Big Data et la théorie du tout

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Par Vincent Juvyns, Stratégiste chez J.P. Morgan AM

Ces dernières années, l’arrivée de nombreux développements technologiques majeurs qui bouleversent notre quotidien laisse supposer que nous sommes à l’aube d’une quatrième révolution industrielle qui affecte déjà de nombreux secteurs d’activités, de manière parfois disruptive.

Si cette révolution technologique suscite encore beaucoup de questions, notamment quant à son impact sur l’emploi et nos économies, elle pourrait également apporter des réponses nouvelles en permettant des avancées sans précédents dans le domaine des sciences sociales, comme l’économie ou la finance.

À cet égard, la capacité d’exploiter le « 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 qui pourrait faire le plus progresser l’analyse économique et financière.

En effet, 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 au vu de multiples révisions apportées notamment aux 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 pouvoir inférer, dans un futur proche, 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, à la fois réels (hard data) tels que la consommation ou l’emploi et de sentiment (soft data) comme les indices de confiance des directeurs d’achats, 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 qui précède et qu’il a fallu un certain temps pour les traiter et les publier.

Le second défaut est que, pour des raisons techniques, il est aujourd’hui souvent impossible de collecter et/ou d’exploiter l’ensemble des données afférentes à un sujet économique spécifique. Nombre d’indicateurs conjoncturels sont donc calculés sur base d’échantillons estimés représentatifs du champ de données à observer mais la réalité statistique s’écarte -parfois largement- de la réalité. Ainsi il est impossible d’interroger tous les citoyens sur leur sentiment économique et même les chiffres du PIB doivent être revus à 2 ou 3 reprises.

C’est là que l’exploitation du Big Data prend tout son sens car il sera bientôt possible d’élargir l’échantillon statistique à l’intégralité du champ de données à observer et d’accéder à ces données immédiatement ce qui renforcera nettement leur pertinence pour anticiper les mouvements économiques et des marchés financiers. Loin d’être de la science-fiction, ces techniques sont déjà en cours d’implémentation au sein des principaux organes statistiques et des institutions financières et, comme un pied de nez aux physiciens, il se pourrait même que l’avènement de l’ordinateur quantique accélère ce processus.

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Qu’est-ce que le big data? 

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