Blog de Paul Jorion

La sous-discipline des “systèmes humains complexes” n’existe que depuis une vingtaine d’années. Elle est apparue à la confluence d’un certain nombre de techniques et de préoccupations nées une dizaine d’années auparavant : l’intérêt pour les phénomènes non–linéaires (en gros, ceux où une petite cause peut avoir un grand effet ou, inversement, une grande cause peut avoir un petit effet), la découverte par Mandelbrot des structures fractales, présentant la même complexité quelque soit l’échelle à laquelle on les examine et enfin, l’apparition des langages de programmation « orientés–objets » permettant de simuler aisément des systèmes où interagissent un grand nombre d’agents dont le comportement individuel a été programmé et dont l’effet collectif résultant de ces interactions est alors examiné comme un produit en sortie.

Je me souviens, à la fin des années quatre–vingts, des premiers films d’animation expérimentaux montrant les effets d’ensemble résulatnt de l’interaction d’un très grand nombre d’éléments, un banc de poissons, par exemple : l’interaction de chaque poisson avec chaque autre au niveau de l’
« objet poisson » avait été programmée, mais le comportement du banc dans son ensemble n’avait pas lui été programmé : il émergeait collectivement des interactions entre individus. Dans le contexte de l’informatique telle qu’elle existait jusqu’alors, il était malaisé de se convaincre que l’effet d’ensemble n’avait pas été programmé en tant que tel.

Demain, je m’adresserai à deux groupes à UCLA. Aux doctorants, j’expliquerai ma simulation de la bourse de New York (à l’époque qui précédait son automatisation récente) et il est prévu que je leur fasse une démonstration du logiciel et en explique la programmation (1).

Aux étudiants de première année, je parlerai de ce qui me semble être mes contributions originales à la sous–discipline : premièrement, ma réflexion sur ce que pense la particule de ce qui se passe dans le champ, autrement dit, les raisons que nous attribuons à nos actes individuels dans nos comportements collectifs, par opposition aux causes globales qu’un physicien pourrait découvrir et considérer comme déterminant ces comportements collectifs (2) ; deuxièmement, les cas où les représentations des acteurs quant à ce qui se passe en réalité sont fausses, ma simulation du New York Stock Exchange appartient à cette famille : le résultat obtenu en sortie n’est pas du tout ce que les participants imaginent. C’est en réalité le fait que tous se leurrent en permanence quant à leur capacité de comprendre ce qui s’y passe qui donne au marché son semblant de structure. Leurs choix s’avèrent en effet faux en moyenne une fois sur deux, assurant par là une certaine stabilité au marché, stabilité qui disparaîtrait si une proportion significative d’acteurs parvenaient à deviner correctement son évolution future (3).

(1) Rédigé en C# 2.0 pour ceux que ce genre de détails techniques intéresse.

(2) Reasons vs. Causes. Emergence as experienced by the human agent, Structure and Dynamics: eJournal of Anthropological and Related Sciences: Vol. 2: No. 1, 2007: Article 1

(3) Adam Smith’s “Invisible Hand” Revisited, Proceedings of the 1st World Conference on Simulation of Social Systems, Kyoto, August 2006, Vol. I, Springer Verlag : 247-254