, cette information n’existe pas, cela revient à chercher dans une botte de foin une aiguille… qui ne s’y trouve pas. En clair, à perdre notre temps.
Plus préoccupant encore, l’accumulation de données peut conduire à une illusion de maîtrise. Nous finissons par croire que l’avenir n’est qu’affaire de calculs.
Bien sûr, la plupart des décisions importantes mêlent en réalité une part de risque — que le calcul permet d’éclairer — et une part d’incertitude, qui résiste au calcul. L’enjeu consiste précisément à distinguer l’un et l’autre.
Reste alors une question essentielle : comment décider dans l’incertitude — c'est-à-dire lorsque le calcul ne suffit plus ?
La réponse de Knight tient en un mot : le jugement.
Le jugement correspond à une appréciation subjective et circonstanciée d’une situation. Il est donc propre à un individu et à une situation.
L’enjeu est de taille. Pour Knight, c’est précisément l’existence de cette incertitude qui rend possible le profit entrepreneurial. Dans un monde où tout serait parfaitement probabilisable, les opportunités exceptionnelles finiraient par être intégrées aux calculs et disparaîtraient progressivement.
Le profit constitue ainsi, en quelque sorte, la rémunération du jugement. L’entrepreneur ne réussit pas parce qu’il calcule mieux que les autres, mais parce qu’il perçoit une possibilité que les données ne permettent pas encore de révéler. Là où d’autres ne voient que de l’incertitude, il entrevoit une opportunité.
Knight ne précise pas comment développer son jugement. Nous pouvons interpréter ce jugement comme une forme de discernement : la capacité à mobiliser ses connaissances, son expérience et son esprit critique pour apprécier une situation singulière.
Le philosophe Bertrand Russell écrivait : « Ce que les hommes veulent en fait, ce n’est pas la connaissance, c’est la certitude. » C’est précisément cette certitude que Knight nous invite à abandonner. Avec lui, l’incertitude s’envisage alors comme un champ d’opportunités. À condition de ne pas rester trop longtemps prisonniers de nos calculs.
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