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Institutions et conventions

 | 
Robert Salais
, 
Élisabeth Chatel
, 
Dorothée Rivaud-Danset

La rationalité en situation d’incertitude

Le traitement de l’incertitude en situation

Une lecture de Knight

On Situated Uncertainty : An Interpretation of Knight’s Work

Die Behandlung des Problems der Unsicherheit in Situationen. Eine Interpretation des von Knight vorgeschlagenen Ansatzes

Dorothée Rivaud-Danset

Résumé

Ce papier ambitionne de participer au débat, en cours, sur la distinction canonique entre l’incertitude et le risque, proposée par Knight en 1921, Préoccupé de fonder théoriquement le profit en le déduisant de l’incertitude, Knight fut conduit à s’intéresser aux modalités pratiques de traitement de l’incertitude. La relecture de sa thèse « Risk, Uncertainty, and Profit » proposée ici invite à revaloriser l’incertitude ainsi que le jugement, cette faculté du praticien de formuler, sans délibération raisonnée, une opinion. Elle critique la théorie de la décision rationnelle qui considère que toute personne est susceptible de formuler une probabilité subjective qui ne serait qu’une forme inférieure des probabilités fréquentistes et mathématiques, selon la thèse du continuum des probabilistes classiques.

Texte intégral

  • 1 Des versions antérieures de ce texte ont été présentées à deux reprises au séminaire de lecture « A (...)

1Ce texte a pour origine le souci d’éclairer une des questions centrales posées par l’économie des conventions, celle du traitement de l’incertitude par des personnes ayant des intérêts différents et n’ayant pas a priori de visées communes1. Dans des travaux antérieurs, j’ai cherché à dégager les modalités de traitement de l’incertitude mises en œuvre par les banques lorsqu’elles attribuent un prêt aux entreprises. Cette problématique a conduit à distinguer la relation à l’« acte », qui considère que l’incertitude sur la qualité du demandeur peut être traitée selon des principes standards, et la relation à l’engagement qui admet que le traitement de l’incertitude mobilise des principes autres que le calcul, la confiance dans l’autre partie par exemple (Rivaud-Danset & Salais, 1992 ; Rivaud-Danset, 1995). Ces travaux faisaient référence à la distinction proposée par Knight entre risque et incertitude. L’analyse présentée ici cherche à aller plus loin dans la compréhension de cette distinction.

  • 2 Keynes, lui aussi, s’est intéressé aux situations ordinaires, en particulier dans le Traité des pro (...)
  • 3 « In any case, we do strive to reduce uncertainty, even though we should not want it eliminated fro (...)

2Voulant rendre compte des modes de raisonnement et/ou de décision « ordinaires » et refusant le postulat d’omniscience, Knight a cherché comment l’intelligence humaine, limitée au regard de l’infinie variété de la nature ou de la complexité des problèmes à résoudre, peut éviter que l’incertitude inhibe l’action. Il a souligné la pluralité des modes de traitement de l’incertitude et montré ce que celui qui conditionne l’action ordinaire (ou la décision préalable à l’action) doit à la situation. Les « situations » qu’il conceptualise comme des « cas » d’incertitude véritable, qui sont négligées par la théorie économique, doivent retrouver leur juste place. Ces « cas » d’incertitude véritable se présentent au sujet sous une forme telle qu’ils ne se prêtent pas à une prévision conduisant à un résultat objectif. Il s’agit souvent de situations ordinaires. Ce dernier qualificatif peut sembler choquant pour les lecteurs de Knight qui aiment associer l’incertitude au radicalement nouveau2, mais, rappelons-le, Knight s’est plu à souligner l’importance de l’incertitude dans la vie quotidienne et notamment dans la vie économique, et même de l’attrait qu’éprouvent les personnes pour elle : « Dans chaque cas, nous nous efforçons effectivement de réduire l’incertitude, bien que nous n’aimerions pas qu’elle soit éliminée de notre vie. » (Knight, 1964a, p. 238)3. Cette vision, que l’on pourrait qualifier de positive, contraste avec l’habitude des économistes de traiter l’incertitude comme une nuisance ; elle s’explique par la connexion entre incertitude et liberté humaine.

3La première partie entend montrer que la distinction canonique entre l’incertitude et le risque est éclairée par la définition du profit que Knight ambitionne de formuler et par ses remarques théoriques sur la connaissance. La deuxième partie s’intéresse aux limites de cette distinction au regard de la problématique du continuum des probabilités. La troisième partie s’interroge sur la rationalité du jugement, ce processus cognitif à l’œuvre lorsque l’incertitude ne peut être traitée selon un principe standard.

Les modalités différentes de traitement de l’incertitude

  • 4 Pour des motifs qui seront explicités plus loin, la singularité des cas est préférée à l’unicité de (...)
  • 5 « The practical difference between the two categories, risk and uncertainty, is that in the former (...)
  • 6 « It is unnecessary to perfect, profitless imputation that particular occurrences be foreseeable, i (...)

4La distinction qu’a proposée Knight dans son ouvrage Risk, Uncertainty, and Profit est aujourd’hui familière (Knight, 1964a). L’incertitude qui concerne l’activité économique peut être traitée par l’inférence fondée sur une probabilité statistique, ce qui la transforme en un risque pouvant être assuré par, ou imputé à, des tiers. Lorsque le cas est considéré comme particulier et qu’aucun principe ne permet de l’assimiler à une classe de cas similaires, il est possible de formuler une estimation ; la prévision est affaire de jugement, l’incertitude est véritable et ne peut pas être éliminée : elle ne peut pas être transférée à un tiers, par un contrat d’assurance ou par une imputation dans le coût et le prix (ibid., p. 232). Au début du chapitre VIII (ibid., p. 233), Knight propose un résumé de sa distinction qui insiste sur l’opposition entre la possibilité de regrouper les cas et l’impossibilité due à la singularité du cas4 : « La différence pratique entre les deux catégories, le risque et l’incertitude, est que s’agissant de la première, la distribution du résultat parmi un ensemble de cas, est connue (soit par le calcul a priori, soit par des statistiques fondées sur les fréquences observées), tandis que ceci n’est pas vrai de l’incertitude en raison de l’impossibilité de regrouper les cas, la situation à traiter présentant un degré élevé de singularité.5 » Traiter objectivement l’incertitude pour la mesurer et la transformer en risque suppose que le cas puisse être qualifié, classé parmi d’autres cas assez similaires, de sorte que les différents résultats possibles puissent être envisagés et que leur distribution soit connue (ibid., p. 234). Knight résume cette idée centrale de son ouvrage dans les termes suivants : « Il n’est pas nécessaire pour un calcul parfait, excluant le profit, que tous les événements particuliers soient prévisibles, il suffit que toutes les possibilités alternatives soient connues et que la probabilité d’occurrence de chacune puisse être évaluée avec précision. » (Ibid., p. 198)6.

  • 7 Voir, notamment, Le Roy & Singell (1987), Langlois & Cosgel (1993), Schmidt (1996).

5La thèse de Knight sur l’incertitude a un statut particulier. Quoique la distinction qu’il propose entre risque et incertitude soit devenue ces dernières années une référence familière, banale, l’interprétation de cette distinction, qui s’appuie généralement sur la lecture du chapitre vu, est largement controversée7. J’entends montrer que les débats n’ont pas « épuisé » la discussion. Je ne cherche pas à sous-estimer la complexité de la théorie de Knight ni à la résumer en une définition. J’essaie aussi de ne pas introduire, subrepticement ou explicitement, des catégories d’analyse modernes qui fausseraient l’interprétation.

  • 8 « Les économistes positivistes ont apparemment prêté peu d’attention à la façon dont nous prévoyons (...)
  • 9 Il est intéressant de noter que, trois ans après avoir publié sa thèse, Knight publie un article su (...)

