Le bûcher des vanités

L’individualisme est une des caractéristiques des sociétés occidentales modernes. La « réussite » des grandes fortunes est souvent présentée comme la résultante d’un travail et d’un talent individuel sans équivalent. Les examens qui couronnent de légitimité professionnelle ou intellectuelle des individus sont majoritairement individuel, les salaires et autres revenus, sont dans leurs quasi intégralités distribuées à des postes et à des individus et non pas collectivement à un corps d’activité.

Et pourtant, bien souvent les grandes fortunes sont issues de la rente et même lorsque ce n’est pas le cas, la richesse est toujours la résultante d’un travail collectif, de tous les hommes et le femmes de leurs sociétés. Les activités intellectuelles et professionnelles sont le produit d’un travail collégial ou du moins font toujours intervenir autrui. Le culte de l’individu se trouve aussi dans la fonction électorale, voter pour un(e) homme/femme, la glorification des figures historiques etc. etc.

Il est important de se rappeler que l’individualisme n’est qu’une orientation arbitraire de la structure sociale, il existe des contre exemples historiques (Sparte, Athènes, natifs américains…) et géographiques (Chine, Dogons…)

Ce qui semble apparaitre dans la réalité c’est que notre espèce, comme toutes les espèces d’animaux sociaux, fonctionne aussi collectivement.

La pertinence du collectif

Je m’hasarderais à une définition très large de l’intelligence comme étant l’aptitude à comprendre le fonctionnement du monde en établissant des liens de causalité entre les informations pertinentes.

A partir de cette définition, il apparait que l’intelligence et par extension toute prise de décision se voulant intelligente, nécessite de l’information. L’évolution a fait émerger dans la nature, des animaux sociaux, dans ces espèces, chaque individu est porteur de sa masse d’informations, le groupe peu ainsi la partager est ainsi amplifier tant ses chances d’obtenir des informations pertinentes, que ses chances d’établir des liens cause à effet entre elles.

Sans forcément vous en rendre compte, vous avez tous expérimenté cela un jour ou l’autre, surtout avant que google et les smartphones envahissent nos vies. Lorsque vous séchiez sur une question particulière, vous faisiez appel au « spécialiste » de votre réseau d’amis, celui/celle qui savait tellement de choses sur le foot/cinéma/etc. Plus un réseau social est dense, plus il compte de spécialiste dans divers domaines, plus les chances de collecter des informations pertinentes et de produire de la décision pertinente semble élever.

Explorations scientifiques de l’intelligence collective

En 2009, les chercheurs Kraus, Ruxton et Krause évoquent une expérience pour mettre à l’épreuve l’intelligence collective. Deux questions sont posées à une série de personnes, la première est d’estimer le nombre de billes numérotées dans un grand bocal en verre, la seconde d’estimer le nombre de fois où il faut jeter une pièce pour que la probabilité de tomber sur face à toutes les occasions soit aussi faible que de gagner au loto allemand. Pour le premier problème l’estimation collective était autour de 1,5 % de la valeur exacte, montrant une certaine efficacité de l’intelligence collective (cependant l’écart au sein du groupe étaient large). En revanche, pour le second problème, tous experts en analyse combinatoire arriveraient par le calcul au résultat certains de 24, là où la moyenne des participants était de 498,30.

Réponses aux deux questions, avec en abscisses les questions, en ordonnée les réponses. Mean=moyenne, correct value = valeur correcte.

Augmenter le nombre d’individus c’est augmenter le nombre d’informations disponibles pour le réseau social, mais ce n’est pas nécessairement augmenter le nombre d’informations pertinentes dans un réseau social. Partant des travaux du mathématicien révolutionnaire Nicolas de Condorcet, Andrew King et Guy Cowlishaw (2007) ont montré que l’intelligence collective est efficace dépendante du niveau de pertinence de l’information des membres du groupe. Ainsi, en s’inspirant de l’équation mathématique du « théorème des jurys », les chercheurs ont découvert que pour prendre une décision, lorsque les informations détenues par les individus dans un groupe sont pauvres (à savoir moins de 50 % justes), l’individu doit éviter de mettre ses informations en commun. Mais lorsque les informations détenues par les individus sont au moins à 50 % justes, alors les individus ont plus intérêt à les mettre en commun, pour prendre des décisions, qu’à se baser sur leurs seules informations. Toujours dans le domaine de la modélisation, Katsikopoulos et King (2010) sont arrivé à la conclusion que lorsqu’il s’agit de prendre une seule décision épisodique (typiquement dans un groupe dont l’existence est éphémère ou instable), la décision d’un expert seul au sein du groupe est plus pertinente qu’une décision collective. Mais lorsque de nombreuses décisions doivent s’opérer das le temps, autrement dit dans une société stable voué à prendre souvent des décisions pour le groupe, l’avis collégial est plus pertinent que celui du seul expert.

Des lignes directrices pour une nouvelle organisation de la politique.

Nos sentiments à l’égard de la valeur de l’individu, ne devraient pas balayer la réalité collective de l’espèce humaine. Comme le disait Aristote « l’homme est un animal politique », la prise de conscience de la composante collective de l’homme, si souvent mise de côté en occident, doit être entretenu. La littérature scientifique est mesurée en ce qui concerne les propriétés de l’intelligence collective et n’en fait donc pas la panacée. Mais, les modélisations mathématiques des prises de décisions montrent bien le potentiel des décisions collectives opérer par une population relativement bien renseigner. Élaborer un système politique efficace dans l’avenir, passe probablement par la mise en place d’institution faisant intervenir un maximum de personnes bien renseignées et donc bien éduquées. Là encore, je renvoie à d’anciens articles sur ce blog, comme ceux-ci (1,2,3)