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A la recherche de la prévision parfaite

 

 

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Dans les jours qui suivirent, il retrouva l’ ordinateur de son père, une tour avec un écran plat. Estimant l’ engin trop encombrant, il copia le logiciel sur une clé USB et l’ installa sur son propre ordinateur portable. L’ interface graphique du programme était des plus austères. Il fallait entrer des paramètres dans des champs intitulés par des lettres. Il lui fallut plusieurs jours de recherches dans les notes de son père pour comprendre à quoi cela correspondait. Chaque champ principal ou parent correspondait à un ensemble (Economie, Société, Science, Technologie, Politique), plusieurs champs enfants reliaient chaque champ principal.

L’ Economie se décomposait ainsi: Finance, Industrie, Service, Agriculture, Economie quaternaire.

La Société comprenait les évolutions dans les domaines de la Démographie, la Sociologie, la Psychologie, la Philosophie, la Culture, l’ Histoire.

L’ ensemble Science comprenait toutes les découvertes faites dans des domaines variés tels que les Mathématiques, la Chimie, la Physique, la Biologie, la Mécanique, l'Optique, la Médecine, l'Astronomie, l'Archéologie, etc.

La Technologie désignait les applications des découvertes scientifiques dans l’ économie réelle et virtuelle. Les champs enfants reprenaient ceux des trois autres champs parents.

La Politique se divisait en régimes politiques: Monarchie, République, Démocratie, Fascisme, Théocratie-Hiérocratie, Anarchie, Despotisme.

Les sous-catégories des cinq grands ensembles étaient eux-mêmes divisés en sous-catégories, etc. Chaque sous-ensemble était accompagné d’ un code sous forme de lettres parfois accompagnées de chiffres. Chaque indicateur et information récolté par le logiciel-pisteur pouvait être converti en chiffres et donné le niveau d’ une sous-catégorie. Ce travail de calcul était réalisé par le logiciel de projection économique. Par exemple, si le CAC40 avait évolué de 2% tel jour et avait atteint 4450 points, le logiciel récupérait ces informations, les convertissait en données, ce qui révélait le niveau du champ « CAC40 » transformant le champ « Bourse » faisant évolué lui-même le champ « Finance » relié au champ parent « Economie ». Le niveau du champ Economie variait ainsi imperceptiblement. Si le nouvel indicateur est une information ou un événement, par exemple « victoire des conservateurs aux élections américaines », cette nouvelle est convertie par le logiciel de projection en chiffre dans le champ « Parti politique » faisant évolué le champ parent « Démocratie américaine », puis le champ « Démocratie » avant de faire bougé de manière imperceptible le champ « Politique ».

L’ ensemble des cinq grandes catégories alimentaient le champ parent principal se prénommant « Projection économique ».

Quentin comprit que les chiffres dans ce champ désignaient le niveau total d’ un seul type de projection, celle de l’ Economie mondiale. Or, s’ il avait bien compris les explications de son père, sa grand-tante cherchait à prévoir aussi bien l’ ensemble que le particulier, le court comme le long terme. Ce que proposait le logiciel était une information limitée. Le chiffre, ou niveau, que donnait le programme, après déchiffrage et interprétation, ne permettait de ne se projeter que dans le court terme et de manière uniquement global. Bien qu’ il n’ était pas mathématicien comme son père, il se sentait capable de rechercher un nouveau mode de calcul ou un nouveau champ enfant ou parent à insérer dans le calcul global. Son travail en tant qu’ astrophysicien lui permettait d’ envisager les choses dans leur ensemble et à étudier les systèmes complexes. Ce genre de défi lui convenait totalement. A croire que le goût des énigmes est un atavisme, pensa-t-il.

Durant les années qui suivirent, il s’ efforça de trouver la variable manquante, étudiant dans le même temps les notes de son père et de sa grand-tante. Ce temps de recherche et d’ étude lui permit de constater l’ efficacité du logiciel. Sur un an, l’ écart entre la croissance mondiale effective et celle calculée par l’ ordinateur un an plus tôt était de 0, 00001%. Si cette marge d’ erreur aurait satisfait n’ importe quel institut statistique, elle était trop grande pour Quentin. Sur une décennie, avec l’ effet papillon et domino, cet écart pouvait aller jusqu’ à 0, 1% et l’ erreur pouvait même monter à 90% sur un siècle.

Lors de ses moments de découragements, il abandonnait ses recherches, préférant passé du temps avec sa femme et sa fille. Tout comme son père avant lui, il ne passait plus d’ une ou deux heures par jour à la recherche de l’ algorithme parfait.

Un jour, il retrouva la trace de l’ ami informaticien de son père, celui qui avait créé le logiciel-pisteur et le logiciel de projection économique. A force de persuasion, il parvint à le convaincre d’ améliorer le logiciel en rajoutant des projections sur du long terme et de varier les types de projections. L’ idée était d’ ajouter aux projections économiques globales, des projections par pays et, pourquoi, obtenir des projections sociales, politiques, scientifiques et technologiques. L’ homme accepta le projet, finalement ravi d’ aider le fils de son ami et d’ avoir trouvé un moyen d’ égayer sa vie de retraité.