6Remarquons, pour commencer, que le terme « situation » n’est pas utilisé par Knight, qui préfère parler de « cas » (cases, instances). Cette deuxième expression empruntée à l’observation statistique laisse entendre que le contexte est constitué exclusivement de « choses » – au sens de Knight, qui y inclut les personnes –, extérieures au sujet. La « situation » indique la réunion du sujet-acteur et de son environnement, l’environnement étant dans le langage ordinaire constitué de choses et de personnes. Cette expression prend un sens particulièrement fort chez le pragmatiste Dewey (Chatel, 1996, p. 7). Avec la « situation », le modélisateur se propose de remonter du concret à l’abstrait, tandis que la référence au « cas » admet, suivant une approche substantiviste, que l’abstraction qu’implique cette notion s’impose en quelque sorte naturellement. En 1938, dans un des rares textes où Knight s’interroge de nouveau sur l’incertitude, le cas est remplacé par la situation8. Ce changement traduit son anti-positivisme. Mais cette position philosophique forte qui structure ses travaux ultérieurs n’est pas encore affirmée dans Risk, Uncertainty, and Profit, œuvre de jeunesse qui reprend sa thèse de doctorat. Knight, quoique admirateur de Bergson, se montre encore sensible à la forte influence qu’exerçait alors le positivisme, ce courant de pensée qui se propose d’élaborer des lois naturelles et postule l’unicité des sciences naturelles et sociales (le positivisme étroit ne s’intéressant qu’à l’analyse statistique d’entités matérialisables)9.

7Pour comprendre Knight, il n’est pas inutile de rappeler la préoccupation majeure de son ouvrage, qui justifie le titre Risk, Uncertainty, and Profit. Knight entend fonder théoriquement le profit, cette catégorie de revenu qui n’a pas sa place dans une économie concurrentielle parfaite, i.e. une économie de marché où l’incertitude est absente. Ainsi les chapitres IX et X sont-ils consacrés à définir le profit dans une économie statique, sans progrès technique. Le profit suppose que la concurrence soit imparfaite, autrement dit que l’économie de marché ne soit pas idéalisée. En effet, comme Knight l’explique dans la préface rédigée pour l’édition de 1957 (Knight, 1964b), dans une économie de marché théoriquement idéale – improprement qualifiée d’économie de concurrence parfaite –, la connaissance généralisée du futur ne laisserait aucune place à l’entrepreneur et, par conséquent, au profit. Les conséquences économiques de l’incertitude qui constituent l’objet de la thèse de Knight sont, comme il le souligne en 1957 (p. lviii et lix), étroitement liées au problème de la connaissance.

  • 10 En 1957, Knight, sans doute pour éviter une lecture trop réductrice et utilitariste de sa thèse, pr (...)
  • 11 Schumpeter a cette formule particulièrement réussie pour rendre compte du profit selon Knight : « l (...)

8Dans cette économie – ordinaire en quelque sorte, puisque sans progrès technique susceptible de bouleverser les équilibres et les comportements, où l’hypothèse d’omniscience des agents est abandonnée –, l’incertitude a une double origine : le déroulement du processus de production et la productivité des travailleurs, d’une part, les préférences des consommateurs et l’évolution de la demande, d’autre part. Les coûts diffèrent des prix car tous les coûts ne peuvent pas être mesurés ex ante. Le profit positif est le résultat, qui semble tomber du ciel, d’une action entreprise quand l’incertitude traitée par l’entrepreneur n’est pas susceptible d’être mesurée, ni donc imputée sous forme de rémunération d’un service, tout comme le résultat malheureux d’une action génère un profit négatif dès lors qu’il ne peut pas être traité comme un coût fixe. L’exemple des bouteilles de champagne illustre la possibilité de transformer l’incertitude en un risque. Les pertes dues à l’explosion des bouteilles se produisent avec une régularité telle qu’elles peuvent être évaluées en référence à la loi des grands nombres et imputées dans les coûts fixes et donc dans le prix (Knight, 1964a, p. 213). Si la perspective d’un gain incite à entreprendre, pour autant le profit ne constitue pas à proprement parler une rémunération pour la prise de risque10. Chez Knight, le profit rémunère l’entrepreneur qui, dans des conditions d’incertitude, a agi en suivant des prévisions qui n’étaient pas partagées par les autres acteurs économiques et qui se sont révélées heureuses11. Le profit suppose, donc, que les prévisions de l’entrepreneur ne conduisent pas à une mesure de l’incertitude sur laquelle s’accorderaient les acteurs, ce qui empêche que cette dernière soit imputée dans le prix ou traitée contractuellement. Le profit est un revenu résiduel parce que non susceptible d’une mesure ex ante, non contractualisable. Il est distinct de la rente, qui constitue un revenu résiduel contractualisable, le facteur qui reçoit ce revenu étant identifiable (ibid., p. 284). Le profit est ce qui résiste à la mesure et in fine à la contractualisation, parce qu’un tiers ne sait pas si ce revenu résiduel est imputable à la chance ou aux qualités de l’entrepreneur. Ainsi, il importe que les compétences humaines en matière de jugement et de prévision, qui sont inégales, ne soient pas reconnues comme telles ; s’il s’avérait qu’un entrepreneur fût connu pour sa capacité de jugement, il pourrait devenir un salarié (ibid., chap. X, intitulé « Enterprise and Profit », en particulier p. 309-311).

  • 12 « The world is made up of things, which, under the same circumstances, always behave in the same wa (...)

9Le sens de la distinction entre risque et incertitude s’éclaire également, lorsque la lecture suit l’ordre d’exposition retenu par Knight dans les chapitres VII et VIII intitulés respectivement « The Meaning of Risk and Uncertainty » et « Structures and Methods for Meeting Uncertainty ». Knight s’interroge, dans le début du chapitre VII, sur la connaissance pratique (p. 199) et propose ce que lui-même appelle (en note, p. 200) une esquisse superficielle de la théorie de la connaissance (« superficial sketch of the theory of knowledge »). Le premier postulat de toute connaissance est celui de l’uniformité de la nature ou de l’existence de lois (ibid., p. 203), c’est-à-dire celui de l’invariance, de la régularité dans le temps et l’espace des relations entre les phénomènes. Ce postulat positiviste qui donne aux êtres humains la possibilité de prévoir en déduisant le futur du passé, Knight le fait pleinement sien et le juge très satisfaisant du point de vue philosophique (ibid., p. 202). Le sens commun le formule autrement et préfère, au postulat de l’uniformité des relations entre les phénomènes, l’idée d’une constance des comportements qui peut s’exprimer ainsi : « le monde est fait de choses qui, dans les mêmes circonstances, se comportent toujours de la même façon. » (Ibid., p. 204)12. Pour gérer l’infinie variété de la nature, la connaissance pratique exige plus d’hypothèses que la connaissance philosophique. Elle requiert un autre dogme, celui de la similarité entre un grand nombre de choses. Les capacités de l’intelligence humaine étant limitées, celle-ci ne peut traiter le monde qu’en réduisant le nombre de propriétés ou de modes de comportement des choses (ibid., p. 206-207), et en les combinant différemment. Une grande part des propriétés les plus fondamentales sont communes à de nombreux groupes de choses et l’existence de grandes classifications (les liquides, les solides, les gaz, par exemple) facilite la compréhension du monde (ibid., p. 208). En résumé, l’intelligence humaine limitée peut traiter le monde, parce qu’elle recourt à deux dogmes : celui de l’existence, en nombre limité, de propriétés des choses ; celui de la constance de ces propriétés. La classification des choses en groupes de choses identiques sous certains aspects – une activité qui mobilise l’analogie – est, pour Knight, essentielle à l’intelligibilité du monde.

10La référence, explicite, aux différentes acceptions des probabilités constitue le cadre pertinent pour discuter la définition donnée par Knight du risque et de l’incertitude. Trois modalités de traitement de l’incertitude sont distinguées, en référence aux probabilités :

  • La probabilité a priori, qui est déductive. Elle se définit par un raisonnement logique et mathématique. La méthode repose sur la réduction de tous les résultats possibles à un nombre de cas tel que les alternatives soient équiprobables et, donc, soumises à un principe d’indifférence absolue (ibid., p. 220). L’équiprobabilité suppose une classification parfaitement homogène des cas, afin que les résultats possibles soient totalement identiques et par conséquent indifférents (ibid., p. 224). Dans un jeu de hasard non truqué, les coups (lancers de dés) forment un groupe parfaitement homogène, de sorte que les divergences entre les cas sont parfaitement indéterminées (ibid., p. 231) et qu’il n’y a pas de raison de préférer un cas à un autre.

