Introduction : peut-on se fier à la foule ou au code ?

Prédire la récession est l’un des défis les plus importants de la stratégie économique moderne. Des prévisions précises influencent les politiques gouvernementales, la planification des investissements et les marchés de l’emploi. Pourtant, les modèles économiques traditionnels ont souvent échoué à anticiper les crises.

De nouvelles méthodes gagnent donc du terrain. Certaines s’appuient sur la sagesse collective, communément appelée « sagesse des foules ». D’autres reposent sur l’intelligence artificielle (IA), qui analyse de vastes ensembles de données pour détecter des tendances. À mesure que l’économie se complexifie, la question devient plus urgente : qui est le plus à même de prédire les récessions, les humains ou les machines ?

La sagesse collective dans la prévision des récessions

Qu’est-ce que la sagesse collective ?

La sagesse collective est l’idée que le jugement moyen d’un grand nombre d’individus peut être étonnamment précis. Un exemple classique remonte à 1906. Les visiteurs d’une foire britannique ont deviné le poids d’un bœuf. La moyenne des quelque 800 estimations était à moins de 1 % du poids réel.

De nos jours, les marchés prédictifs et les communautés en ligne utilisent des principes similaires. Ils ont parfois prédit avec justesse les résultats d’élections et les fluctuations du marché. Ces exemples montrent que la pensée collective peut également aider à prédire les récessions.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Les prévisions basées sur la foule fonctionnent mieux lorsque trois facteurs sont réunis :

• Diversité des opinions : chaque participant voit une partie différente du tableau.
• Indépendance : les personnes ne doivent pas s’influencer mutuellement.
• Agrégation : une méthode doit être mise en place pour combiner toutes les contributions en une seule prévision.

Si ces conditions sont réunies, la foule peut parfois surpasser les experts. Cependant, la taille et la composition du groupe ont également leur importance. Une étude récente, intitulée « On the Wisdom of Crowds (of Economists) », a révélé que les avantages de la diversité en termes de précision ont tendance à diminuer à mesure que le groupe s’agrandit. En d’autres termes, plus n’est pas toujours synonyme de mieux.

Cela signifie qu’il est essentiel de concevoir soigneusement les prévisions participatives. Trop de voix peuvent créer du bruit au lieu d’apporter des informations utiles.

Limites des prévisions participatives

Malgré ses atouts, la sagesse collective a ses défauts.

Par exemple, les gens peuvent tomber dans un comportement grégaire. Cela conduit souvent à des bulles ou à des krachs. Les biais émotionnels, tels que la peur ou la cupidité, peuvent brouiller le jugement. En outre, certaines personnes peuvent avoir un meilleur accès aux données, ce qui crée une asymétrie d’information.

L’agrégation elle-même est un défi. Traduire des milliers d’opinions en une seule prévision peut introduire des erreurs. La foule peut également manquer de responsabilité, et les signaux provenant de membres moins informés peuvent étouffer ceux qui ont des informations précieuses.

De plus, les émotions peuvent se propager rapidement sur les réseaux sociaux. En période de tension sur les marchés, la panique ou l’euphorie peuvent prendre le pas sur la pensée rationnelle. Cela est particulièrement dangereux lorsqu’il s’agit de prédire une récession, où les indicateurs avancés peuvent être subtils et facilement faussés par les émotions.

Le rôle de l’IA dans la prévision des récessions

Comment l’IA fait des prévisions

L’IA utilise l’apprentissage automatique pour analyser les modèles économiques. Des outils tels que les forêts aléatoires et les réseaux neuronaux recherchent des relations complexes dans les données. Ils peuvent par exemple identifier des liens entre les taux d’intérêt, les habitudes de consommation et les variations du PIB.

L’IA utilise également le traitement du langage naturel (NLP). Cela permet aux systèmes d’analyser les actualités, les réseaux sociaux et les rapports financiers. Ils peuvent ainsi détecter les changements de sentiment.

