Philosophie économique et complexité

Bibliographic Data

ID12617064
AuthorsPierre Livet (Aix-Marseille Université, corresponding author)
Year2022
Volume22
Issue2
Pages177-201
Publication date2022-12-09
Open AccessNo
TypeARTICLE
VenueRevue de philosophie économique (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1376-0971 • E-ISSN: 2118-4852
PublisherCAIRN (PUBLISHER)
DOI10.3917/rpec.222.0177
OpenAlexW4312078328
LanguageFR
References cited18

La philosophie économique, dont le développement implique un accroissement accéléré de complexité (ce qui est la définition même de la complexité). Les prémices en ont été le second théorème sur l’équilibre général, et les théorèmes d’impossibilité sur le choix collectif, ou le dilemme des biens publics. Certes, il est possible d’utiliser certains facteurs de complexité, comme des mutations aléatoires, pour définir par exemple des équilibres évolutionnaires, mais ces facteurs sont aussi une source d’instabilité. L’économie expérimentale a mis en lumière la dépendance de nos choix par rapport à leurs évolutions et références antérieures, ce qui est une autre source de complexité. Une exploration rationnelle de ces dépendances met elle-même en jeu la complexité de leurs processus, et implique d’incessantes révisions. Il semble inévitable, puisqu’on ne peut pas réduire les complexités qui tiennent à ces réajustements, qui impliquent un bayésianisme multi-niveaux généralisé, d’admettre que ces révisions n’aient qu’une portée limitée (« minimiser l’énergie libre »). On peut réinterpréter en ce sens les expériences sur des incohérences temporelles dans nos choix, une fois pris en compte l’application de cette minimisation aux processus mêmes d’évaluation des situations de choix. D’autres limitations pourraient être définies en combinant les contraintes neurologiques, psychologiques et économiques. Là encore, une telle combinaison est aussi une source de complexités. Mais dans un autre sens, développer ces relations complexes peut permettre de dépasser les circularités de l’inférence inverse (du neurologique à l’économie expérimentale et inversement). Enfin les simulations computationnelles nous révèlent que des évolutions que l’on croyait asymptotiques sont capables de plus lointaines divergences. Compliquer les modèles computationnels peut limiter leur généralité. Inversement les simplifier n’est utile que si cela révèle aussi quelles simplifications nous font manquer quelle complexité des interactions économiques. L’exploration de ces relations entre cette croissance accélérée de complexité liée non seulement à ces interactions mais à l’entreprise même de leur rationalisation est d’abord la tâche de l’économie dans ses différents champs, mais la philosophie de l’économie peut avoir un rôle dans l’élucidation des rapports entre ces différentes sources de complexité et leurs modalités de limitation les plus raisonnables Code JEL : B490

Humanities · Political science · Complex Systems and Time Series Analysis · Economic theories and models · Evolutionary Game Theory and Cooperation · Philosophy

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