  • La probabilité statistique ou fréquentiste (ce dernier qualificatif sera privilégié dans ce texte), qui repose sur une classification empirique des cas (ibid., p. 225) et sur le principe dit de la « loi des grands nombres ». La probabilité ne peut pas être calculée a priori parce qu’il n’est pas possible d’établir une liste exhaustive des alternatives équiprobables ; elle est obtenue par une étude inductive d’un grand nombre de cas (ibid., p. 231), de sorte que les effets des facteurs accidentels se compensent.

  • Lorsqu’il n’existe aucune base valable pour classer les cas, la prévision repose sur deux exercices séparés du jugement. Le premier consiste à former une estimation ou une opinion, qui peut ne pas être une estimation quantitative, mais une simple évaluation qualitative des effets possibles d’une action. Le deuxième est une évaluation de la validité de cette opinion, une mesure de la conviction de chacun, de la confiance qu’il éprouve dans son opinion. L’action dépend autant du degré de conviction que du caractère favorable de l’opinion (ibid., p. 227). Ce deuxième jugement prend la forme d’une probabilité dite subjective, la pondération du premier s’exprimant par un ratio. En se référant explicitement à la probabilité subjective, Knight s’inscrit dans la tradition selon laquelle celle-ci mesure le degré de croyance ou la confiance d’une personne dans la vérité de la proposition qu’elle a formulée, cette proposition pouvant être une relation logique d’implication (iff…then) ou une simple estimation relevant de l’intuition.

  • 13 En témoigne la définition des probabilités subjectives que proposent Hirshleifer et Riley (1979, p. (...)

11L’interprétation de la probabilité « subjective », comme mesure du degré de croyance personnelle dans la vérité ou la possibilité d’une proposition, a été obscurcie au xxe siècle en raison de l’importance prise par les probabilités révélées par le choix ou le pari (Ramsey, de Finetti, Savage). L’opinion, selon laquelle la distinction de Knight est « dépassée » parce que, dans les situations d’incertitude, telles que Knight les a qualifiées, tout décideur peut toujours formuler des probabilités subjectives, est largement répandue. Sa paternité peut être attribuée à Hirshleifer et Riley, qui estiment que « en ce qui nous concerne, il suffit que l’interprétation subjective, ou “degré de croyance”, se soit montrée féconde même dans des situations d’incertitude à la Knight » (Hirshleifer & Riley, 1979, p. 1378). Quand l’estimation est révélée par le choix, le processus de délibération, ou tout simplement l’exercice du jugement, est traité comme une « boîte noire », de sorte que les deux moments que constituent la formation d’un jugement et la pondération de la confiance dans ce jugement ne font plus qu’un. Cette confusion des « deux exercices du jugement » en un seul aboutit à ce que tout jugement devient mesurable. La théorie de la décision rationnelle rabat la formulation d’un jugement sur la catégorie de probabilité et admet que les probabilités subjectives peuvent être assimilées aux autres probabilités13.

  • 14 « The subjective feeling of probability itself. »

12Knight exprime son opposition à l’idée, antagonique avec sa problématique, selon laquelle les probabilités pourraient être réduites à une seule catégorie, dans le passage qu’il consacre à la conception des probabilités que défend Irving Fisher (1912). Toute probabilité représente, pour Fisher, le sentiment subjectif de la véritable probabilité14 (Knight, 1964a, p. 227). Knight critique cette assimilation de toute probabilité à une estimation. Premièrement, dans un jeu de hasard, ce que Fisher qualifie d’« estimation » est de l’ordre de la certitude et le degré de confiance dans les axiomes mathématiques est tout à fait différent de celui qui sous-tend une estimation personnelle. Deuxièmement, nous devons admettre que, le plus souvent, nous agissons à partir d’une estimation (ibid., p. 222-223), estimation étant synonyme d’opinion personnelle, d’une conjecture et non d’une probabilité subjective tendant vers une probabilité objective.

13Dans la deuxième partie de ce texte, je m’attacherai à montrer que réduire la réflexion de Knight sur l’incertitude à la distinction entre risque et incertitude conduit à négliger les critiques qu’il a lui-même formulées sur cette distinction. Ces critiques ont deux origines : d’une part, l’absence logique de césure entre la similarité des cas et leur singularité, d’autre part, les modalités pratiques de traitement de l’incertitude. Ainsi, en bon économiste, Knight est-il soucieux d’élaborer des distinctions robustes mais, en philosophe, il s’interroge sur la pertinence des frontières qu’il a cherché à bâtir.

Les probabilités objectives et subjectives : césure ou continuum ?

  • 15 « There are all gradations from a perfectly homogeneous group of life or fire hazards at one extrem (...)
  • 16 « The principal subject for investigation is thus the degree of assimilability, or the amount of ho (...)

14La distinction de Knight entre l’incertitude mesurable, et donc « assuranciable », qui peut être qualifiée de risque, et l’incertitude non mesurable et non « assuranciable », qui garde son caractère d’incertitude, n’est robuste qu’en apparence et son auteur a une claire conscience des limites théoriques mais aussi pratiques de sa distinction. La différence entre les cas où l’incertitude est mesurable empiriquement par une probabilité statistique (et peut être qualifiée de risque) et les cas où elle ne l’est pas et repose sur le jugement (l’incertitude), est une question de degré : « On observe tous les degrés allant du groupe parfaitement homogène de l’espérance de vie ou de l’aléa des incendies, à un extrême, jusqu’à l’exercice absolument unique du jugement à l’autre extrême. Tous les degrés… sauf les extrêmes théoriques eux-mêmes. » (Ibid., p. 225)15. Dans le chapitre VIII, Knight revient sur le problème de l’assimilation des cas en classes et sur les difficultés auxquelles se heurte la distinction risque/incertitude : « Le principal sujet de recherche est donc le degré d’assimilation, ou l’importance de l’homogénéité des classes, qui peut être assuré, ou, dit autrement, le degré d’unicité des différents types d’aléas d’entreprise. » (Ibid., p. 247)16.

  • 17 Voir, en particulier, le travail pionnier de Hacking (1975) et les recherches de Daston (1994, p. 3 (...)
  • 18 La polysémie du terme « probabilité » vient de l’existence de plusieurs interprétations qui s’inspi (...)

15En se référant à la diversité sémantique des probabilités, pour penser les modalités distinctes de traitement de l’incertitude (certitude mathématique, quasi-certitude des probabilités induites de l’accumulation d’observations, ou conviction personnelle dans son opinion), Knight s’inscrit dans une problématique initiée à la fin du xviie siècle et au début du xviiie siècle par les « probabilistes classiques ». Dès les premières manifestations des probabilités mathématiques, l’interprétation dite « subjective » des probabilités a coexisté avec une conception dérivée des fréquences observées (les statistiques de mortalité) et avec une conception déduite de la composition physique (la symétrie d’un dé ou d’une pièce de monnaie)17. Les mathématiciens Leibniz et Nicolas Bernoulli, qui étaient également jurisconsultes, distinguaient, avec Jacques Bernoulli, au moins trois niveaux de certitude correspondant à trois façons d’évaluer les probabilités : 1) les possibilités égales fondées sur la symétrie physique, qui ne conviennent qu’au jeu de hasard ; 2) les fréquences observées des événements (supposant un regroupement de statistiques et une stabilité de longue durée) ; 3) les degrés de certitude subjective ou de croyance, tels que les pratiques juridiques évaluant les indices de culpabilité. Ces niveaux de certitude s’ordonnaient dans « un continuum qui embrassait tous les degrés, de l’incertitude ou doute total, jusqu’à la plus grande certitude », l’apogée de la certitude étant « la certitude mathématique achevée de la démonstration » (Daston, 1989, p. 720). Assimiler les probabilités à des degrés de certitude conduit à considérer qu’elles s’appliquent à des propositions, à des principes de raisonnement et pas seulement à l’occurrence des événements. Leibniz, pour qui le calcul des probabilités était une traduction mathématique du raisonnement bien fondé, distinguait, suivant la présentation de Keynes, trois degrés de conviction parmi les opinions correspondant à trois types de raisonnement : 1) la certitude logique, qui se fonde sur la déduction et correspond aux propositions connues pour être formellement vraies ; 2) la certitude physique de l’évidence des sens qui, selon Keynes, est seulement une probabilité logique et s’apparente à une induction bien fondée, comme l’illustre la proposition « l’homme est un bipède » ; 3) la probabilité physique, qui est de nature fréquentiste et que Keynes propose d’appeler la « corrélation inductive », l’exemple proposé étant : « le sud est un quartier pluvieux » (Keynes, 1973a, p. 303). Le lecteur notera que si l’apogée de la certitude est apportée par la démonstration logique, la certitude « morale » ou subjective, fondée sur le témoignage et la conjecture, est absente de cette échelle de la qualité du raisonnement18.

