L’étude des origines de l’économie mathématique avait ainsi été abordée, de manière fructueuse, par Ménard [7], Mirowski [8] ou Schabas [9] comme le résultat de rapprochements intimes entre l’économie et les sciences de la nature, au premier rang desquelles la mécanique. De manière plus générale, des épisodes essentiels de la construction de la théorie ou des pratiques économiques ont été relus à la lumière des développements de la biologie ou de la statistique [10], l’ensemble permettant de comprendre le développement de disciplines diverses comme le résultat d’une dynamique historique homogène. L’histoire de l’économétrie constitue un terrain propice à ce genre historique [11] : dès ses origines, l’économétrie a entretenu des rapports analogiques avec d’autres disciplines, à commencer par les sciences de la nature. Ces rapports ne doivent pas surprendre. D’une part, l’économétrie doit beaucoup à l’économie mathématique, empreinte de mécanique. D’autre part, la naissance de l’économétrie est avant tout celle d’un nouveau territoire de recherche, qui doit se doter de méthodes d’investigation, et cette constitution a été permise par un appui sur des champs disciplinaires déjà familiers de ce type de rapprochement entre la théorie ou le modèle et le réel. Les économètres avaient ainsi à leur disposition des instruments qu’ils devaient ensuite, dans certains cas, adapter à leur objet d’étude – en pensant leur différence, leur spécificité. Une telle perspective a permis de comprendre les premiers usages faits par les économètres de la corrélation, la régression ou l’analyse spectrale et, dans une perspective plus globale, de comprendre de quelle manière l’émergence de l’économétrie probabiliste dans les années 1940 restait indissociable d’une « révolution probabiliste » plus générale, dont l’emblème est le passage de la mécanique classique à la mécanique quantique.

On peut alors légitimement vouloir sonder l’origine de ces échanges interdisciplinaires. Car si l’on connaît ce que l’économétrie doit à d’autres disciplines déjà familières de ce rapprochement statistique entre l’observation et la théorie – la biométrie, diverses branches de la physique –, notre connaissance reste limitée à des épisodes interdisciplinaires précis de son histoire – et reste en cela trop monographique. Deux questions fondamentales restent en effet sans réponse. Premièrement, la forme prise par ces rapports analogiques entre l’économétrie et d’autres champs disciplinaires a-t-elle été marquée par une évolution historique ? Deuxièmement, ces transferts ont-ils été permis par des conditions de possibilité du savoir plus profondes, exerçant une influence sur l’activité des économètres ? Cette dernière question, large, revêt deux aspects. L’utilisation par les économètres d’outils étrangers à leur champ est-elle seulement justifiée par leur efficacité technique, ou est-elle également fondée sur une représentation du monde qui les légitime ? Et, dans ce cas, quelles sont ces représentations du monde, quels sont ces imaginaires qui ne sont pas nécessairement explicites mais qui exercent une influence sur le travail scientifique, en particulier sur la stratégie de modélisation adoptée ? Répondre à ces questions revient à explorer, dans une perspective pluridisciplinaire, l’histoire de la modélisation économétrique, en mettant au jour les pensées analogiques et les représentations du monde des économètres, mais également des scientifiques dont ils se sont inspirés. Une telle histoire reste en effet indissociable d’une histoire large de la modélisation [12], mettant en exergue les analogies comme les représentations du monde à l’œuvre dans l’activité scientifique des XIX^ème et XX^ème siècles.

Le paradigme unitaire repose sur l’idée selon laquelle « la science doit offrir une image unitaire et objective de l’Univers » [14]. L’Univers est pensé comme une machine ordonnée, parfaitement déterministe, et fonctionnant selon des règles de perfection. Une grande variété de phénomènes a priori hétérogènes est perçue comme étant soumise aux mêmes principes de fonctionnement. À l’intérieur de ce paradigme peut donc se déployer une approche réductionniste qui « se propose de ramener la description des faits à un système de principes et de méthodes considérés comme le noyau ontologique ou épistémologique de la science » [15]. Ce paradigme se caractérise ainsi par une stratégie particulière de modélisation – l’analogie mécanique – qui vise à réduire tout phénomène – y compris moral – à une logique mécaniste, en vue de fournir une image unitaire du monde.

