Excel contre Knight : quand 72 % n’est qu’une opinion bien coiffée

La finance adore transformer l’avenir en probabilités. Knight n’interdit pas l’exercice. Il demande simplement de ne pas confondre une estimation utile avec une mesure objective.

Il suffit parfois d’ajouter un symbole « % » pour qu’une hypothèse semble avoir fréquenté un laboratoire. C’est précisément le genre de glissement conceptuel que Knight veut éviter. Il distingue les probabilités qui peuvent être calculées ou inférées à partir de classes statistiques de celles qui expriment seulement notre confiance dans un jugement.

Le problème de la classe de référence

Dans une loterie parfaitement définie, la probabilité est une propriété du dispositif. Dans un portefeuille d’assurés suffisamment homogène, une fréquence passée fournit une estimation exploitable. Mais dans une décision stratégique unique, lancer une technologie, acheter une entreprise, anticiper l’adoption d’un produit, la situation est rarement aussi propre.

Knight met le doigt sur la difficulté centrale, celle que les statisticiens appelleront plus tard le problème de la classe de référence. Pour calculer une fréquence, il faut définir un groupe de cas « semblables ». Or ce groupe n’existe jamais tout fait. C’est l’analyste qui décide de ce qui compte comme comparable, et cette décision est déjà un jugement.

Prenons une hypothèse familière : « les projets de ce type réussissent dans 40 % des cas ». Quels projets exactement ? Ceux du même secteur ? De la même taille ? Portés par des équipes de même expérience, dans la même conjoncture, avec le même mode de financement ? Plus la classe est large, plus l’échantillon est fourni mais moins il est pertinent. Plus elle est étroite, plus elle est pertinente mais moins elle contient de cas. À la limite, la classe parfaitement pertinente ne contient qu’un seul élément : le projet lui-même. Et une fréquence sur un échantillon de un n’est pas une fréquence.

Ce que le chiffre veut dire

Cela ne signifie pas qu’il faut abandonner les modèles. Au contraire, les scénarios, les analyses de sensibilité et les probabilités subjectives sont utiles pour discipliner le raisonnement et rendre les désaccords explicites. Mais leur utilité dépend de la clarté avec laquelle on distingue trois choses : ce qui est observé, ce qui est supposé et ce qui est simplement jugé plausible.

Un modèle devient trompeur lorsqu’il gomme cette frontière. Une probabilité de succès à 72 % suggère implicitement que 720 projets identiques sur 1 000 réussiraient. Mais existe-t-il réellement 1 000 projets identiques ? Si non, le chiffre est la traduction numérique d’une opinion. Ce n’est pas illégitime, c’est simplement autre chose, et cette autre chose ne s’utilise pas de la même façon.

Le danger est renforcé par un effet bien documenté depuis : la précision apparente engendre la confiance. Un taux annoncé à la décimale près paraît plus fiable qu’une fourchette large, alors que c’est souvent l’inverse. Une fourchette honnête déclare son ignorance ; une décimale la dissimule.

Une question à poser en comité

Pour un comité d’investissement, la bonne pratique knightienne tient en une question, posée systématiquement pour chaque hypothèse importante : d’où vient ce chiffre ?

Les réponses possibles ne se valent pas. Des données historiques sur le même actif. Une classe de comparables construite par l’analyste, et il faut alors savoir laquelle. Un modèle causal reposant sur des relations physiques ou contractuelles. Un consensus d’experts, qui est une opinion agrégée et non une mesure. Un jugement du management, qui reste légitime mais qui n’est pas neutre lorsque ce management porte le projet. Chaque réponse implique un usage différent du chiffre et un traitement différent en cas d’écart.

Le paradoxe est que reconnaître l’incertitude rend souvent le modèle plus utile. On cesse de défendre une précision artificielle et l’on peut concentrer l’analyse sur les quelques variables qui méritent réellement un suivi, un test, un jalon de décision ou une option de sortie. Le but n’est plus de faire croire que l’avenir a été domestiqué. Il est de préparer une décision qui survivra au fait qu’il ne l’a pas été.