Je suis en train de bâtir les fondements théoriques de mon article sur l’approche évolutionniste du changement technologique. Dans tout article scientifique bien formé point de vue style, au moins en sciences économiques, il y a ce passage où l’auteur explique pourquoi il a pris le chemin qu’il ait pris. Cette explication bifurque, en fait, en deux questions distinctes : pourquoi est-ce le sujet important et qu’est-ce qui donne de la pertinence à la méthode employée par l’auteur ? Ici, quelques mots d’explication sur les finesses d’écriture scientifique en sciences économiques. Nous, les économistes, un peu comme les juristes, on assume, en général, que ça dépend. Toute question peut être approchée sous des angles différents : classique, néoclassique, institutionnel ancien, institutionnel nouveau, keynésien, postkeynésien, monétariste, théorie des jeux, évolutionniste, behavioriste, NCM etc. en encore, j’en passe quant aux mésalliances. L’exercice de style, dans une publication en sciences économiques, consiste très largement à annoncer quelle approche méthodologique ou bien quelle combinaison d’approches ai-je choisi pour la recherche empirique présentée dans l’article, ainsi qu’à expliquer pourquoi juge-je cette approche pertinente.
D’abord, donc, pourquoi est-ce que tout ce truc de changement technologique est-il important ? Ben voilà : on assume que nous formons une civilisation technologique avancée. Comme nous ne connaissons vraiment aucune autre civilisation technologique – les dernières tentatives de contact effectuées par Thor n’étaient pas vraiment prometteuses point de vue échange culturel – il est difficile de dire avec certitude comment avancés sommes-nous. En revanche, on peut étudier la manière dont on avance. Toujours ça de gagné. Les données empiriques en ce qui concerne l’effort d’innovation d’une part (inventions, cadence d’amortissement des technologies établies etc.) et ses résultats d’autre part (productivité, consommation d’énergie etc.) suggèrent qu’on ne peut pas être tout à fait sûr si on avance du tout. Je veux dire, oui, je sais qu’il y a du nouveau, seulement toutes ces nouveautés, ça semble ne pas apporter grand-chose en termes de progrès. Bon, je sais que le déficit alimentaire moyen dans l’économie mondiale s’est rétréci de presque 172 kilocalories par jour par personne en 1992 jusqu’à peine plus de 88 kilocalories en 2016. Oui, d’accord, couper le déficit alimentaire moyen par deux tout en doublant la population est quelque chose d’intéressant. Néanmoins, ce n’est pas vraiment ce qu’un économiste respectable traiterait de progrès technologique comme il faut.
A partir de là, ça devient clair et logique : peut-être bien qu’il faut réviser ce qu’un économiste respectable peut espérer d’un changement technologique décent. Ça, ça pourrait bien être l’importance scientifique de mon article : montrer une façon alternative d’appréhender le comment du changement technologique. Ici, je sens que je devrais retourner à la fonction de production, telle qu’elle a été formulée originellement par Charles W. Cobb et Paul H. Douglas en 1928[1]. Ces deux chercheurs ont construit in modèle, appelé plus tard « la fonction de production », où ils ont dérivé un produit intérieur brut modèle de l’accumulation des facteurs de production, capital et travail. Ce PIB modèle a montré une capacité étonnante à tenir le pas au PIB réel, et c’en est resté comme ça : le modèle est robuste, donc on le garde. Un modèle théorique, vous savez, on le traite parfois un peu comme un chien égaré : il suffit qu’il ne pisse pas dans la chambre à coucher et qu’il ne vous morde pas (tout de suite) pour que vous cédiez aux supplications de vos enfants (ou bien de votre subconscient) et que vous le gardiez. J’ai déjà développé une analyse de la fonction de production ( jetez un coup d’œil sur “Un modèle mal nourri” ) donc maintenant je vais me concentrer sur les intentions déclarées par Charles W. Cobb et Paul H. Douglas. Dans la partie finale de leur article ils soulignent très fort qu’ils considèrent leur modèle comme pas tout à fait apte à mesurer le progrès technologique en tant que tel et que ce qu’ils avaient construit est, dans leur dessein, plutôt un modèle structurel, fixe dans le temps. En d’autres mots, prendre les coefficients de leur modèle, donc les exposantes de capital et de travail, plus le coefficient commun « 1,01 » du début de l’équation, et les grouper tous sous la même enseigne de « productivité » porte toutes les marques d’un malentendu scientifique. Remarquez : les malentendus, ça débouche parfois sur des trucs beaucoup plus intéressants que ce que nous avions initialement à l’esprit. Néanmoins, l’usage que fait Joseph Schumpeter du concept théorique de fonction de production, dans ses « Business Cycles », dix ans après l’article de Charles W. Cobb et Paul H. Douglas, fut du freelance théorique complet, sans aucun lien vraiment solide avec le modèle initial.