Le paradigme fragmentaire abandonne cette unité du monde. Son noyau dur est alors constitué d’une stratégie fragmentaire de modélisation :

Alors, la stratégie de modélisation privilégie l’analogie mathématique, selon laquelle un même formalisme est capable de rendre compte de phénomènes hétérogènes, ces phénomènes étant « seulement reliés entre eux par une analogie qui s’exprime sous la forme d’une description mathématique commune » [17] – la pertinence de ce formalisme étant la capacité qu’il possède à reproduire le fonctionnement réel de l’objet étudié.

On le voit donc : Israel nous offre une interprétation forte et riche. Forte, car son esprit reste, à certains égards, assez inspiré par Michel Foucault – l’histoire est une succession d’épistémès. Riche, car elle renvoie non seulement aux formes prises par les modèles et à leurs raisons d’être, mais encore à la nature de leurs critères d’évaluation, aux rapports qu’ils entretiennent avec le réel, et aux perceptions de ce réel par les scientifiques. En raison de sa fécondité, il est tentant de vouloir y intégrer l’économétrie : cette inscription pourrait offrir des réponses aux interrogations précédentes, en permettant simultanément de rendre compte de certains mouvements interdisciplinaires qui ont accompagné l’essor et le développement de l’économétrie, ainsi qu’une évolution historique caractérisant la stratégie de modélisation à l’œuvre (un éventuel passage d’analogies mécaniques à des analogies mathématiques), le tout s’expliquant finalement par des changements de représentation du monde. Je me propose donc ici de relire, à partir de cette fresque, certains épisodes marquants de l’histoire de la modélisation économétrique, depuis ses origines jusqu’à la mise en place de la « méthode Cowles ». L’exercice, ne le cachons pas, relève d’une théorisation qui ne saurait rendre compte de la diversité de ce qui constitue l’histoire de l’économétrie : notre raisonnement, exploratoire, privilégiera ainsi quelques acteurs essentiels et permettra l’identification de ce que l’on peut convenir de baptiser un trend israélien de l’histoire de l’économétrie.

Dans une première partie, il s’agira de comprendre dans quelle mesure une analyse de l’émergence de l’économétrie révèle de nombreux points d’intersection avec le premier paradigme identifié par Israel, en terme de recours à un raisonnement par analogie mécanique comme en terme de représentation unifiée du monde. L’économètre privilégié sera Henry L. Moore, le pionnier américain de la discipline, même si nous étendons notre propos à d’autres héros de cette aventure. Dans une seconde partie, je reviendrai sur certains travaux qui sont à la base de l’économétrie probabiliste « moderne ». L’analyse privilégiera les travaux de quelques fondateurs de la méthode Cowles et nous permettra de nous interroger sur le développement d’un autre type de modélisation économétrique, empruntant une autre pensée analogique – l’analogie mathématique –, fondée sur des représentations plus parcellaires du monde – un autre style dont la proximité avec le paradigme fragmentaire ne peut manquer de troubler.

En combinant les analyses de la corrélation et du périodogramme – un ancêtre de l’analyse spectrale, élaboré par le physicien Arthur Schuster [24] –, Moore parvient à montrer qu’un cycle de 8 ans caractérise la pluviométrie aux États-Unis, et qu’il se propage dans la sphère agricole (prix et quantités de divers biens) puis dans la sphère industrielle (prix et quantités de lingots de fonte, cette variable étant à l’époque considérée comme un indicateur de l’activité industrielle).

La démonstration ne doit rien au hasard et, pour s’en convaincre, on doit s’immerger dans le contexte de l’époque. En effet, si cette recherche peut aujourd’hui nous paraître surannée, plusieurs scientifiques pensent qu’une grande variété de phénomènes peut être attribuée à des mouvements célestes [26], et Moore ne fait que s’inscrire dans des voies de recherche antérieurement explorées par plusieurs astronomes. Il suit en particulier les travaux menés par Schuster – qui s’intéresse à l’influence des mouvements célestes sur le climat et l’agriculture – et, se référant à de nombreux travaux de la physique solaire, il démontre que les conjonctions Vénus/Soleil/Terre sont susceptibles d’expliquer les cycles climatiques de 8 ans précédemment mis en évidence. Il pense avoir ainsi mis au jour une loi, naturelle et déterministe, associant le monde moral au monde physique [27].

