Le but de cet article est d’illustrer quelques contributions de la théorie économique afin de montrer que la formalisation en économie, même si elle n’aide pas toujours à la prévision, a néanmoins une utilité incontestable pour comprendre la réalité économique.

Certains regardent la théorie des jeux comme un « guide pour le comportement ». Ils regardent la théorie comme base essentielle des choix. Certains pensent même que la théorie des jeux peut aider à découvrir et employer des stratégies plus efficaces. Cependant, les économistes ne font pas des prévisions dans le sens des prévisions faites en sciences exactes. S’il existe, le lien entre la théorie économique et le conseil pratique est ténu.

D’abord, un modèle économique diffère d’un modèle purement mathématique au sens où dans la théorie économique, l’interprétation d’un modèle est un ingrédient essentiel de ce modèle. Un « jeu » change selon que les joueurs sont des êtres humains ou des firmes. Même si le modèle formel est identique, les conclusions que nous trouvons plausibles sous une certaine interprétation peuvent apparaître absurdes sous une autre. Ce ne sont pas les modèles formels, ce sont plutôt les concepts qui apparaissent dans l’interprétation qui sont les objets même de la théorie économique. La théorie économique traite de la réalité économique dans le sens où les concepts adoptés découlent de notre perception du monde. Un bon modèle est réaliste s’il décrit une situation telle qu’elle est perçue par les décideurs économiques plutôt que comme présentation du monde physique. Pour employer la terminologie de Saloner (1991), il faut comprendre le modèle comme une « représentation métaphorique » plutôt que comme une description littérale de la réalité.

Le rôle des économistes est de clarifier les liens entre différents types de concepts. Nous essayons « de dessiner une expression des liens » et « de comprendre » plutôt que de prévoir. Pour employer une analogie, l’étude de la théorie des probabilités n’améliore probablement pas la capacité des personnes de penser en termes probabilistes.

La théorie des jeux, la théorie de la décision et beaucoup de la théorie économique en général sont semblables à la théorie des probabilités et on peut douter qu’elles puissent se révéler utiles aux agents économiques pour prendre de bonnes décisions dans des situations concrètes. Une raison en est que les gens souvent ignorent les subtilités des arguments et des notions théoriques d’équilibre ou encore qu’ils ne perçoivent pas le jeu sous-jacent de la même manière. Le rôle des économistes n’est donc pas de prévoir exactement le comportement humain mais plutôt d’essayer de le comprendre.

Si un phénomène est robuste, nous l’identifions intuitivement en tant que tel. Il sonne vrai en nous. Une bonne partie de la théorie économique est ainsi basée sur l’introspection car nous n’avons que très rarement la possibilité de tester la théorie dans la réalité économique pour vérifier l’intuition. La méthode axiomatique est un bon exemple de cette démarche.

Considérons la théorie de la négociation de Nash. Cette théorie est basée sur deux éléments : (i) les préférences des marchandeurs qui sont définies sur l’ensemble des accords possibles et (ii) les attitudes des marchandeurs envers le risque. Nash n’a basé la construction de son modèle sur rien d’autre que sa propre intuition que ce sont bien là les deux facteurs importants dans la détermination des résultats des négociations dans la réalité. Dans la formalisation de Nash du problème de négociation, chaque élément de l’ensemble faisable correspond à une paire de valeurs interprétées comme les niveaux d’utilité obtenus par les deux marchandeurs dans au moins un accord possible. Une solution de négociation est définie comme une fonction qui assigne une paire unique de niveaux d’utilité à chaque problème de négociation. Ainsi, une solution de négociation est censée fournir une « prévision » unique des résultats de la négociation (en termes d’utilité) pour chacun des problèmes de négociation.

Nash (1950) a prouvé que la solution de négociation unique satisfaisant quatre axiomes bien connus (l’invariance à la transformation positive des préférences, la symétrie, l’optimalité de Pareto et l’indépendance des alternatives non pertinentes) est le point qui maximise le produit des utilités des deux marchandeurs sur l’ensemble des accords possibles.

Mais cette formule prévoit-elle exactement comment les gens partageront un pâté en croûte ? Le fait que John Nash ait formulé les axiomes élégants qui conduisent analytiquement à sa solution ne signifie pas que les êtres humains se comportent selon ces axiomes. Cela ne signifie pas que la solution de négociation de Nash est un bon prédicteur de la négociation dans la réalité. Il ne fournit aucune justification pour conseiller à quelqu’un de suivre la solution de négociation de Nash en tant qu’élément d’une stratégie de négociation dans la réalité. Il forme des liens entre les manières abstraites de penser la négociation.

