Des modèles mathématiques pour prédire l'avenir? | Wyron A via Unsplash
Des modèles mathématiques pour prédire l'avenir? | Wyron A via Unsplash

La modélisation de l'histoire prédit un cycle de crises dès 2020

Grâce aux modèles mathématiques, analyser les données du passé pourrait permettre de prévoir le futur.

Collecter, analyser et interpréter des données historiques est ce qui anime Peter Turchin, un biologiste qui se servait autrefois des mathématiques pour matérialiser les interactions entre proies et prédateurs, rapporte Laura Spinney dans un article du Guardian.

En 2010, Turchin estimait que l'instabilité politique croissante atteindrait son paroxysme en 2020 aux États-Unis et en Europe. L'humanité traversant des phases de croissance et de déclin, 2020 signerait le début d'un cycle de crises. L'argument n'est pas nouveau, mais il s'appuie sur une analyse précise de différents facteurs tels que l'augmentation des inégalités et de la dette publique. Et surtout, il a le mérite d'avoir semble-t-il visé juste, alors que Trump risque d'être destitué et que le Royaume-Uni est englué dans un Brexit sans fin.

Modéliser l'histoire

Tout commence en 2003 lorsque Peter Turchin imagine un nouveau champ d'étude, la cliodynamique. Son projet: modéliser l'histoire grâce aux mathématiques. Si des lois existent en physique, c'est peut-être également le cas en histoire. Une base de données voit le jour, alimentée par des éléments sur plus de 450 sociétés historiques.

En 2017, il fonde un groupe de travail composé de spécialistes en histoire, sémiotique et physique. Ensemble, ces expert·es essaient d'anticiper l'avenir des sociétés humaines à l'aide de preuves historiques. Les outils de calcul devenus plus puissants et moins chers, ainsi que l'intérêt porté au big data dans de nombreuses disciplines, facilitent l'analyse de données historiques à grande échelle.

Révolution dans les sciences humaines?

«Nous ne pouvons pas produire de lois», réfute pourtant Timur Kuran, économiste et politologue à l'Université Duke. Mais Peter Turchin n'est pas d'accord et veut se servir de la science du complexe pour le prouver. Celle-ci prend la forme d'un système composé de seulement quelques éléments mobiles qui adoptent des comportements complexes selon la façon dont ils interagissent. Autrement dit, on isole quelques facteurs et on observe les conséquences de leurs interactions.

Les historien·nes sont plus méfiant·es. S'il est effectivement possible de tirer des leçons du passé, établir des lois générales historiques est plus délicat. Le darwinisme social qui a tant inspiré les historien·nes scientifiques du XIXe siècle incite à la prudence.

C'est parce que les systèmes sociaux sont si complexes que nous avons besoin de modèles mathématiques.
Peter Turchin

Il faut ajouter à cela une certaine défiance entre les sciences dites dures et les sciences humaines. «Il existe un sentiment viscéral, non seulement chez les historiens, mais aussi chez de nombreuses personnes ordinaires, que les humains ne peuvent être réduits à des points de données et à des équations», résume la journaliste Laura Spinney.

C'est justement là qu'intervient la science du complexe: «C'est parce que les systèmes sociaux sont si complexes que nous avons besoin de modèles mathématiques», affirme Turchin. Et d'ajouter que ses lois historiques reposent sur des probabilités et non du déterminisme.

«Dans les domaines de l'histoire et des sciences sociales, nous avons désespérément besoin de ce genre d'effort global, coopératif et comparatif», approuve Gary Feinman, archéologue au Musée Field d'histoire naturelle de Chicago.

Indice de stress politique

Avec son travail, Peter Turchin rejoint des recherches entreprises dans les années 1970 par Jack Goldstone, historien spécialiste des mouvements sociaux. Ce dernier analyse la façon dont l'État, les élites et les masses interagissent et réagissent aux tensions. Il a mis au point un indice de stress politique (PSI ou Ψ) qui est le produit de trois facteurs: le potentiel de mobilisation de masse, la concurrence de l'élite et la solvabilité de l'État.

Lorsque les conditions sont réunies (les masses se révoltent, l'élite les rejoint contre l'État et ce dernier n'a plus les moyens de contenir le mécontentement), il suffit d'un petit élément déclencheur pour qu'une crise majeure se produise. Si Goldstone ne peut prédire les éléments externes qui peuvent déclencher la crise, il est en revanche capable de mesurer les pressions structurelles qui la rendraient possible.

Mais le modèle de Goldstone était simpliste et critiqué par ses pairs. Qualifié d'«aussi réel qu'une licorne» par l'historien Lawrence Stone, son indice de stress politique ne semble pas prêt de prédire précisément la prochaine crise. Il a toutefois eu le mérite de faire considérer l'histoire à travers le prisme des données et c'est déjà une avancée remarquable.

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