16La polysémie de la notion de probabilité conduit à des acceptions courantes et à des développements philosophiques qui diffèrent selon les pays. Ainsi, dans les usages courants de la langue française, la notion de probabilité est-elle associée à celle de chance ; elle se réfère, en conséquence, à la réalisation d’un événement qui, comme dans les jeux de hasard, obéit au principe d’indifférence. En anglais, probable et likely sont synonymes ; la probabilité, entendue comme une régularité empirique déduite de la loi des grands nombres, est associée au jugement de similarité. C’est cette connexion entre la probabilité et la similitude, entre la loi des grands nombres et le raisonnement par accointance, qui préoccupe Knight, suivant une longue tradition philosophique anglo-saxonne, dont Keynes entend, lui, s’affranchir pour renouer avec la conception logique, et non physique, des probabilités (cf. infra).

  • 19 Il est tentant de rapprocher la problématique de Knight de celle d’Ellis, telle que la présente Das (...)

17Certes Knight est bien éloigné de la vision des probabilistes classiques, selon laquelle l’incertitude n’est pas dans les choses mais dans la connaissance que nous en avons. Pour ces derniers, grâce au progrès des connaissances et des techniques d’observation, nous pourrions tendre vers la certitude. Pour Knight, la certitude n’est pas garantie, et s’il se réfère à la « trichotomie » des probabilistes classiques, ainsi qu’à l’existence de plusieurs modalités de formation d’une prédiction, il n’entend pas reprendre à son compte la thèse du continuum. Cependant, et cet article cherche à le montrer, Knight ne peut pas éviter un rapprochement fécond entre la conception fréquentiste des probabilités et la conjecture ou le jugement personnel19.

  • 20 Georgescu-Roegen propose un exemple assez analogue, où la connaissance de la vraie probabilité adme (...)

18L’inscription des probabilités dans un continuum, incluant tous les degrés, depuis la crédibilité parfaite d’une proposition, associée à la probabilité mathématique, jusqu’à la faible crédibilité, voire l’incrédulité, qui seraient, elles, associées à l’estimation personnelle et à l’incertitude, reste une tradition bien établie en économie (Fisher, 1912 ; Georgescu-Roegen, 1958). L’estimation correspond, selon cette problématique, à une information incomplète ou imparfaite, comme l’illustre l’exemple suivant, proposé par Knight pour illustrer sa critique de la vision des probabilités de Fisher (Knight, 1964a, p. 223)20. Un parieur est autorisé à regarder le contenu d’une urne remplie de boules noires et rouges mais ne peut pas les dénombrer, de sorte qu’il formule une estimation de la « vraie » probabilité. La probabilité subjective désigne, nous l’avons vu, selon ce courant de pensée, une impression personnelle, une estimation fondée sur une information plus ou moins complète du présent. L’évaluation que formule le parieur menace, bien entendu, d’être erronée mais l’erreur pourrait se réduire, voire disparaître, si le parieur possédait une information parfaite. Selon cette conception de la probabilité subjective, l’incertitude est due non pas à l’indétermination réelle, trouvant son origine dans l’irréductibilité du hasard et la rencontre de causes hétérogènes, mais à la méconnaissance liée tout simplement au manque d’information.

  • 21 « Profit arises out of the inherent, absolute unpredictability of things, out of the sheer brute fa (...)

19S’agissant de la prévision en économie, l’exemple de l’urne préalablement remplie cesse d’être pertinent. Dans l’entreprise, l’incertitude qui détermine le profit a pour origine l’indétermination produite par l’activité humaine : « Le profit a pour origine l’imprévisibilité inhérente, absolue, des choses, le fait brut et abrupt que les conséquences de l’activité humaine ne peuvent pas être anticipées, dans la mesure où même un calcul de probabilité les concernant est impossible et n’a pas de sens. »21 (Ibid., p. 311). Lorsque l’indétermination est réelle, au problème de l’imperfection de l’information se substitue celui de l’imperfection de la connaissance, qui est d’une autre nature. La notion de probabilité renvoie, dans cette perspective, à l’ignorance, à l’impossibilité de connaître le résultat en raison de sa véritable indétermination. Lorsque Knight parle d’imperfection de la connaissance, c’est pour souligner sa connexion avec l’indétermination. Dans une construction théorique jusqu’ici empreinte de positivisme, Knight introduit le hasard, l’indétermination, et suggère, prudemment, que son siège ultime est sans doute à rechercher dans les activités humaines, ce qui lui permet d’ouvrir la porte à la problématique de la liberté humaine (« the freedom of the will », qu’évoque Knight en citant Barel) (ibid., p. 221).

20Knight, préoccupé par l’entreprise, entend valoriser l’exercice du jugement et se refuse à l’associer à l’estimation plus ou moins exacte de la « vraie » probabilité, comme dans l’exemple de l’urne de Fisher. Le jugement permet de se former une opinion, en dépit du caractère singulier des cas et du manque de connaissances qui empêche de les regrouper et de quantifier les résultats possibles. Avec le jugement, le manque de connaissances sur la classification des résultats est transformé de façon à autoriser l’action (Langlois & Cosgel, 1993, p. 460). L’incertitude traitée par le jugement n’inhibe pas l’action, mais elle reste une incertitude. En effet, bien que le degré de confiance dans son opinion (a) s’exprime sous forme de probabilité (0 < a <1), celle-ci est incommensurable. L’évaluation du degré de confiance dans la validité d’une opinion n’est pas détachable de la personne qui l’a énoncée. Une personne peut avoir un degré de confiance élevé dans la vérité pragmatique de sa conjecture, mais cette intime conviction lui est propre, elle ne peut pas être partagée et les résultats aléatoires des actions qui en dépendent ne peuvent pas être contractualisés. En revanche, l’assureur et l’assuré peuvent s’accorder pour évaluer la crédibilité de probabilités statistiques, telles que l’espérance de vie d’un groupe donné. Au-delà de la mesure, qui constitue l’une des notions centrales pour interpréter Risk, Uncertainty, and Profit, figure en filigrane la commensurabilité, cette dimension nécessaire à la coordination des acteurs, à la prise en charge de l’incertitude par un tiers.

21Pour autant, l’approche en termes de continuum entre les modes de traitement de l’incertitude économique ne peut pas être ignorée. L’ignorer conduirait à négliger, d’une part, les problèmes logiques que pose la distinction entre les cas similaires et les cas uniques, d’autre part, le problème pratique de la formation de la confiance dans sa propre opinion. Dans la première partie de ce texte, il a été indiqué que Knight, préoccupé par les problèmes que rencontre l’intelligence humaine pour gérer l’infinie variété de la nature, fait sienne l’hypothèse de l’uniformité de la nature. Il admet qu’il puisse exister des événements parfaitement analogues qui ne se différencient que par leur positionnement dans le temps et l’espace. Plus généralement, Knight se montre peu préoccupé par le changement. Ainsi les parties I et III de sa thèse, qui sont critiques vis-à-vis de la théorie néo-classique, se réfèrent-elles à une économie où le changement technique est supposé absent. Le postulat qui lui pose problème est celui de la finitude des choses. La classification en groupes de choses considérées comme homogènes, qui permet un traitement statistique de l’incertitude et sa transformation en un risque, est, certes, une méthode adaptée aux capacités limitées de l’intelligence humaine, mais le monde est fait d’objets ou de choses dont la variété est pratiquement infinie. Les probabilités statistiques (ou fréquentistes) ne peuvent être de la même nature que les probabilités a priori des jeux de hasard pour lesquels toutes les alternatives sont connues. Quels que soient les efforts entrepris par les assureurs pour améliorer la classification, en constituant un très grand nombre de classes regroupant des cas très similaires, la probabilité qu’un immeuble soit incendié n’est pas de la même nature que celle du tirage d’un nombre lors de lancements successifs d’un dé non pipé (Knight, 1964a, p. 231).

