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Big Data et la théorie du tout

L’exploitation du Big Data en économie et en finance laisse entrevoir la possibilité d’inférer plus précisément les résultats de l’analyse microéconomique aux grandes tendances macroéconomiques et d’ainsi formuler une sorte de «théorie du tout» économique

Ces dernières années, l’arrivée de développements technologiques majeurs qui affectent de nombreux secteurs d’activité, de manière parfois disruptive, laisse supposer que nous vivons actuellement une quatrième révolution industrielle. Celle-ci suscite beaucoup de questions, notamment quant à son impact sur l’emploi et nos économies, mais elle pourrait également permettre des avancées sans précédents dans le domaine des sciences sociales, comme l’économie ou la finance.

A cet égard, l’exploitation du Big Data, pas seulement des informations structurées tels que les états financiers des entreprises mais aussi des informations non structurées comme les messages échangés sur les réseaux sociaux, est certainement l’une des avancées technologiques les plus importantes.

Tels les physiciens qui travaillent depuis des années à réconcilier le caractère aléatoire de la physique quantique avec le caractère déterministe de la théorie de la relativité générale, les économistes tentent eux aussi de réconcilier micro et macroéconomie, et ce avec parfois beaucoup de difficultés vu l’inexactitude des prévisions de croissance économique.

Cependant, alors que la perspective de voir les physiciens formuler une «théorie du tout», qui permettrait de décrire de manière uniforme la mécanique de l’infiniment petit et de l’infiniment grand, demeure encore lointaine, l’exploitation du Big Data en économie et en finance laisse entrevoir la possibilité de, dans un futur proche, inférer plus précisément les résultats de l’analyse microéconomique aux grandes tendances macroéconomiques et d’ainsi formuler une sorte de «théorie du tout» économique.

Aujourd’hui, pour anticiper les tendances macroéconomiques, les économistes exploitent des indicateurs conjoncturels toujours plus nombreux mais pas toujours plus pertinents. En effet, la plupart de ces indicateurs présentent deux défauts majeurs. Le premier est que lors de leur publication, ils illustrent une réalité qui n’existe déjà plus puisque les données ont été collectées durant le mois ou le trimestre écoulé. Le second est que comme il est aujourd’hui souvent impossible de collecter et d’exploiter l’ensemble des données afférentes à un sujet économique spécifique, nombre d’indicateurs conjoncturels sont donc calculés sur la base d’échantillons estimés représentatifs.

Cependant, la réalité statistique s’écarte parfois largement de la réalité et c’est là que l’exploitation du Big Data prend tout son sens car cela permet d’élargir l’échantillon statistique à l’intégralité du champ de données à observer et d’accéder à ces données immédiatement. Loin d’être de la science-fiction, ces techniques sont déjà en cours d’implémentation au sein des organes statistiques et des institutions financières.

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