Un second exemple est le théorème d’impossibilité d’Arrow. La question posée est de savoir s’il existe une procédure de vote idéale afin de transformer des préférences individuelles en choix collectifs. La réponse est non ! Arrow commence par énoncer cinq propriétés désirables d’une procédure de vote (ou axiomes). Le premier axiome, « l’universalité », stipule que la procédure de vote doit pouvoir traiter toutes les configurations possibles des préférences individuelles. Le deuxième axiome, « l’unanimité », stipule que si l’ensemble des votants se prononce unanimement en faveur d’une option x contre une autre option y, alors la règle de choix collectif doit aussi préférer l’option x à l’option y. Le troisième axiome d’Arrow, « l’indépendance », exige que la préférence collective sur deux options ne dépende que des préférences individuelles sur ces deux options et de celles-là seulement. Le quatrième axiome, « la complétude », stipule que le système de vote doit pouvoir classer chaque paire d’options x et y, en autorisant de déclarer indifférentes certaines paires d’options. C’est une propriété nécessaire pour qu’une procédure de vote soit décisive. Le cinquième axiome, « la transitivité », impose que la règle de choix collectif soit transitive au sens où si x est collectivement préféré à y, et y collectivement préféré à z, x doit aussi être collectivement préféré à z. C’est une exigence de rationalité collective. Utilisant ces cinq axiomes, Arrow a prouvé que les seuls systèmes de vote capables de satisfaire simultanément tous les axiomes sont nécessairement dictatoriaux.

Il n’existe donc pas de procédure de vote qui soit à la fois rationnelle, décisive et juste. De nouveau ce résultat n’aide pas à prévoir le résultat des choix collectifs dans la réalité. Il nous signale plutôt l’existence d’une tension fondamentale entre les différentes propriétés désirables d’un système de vote. Une conséquence importante de ce théorème est la possibilité de manipulation des scrutins par le choix d’une procédure de vote particulière. La démocratie : oui mais laquelle ?

Une fois le modèle formel élaboré, il est employé pour dériver des résultats qualitatifs à partir des hypothèses utilisées par un processus de déduction logique. Comprendre comment le modèle fonctionne est d’une importance capitale car c’est cela qui permet de découvrir éventuellement des perspectives surprenantes et d’apporter un éclairage nouveau sur un problème économique particulier. Bien sûr la formalisation mathématique n’est pas nécessaire pour mener un raisonnement correct et les résultats de l’approche formelle peuvent souvent être traduit verbalement. Cependant, comme le note Saloner (1991), la formalisation présente trois avantages.

Un premier avantage de la formalisation est qu’elle fournit un « audit trail » qui permet de distinguer entre une assertion sans fondement et une proposition rigoureusement fondée. Dans cette approche il n’y pas place pour l’ambiguïté et le lecteur peut vérifier la robustesse des résultats à des changements dans les hypothèses. En outre, en explicitant clairement les hypothèses, il est facile pour le lecteur de vérifier la pertinence de celles-ci et par conséquent des résultats qui en découlent. Ce qui à son tour oblige les économistes à construire leurs modèles sur des fondations solides et non pas sur des hypothèses gratuites.

Un deuxième avantage de la formalisation est qu’elle est capable de fournir des perspectives nouvelles et parfois inattendues sur des phénomènes économiques. C’est dans son effort d’interprétation des résultats que l’économiste découvre ces perspectives nouvelles qui parfois invalident ses intuitions de départ. Comme le remarque Krugman (1998), les économistes ont ainsi découvert par l’usage d’un modèle d’équilibre général en commerce international que la croissance dans d’autres pays n’apportait pas nécessairement la prospérité chez soi. Cela dépend en fait des effets de cette croissance sur les termes de l’échange. De la même manière, un pays assez grand pour influencer les prix mondiaux peut toujours augmenter son revenu réel en imposant des barrières tarifaires. Il aurait été difficile de mettre à jour ces résultats assez contre-intuitifs sans l’aide d’un modèle formel.

Un troisième avantage de la formalisation est l’usage d’un langage commun qui permet d’élaborer de nouveaux résultats sur la base de modèles et résultats anciens. Cela contribue ainsi à une connaissance cumulative de la réalité économique qui ressemble un peu à l’élaboration progressive d’une mosaïque combinant différents modèles qui contribuent chacun à sa façon à une meilleure compréhension d’un problème plus large. Chaque modèle ou partie de cette mosaïque offre une description de ce qui se passe dans des circonstances particulières, plutôt qu’une description de ce qui pourrait se passer dans chaque situation possible et envisageable. La théorie se développe par un processus de création destructrice par lequel des modèles particuliers dont la faiblesse se fait progressivement découvrir sont remplacés par de nouveaux. De même les espaces restés vides sont peu à peu comblés afin de former une texture générale de plus en plus riche.