Les modèles d’IA sont souvent plus performants que les méthodes traditionnelles. Des études montrent que l’apprentissage automatique améliore la précision de 10 % à 40 % lors de la prévision de l’inflation ou du PIB. Cela n’est pas seulement dû à la quantité de données. C’est parce que l’IA peut détecter des modèles non linéaires que les anciens modèles ne voient pas.

Ces gains sont importants. Contrairement aux modèles traditionnels qui supposent une linéarité, l’IA capture les dynamiques irrégulières des systèmes économiques. Cela la rend particulièrement utile pour les prévisions dans des environnements volatils.

Pourquoi les entreprises adoptent l’IA

En 2024, 13,48 % des entreprises de l’UE (comptant plus de 10 employés) utilisaient au moins un outil d’IA. Les grandes entreprises étaient en tête, avec 41,17 % d’entre elles utilisant l’IA. Les petites et moyennes entreprises étaient à la traîne. Les secteurs des technologies et des services professionnels affichaient les taux d’adoption les plus élevés.

En conséquence, l’IA est de plus en plus intégrée dans la prise de décision des entreprises. Plus de données que jamais sont générées et analysées. Cela renforce la capacité de l’IA à détecter les signaux économiques précoces et à améliorer les prévisions de récession.

Plus les entreprises utilisent l’IA, plus elles disposent de données pour entraîner les modèles économiques. À mesure que cet écosystème se développe, les boucles de rétroaction entre l’IA, les entreprises et les marchés pourraient considérablement améliorer les capacités de prévision.

Avantages de l’IA dans les prévisions économiques

L’IA présente de nombreux avantages. Elle permet notamment :

• De traiter rapidement de grands ensembles de données
• De rester insensible aux biais émotionnels
• D’identifier des tendances que les humains peuvent négliger

Par exemple, le modèle basé sur le TALN de JPMorgan a amélioré de 18 % les prévisions de récession à court terme en 2023. L’IA a détecté des changements dans le sentiment des actualités avant que les modèles traditionnels n’identifient les signes avant-coureurs.

Une autre étude de PwC met en évidence l’impact plus large de l’IA. Les secteurs les plus touchés par l’IA affichent une croissance de leur chiffre d’affaires par employé trois fois plus élevée. Les salaires y augmentent également deux fois plus vite. Cela suggère que l’IA améliore non seulement les prévisions, mais remodèle également les données économiques utilisées pour prévoir les récessions.

Si l’IA augmente la productivité et l’efficacité de la main-d’œuvre, cela modifie indirectement les indicateurs macroéconomiques. Cela peut créer une cible mouvante pour les analystes, qui devront adapter leurs modèles aux changements économiques structurels.

Les défis de l’IA

Malgré ses atouts, l’IA présente des faiblesses.

L’une d’elles est le problème de la « boîte noire ». De nombreux modèles produisent des prévisions sans explications claires. De plus, l’IA dépend des données passées. Elle est donc peu performante pour gérer les événements « cygnes noirs », tels que la COVID-19.

Le MIT a indiqué qu’au début de l’année 2020, les prévisions basées sur l’IA étaient correctes dans moins de 30 % des cas. Le caractère unique de la pandémie a rendu sa modélisation presque impossible.

La qualité des données constitue un autre problème. Des données insuffisantes conduisent à de mauvaises prévisions. Même en Europe, où l’utilisation de l’IA est en pleine expansion, son impact sur la productivité pourrait rester modeste. Selon le FMI, l’IA ne devrait augmenter la productivité que de 1 % au cours des cinq prochaines années.

Bien que ce chiffre soit meilleur qu’aux États-Unis, il reste inférieur aux attentes de nombreux experts. Dans un tel contexte, les informations issues de la foule pourraient conserver toute leur pertinence. Dans un contexte de croissance plus lente en Europe, le sentiment des consommateurs et des entreprises pourrait rester déterminant pour prédire une récession.