Ce que j’essaie si laborieusement de dire est qu’il est peut-être erroné d’espérer la productivité totale des facteurs, ou TFP pour ses amis anglophones, de croître tout le temps, d’année en année, comme la technologie change. Donc, il pourrait bien être erroné, aussi, de modeler le changement technologique comme action prise en vue d’un accroissement de productivité. Il se peut que le résultat essentiel à espérer de la part du changement technologique soit l’adaptation et que l’innovation définie en termes behavioristes soit une adaptation intelligente. Remarquez, s’il vous plaît, que je n’ai pas utilisé l’expression « action en vue d’adaptation » mais bien « adaptation intelligente ». Il y a une nuance à explorer, ici. Si je dis « action en vue d’adaptation », j’assume qu’il y ait une vue, un horizon glorieux avec les objectifs à long terme qui se dessinent comme une chaîne montagneuse sur ledit horizon. Seulement voilà, tous ceux qui sont ne serait-ce qu’un peu familiers avec la pratique de changement technologique sur le terrain savent que cet horizon bien net est l’une de dernières choses qu’on voit. En fait, d’habitude, cet horizon, on le voit dans le rétroviseur, quand tout a été fait et accompli. La perspective dominante au cours d’un changement technologique réel est l’incertitude.
C’est bien là que j’aborde la question d’adaptation intelligente. J’ai appris que j’utilise mon intelligence de la façon la plus intense et la plus efficace en présence d’incertitude. Les pires conneries dans ma vie, je les ai commises lorsque j’avais une certitude de fer sur un sujet. Peu importe le sujet, en fait, c’est la présence de la certitude qui a tendance à me pousser dans la stupidité. J’ai une base évolutionniste forte, là. Nous, les humains, fallait qu’on soit vraiment futés lorsqu’on voyait ce lion de montagne, de l’autre côté du bison fraichement tué et on devait remuer les méninges pour prendre la situation en main. Adaptation intelligente veut dire qu’on recombine des informations diverses et distinctes, et on teste des idées ainsi obtenues dans une séquence d’essais à issue incertaine. Plus grand est le challenge (deux lions de montagne au lieu d’un, par exemple) plus d’essais nous avons besoin de faire pour arriver à une solution viable (survie). Il en faut encore plus pour maximaliser le résultat (survie plus bison plus peau du lion de montagne).
Adaptation intelligente implique donc une séquence d’essais. Dans le monde des technologies cela veut dire l’impératif d’expérimenter avec plusieurs technologies. Là, une autre nuance apparaît. Je peux bien expérimenter avec plusieurs technologies à la fois, mais ma capacité de conduire des essais simultanés est presque toujours limitée. Elle est limitée par les ressources à portée de main, ainsi que par l’utilité que je peux dériver d’une séquence d’essais. Essais simultanés veulent dire résultats simultanés (ou presque). Je ne peux donc pas utiliser le résultat d’un essai dans un autre essai simultané. En revanche, lorsque je fais des expériences en séquence, je peux utiliser la boucle de feedback pour optimiser l’efficacité marginale du dernier essai courant. Je fais face à ces deux lions de montagne. Si je pouvais faire toute une séquence d’essais du type « si je fais un pas vers la gauche, où est-ce que tu vas aller, chaton ? », ça ma placerait dans une situation singulièrement plus avantageuse que la vie réelle, ou j’ai juste une leçon avant l’examen final.
Il est donc possible que nous, je veux dire la civilisation humaine, nous effectuons tout ce truc de changement technologique comme un séquencement délibéré d’un processus d’adaptation sans objectif fixe, juste avec un impératif, celui de manger à notre faim. Une chose qu’on accomplit, pas à pas, comme civilisation, est la réduction de notre déficit alimentaire. Comme c’est un déficit moyen par capita, il peut être traduit dans la vie réelle comme une fraction de la population qui est tellement mal nourrie qu’elle est incapable de prendre pleinement part dans la vie collective. Lorsque j’étudiais la corrélation entre le déficit alimentaire et les indicateurs de cadence dans le changement technologique (demandes de brevet par million d’habitants, amortissement agrégé par tête d’habitant), nos technologies semblent changer le plus vite dans les pays avec un déficit alimentaire vraiment modéré, moins de 88 kilocalories par jour par personne. Le truc intéressant est qu’à l’échelle globale, notre déficit alimentaire moyen commence à entrer précisément dans cette intervalle. Il se peut que comme civilisation, nous sommes maintenant à l’apogée du changement technologique.
C’est donc ça, la relevance scientifique de mon modèle évolutionniste : tracer l’esquisse d’un chemin de recherche (je n’aurais pas l’arrogance de tracer un chemin définitif) ou les changements technologiques dans l’économie mondiale peuvent être représentés comme une adaptation intelligente de notre espèce à l’impératif de nous nourrir, tout simplement.
[1] Charles W. Cobb, Paul H. Douglas, 1928, A Theory of Production, The American Economic Review, Volume 18, Issue 1, Supplement, Papers and Proceedings of the Fortieth Annual Meeting of the American Economic Association (March 1928), pp. 139 – 165
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