Cette formalisation, notamment à l’aide de la théorie des jeux, a permis d’expliquer (à défaut de prévoir) un grand nombre de comportements des agents économiques. C’est d’ailleurs ce pouvoir explicatif presque illimité lié à la liberté dans le choix des hypothèses et la grande flexibilité dans la construction des modèles qui ont conduit certains à penser que finalement on pouvait expliquer à peu près tout et n’importe quoi. Cependant cette critique ignore justement une vertu essentielle de la formalisation qui est de fournir un « audit trail » permettant de distinguer les bonnes explications des mauvaises.

Dans cette perspective, l’histoire aurait peu d’importance et la prévision économique serait possible : l’économie aboutirait toujours au même équilibre.

Cependant en présence de rendements croissants (liés aux indivisibilités, externalités techniques, économies d’échelle ou effets d’apprentissage), les économies ressemblent aux systèmes physiques non linéaires : les petits événements (comme les mutations de l’histoire) peuvent parfois déterminer l’évolution de secteurs économiques entiers. Ainsi, des économies initialement identiques, sujettes à des rendements croissants dans plusieurs secteurs, peuvent évoluer très différemment. Comme les petits événements cruciaux sont inaccessibles aux économistes, la prévision économique est souvent impossible ou gratuite. En présence de rendements croissants, on ne peut conduire une économie vers l’équilibre optimal que si l’on a de la chance et la faculté de reconnaître les moments décisifs.

En outre, des équilibres multiples sont possibles. Le rôle de la théorie économique est d’aider à identifier les états et les moments cruciaux, guidant les choix qui débloqueront les situations.

Aujourd’hui, les théoriciens de l’économie commencent à décrire l’économie dans toute sa complexité, non pas déterministe, prévisible et mécaniste, mais probabiliste et en constante évolution. Les moyens de calcul et les instruments mathématiques actuels permettent de réaliser ce projet. On étudie ainsi les marchés en les modélisant et en simulant leur évolution : des équilibres s’établissent mais ils sont imprévisibles a priori. En revanche, les simulations indiquent quelle succession d’événements conduit à quel équilibre : elles déterminent ainsi la probabilité qu’un équilibre particulier résulte de conditions initiales particulières.

Pour illustrer comment une théorie probabiliste permet de décrire le comportement de systèmes soumis à des rendements croissants, considérons des entreprises qui doivent décider de se localiser dans une région ou une autre. Supposons que les entreprises choisissent la région d’activité qui maximise leurs profits. La préférence géographique de chaque entreprise varie, et l’implantation d’une nouvelle entreprise résulte de phénomènes probabilistes liés en particulier à des évènements imprévisibles. Supposons enfin que les profits des entreprises augmentent quand ces dernières s’installent près de leurs fournisseurs, de leurs travailleurs ou de leurs clients. La première entreprise qui s’installe choisit selon des critères purement géographiques, mais la deuxième tiendra compte de l’avantage qu’elle aurait en s’installant près de la première. Le choix de la troisième dépendra de celui des deux premières, et ainsi de suite. Si une région attire par hasard plusieurs entreprises, la probabilité que d’autres entreprises s’installent dans cette région augmente. La concentration industrielle se renforce progressivement. Les aléas des premières implantations d’entreprises déterminent la structure économique finale des régions. La théorie économique nous enseigne que divers types de développement ne sont pas possibles : si l’attirance exercée par la présence d’autres entreprises est suffisamment forte, une région finit par monopoliser l’activité économique ; mais si l’attirance se stabilise du fait de phénomènes de congestion, plusieurs pôles d’activité économique peuvent se développer et coexister.

Notez que les regroupements urbains résultent souvent de circonstances similaires. Les nouveaux outils mathématiques appliqués aux modèles économiques probabilistes permettent de comprendre l’évolution du système en fonction des conditions de développement.