  • 22 « Nothing in the universe of experience is absolutely unique any more than any two things are absol (...)

22L’idée d’un regroupement homogène recèle une autre difficulté qui, pour Knight, confine au paradoxe : l’homogénéité parfaite entraîne l’uniformité et non la probabilité (ibid., p. 246-248). Le postulat de l’existence d’un nombre limité de choses homogènes pouvant être regroupées en classes, de façon à réduire la diversité de la nature et à rendre la connaissance possible, conduit à une aporie. Si la classe est composée de choses parfaitement homogènes, autrement dit parfaitement similaires et ayant exactement les mêmes propriétés, le raisonnement probabiliste fondé sur la loi des grands nombres, qui suppose la différence (l’écart à la moyenne), perd son fondement. Il est remplacé par le principe d’indifférence et par la certitude mathématique propre aux probabilités a priori. À l’autre extrémité, l’hypothèse d’unicité sur laquelle se fonde le troisième principe de traitement de l’incertitude, l’estimation, est également critiquable. Ici, rappelons-le, le décideur ne peut pas classer le cas, se référer à un groupe de choses pour formuler une prévision ; le cas est perçu par le sujet-décideur comme unique. Mais aucune chose ne peut être conceptualisée comme étant absolument unique. Une autre impasse logique se profile. Refuser le déterminisme absolu, admettre le hasard, comme le fait Knight dans une construction soucieuse d’introduire la liberté humaine, le contraint à exclure le principe d’unicité absolue : « Rien dans le monde de l’expérience n’est absolument unique de même que deux choses ne sont pas absolument semblables. » (Ibid., p. 227)22. La différence entre les cas relevant d’un calcul probabiliste statistique et ceux relevant d’un jugement personnel devient une question de degré.

23Si l’on s’intéresse aux modalités de traitement de l’incertitude qui affecte l’activité économique, la distinction canonique, en dépit de sa pertinence, continue de perdre sa simplicité conceptuelle. Toute classification fait appel à l’analogie et présente un caractère relatif, au sens où sont regroupées des choses similaires seulement sous certains aspects. De même l’exercice du jugement mobilise-t-il la référence à des cas déjà expérimentés présentant certaines analogies avec la situation en cours. La confiance d’une personne dans la vérité pragmatique de sa conjecture dépend de ses qualités et en particulier de son expérience accumulée. Knight a souligné cette dimension, en montrant que la spécialisation, entendue comme la prise en charge de l’activité de prévision par un spécialiste (promoteur, spéculateur, expert, entrepreneur…), est une alternative à la méthode de traitement de l’incertitude dite assurancielle, qui se fonde sur le regroupement de cas similaires (ibid., p. 256-258). Knight est ainsi conduit à considérer que le traitement de l’incertitude, comme risque statistique, et le jugement sont des méthodes qui coexistent souvent. En général, toute détermination de la valeur d’une estimation doit être empiriquement garantie par une classification des cas (ibid., p. 225). De même, précise-t-il, à la différence de l’assurance-vie qui s’approche de la certitude statistique, l’assurance contre la maladie ou l’accident ne permet pas une classification strictement objective. En dépit de la définition de nombreuses classes de risques permettant un regroupement de cas très homogènes, l’assureur dispose d’un vaste domaine pour exercer son jugement (ibid., p. 249).

  • 23 « The decisive factors in the case [of connection of “moral hazard” with this sort of risks] are so (...)
  • 24 Le Roy et Singell voient dans cette caractéristique le sens profond et la modernité de la distincti (...)

24Dans le chapitre VIII, Knight remarque que ce n’est pas seulement dans la nature, et dans l’existence hypothétique de choses dotées de caractéristiques uniques, qu’il convient de rechercher ce qui limite l’application du principe de l’assurance à l’entreprise. L’unicité n’est pas l’obstacle décisif à l’activité de l’assurance. Ainsi la Llyods assure-t-elle des cas uniques, par exemple des activités économiques qui dépendent du fait que le couronnement royal aura bien lieu à la date prévue (ibid., p. 250). Le manque de données ne constitue pas, non plus, un obstacle décisif pour l’assureur, ou pour toute autre forme de prise en charge par un tiers de l’incertitude, car, même dans ces cas extrêmes, un vague regroupement des cas sur la base de l’intuition est toujours possible. Fondamentalement, c’est l’aléa de moralité (moral hazard) qui fait obstacle à une connaissance du cas qui permette un traitement de l’incertitude par un tiers. L’incertitude ne peut pas être prise en charge par l’assurance lorsque le résultat ne peut pas être détaché de la personne. De même, le revenu de l’entreprise ne peut pas être contractualisé lorsqu’un tiers ne peut pas aisément discerner ce qui dans le résultat est imputable à l’activité humaine et ce qui l’est à la « chance », autrement dit à la nature. Knight note, à propos des risques de l’entreprise (business risk), que les facteurs décisifs sont si dépendants de la personne qui prend la décision que les « cas » ne peuvent pas se prêter à une description objective et à un contrôle externe : « Les facteurs décisifs dans le cas [d’une connexion de l’aléa de moralité avec cette sorte de risque] sont tellement dépendants de la personne qui prend les décisions que les “cas” ne sont pas susceptibles de relever d’une description objective et d’un contrôle externe. » (Ibid., p. 251)23. Ce passage annonce la théorie des marchés et des contrats incomplets (incomplets faute de marchés qui permettent de se protéger des aléas futurs et de contrats qui peuvent intégrer chaque contingence et lui imputer une mesure), ainsi que la problématique contemporaine de l’asymétrie d’information construite à partir de l’aléa moral (où l’incertitude sur les qualités de celui qui entreprend est source d’asymétrie d’information et d’imperfection du marché walrassien). Cette modernité de Knight a été soulignée par Barzel (1987) et par Le Roy et Singell (1987)24.

25Parmi les trois acceptions de la probabilité, la seule distinction qui résiste au questionnement sur le continuum est celle qui isole la probabilité mathématique des deux autres. Certes la référence à la mesure et, au-delà, à la commensurabilité, donc à l’objectivité, rapproche les probabilités fréquentistes des probabilités mathématiques, mais la probabilité fréquentiste n’a jamais la certitude de l’équiprobabilité mathématique. Un continuum relie la probabilité fréquentiste et l’estimation, puisque la nouveauté qui fait obstacle à la mesure n’est jamais radicalement nouvelle, tandis que la similarité qui fonde la mesure n’est que partielle. Le schéma 1 ci-après se propose d’illustrer cette interprétation de Knight. Celle-ci est cohérente avec le souci permanent dans ses œuvres ultérieures de distinguer les sciences sociales des sciences de la nature. Nier la césure entre les probabilités mathématiques et les probabilités fréquentistes c’est nier la spécificité des sciences sociales.

26Arrivé à ce point, on peut, certes, interpréter Knight en recourant à la terminologie moderne, c’est-à-dire à l’asymétrie d’information ou plus généralement à l’imperfection de l’information, bien que Knight se soit situé dans la perspective de la connaissance, perspective plus complexe que celle de l’information, parce qu’elle est en prise avec la situation. L’incertitude est due non seulement à la nature mais aussi à l’asymétrie d’information, une problématique qui postule que chacun a une meilleure connaissance de lui-même que d’autrui. Dès lors, c’est moins la singularité des cas à traiter que l’incertitude concernant l’activité humaine et la responsabilité de l’entrepreneur dans les résultats (soit, dans le langage de la théorie des contrats, l’effort de l’agent) qui est susceptible de fonder le jugement, comme une composante de l’action rationnelle, au sens de raisonnable parce qu’adaptée à la situation. Knight, qui a toujours adopté une conception étroite de la rationalité, ne se serait jamais aventuré à considérer que le jugement pouvait être de l’ordre de la rationalité, au sens de la délibération et du raisonnement. La troisième partie de ce texte ambitionne de montrer que la lecture de Risk, Uncertainty, and Profit permet pourtant de questionner de façon originale la théorie de la décision rationnelle.

