L’avenir a un l’histoire. La bonne nouvelle, c’est qu’il s’agit d’un domaine dont nous pouvons tirer des enseignements ; la mauvaise nouvelle est que nous le faisons très rarement. C’est parce que la leçon la plus claire de l’histoire du futur est que connaître le futur n’est pas nécessairement très utile. Mais cela n’a pas encore empêché les humains d’essayer.
Prenez la célèbre prédiction de Peter Turchin pour 2020. En 2010, il a développé une analyse quantitative de l’histoire, connue sous le nom de cliodynamique, qui lui a permis de prédire que l’Occident connaîtrait le chaos politique une décennie plus tard. Malheureusement, personne n’a été en mesure d’agir sur cette prophétie afin d’éviter d’endommager la démocratie américaine. Et bien sûr, s’ils l’avaient fait, la prédiction de Turchin aurait été reléguée au rang des futurs ratés. Cette situation n’est pas une aberration.
Les dirigeants de la Mésopotamie à Manhattan ont cherché à connaître l’avenir afin d’obtenir des avantages stratégiques, mais à maintes reprises, ils n’ont pas réussi à l’interpréter correctement, ou ils n’ont pas réussi à saisir les motivations politiques ou les limites spéculatives de ceux qui l’offrent. . Le plus souvent, ils ont également choisi d’ignorer les futurs qui les obligent à faire face à des vérités inconfortables. Même les innovations technologiques du 21e siècle n’ont pas réussi à changer ces problèmes fondamentaux : les résultats des programmes informatiques sont, après tout, aussi précis que leurs données saisies.
On suppose que plus l’approche des prévisions est scientifique, plus les prévisions seront précises. Mais cette croyance cause plus de problèmes qu’elle n’en résout, notamment parce qu’elle ignore ou exclut souvent la diversité vécue de l’expérience humaine. Malgré la promesse d’une technologie plus précise et intelligente, il y a peu de raisons de penser que le déploiement accru de l’IA dans la prévision rendra les pronostics plus utiles qu’ils ne l’ont été tout au long de l’histoire de l’humanité.
Les gens ont longtemps essayé d’en savoir plus sur la forme des choses à venir. Ces efforts, bien que visant le même objectif, ont différé dans le temps et dans l’espace de plusieurs manières significatives, la plus évidente étant la méthodologie, c’est-à-dire comment des prédictions ont été faites et interprétées. Depuis les premières civilisations, la distinction la plus importante dans cette pratique a été entre les individus qui ont un don intrinsèque ou la capacité de prédire l’avenir, et les systèmes qui fournissent des règles pour calculer les futurs. Les prédictions des oracles, des chamans et des prophètes, par exemple, dépendaient de la capacité de ces individus à accéder à d’autres plans d’être et à recevoir l’inspiration divine. Les stratégies de divination telles que l’astrologie, la chiromancie, la numérologie et le tarot dépendent cependant de la maîtrise par le praticien d’un système théorique complexe basé sur des règles (et parfois hautement mathématique) et de sa capacité à l’interpréter et à l’appliquer à des cas particuliers. L’interprétation des rêves ou la pratique de la nécromancie pourraient se situer quelque part entre ces deux extrêmes, dépendant en partie de la capacité innée, en partie de l’expertise acquise. Et il existe de nombreux exemples, dans le passé et le présent, qui impliquent les deux stratégies pour prédire l’avenir. Toute recherche sur Internet sur « l’interprétation des rêves » ou « le calcul de l’horoscope » générera des millions de résultats.
Au siècle dernier, la technologie a légitimé cette dernière approche, car les développements informatiques (prévus, au moins dans une certaine mesure, par la loi de Moore) ont fourni des outils et des systèmes de prévision plus puissants. Dans les années 1940, l’ordinateur analogique MONIAC devait utiliser de véritables réservoirs et tuyaux d’eau colorée pour modéliser l’économie britannique. Dans les années 1970, le Club de Rome pourrait se tourner vers la simulation informatique World3 pour modéliser le flux d’énergie à travers les systèmes humains et naturels via des variables clés telles que l’industrialisation, la perte environnementale et la croissance démographique. Son rapport, Limites à la croissance, est devenu un best-seller, malgré les critiques soutenues qu’il a reçues pour les hypothèses au cœur du modèle et la qualité des données qui y ont été introduites.
Dans le même temps, plutôt que de dépendre des avancées technologiques, d’autres prévisionnistes se sont tournés vers la stratégie du crowdsourcing des prédictions du futur. Sonder les opinions publiques et privées, par exemple, dépend de quelque chose de très simple : demander aux gens ce qu’ils ont l’intention de faire ou ce qu’ils pensent qu’il va se passer. Cela nécessite ensuite une interprétation prudente, qu’elle soit basée sur une analyse quantitative (comme les sondages d’intention des électeurs) ou qualitative (comme la technique DELPHI de la société Rand). Cette dernière stratégie exploite la sagesse de foules très spécifiques. Rassembler un panel d’experts pour discuter d’un sujet donné, selon la réflexion, est susceptible d’être plus précis que le pronostic individuel.