Une vision renouvelée du choix en avenir incertain
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Les modèles de choix en avenir incertain reposent sur le paradigme de l’espérance de l’utilité, éventuellement avec des variantes d’arbitrage rendement/risque (en variance ou en CVaR). Une façon assez féconde – mais inexplorée – de poser la problématique générale de ce type de modèle est la suivante :
> Puisque la théorie statistique peut être conçue comme une théorie de la décision (théorie des tests),
> Et que l’apprentissage est une forme d’estimation d’une "vraie" valeur inconnue prise par une statistique,
> Pourquoi ne pas mettre sur le même plan le problème de choix de l’action et celui du choix de la distribution de probabilité représentant le futur (qui inclut les lois causales, c'est-à-dire les scénarios, dans le vocabulaire des risk managers de banque) ?
Les modèles de learning by doing montrent combien l’apprentissage conditionne les représentations aux actions, mais s’arrêtent à la difficulté d’une totale équivalence des deux programmes d’optimisation (estimation/action).
Une telle approche permettrait de poser cette dualité de l’action et des représentations sans postuler la primauté des unes sur l’autre.
Cette vision radicalement nouvelle (non linéarité du temps, probabilités et lois causales déterminées à l’équilibre, etc.) mériterait selon nous de trouver ses fondements théoriques.
De fait, cette vision (très) conceptuelle du monde a déjà trouvé son application dans un univers on ne peut plus pragmatique : le pilotage des banques en situation de crise.
En effet, cette approche permet de mieux comprendre la logique de minimisation de la vulnérabilité de l’entreprise au travers de la pratique des stress tests adverses.
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