Au fil du temps, le logiciel améliora ses performances. L’ interface graphique était plus intuitif, les nouveaux indices de projections pouvaient être sélectionnées selon le pays souhaité, selon le nombre d’ années souhaitées (sur 1 an, 2 ans, 5 ans, 10 ans, etc). En revanche, s’ il était possible d’ avoir une projection sur un autre domaine (Economie, Société, etc) révélant ainsi qu’ il a aura un changement à une période donnée, il était impossible de savoir avec certitude la nature de ce changement. Il était en effet impossible de prévoir quelle nouvelle technologie allait être crée, ni qu’ elle découverte scientifique, ni même quelle décision politique aurait fait évoluer la société, tout juste saurait-on si cela sera positif ou non. Seul le domaine Politique pourrait être plus facilement interprétable. On saurait si un Etat se dirigerait vers un régime politique donnant plus ou moins de liberté.

Grâce aux cours de José, l’ ami informaticien de son père, Quentin rajouta de nouveaux champs qui rétrécirent davantage la marge d’ erreur de projection. Désormais, une projection sur un an avait un écart de 0, 110%, soit une marge d’ erreur de 50% sur un siècle.

Puis, tout comme son père, une lumière jaillit de son esprit alors qu’ il lisait deux articles, l’ un sur un barrage qui a cédé au Brésil, libérant des quantités phénoménales d’ arsenic et d’ autres métaux lourds dans l’ un des plus grand fleuve du pays, et l’ autre sur une vidéo publiée par la NASA, montrant l’ influence des courants marins et aériens dans l’ ensemble du globe terrestre. Il venait de découvrir le 6ème grand ensemble qu’ il manquait pour prévoir la venue des papillons mettant en péril toute prévision: l’ environnement.

Il se souvint d’ un article de Science et Vie datant de janvier 2016 expliquant que trois spécialistes de l’ économie de l’ environnement avait découvert la température optimale pour l’ économie. Il s’ agirait d’ une loi universelle démontrant que la productivité d’ un pays dépendrait de son climat. Selon les données historiques, un pays atteindrait le maximum de sa productivité avec une température moyenne annuelle de 13°c. En dessous et au-dessus de cette température, la productivité baisserait. A l’ époque, il n’ y avait pas prêté attention, étant donné qu’ il venait de perdre sa mère. Mais aujourd’ hui, cela tombait sous le sens.

Il s’ empressa d’ imaginer les sous-catégories de ce nouveau grand domaine. L’ Environnement serait décomposé ainsi: Climat, Ressources Naturelles et Energie, Ecosystèmes, Pollution.

Sitôt ces nouveaux paramètres notés, il créa les champs avec l’ aide de José. Ces nouvelles données rétrécirent, de manière drastique, la marge d’ erreur sur un an à 0, 1100%, ramenant ainsi la marge d’ erreur sur un siècle à 10%.

La prise en compte des changements environnementaux lui permit de mieux comprendre les changements brusques de phases économiques sur le long terme.

La création régulière de nouveaux champs dans le domaine Environnement finit par rendre les prévisions presqu’ exactes avec une marge d’ erreur sur un an de l’ ordre de 0, 11000%. La marge d’ erreur sur un siècle passait à 1%.

Depuis 15 ans qu’ il était parti dans cette quête, il commençait à penser que l’ algorithme parfait ne pouvait pas exister. Une marge d’ erreur existerait toujours, même si elle était infinitésimale. Il estimait qu’ 1% d’ erreur sur un siècle était le plus petit écart qu’ il pouvait trouver. En s’ amusant à trouver la marge d’ erreur sur un millénaire, il découvrit qu’ elle passait à près de 99, 99%, ce qui était loin d’ être précis. Il continuerait donc à chercher l’ exactitude parfaite, même s’ il avait le sentiment d’ avoir atteint son but.

Une question commençait à le tarauder. Qu’ allait-il faire de cette technologie une fois qu’ il estimerait qu’ elle serait bonne à être utiliser ? Déposerait-il un brevet qu’ il vendrait ensuite au plus offrant ? Créerait-il une start-up et proposerait-il ses services en tant que prévisionniste en économie, science ou autre pour des entreprises privées, publiques ou pour des Etats ? Il chassa une idée furtive d’ utiliser les talents de la machine pour prévoir les évolutions de la Bourse et s’ enrichir. Cela serait non seulement malhonnête et risquerait de bousculer les prévisions. Tout enrichissement grâce aux prévisions risqueraient de créer de nouveaux papillons et faire basculer les phases économiques de manières chaotiques.

Il finit pas se donner un objectif: Atteindre une marge d’ erreur de 50 % sur un millénaire, ce qui ramènerait celle-ci à 0, 110% sur un siècle. Ainsi, ses prévisions sur les prochaines décennies seraient exactes, bien qu’ un ou deux papillons aux conséquences marginales pourraient toujours échapper à la machine. Lorsqu’ il aura créé sa start-up, son équipe aura comme principal tâche de trouver et rajouter continuellement de nouveaux champs en compléments afin de s’ approcher toujours plus près de la prévision parfaite.

En attendant, il devait rendre visite à José pour lui soumettre sa dernière idée qui, à coup sûr, allait encore réduire le goulot d’ étranglement de la marge d’ erreur: créer un module d’ apprentissage au logiciel afin qu’ il puisse repérer, dans les corrélations historiques anciennes et récentes, les conditions de naissance des papillons et ainsi les prévoir dans le court, moyen et long terme…
 

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Créé par Schopen le 09/03/2016 en réponse au scénario 11955 | Evaluer ce scénario
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