Cette clé de lecture nous permet de comprendre une partie de l’activité des premiers économètres durant la période. Ce déterminisme explique par exemple l’accent mis sur la recherche de causes constantes : c’est ainsi qu’acquiert sa signification l’élaboration des méthodes de décomposition des séries temporelles par Jevons [37], la statistique permettant l’élimination de causes accidentelles ou d’erreurs qui masquent les causes constantes. Comme le suggère l’un des pionniers de la modélisation économétrique, Jules Regnault [38] :

De même, est-il possible d’expliquer l’assimilation parfois faite par des auteurs comme Moore ou Arthur Bowley de la corrélation et d’une causalité stricte. Dans les deux cas, on retrouve l’une des caractéristiques du paradigme unitaire : la modélisation reste de nature déterministe, réglée par l’existence supposée de lois causales.

Cette représentation du monde appelle deux commentaires. D’une part, s’appuyant sur la statistique, les modèles de Regnault visent à mettre en évidence des lois qui devront être respectées et conduire à « un état stable et tranquille » [43], de même que pour Moore la connaissance de l’influence de Vénus permet la mise en place de politiques économiques devant stabiliser l’économie. On retrouve ici l’idée d’une fin de l’histoire, typique du déterminisme du XIX^ème siècle [44]. D’autre part, ces premières modélisations économétriques se déploient dans le cadre de critères ou – lâchons le mot – de valeurs, de nature exogène, qui fondent ce déterminisme et guident la lecture du réel effectuée par les premiers économètres en définissant la forme et la finalité même de leurs modèles.

Cette stratégie de modélisation est loin de concerner exclusivement Moore. Plusieurs pionniers de l’utilisation du périodogramme en économie suivent ce programme d’astronomie sociale. Chancellier [48] montre qu’en expliquant des périodicités statistiquement mises en évidence, William Beveridge se réfère à « l’impact de quelques facteurs physiques se trouvant sur Terre ou dans l’atmosphère » [49]. De même, si Regnault utilise la statistique comme mode d’approximation du déterminisme, en particulier à travers le calcul de moyennes [50], il met en place une double validation de ses résultats : un test « intra-économique » – consistant en une comparaison du modèle théorique aux observations [51] – et surtout un test « extra-économique », basé sur un parallèle entre ses résultats et les lois existant dans les sciences de la nature [52]. Regnault s’appuie en effet sur la croyance en un univers unifié – « le monde moral ne se gouverne pas par d’autres lois que le monde physique » [53] – et, à l’instar de Moore, proclame l’existence d’une liaison intime du monde physique et du monde moral. La nature est vue comme un mécanisme d’horlogerie, la société comme « une immense machine où tous les ressorts sont liés les uns aux autres » [54]. Alors,

Nous voyons de quelle manière le déterminisme insère ici [56] les transferts disciplinaires dans une conception unifiée du monde : ces emprunts se fondent sur la croyance en un monde unifié – croyance selon laquelle différentes branches scientifiques doivent partager les mêmes instruments.

Le monde des phénomènes physiques (terrestres ou célestes) et le monde des phénomènes humains se voient unifiés et le champ de la physique – le plus achevé – permet, par transposition, de lire le champ de monde humain et social. Le paradigme unitaire est ainsi indissociable du réductionnisme, les processus biologiques ou économiques étant abordés à la lumière des processus physiques [58]. L’instrument privilégié de connaissance est l’analogie mécanique, selon laquelle le monde humain est supposé être conforme aux lois régissant le monde physique. Comme celui de Moore, le cadre de travail de Regnault se caractérise par cette forme de modélisation typique du paradigme unitaire identifié par Israel.

Cette inscription de l’émergence de l’économétrie dans le paradigme unitaire permet ainsi d’éclairer l’utilisation que les premiers économètres ont pu faire de résultats étrangers à leur discipline, dans le cadre déterministe qui accompagne leurs travaux. Surtout, elle permet de comprendre de quelle manière l’économétrie s’ouvre dans le cadre de représentations du monde propres à une époque particulière – car l’histoire n’est finalement rien d’autre que « le sens de la possibilité » [59].

Et, ajoute-t-il,

Le Corbeiller s’intéresse en particulier à la distinction établie par Van der Pol entre les oscillations forcées et les oscillations libres. Une oscillation forcée est imposée à un système par un mécanisme exogène agissant par impulsion périodique : elle provient de l’influence d’une cause périodique imperturbable qui communique au système considéré la périodicité de ses mouvements. En revanche, une oscillation libre se produit spontanément dans le système dès que l’action extérieure a cessé. Elle est donc plus ou moins amortie, mais si l’on compense exactement l’énergie dissipée par un apport exogène, les effets de l’amortissement disparaissent : l’oscillation est alors entretenue.