Un autre exemple est le processus économique de sélection progressive d’une technique. Là encore des rendements croissants sont présents : plus une technique a d’utilisateurs, plus elle progresse et plus elle attire d’autres utilisateurs. Si deux techniques coexistent, et que l’une est avantagée fortuitement, elle peut se développer très rapidement et accaparer la totalité du marché. Cependant un avantage de départ, en particulier s’il est dû au hasard, ne garantit pas que la technique devenue dominante soit appropriée, à long terme. C’est notamment le cas des ordinateurs PC versus Mac. Initialement les deux systèmes étaient en concurrence. A priori chaque système pouvait emporter le marché : plus un système était répandu, plus les nouveaux utilisateurs avaient avantage à l’adopter (car il deviendrait plus facile de communiquer avec l’entourage, d’échanger des logiciels ou de demander une aide technique). Le type de systèmes ayant initialement une part de marché plus importante devait donc accroître son avantage. Le marché initial était instable et quelques fluctuations dues au hasard ou quelques manœuvres commerciales bien menées donnèrent au PC une avance qui lui fit gagner presque la totalité du marché. Qui aurait pu prévoir cette évolution ? En outre, si comme on l’a prétendu, le MAC est techniquement supérieur au système PC, le choix du marché ne correspond pas à la solution optimale.

Considérons une situation où l’un après l’autre, des individus choisissent entre deux possibilités et peuvent observer les choix de ceux qui les précèdent sans avoir accès aux informations qui ont suscité ces choix. Supposons que les individus ont le choix entre deux actions A ou B et que le bon choix est A. Cependant les individus l’ignorent mais disposent d’une information indépendante selon laquelle, avec probabilité p, A est le bon choix. Par ailleurs, les individus font leur choix successivement et de façon irréversible. Supposons que le premier observe son information personnelle qui lui recommande le mauvais choix avec probabilité 1-p. Le second individu observe le choix du premier ainsi que son information propre qui, comme pour le premier, recommande aussi le mauvais choix B. Comme le premier a aussi choisi B, aucune ambiguïté n’est possible et il choisit B à son tour. La situation pour le troisième individu est maintenant telle que même si son information personnelle est correcte, il pourrait rationnellement faire aussi le mauvais choix. Cela tient au fait qu’il met en balance deux informations contraires : sa propre information en faveur de A et le choix des deux premiers en faveur de B. Il pourrait donc très bien faire à son tour le mauvais choix. Si c’est le cas, tous ceux qui suivront choisiront pour la même raison B. On obtient donc avec une probabilité significative de (1-p)² une unanimité de l’ensemble des individus sur le mauvais choix. Ceci résulte d’une rationalité qui pousse chaque individu à imiter le choix de ceux qui précèdent, et cela quelle que soit sa propre information.

Cette chaîne mimétique s’applique aux situations où les individus font des choix séquentiels et irréversibles comme par exemple les enchères à valeur commune. Une caractéristique de ces enchères est la « malédiction du vainqueur » qui résulte du fait que ce dernier paie un prix qui excède la valeur réelle du bien. Une illustration récente sont les enchères pour l’attribution des licences pour la téléphonie mobile de la troisième génération, UMTS, qui ont permis au gouvernement anglais de percevoir des sommes considérables (38,5 milliards d’Euros), dans lesquels les participants se sont plaints de la malédiction du vainqueur.

La bonne décision dépend de l’action collective des intervenants.

L’exemple classique est le concours de beauté de Keynes. Les participants de ce concours doivent choisir le plus joli visage parmi une liste de photographies.

Le prix est attribué à celui dont le choix se rapproche le plus de l’opinion majoritaire. Dans ce cas, le bon choix dépend du choix des autres et plusieurs bons choix sont possibles. On dit que les équilibres sont multiples : l’opinion dominante pouvant se porter a priori sur n’importe quelle photographie. Chaque intervenant doit essayer de prévoir ce choix majoritaire pour le copier. Ce choix majoritaire s’impose donc à chacun quelles que soient ses préférences personnelles. Keynes illustre une telle situation par la formation du taux d’intérêt : « Un taux d’intérêt quelconque que l’on accepte avec une foi suffisante en ses chances de durer durera effectivement ». Les croyances des agents déterminent ce taux, indépendamment de son adéquation à la situation économique. Dans une telle situation il se peut qu’un équilibre émerge uniquement parce que chacun croit qu’il va émerger. On parle alors d’attente auto-réalisatrice. Cependant, au début du processus, on ignore quelle sera l’opinion dominante. L’équilibre qui sera atteint est imprévisible. Il dépend en partie des décisions prises par les premiers intervenants. Mais comme les intervenants peuvent facilement modifier leur opinion, l’équilibre varie au cours du temps, parfois de manière brutale ( comme dans le cas des paniques boursières qui suivent les phénomènes de bulles spéculatives).

La fin tragique du « miracle argentin » en est une bonne illustration. Durant la première partie des années 90, les milieux financiers internationaux sont confiants dans la rentabilité et la solvabilité du pays. Cette confiance génère un afflux massif de capitaux dans ce pays, ce qui rend à son tour ce marché très attractif. Ainsi entre 1991 et 1994, l’Argentine enregistre une croissance de 25% de son PIB.