Cas concrets : quand les prévisions étaient justes… ou fausses

Quand la foule avait raison

En 2022, les utilisateurs de Reddit sur r/Economics ont remarqué les premiers signes d’un ralentissement. Ils ont observé une baisse de la demande des consommateurs, des retards de livraison et une diminution des offres d’emploi. Ces signaux d’alerte sont apparus plusieurs mois avant que les données officielles ne confirment le ralentissement.

Cela illustre comment des preuves anecdotiques, lorsqu’elles sont agrégées, peuvent aider à prévoir les récessions.

Quand la foule s’est trompée

La bulle Internet de la fin des années 1990 en est un exemple clair. Les investisseurs pensaient que les actions technologiques continueraient à croître indéfiniment. Cette croyance, partagée par des millions de personnes, a conduit à un krach boursier.

L’optimisme de la foule a cédé la place à une illusion collective. L’excitation émotionnelle a fait grimper les prix bien au-delà de leur valeur fondamentale. Lorsque la réalité a rattrapé les attentes, le krach a été rapide et sévère.

Les succès de l’IA

En 2018, Kensho a utilisé l’IA pour prédire un changement de tendance sur les marchés. L’entreprise a analysé les déclarations des banques centrales et a détecté les premiers signes d’un resserrement monétaire. Les marchés se sont ajustés quelques semaines plus tard, confirmant ainsi les prévisions.

Ce cas a démontré la capacité de l’IA à traiter des données textuelles non structurées et à en extraire des signaux économiques. Il a montré comment l’IA pouvait compléter les modèles macroéconomiques traditionnels.

Les échecs de l’IA

Pendant la pandémie de COVID-19, les modèles d’IA ont largement échoué. Ils manquaient de données sur des événements similaires et n’ont pas été en mesure de s’adapter à temps. Cela a mis en évidence les limites de l’IA dans la prévision des récessions dans des conditions d’incertitude extrême.

Ces limites révèlent que, malgré ses atouts, l’IA a encore besoin de l’intervention humaine. Aucun algorithme n’aurait pu anticiper les confinements mondiaux et les plans de sauvetage des gouvernements.

Combiner les forces : l’approche hybride pour prévoir les récessions

Pourquoi les deux sont mieux ensemble

Ni la sagesse collective ni l’IA ne sont parfaites. Cependant, ensemble, elles peuvent compenser leurs faiblesses respectives.

L’IA excelle dans les chiffres et les échelles. Les humains sont meilleurs dans le contexte et le jugement. Par exemple, Good Judgment Open combine les prévisions humaines avec l’analyse algorithmique. Le résultat ? Une précision améliorée d’environ 20 %.

Les systèmes hybrides établissent un équilibre entre la puissance quantitative et l’intuition humaine. Cela est particulièrement utile dans des environnements incertains où les données sont incomplètes ou contradictoires.

Exemples de systèmes hybrides

Certaines plateformes permettent à l’IA de faire une première prévision. Ensuite, des humains ajustent ou expliquent le résultat. Au fil du temps, le système apprend de ces corrections. Ce processus bidirectionnel aide l’IA à mieux comprendre la complexité du monde réel.

Ces systèmes sont déjà utilisés sur les marchés financiers et pour les prévisions politiques. À terme, ils pourraient devenir la norme pour prédire la récession.

Les foules peuvent fournir le contexte. L’IA peut le quantifier. Ensemble, ils offrent une image plus complète.

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Conclusion : qui prédira la prochaine récession ?

Prédire la récession reste l’un des défis les plus difficiles à relever en économie. La sagesse collective apporte intuition et expérience. L’IA apporte données et rapidité. Les deux ont échoué. Mais les deux ont aussi réussi.

L’avenir appartient probablement aux systèmes qui combinent les deux. À mesure que l’IA s’améliore, elle ne remplacera pas l’intuition humaine, mais travaillera à ses côtés.

La question clé reste la suivante :

À mesure que les machines apprennent, remplaceront-elles notre intuition, ou le jugement humain aura-t-il toujours le dernier mot dans la prévision des récessions ?