Il offre donc une traduction économique des objets évoqués par Le Corbeiller : la structure de l’économie est affectée par des chocs erratiques, des impulsions, qui constituent une source d’énergie apportée au système, s’y propagent et entretiennent les oscillations en leur permettant de se comporter à long terme de manière non amortie [68].

De ce point de vue, Frisch s’inscrit dans le paradigme fragmentaire. Cette inscription ne saurait surprendre : la pensée de Van der Pol constitue une base importante de l’argumentation développée dans La mathématisation du réel. Israel montre en effet de quelle manière le physicien hollandais est conduit à relier, par une analogie mathématique, une variété importante de phénomènes. L’étude d’un type particulier d’oscillation – les « oscillations de relaxation » – l’amena en effet à appliquer à des phénomènes non électriques leur modélisation initiale :

C’est donc ici la structure mathématique qui prime, qui joue le rôle de « modèle de modèles ».

Le cas de Frisch n’est pas une occurrence unique : une telle approche semble présente dans de nombreux travaux économétriques des années 1930, à commencer par les premiers modèles construits par Tinbergen [77]. De même, l’ingénieur Lucien March – directeur de la Statistique Générale de France au début du XX^ème siècle – se voit fortement influencé par l’antiréalisme de Karl Pearson [78], comme le suggère son rejet de la causalité au profit de la corrélation. Car, à ses yeux, une liaison causale n’est qu’une « image » du monde [79]. Il sera alors amené à douter de la pertinence de la modélisation économétrique, et développera dans les années 1920 une connaissance exclusivement fondée sur la mesure, perçue comme l’unique moyen de connaître le monde social, et sur d’autres formes de modèles, en particulier graphiques [80]. En revanche, ses « disciples », comme Marcel Lenoir [81], opteront pour la modélisation en ajustant leurs modèles le plus finement possible au réel.

Nous retrouvons alors une caractéristique du paradigme fragmentaire : le modèle devient une hypothèse, affranchie de représentations exogènes du monde, et dont la légitimité est assurée par un critère d’efficacité, synonyme de capacité à reproduire le réel. Il propose alors une image possible du phénomène étudié. C’est donc également le critère de vérité qui se voit transformé : la modélisation mathématique est « une forme d’activité scientifique qui a renoncé a priori à rechercher "une seule" vérité ou l’essence objective de la réalité, au profit de vérités partielles » [82]. On peut remarquer que ce style de modélisation peut être porteur de traits caractéristiques de l’instrumentalisme : il s’agit en effet de reproduire un phénomène réel, en faisant comme s’il se comportait conformément au modèle.

Revenons succinctement aux origines de notre histoire. Le travail de modélisation des premiers économètres se caractérise, nous l’avons vu, par des méthodes adaptées à la représentation du monde dans laquelle ils s’inscrivaient. Moore emprunte le périodogramme à la physique parce qu’il suppose que les cycles économiques sont de même nature que les cycles astronomiques. De même, pour Regnault, l’utilisation de la moyenne ou de techniques de décomposition des séries temporelles reste indissociable de l’existence supposée de lois déterministes. La modélisation économétrique qui se déploie dans le paradigme unitaire se caractérise donc par l’existence de ce que nous appellerons un principe d’association : méthodes et représentations du monde restent intimement associées – les méthodes retenues visent à capturer des phénomènes perçus comme étant déterministes.

Ce principe disparaît dans le paradigme fragmentaire. L’affaiblissement du rôle des représentations exogènes du monde dans la construction du modèle conduit en effet à une autonomie nouvelle des techniques de modélisation. On l’a vu dans le cas de Frisch ; on le voit, de manière plus radicale, dans certains développements ultérieurs de l’économétrie, en particulier cette « méthode Cowles », symbolisée par la Monograph 10 [83] qui trouve son origine principale dans la thèse de Haavelmo [84], la contribution véritablement fondatrice de l’économétrie probabiliste [85].

