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L’intelligence artificielle, frontière de la théorie économique

NEW YORK – Jusqu’à récemment, deux grands obstacles limitaient ce que les chercheurs en économie pouvaient apprendre du monde grâce aux puissantes méthodes que les mathématiciens et les statisticiens ont développées à partir du début du XIXe siècle pour détecter et interpréter des phénomènes reconnaissables dans un brouhaha de données : les ensembles de données était réduits et coûteux, les ordinateurs lents et onéreux. Il est donc naturel qu’à mesure des progrès de la puissance informatique, qui ont considérablement abaissé ces obstacles, les économistes se soient rués vers l’utilisation du big data et de l’intelligence artificielle pour détecter plus efficacement des phénomènes dans toutes sortes d’activités et de résultats.

Les synthèses de données et la reconnaissance de modèles constituent également des éléments importants en matière de science physique. Le physicien Richard Feynman a un jour comparé le monde naturel à un jeu auquel se livraient les dieux : « Vous ne connaissez pas les règles du jeu, mais vous êtes autorisé à jeter parfois un coup d’œil sur le plateau de jeu, ou peut-être sur une partie du jeu. À partir de ces observations, vous tentez de déduire quelles sont les règles de la partie ».

La métaphore de Feynman décrit littéralement la tâche de nombreux économistes. Tels des astrophysiciens, nous recueillons généralement des données non expérimentales générées par des processus que nous cherchons à comprendre. Le mathématicien John von Neumann définit un jeu comme (1) une liste de joueurs, (2) une énumération d’actions possibles pour chaque joueur, (3) une description de la manière dont les accomplissements de chaque joueur dépendent des actions de l’ensemble des joueurs, et (4) un protocole temporel énonçant qui peut faire tel ou tel choix, à tel ou tel moment. Cette élégante définition inclut ce que nous entendons par « constitution » ou « système économique » : un accord social prévoyant qui peut choisir quoi, et quand.

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