Non, les prévisions à court terme ne sont pas plus fiables

Faire des prévisions à court terme n’est pas plus efficace : demain n’est pas plus certain que l’année prochaine.

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Tempus fugit by Dominique Garcin-Geoffroy (CC BY 2.0)

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Non, les prévisions à court terme ne sont pas plus fiables

Publié le 16 janvier 2017
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Par Philippe Silberzahn.

prévisions
Tempus fugit by Dominique Garcin-Geoffroy (CC BY 2.0)

On pense souvent qu’une prévision sur le court terme a « plus de chances » d’être exacte qu’une prévision sur le long terme. Dans les environnements dans lesquels nous évoluons, qui sont caractérisés par leur non-linéarité, cette idée est fausse et dangereuse. Regardons pourquoi.

Les prévisions à court terme sont plus rassurantes

Lorsque je donne un séminaire sur l’anticipation, j’arrive à peu près à convaincre les participants que la prévision est un art difficile et dangereux. Compte tenu des multiples surprises de toute nature que nous avons vécues et que nous continuons à vivre dans quelque domaine que ce soit politique, géopolitique, économique, financier, technologique, social notamment, l’idée selon laquelle il est impossible de prévoir l’avenir est assez facilement admise (même s’il y a toujours des résistants accrochés à leur feuille Excel et à leur modèle magique).

Mais on m’oppose souvent l’argument suivant en réponse : oui certes, sur le long terme, on se trompe très certainement en faisant des prévisions. Mais sur le court terme, on a plus de chances d’être correct, donc la prévision reste possible et utile. Un tel argument repose sur deux erreurs à mon sens.

La prévision d’un événement est impossible

La première erreur est qu’on utilise un vocabulaire de probabilités pour une situation d’incertitude. L’incertitude, c’est à dire le manque d’information relatif à un environnement considéré, se traduit par une incapacité à prévoir. On ne peut mobiliser un outillage statistique sur un environnement incertain : la statistique n’est possible que si on connait la population et qu’on est capable d’extraire un échantillon représentatif, c’est à dire qu’on est capable de créer des classes d’événements homogènes dans un ensemble fini. On peut ainsi faire des statistiques sur les vols de voitures ou sur les matches de football.

Mais en incertitude, ce n’est pas possible car nous sommes confrontés à des événements uniques. Les événements peuvent se ressembler, mais ils sont cependant uniques. Il n’y aura qu’une seule élection présidentielle américaine de 2016 et elle sera très différente de celle de 2012. L’incertitude signifie qu’on ne saura pas vraiment en quoi elle est différente avant qu’elle ne soit terminée. De même, il n’y aura jamais qu’une guerre du Vietnam et qu’une émergence d’Internet. Si nous voulons penser l’incertitude du monde et de son évolution, nous devons nous débarrasser du vocabulaire statistique : personne n’est capable de calculer la probabilité de succès de la voiture électrique ou des voyages sur Mars (il y a une infinité d’infinités de possibilités).

L’environnement n’évolue pas de façon linéaire

La deuxième erreur est de penser qu’on sera plus facilement juste dans une prédiction à court terme que dans une prédiction à long terme. Penser cela, c’est supposer que notre environnement évolue de façon linéaire, c’est à dire que l’avenir devient un peu plus incertain chaque jour, que l’incertitude est donc une espèce de cône qui grandit progressivement au cours du temps de manière continue. Demain, le cône est tout petit, après-demain il sera un peu plus grand, et dans un an il sera encore plus grand.

Mais ce n’est pas la leçon qu’on peut tirer de l’histoire, et encore moins de l’histoire récente. Nassim Taleb, auteur du Cygne Noir, observe que nos environnements n’évoluent pas principalement par petites touches, mais par grands sauts.

La Tunisie a ainsi été un pays stable pendant des décennies avant d’exploser brutalement fin 2010. Le Franc Suisse, point référent de stabilité durant des siècles, a brutalement décroché et augmenté de plus de 20% en une journée, prenant des millions d’experts financiers par surprise. La crise de 2008 a mis fin à quinze ans de croissance économique américaine.

Beaucoup de choses sont vraies pendant très longtemps puis soudainement deviennent fausses. Dit autrement, nos environnements ne sont pas linéaires. Ils peuvent se comporter comme tels pendant un certain temps, parfois pendant très longtemps, donnant ainsi l’illusion de linéarité et trompant nos sens et notre intellect sur leur véritable nature. Mais inévitablement, un jour, cette véritable nature se révèle, et le système fait un bond qui change radicalement l’échelle de ce qu’on avait pu observer jusque-là.