Cette filiation est particulièrement instructive. Si – malgré d’évidentes ambiguïtés – Haavelmo justifie le probabilisme de l’économétrie sur la base d’une représentation stochastique du monde [86], seuls les instruments et méthodes qu’il introduit ont pénétré l’économétrie, influençant de manière décisive les développements des années 1950-1970, sans que l’explication du probabilisme qu’il propose – et qui pourtant légitimait, à ses yeux, l’adoption de ces méthodes et instruments – ne soit reconnue. Aris Spanos constate ainsi que l’approche économétrique postérieure « a largement ignoré les éléments méthodologiques essentiels de The Probability Approach in Econometrics » [87]. La Monograph 10 révèle en effet que la justification du caractère stochastique d’un modèle s’effectue indépendamment de toute représentation du réel, comme l’illustre le chapitre rédigé par Marschak, directeur de la Cowles Commission entre 1943 et 1948. Selon ce dernier, la croyance en un monde déterministe ou un monde stochastique est secondaire – pour ne pas dire inutile – parce que ces deux mondes seraient techniquement équivalents :

La Monograph 10 marque donc un poids inédit accordé à la technique et au modèle, dont deux dimensions méritent une attention particulière. D’une part, le développement de la méthode Cowles rend ici l’aléa inoffensif du point de vue de l’appréhension du réel [89]. Car la Monograph 10 explicite cette idée selon laquelle l’économétrie se définit avant tout par l’efficacité des techniques. Cette orientation peut se comprendre, l’économétrie devant se doter de techniques robustes. Elle n’est cependant pas neutre : il suffit aujourd’hui d’ouvrir la plupart des ouvrages d’économétrie pour s’apercevoir que cette approche est passée à la postérité, en conduisant à un changement de définition de l’économétrie, devenue « un ensemble de méthodes statistiques appliquées à l’économie » [90]. D’autre part, nous ne devons pas tirer de conclusions trop hâtives des développements précédents, en laissant penser que la modélisation économétrique deviendrait dépourvue de représentations du monde. En s’émancipant des analyses d’Israel, on peut en effet penser que l’on assiste à un changement de nature de ces représentations : exogènes dans le paradigme unitaire, elles deviennent endogènes dans le paradigme fragmentaire, c’est-à-dire que le modèle devient la représentation du monde de l’économètre ou de la communauté qui le reconnaît. Nous ne développerons pas ici ce point. Cependant, l’institutionnalisation croissante de la recherche économétrique à partir des années 1930, conjuguée au développement de nouvelles philosophies des sciences, n’est sans doute pas étrangère à ce nouveau statut des représentations du monde des économètres [91].

Ces dernières années ont précisément vu l’émergence de travaux, stimulés par les recherches menées en philosophie des sciences par Nancy Cartwright depuis How the Laws of Physics Lie, qui ont permis de mieux comprendre le positionnement du modèle, dont l’analyse est indissociable de deux éléments adjacents : le réel et la théorie. Un modèle est ainsi un « intermédiaire » [96] entre la théorie et le réel ou, dans une perspective plus radicale, un instrument « autonome » assurant une « médiation » entre la théorie et le réel [97]. Si l’on suit cette dernière perspective, les modèles sont des cadres expérimentaux, possédant leur propre cohérence, une cohérence qui n’est ni celle de la théorie de laquelle ils sont issus, ni celle du réel. Un modèle entretient des rapports avec un corpus théorique comme avec le réel (par l’intermédiaire de l’observation), mais ne se réduit ni à l’un ni à l’autre : il est une interface susceptible de prendre des formes aussi variées que le test de propositions théoriques, le processus de mesure, l’expérience de laboratoire ou la simulation [98].

Un premier résultat apparaît alors : le modèle relève de la « fiction » [99]. On ne doit évidemment pas en déduire hâtivement qu’il est nécessairement dépourvu de fondements réalistes : il peut être un instrument [100] susceptible de nous dire quelque chose sur le monde [101]. Mais ce constat, somme toute banal, doit être dépassé. Une analyse de la modélisation économétrique peut, me semble-t-il, être précisée en identifiant, dans une perspective historique, la manière dont les modèles sont amenés à tisser des relations particulières avec le réel comme avec la théorie. Car si le modèle s’inspire de la théorie, cette inspiration est bien évidemment fonction de ce que peut offrir la théorie, c’est-à-dire de son degré de maturité. Si l’on admet que l’activité essentielle des scientifiques est la confection de théories, on comprend que lorsqu’une théorie est faiblement développée, le modèle doit puiser dans le réel des voies de développement qui, en retour, pourront enrichir le cadre théorique. En revanche, lorsqu’un corpus théorique est plus mature, le modèle peut trouver dans la théorie une source d’inspiration plus consistante (par exemple, en simulant certaines relations issues de la théorie) : le poids accordé au réel comme source d’inspiration du modèle n’est alors plus aussi prépondérant. Le développement de la théorie peut donc entraîner la construction de modèles qui interrogent moins le réel et privilégient l’examen ou le test de principes théoriques.