Le jugement, l’action intelligente et la rationalité

  • 25 Doutant du dogme de l’invariance des relations et donc de la capacité humaine à prévoir, Keynes con (...)
  • 26 Bien que dans son ouvrage autobiographique Simon ne cite pas Knight (Simon, 1991). En revanche il s (...)

27Bien que Knight ait voulu souligner l’importance, en économie, du jugement, il s’est peu exprimé sur la façon dont l’acteur, en situation d’incertitude véritable, forme une estimation. Il considère que les opérations cognitives qui sous-tendent l’estimation sont obscures et que cette branche délaissée par les logiciens est extrêmement difficile à étudier : « Cette forme de probabilité comporte les plus grandes difficultés logiques… » (Knight, 1964a, p. 225). Nous savons qu’il distingue deux exercices séparés du jugement, la formation d’une estimation et l’estimation de sa valeur (ibid., p. 227). Le poids de la confiance dans l’estimation, ce sentiment subjectif qu’éprouve la personne qui formule une prévision, manifeste une certaine proximité avec la conception des probabilités de Keynes. Pour Keynes, le degré de croyance rationnelle dans la proposition a est propre à chaque sujet parce qu’il dépend de la connaissance de la proposition prémisse h (Keynes, 1973a, p. 239-308)25. Mais le rapprochement s’arrête là. Pour Knight, l’estimation relève de l’intuition et non de la démarche scientifique de l’inférence logique, bien qu’elle partage avec cette dernière la même fonction, celle d’anticiper. Knight, en dépit de ses interrogations, est attaché à la séparation entre les opérations cognitives qui génèrent les probabilités statistiques, et relèvent de l’induction, et celles qui conduisent à l’estimation et relèvent d’un exercice de jugement. Cette distinction, qui reprend celle proposée par Bergson entre les perceptions fondées sur l’intelligence et celles fondées sur l’intuition (McKinney, 1977), est, en effet, essentielle à sa construction théorique puisqu’elle lui permet de fonder le profit. Ainsi Knight est-il, nous l’avons vu, conscient des limites de la distinction entre probabilité statistique et estimation, mais il n’entend pas aller trop loin dans cette direction et rapprocher l’estimation de la démarche fréquentiste. Le souci de préserver cette distinction le conduit, à la différence des logiciens, à considérer que le jugement ne relève pas de la délibération logique, c’est-à-dire de l’inférence (h implique a). Le jugement est de l’ordre de l’intuition et peut s’apparenter à la façon dont nous nous remémorons un nom oublié (Knight, 1964a, p. 230). C’est un exercice qui mobilise la référence à des situations déjà expérimentées présentant certaines analogies avec la situation en cours. Herbert Simon, qui s’est longuement intéressé à la délibération dans une situation complexe, développera cette idée, seulement évoquée par Knight lorsqu’il associe la qualité des anticipations et la capacité de jugement à l’expérience ; la communauté de pensée n’est pas fortuite, Simon ayant eu Knight pour professeur26. Il est, en outre, tentant de rapprocher le jugement de l’anchinoia grecque, qui est la faculté de rassembler des données hétérogènes sans délibération (cf. l’article de Vérin infra). Étant une faculté innée, l’anchinoia ne se prête pas à l’enseignement. De même le jugement est-il une faculté inégalement distribuée parmi les êtres humains, une capacité de réduire l’incertitude selon des modalités spontanées, non transmissibles à des tiers et non contractualisables.

Schéma 1

Schéma 1

* Le principe d’indifférence ou de raison insuffisante peut inhiber l’action, à l’image de l’âne de Buridan.

  • 27 La problématique de Savage est essentiellement normative, comme ce dernier s’est attaché, sans gran (...)
  • 28 « The most important result of this survey is the emphatic contrast between knowledge as the scient (...)
  • 29 Knight n’a cessé d’affirmer son refus de l’hypothèse de l’omniscience et son scepticisme concernant (...)

28Knight n’est préoccupé ni par la recherche d’heuristiques, comme le sera Simon, ni par une approche normative du comportement, comme le seront Savage27 et les théoriciens de la décision rationnelle. Il est préoccupé par l’écart entre ce que l’on a coutume d’appeler l’idéal et le réel. Plus précisément, il est soucieux de distinguer le modèle du théoricien du comportement de l’« homme de la rue » dont il convient également de rendre compte : « Le résultat le plus important de cette étude est le contraste marqué entre la connaissance, au sens du scientifique et de la logique de la science, et les convictions ou les opinions sur lesquelles se fonde le comportement hors des expériences de laboratoire. » (Ibid., p. 230)28. Knight est cependant normatif quand il ambitionne de traiter de l’« action intelligente ». La notion d’« action intelligente » apparaît chez lui en 1924 et peut se définir comme l’action dont le résultat est conforme aux prévisions et aux intentions (Knight, 1935, p. 109). L’action intelligente se rencontre rarement, car les hommes sont pressés de « faire quelque chose » et privilégient les évolutions favorables (Knight, 1964b, p. lviii)29. L’action intelligente implique plusieurs processus qui sont autant de sources d’erreurs pour Knight (1964a, p. 202) :

  1. nous ne percevons pas le monde tel qu’il est ;

  2. nous inférons le futur du présent de façon peu fiable ;

  3. nous ne connaissons pas précisément les conséquences de nos propres actions ;

  4. nous n’exécutons pas nos actions en suivant la forme précise que nous nous sommes représentée et que nous avons désirée.

29La description, en creux, de l’action intelligente indique que cette notion englobe la perception du présent, la prévision et son effectuation. Elle est plus exigeante que la théorie de la décision rationnelle qui ne s’intéresse pas, par construction, au déroulement d’une action et exclut que celui-ci puisse être une source d’erreur (les critiques de la théorie de la décision rationnelle se concentrent également sur les premiers processus).

30Étant normative, la théorie de la décision rationnelle n’a pas de raison de s’intéresser au premier processus, i.e. à la perception du monde (« tel qu’il est », ajoute Knight). Il mérite, cependant, d’être noté que son fondateur, Savage, n’écarte pas le rôle joué par le jugement et l’expérience du sujet-acteur dans la délimitation d’un « monde », un procédé qui s’apparente au repérage de la situation. Rappelons qu’un petit monde, pour Savage, est un ensemble susceptible d’être parfaitement défini par la partition des événements extérieurs (états de la nature) et l’évaluation des conséquences (l’utilité) des actions possibles. Cette théorie suppose, en outre, que les états du monde peuvent être définis si finement qu’aucun acte ne peut avoir plus d’une conséquence dans un état donné du monde. Sa représentation familière est la suivante :

31Cette représentation peut être illustrée par l’exemple devenu familier de l’omelette, proposé par Savage. L’œuf qui reste en évidence dans la cuisine peut être en bon état (S1) ou pourri (S2). Le mari peut décider de l’incorporer directement à l’omelette composée de cinq œufs (a1), de le verser au préalable dans une soucoupe (a2) ou de le négliger (a3). Les conséquences de chaque action diffèrent selon l’état de l’œuf. L’action choisie révèle la probabilité subjective qu’attribue le mari à chaque état. Avec cet exemple, l’acteur-décideur de Savage élabore un petit monde contenant les différents états de la nature (réduits, ici, au nombre de deux) et sait qu’il pourra, lorsque son action sera achevée, observer le véritable état, puisque celui-ci est indépendant de son choix.

  • 30 « Je suis incapable de formuler des critères de sélection de ces petits mondes et je crois, en fait (...)