L’imitation renforce la dynamique haussière : il est rationnel de participer à ce mouvement en imitant ceux qui investissent dans ce pays. Cependant la stabilité de cette dynamique dépend de la manière dont chaque créancier se représente l’opinion des autres. Tant que l’opinion dominante est clairement favorable, le processus se poursuit. La situation change brusquement lorsque chacun se met à douter du comportement des autres, car en effet la valeur des créances de chaque investisseur dépend de la volonté des autres à continuer à investir dans le pays. Il devient rationnel de retirer ses capitaux si on anticipe que la majorité des investisseurs vont faire de même, afin d’anticiper une importante dépréciation des créances. Lorsque cette croyance est partagée par de nombreux investisseurs, cela provoque des retraits de capitaux d’une telle ampleur que le pays est incapable d’y faire face. On assiste alors à une panique des créanciers qui assèche toutes les liquidités du pays et conduit à une dépréciation de tous les investissements. Le retrait brutal des capitaux plonge le pays dans la crise justifiant a posteriori les craintes initiales qui s’avèrent donc auto-réalisatrices. Il est important de souligner que cette dynamique résulte d’un retournement des anticipations portant non pas sur la situation économique du pays, mais sur l’anticipation du comportement dominant des créanciers. C’est ainsi que soudain en 1994-95 avec la crise mexicaine, les investisseurs anticipent un changement d’opinion chez la majorité des créanciers provoquant un reflux massif de capitaux. L’économie bascule d’un équilibre à un autre : d’un excès de capital à une insuffisance de crédit. C’est la croyance des créanciers qui provoque cela, et non pas la situation objective, laquelle ne justifie pas une crise d’une telle ampleur.

Il est vrai qu’échaudé par les erreurs de prévision des économistes et par les politiques gouvernmentales inefficaces, on peut douter de l’efficacité prescriptive de cette science. La prévision en économie ressemble parfois à prévoir la trajectoire d’une plume tombant d’un nid. La prévision n’est souvent possible que pour des expériences « contrôlées », microscopiques, au sens où seul un petit nombre de paramètres est susceptible d’évoluer. D’une conception forte de la prévision, les économistes progressivment passent à une conception plus humble : sous telle ou telle hypothèse ou condition ou cadre institutionnel, on devrait observer tel ou tel phénomène.

Toutes ces critiques concernant les erreurs de prévision ou l’usage abusif des mathématiques, pour intéressantes et stimulantes qu’elles soient, ne sont pas les plus sérieuses. La véritable question est de comprendre ce mouvement général d’hostilité à l’économie. En ignorant les critiques qui sont issues de quelque frustration cachée, il nous faut admettre que cette circonspection souvent rencontrée ne vient pas du fait que les modèles développés sont schématiques, incomplets ou mathématiquement complexes. Plus fondamentalement, le reproche qui est fait aux économistes est de ne pas avoir développé d’outils opérationnels pour traiter des questions concrètes posées par le monde économique réel. La tradition française du calcul économique a été délaissée; pourtant cela avait conduit à une règle concrète de tarification au coût marginal modifié des contraintes de service public (dite tarification de Ramsey-Boiteux). L’économie pourrait peut-être se rendre plus utile en poursuivant cette technique d’analyse économique destinée essentiellement à évaluer la viabilité, l’efficacité et la rentabilité privée et publique d’un projet. Il existe aussi une vaste possibilité d’application de la théorie économique dans le domaine de la stratégie d’entreprise. Les outils utilisés pour l’instant sont d’une simplicité déconcertante poussant le schématisme jusqu’à la caricature et offrant une grille d’analyse rudimentaire dont l’efficacité est vraisemblablement très faible. Il semble que l’économie industrielle et la théorie des incitations ont quelque chose à dire, en forgeant des outils opérationnels, susceptibles de répondre aux problèmes posés dans la conduite stratégique d’une entreprise.

Pour conclure, en même temps qu’elle est objet de connaissance, la science économique doit aussi rester un objet d’action. Il est à cet égard réconfortant de voir que les apports récents les plus significatifs de la théorie économique tiennent surtout aux domaines d’application qu’elle a intégrés ou qu’elle permet d’explorer, plutôt qu’au degré de généralité des énoncés qui sont produits. De l’organisation industrielle aux fondements de la décision publique en passant par les questions posées par les relations internationales, de nouvelles méthodes de calcul économique, largement fécondées par la théorie des jeux, se mettent en place.