Nos deux moments charnière de l’histoire de l’économétrie illustrent cette idée. Pour Moore, le modèle se fonde sur une théorie embryonnaire : l’influence présumée du climat sur l’économie. Le modèle qu’il construit ne peut donc y puiser beaucoup d’éléments. Son objectif est alors la découverte de principes et lois qui viendront contribuer à l’enrichissement du cadre théorique, cette voie de recherche passant par la confection d’un modèle qui interroge le réel – le modèle se construit par absorption du réel. En cas de succès, il vient compléter et enrichir la théorie. En revanche, le modèle de Frisch est révélateur d’un autre type de relation susceptible de lier le modèle, le réel et la théorie lorsque cette dernière est plus aboutie. Le cheval à bascule, inséré à bien des égards dans des développements théoriques, se fonde sur des propositions plus établies [102]. Cette plus grande richesse théorique peut, à elle seule, susciter la construction de modèles qui ont plus pour objectif d’en analyser la robustesse que d’interroger le réel. Ce socle théorique, plus constitué, contribue à expliquer le fait que le réel joue ici un rôle plus secondaire, plus passif, que chez Moore.

Dans cette perspective, le rapport du modèle au réel dépend donc non seulement des conditions de possibilité du savoir précédemment soulignée, mais aussi de la fécondité du corpus théorique de référence. Il n’est alors guère étonnant de constater que l’interrogation de la théorie par le modèle occupe au cours du XX^ème siècle une place croissante, au détriment de l’interrogation du réel : ce siècle est fondamentalement marqué par une théorisation continue de l’économie.

Ce constat n’est peut être pas étranger à certaines critiques subies par l’économétrie depuis les années 1980. Pour Lawrence Summers – quelle que soit, là encore, la dimension rhétorique de ses propos –, une partie de la modélisation macro-économétrique « prétend à la rigueur scientifique et a apporté des innovations méthodologiques significatives, [mais] est victime de l’illusion scientifique, et […] confond les progrès sur les méthodes avec les progrès sur le fond » [103]. Une recherche gouvernée par la seule méthode est dénoncée par l’auteur, qui ne cache pas sa prédilection pour une analyse fine de la mesure et des faits économiques. La proximité avec les thèses d’Israel est éclatante : en regrettant que la recherche formelle « n’a exercé quasiment aucune influence sur les problèmes de fond de la pensée économique » [104], Summers dénonce l’étude de pseudo-réalités, une étude revendiquée par Lucas [105].

Le fait de mentionner ces critiques n’est pas innocent : car c’est finalement à une mise en perspective de nos pratiques que nous invite Israel qui, sans succomber à une nostalgie du passé, ne cache pas sa conviction que « la science offre les moyens et non pas les fins de l’action » [106]. Dans le paradigme unitaire, les modèles se nourrissent de représentations du monde fondées sur des valeurs externes au service desquelles est l’économie ; en revanche, le paradigme fragmentaire voit se déployer une modélisation plus autonome, réglée par une perception plus lâche et parcellaire du réel, par des critères plus endogènes de cohérence – c’est le modèle qui devient la représentation du monde de l’économètre. Précisément, on touche ici au nouveau statut des modèles qui, loin de capturer le réel, ont pour ambition de le transformer et de l’organiser, c’est-à-dire de créer le réel. La modélisation macro-économétrique, depuis le milieu du XIX^ème siècle jusqu’à la fin du XX^ème siècle, illustre ce mouvement : tandis que les premiers modèles dégageaient des lois naturelles, les modèles plus contemporains identifient, en les simulant préalablement, des voies de politique économique et de transformation du réel [107]. La modélisation économétrique s’intègre à ce titre dans ce basculement épistémologique qui marque le XX^ème siècle et qui correspond à la montée en puissance de modèles qui fabriquent le monde [108], ce qui explique – dans une certaine mesure – les évolutions et ruptures que nous avons constatées dans cet article.

Notre histoire est finalement celle d’une triple endogénéisation : endogénéisation des représentations du monde, endogénéisation des critères d’évaluation, endogénéisation du réel. On peut s’en réjouir : elle marque l’indépendance – comme la puissance – nouvelle de l’économétrie. Mais elle pose aussi la question des valeurs qui alimentent le travail de l’économètre [109], une question déjà soulevée par François Divisia :