32Dans le chapitre liminaire à The Foundations of Statistics, Savage traite des problèmes posés par la construction des mondes. L’acteur, en particulier, évitera d’envisager toute la séquence des actions (par exemple, emmener toute la famille au restaurant, si le fait d’avoir introduit un sixième œuf, qui s’est révélé pourri, a détruit la fameuse omelette). Cependant le souci de se rapprocher des opérations du sens commun conduit Savage à s’interroger sur la coexistence de deux proverbes contradictoires : « regardez avant de sauter » et « vous pouvez traverser le pont quand vous y arrivez ». Le premier proverbe, nous dit Savage, ne peut pas être compris sous sa forme extrême, qui conduirait à prévoir tous les états du monde possibles, toutes les actions et toutes les séquences d’action possibles. Il serait ridicule d’envisager tous les détails ; ainsi est-il hors de nos capacités de planifier ne serait-ce qu’un pique-nique ou de jouer aux échecs en accord avec ce principe, même si l’ensemble des états et des actes disponibles qui sont envisageables est artificiellement réduit dans des limites raisonnables (Savage, 1972, p. 16) (l’exemple du jeu d’échecs est précisément celui que retient Simon pour caractériser une situation complexe, c’est-à-dire une situation qui ne peut pas être réduite à un petit monde à la Savage). Pour Savage, « traverser le pont », c’est donc s’attaquer à des problèmes simples de décision en limitant artificiellement l’attention à un monde si petit que le principe « regardez avant de sauter » peut alors s’appliquer. La lecture du chapitre liminaire de Savage invite à considérer que le modèle de la décision rationnelle en incertitude ne peut ignorer l’importance du mode de délimitation et d’exploration des mondes. Mais Savage, préoccupé de tester la cohérence du comportement au regard des anticipations, ne prétend pas rendre compte de l’action. Il n’entend pas se situer sur le terrain de la psychologie cognitive et considère qu’il est impossible d’énoncer des principes généraux sur la façon dont les personnes sélectionnent des petits mondes, leur sélection relevant, selon ses propres termes, sans doute du jugement et de l’expérience30. Savage a discerné le problème posé par la construction d’un monde, mais l’a éliminé afin d’établir une théorie axiomatique de la décision rationnelle. Les critiques de Savage formulées par les psychologues cognitifs s’étant attachées à montrer les failles de l’interprétation « empirique » de ses postulats, prédomine aujourd’hui l’interprétation normative de la théorie de Savage, au détriment d’une approche « empirique » et positive des probabilités personnelles, qui valoriserait le rôle du jugement et de l’expérience.

Conclusion

33La lecture de Risk, Uncertainty, and Profit, qui a été présentée ici, n’ambitionne pas de constituer une interprétation supplémentaire qui se focaliserait, comme les précédents travaux d’économistes, sur la question des causes de l’incertitude et s’inscrirait dans le débat : « état de la nature » versus « aléa moral ». Elle a mis en lumière les difficultés théoriques rencontrées par Knight pour fonder la distinction entre les cas de risque et les situations d’incertitude véritable, dont la singularité fait obstacle au classement et donc à la mesure. Ces difficultés tiennent à l’existence logique d’un continuum allant des cas similaires aux cas uniques. Elles tiennent aussi aux principes cognitifs qui sous-tendent les probabilités statistiques et l’estimation, ces deux modalités distinctes de traitement de l’incertitude en économie. Le regroupement des cas qui permet d’attribuer une probabilité fréquentiste relève de l’induction et de la délibération logique ; la formation d’une opinion personnelle est de l’ordre de l’intuition. Bien que ces deux procédés mobilisent le raisonnement par analogie, Knight considère que seule l’induction est de l’ordre du raisonnement logique. Knight s’est arrêté en chemin, notamment parce que fonder théoriquement le profit qui rémunère l’entreprise l’incitait à souligner les différences. Le profit est ce qui résiste à la mesure parce que l’incertitude, ne pouvant être traitée de façon standardisée, résiste à la mesure.

34Pour rendre compte de la diversité des modalités de traitement de l’incertitude, Knight s’inscrit dans un courant ancien, mais toujours vivant, de réflexion sur la diversité sémantique de la probabilité. Cette problématique conduit à considérer que la distinction des probabilités la plus robuste est celle qui isole les probabilités a priori, pour lesquelles la question de la vérité est pertinente et la certitude peut être absolue. La vraie probabilité, celle pour laquelle le degré de confiance peut être absolu, n’est pas fondée sur l’accumulation de données qui conduirait à l’information parfaite, mais sur la connaissance axiomatique, d’où le nom de probabilité a priori. Knight, qui est en 1921 sensible au positivisme, ne va cependant pas jusqu’à considérer que la question de la vérité est étrangère au domaine des probabilités fréquentistes.

  • 31 Telle est notamment l’opinion d’Orléan (1985).

35Les difficultés que rencontre Knight pour établir une distinction robuste entre le risque et l’incertitude en économie peuvent être considérées comme une source de faiblesse de sa théorie31. J’ai préféré ici montrer en quoi ces difficultés questionnent la théorie de la décision rationnelle et contribuent à une théorie de la coordination des acteurs. La conception bayésienne des probabilités, qui ajoute à l’axiomatique de Savage la révision des croyances en fonction des informations, admet la thèse du continuum allant des probabilités mathématiques aux croyances personnelles, autrement dit allant de la vérité à la méconnaissance due à l’incomplétude de l’information. L’interprétation de Knight qui est proposée ici conduit à une autre conception des croyances personnelles. La formation d’une opinion personnelle, d’un jugement, est considérée comme raisonnable car elle est associée, au-delà du manque d’information, à l’indétermination et aux difficultés de la connaissance. La référence à l’incertitude sur le comportement et sur les compétences des personnes, liée à la liberté humaine et à l’indéterminisme, ouvre une problématique absente de la théorie de la décision rationnelle.

  • 32 La distinction qu’établit Simon entre les situations simples et les situations complexes est explic (...)

36Des théoriciens contemporains de la connaissance et de l’information, partageant cette problématique, admettent l’existence de plusieurs principes de raisonnement dont la validité se mesure au regard de la connaissance dont dispose le sujet et au regard du problème à traiter. Ainsi, Simon a-t-il souligné ce que le mode de traitement de l’incertitude doit à la perception de la situation qui peut être conceptualisée comme simple – et dans ce cas, la théorie de la rationalité standard peut s’appliquer – ou complexe32. Lemoigne considère que le sujet choisit selon ses préférences entre une résolution par déduction et un raisonnement par complexification. S’il cherche à résoudre par déduction « substantivement », il tentera en général de « simplifier » le problème, sans autre critère que celui de sa « réduction suffisante » à une forme déductible : ce sera le principe de la raison suffisante de Leibniz. S’il raisonne en revanche sur les dangers de cette réduction – et parfois sur son absurdité, compte tenu de ses objectifs –, il cherchera plus volontiers à « complexifier » le problème, autrement dit à reconnaître son caractère multi-dimensionnel, voire multi-méta-dimensionnel, cette procédure relevant du principe de raison intelligente (Lemoigne, 1995, p. 254-255).

37Knight nous invite plutôt à conceptualiser l’acteur comme étant soumis à une tension permanente entre les deux modalités de prévision que constituent l’activité de regroupement en classes, dont on infère une probabilité d’occurrence, et l’exercice du jugement. Cette interprétation éclaire la préoccupation exprimée en introduction à ce texte, soit, rappelons-le, la recherche de fondements à la démarche propre au banquier qui reçoit une demande de financement. L’observation indique que, pour qualifier une demande de crédit (x), les banquiers recourent à deux méthodes différentes, que les praticiens appellent l’analyse objective et l’analyse subjective du risque. La première méthode repose sur le calcul de ratios standards de l’analyse financière, ce qui permet de classer la demande dans une catégorie dont on connaît la probabilité de défaillance. L’expert, par l’analyse financière, s’efforce de réduire la demande à une forme simple qui correspond à ce que Knight appelle le regroupement ou la consolidation de cas similaires en une classe homogène de risques (« x est un risque de niveau z ayant telle probabilité de faillite »). La seconde méthode repose sur l’intuition, mobilise l’expérience accumulée et permet au banquier de formuler une estimation, qui lui est personnelle, de la qualité du demandeur (« x est Dupont, un client connu qui peut rembourser le prêt, j’en ai l’intime conviction ou j’ai 90 % de chances d’avoir raison »). L’expert formule alors une estimation de la qualité du demandeur qui mobilise son expérience ainsi que son intuition, et lui associe un autre jugement qui porte sur la validité de son estimation et peut prendre la forme d’un ratio. Bien que ces deux estimations puissent faire l’objet d’une mesure, elles ne conduisent pas à une approche quantifiée du risque, leur caractère introspectif et donc leur incommensurabilité limitant leur possibilité d’être communiquées à d’autres décideurs, au sein de la banque.