La roue tourne de façon irrégulière

Cela explique pourquoi on n’est pas forcément plus certain de notre prévision concernant demain que concernant l’année prochaine. Imaginez que vous êtes le 16 décembre 2010. Vous regardez l’historique de la stabilité de la Tunisie, vous faites une extrapolation sur les prochains mois. Mais le lendemain, les premières manifestations éclatent et votre prévision s’effondre. Comme cet étudiant tunisien qui me présentait un plan d’affaire en novembre 2010 en m’expliquant que son avantage concurrentiel était son contact avec la famille du président, à l’époque clé pour l’obtention des différents permis. Un mois après seulement, le président était en exil, et ses contacts étaient devenus un désavantage concurrentiel. Toute personne associée à l’ancienne famille présidentielle était radioactive. La roue tourne vite, et soudainement.

On peut ainsi se trouver juste avant une discontinuité majeure qui faussera toutes nos prévisions et rendra notre « marge d’erreur » caduque. Or évidemment, comme mon étudiant tunisien (et tout le monde à l’époque), on ne sait en général pas quand on est sur le point de vivre une discontinuité majeure.

Encore une fois la difficulté est que cette roue peut ne pas tourner parfois pendant de très longues périodes, ce qui explique pourquoi tant de prévisions s’avèrent correctes. Dit autrement, la prévision est un art qui marche très bien… entre deux catastrophes. La question est dès lors de savoir si vous voulez miser votre carrière ou votre entreprise sur une approche dangereuse lorsqu’elle est utilisée juste avant une telle catastrophe.

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  • Tiens, ça me fait penser aux « prévisions » des climatologues pour les années à venir, quand ce n’est pas pour 2050 ou 2100.
    Le climat est un objet complexe chaotique, non linéaire et dépendant de multiples facteurs pas encore vraiment bien connus ni/ou compris.
    Et pourtant des « modèles » informatiques prédisent… des choses bien différentes.
    Tout l’art des alarmistes est de choisir le « bon » résultat !
    Comme me disait un « modélisateur » en me parlant du résultat d’un programme sur le niveau des températures en Arctique en … 2100 (très très élevées, bien sur) : « Mais c’est bien ce qui va arriver » … No (further) comment !

    • Alors qu’à contrario la météo système lui aussi chaotique non linéaire et dépendant de multiples facteurs pas encore vraiment bien connus ni/ou compris, permet d’effectuer des prévisions à cours termes extrêmement fiable, mais de moins en fiable à mesure que l’on s’éloigne dans le temps du point de départ.
      Si il est impossible de faire une prévision fiable sur le temps qu’il fera le 14 juillet 2017 (même si l’on peut selon toute vraisemblance prévoir qu’il pleuvra averse pour le dernier défilé de François Hollande), la vague de froid prévue depuis maintenant une semaine s’abattra bien demain sur la France.

      • détrompez vous : même en matière de météo, les prévisions sont peu fiables, et je parle de quelques jours, 10 jours, pas plus. je me suis livré à une petite expérience l’année dernière pendant plus de 100 jours : sur meteociel.fr, je relevais systématiquement les prévisions des 10 jours suivants pour ma ville, en terme de pluie en mm, et température minimale et maximale de la période de 24 h.
        je la fais courte, mais en résumé, les prévisions de 5 à 10 jours sont tellement peu fiable qu’il est quasi inutile de cliquer sur cette page, il faut rester sur la page des prévisions de 1 à 4 jours.

        • J’entendais par cours terme de 1 à 5 jours, il y a 20 ans c’était 3 jours pas plus au delà ce n’était plus fiable.
          Après même si il était difficile il y a 10 jours de prévoir l’intensité de la vague de froid qui allait sévir les prévision permettent quand même de se préparer un peu en amont au cas ou elles sont confirmés dans les jours qui viennent.

        • C’est exactement ce qu’exprime « Bibi ». La météo agricole, la météo montagne, la météo aérienne sont très précises sur des zones restreint et sur des durées courtes, de quelques heures à la journée, rarement plus.
          Et plus on s’éloigne de la zone de précision, moins il y a de prévision : elles ne sont pas plus mauvaises, elles ne sont pas faites, tout simplement.
          Ainsi, par temps orageux, la météo aérienne est révisée à longueur de journée.
          Pour ce qui est des prévisions plus vastes (zone géographique plus grande, durée plus longue), nos habitudes françaises sont primaires : la « météo » a prévu que mardi prochain il va pleuvoir. Et oui, souvent, cette prévision est erronée.
          Un peu partout dans le monde (et en France aussi mais avec les données non retraitées par les médias grand-public), chaque prévision est assortie d’un pourcentage de fiabilité.
          Par exemple, par temps anticyclonique, en conditions stables, sans dépression attendue avant plusieurs jours, les prévisions de température, de pression, de précipitation sont tes fiables. Plus difficile en phase de perturbation.
          Donc oui, il y a de nombreux domaines où la prévision à court terme, même de système qui semblent chaotiques, est assez fiable, et l’est de moins en moins si la « zone » est étendue.
          Quand on est dans un environnement tendu (socialement, économiquement, pour nos pays, ou géologiquement pour les zones de failles tectoniques par exemple), la prévision est très fiable (ça va peter sur la côte californienne, avec des séismes majeurs et des des millions de victimes), mais la date est incertaine : demain, dans 100 ans, dans 1000 ans ?

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