38Reconnaître la situation est au fondement de toute délibération. En même temps, le mode de délibération influence cette opération d’identification du problème. Selon la première méthode, dite de l’analyse objective du risque, la situation est pré-construite (x est un z), le banquier s’appuyant sur une classification disponible pour qualifier cette demande. Selon la deuxième méthode, dite de l’analyse subjective (de l’incertitude), l’identification du problème est à construire (x est y). La tension entre la standardisation du problème, qui permet de le réduire à une forme objective, communicable aisément, et le double exercice du jugement qui, ayant besoin d’éléments multi-dimensionnels pour identifier l’emprunteur, conduit à une estimation difficilement communicable à des tiers, est plus ou moins ressentie par le décideur en fonction de la nature de la demande, des règles en usage dans son organisation et des conventions de financement.

39Comme le suggère cet exemple, la lecture de Risk, Uncertainty, and Profit offre un cadre d’interprétation des modalités de traitement de l’incertitude qui rend compte de la diversité des pratiques et permet de penser cette diversité dans un rapport que l’on peut qualifier de dialectique, au sens où les modalités ne s’excluent pas mutuellement. Suivant la problématique de Simon, le jugement peut être conceptualisé comme un mode de prévision raisonnable lorsqu’il est adapté à la situation. Suivant Knight, il peut être conceptualisé comme constituant, avec les probabilités fréquentistes, une modalité de traitement de l’incertitude à laquelle chacun peut, en permanence, accéder. L’acteur serait ainsi soumis à une tension permanente entre deux principes qu’il conçoit comme différents, voire alternatifs. Le sujet qui délibère serait conceptualisé comme une personne soumise à une tension permanente entre un précepte de simplification du problème, par la réduction à un cas connu qui permet la montée en généralité, et un précepte de réalisme, qui préserve la singularité et la richesse des présupposés. Le théoricien modélise deux modalités épistémiques polaires, l’acteur distingue deux registres de connaissance plus ou moins accessibles selon ses compétences, sa perception de la situation. Certes, cette interprétation dépasse délibérément les intentions de Knight en 1921 ; elle suggère, cependant, que c’est également dans cette direction que se situe sa modernité.

Bibliographie

Arrous Jean (1982), « Keynes et les probabilités : un aspect du “fondamentalisme keynésien” », Revue économique, 33 (5), p. 839-859.

Barzel Yoram (1987), « Knight’s “Moral Hazard” Theory of Organization », Economic Inquiry, XXV, p. 117-120.

Carabelli Anna M. (1988), On Keynes’s Method, New York, St. Martin’s Press.

Chatel Élisabeth (1996), Expérience et connaissance chez John Dewey, Paris, ΙΕPΕ-CNRS, miméo, 26 p.

Commons John R. (1934), Institutional Economics. Its Place in Political Economy, New York, Macmillan.

Daston Lorraine (1989), « L’interprétation classique du calcul des probabilités », Annales ESC, 3, p. 715-731.

Daston Lorraine (1994), « How Probabilities Came to be Objective and Subjective », Historia Mathematica, 21, p. 330-344.

Desrosières Alain (1993), La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Paris, La Découverte.

Eliis Robert Leslie (1842), « On the Foundations of the Theory of Probabilities », Transactions in the Cambridge Philosophical Society, 8 (1849), p. 1-6.

Fisher Irving (1912), The Nature of Capital and Income, New York, Macmillan.

Georgescu-Roegen Nicholas (1958), « The Nature of Expectation and Uncertainty », in Id., Analytical Economics. Issues and Problems, Cambridge, MA, Harvard University Press, p. 241-275.

Hacking Ian (1975), The Emergence of Probability, Cambridge, Cambridge University Press.

Hammond J. Daniel (1991), « Frank Knight’s Antipositivism », History of Political Economy, 23 (3), p. 359-381.

Hicks John Richard (1975), The Crisis in Keynesian Economics, Oxford, Basil Blackwell.

Hirshleifer Jack & John G. Riley (1979), « The Analytics of Uncertainty and Information – An Expository Survey », Journal of Economic Literature, XVII, p. 1375-1421.

Keynes John Maynard (1973a), « A Treatise on Probability », in Id., The Collected Writings of John M. Keynes, Londres, Macmillan, vol. 8 [1921].

Keynes John Maynard (1973b), « The General Theory of Employment », in Id., The Collected Writings of John M Keynes, Londres, Macmillan, vol. 14, p. 109-123 [1937].

Knight Franck Hyneman (1935), « The Ethics of Competition », in Id., The Ethics of Competition and Other Essays, New York, Books for Libraries Press, p. 41-75 [1924].

Knight Franck Hyneman (1956), « “What is Truth” in Economics ? », in Id., On the History and Method of Economics, Chicago, University of Chicago Press, p. 151-178 [1938].

Knight Franck Hyneman (1964a), Risk, Uncertainty, and Profit, Boston, Houghton Mifflin [1921].

Knight Franck Hyneman (1964b), « Préface à l’édition de 1957 », in Id., Risk, Uncertainty, and Profit, Boston, Houghton Mifflin.

Langlois Richard N. & Μetin M. Cosgel (1993), « Frank Knight on Risk, Uncertainty, and the Firm : A New Interpretation », Economic Inquiry, XXXI, p. 456-465.

Lemoigne Jean-Louis (1995), « Sur la capacité de la raison à discerner. Rationalité substantive et rationalité procédurale, d’Aristote à H. A. Simon, par Descartes et Vico », in L. A. Gérard-Varet & J.-C. Passeron (eds), Le modèle et l’enquête, Paris, Éditions de l’EHESS, p. 245-277.

Le Roy Stephen & Larry D. Singell (1987), « Knight on Risk and Uncertainty », Journal of Political Economy, 95 (2), p. 394-406.

McKinney John (1977), « Frank H. Knight on Uncertainty and Rational Action », Southern Economic Journal, 43, p. 1438-1452.

Orléan André (1985), « Hétérodoxie et incertitude », Les Cahiers du CREA, 5, p. 247-275.

Rivaud-Danset Dorothée (1995), « Le rationnement du crédit et l’incertitude », Revue d’Économie politique, 2, p. 223-248.

Rivaud-Danset Dorothée & Robert Salais (1992), « Les conventions de financement des entreprises. Premières approches théorique et empirique », Revue française d’Économie, VII (4), p. 81-120.

Savage Leonard J. (1972), The Foundations of Statistics, New York, Dover Publications [1954].

Schmidt Christian (1996), « Risque et incertitude. Une nouvelle interprétation », Risques, 25, p. 163-174.

Schumpeter Joseph Aloïs (1983), Histoire de l’analyse économique, Paris, Gallimard [1954].

Simon Herbert A. (1976), « From Substantive to Procedural Rationality », in S. J. Latsis (ed.), Method and Appraisal in Economics, Cambridge, Cambridge University Press, p. 129-148.

Simon Herbert A. (1988), « Rationality as Process and as Product of Thought », in D. E. Bell, H. Raiffa & A. Tversky (eds), Decision Making, Cambridge, Cambridge University Press, p. 58-78.

Simon Herbert A. (1991), Models of My Life, New York, Basic Books.

Notes

1 Des versions antérieures de ce texte ont été présentées à deux reprises au séminaire de lecture « Actions économiques et mondes possibles » de l’ΙΕPΕ-CNRS (Institutions, Emploi et Politique Économique), de sorte que sa version finale doit beaucoup aux discussions qui eurent lieu dans ce cadre. Mes remerciements vont aussi à Alain Desrosières pour ses conseils bibliographiques.

2 Keynes, lui aussi, s’est intéressé aux situations ordinaires, en particulier dans le Traité des probabilités, et l’on peut regretter que soit cité ad nauseam le passage extrait de l’article de l’Economic Journal de 1937, où les exemples ne concernent pas la vie ordinaire (Keynes, 1973b, p. 113-114).

3 « In any case, we do strive to reduce uncertainty, even though we should not want it eliminated from our life. »

4 Pour des motifs qui seront explicités plus loin, la singularité des cas est préférée à l’unicité des cas.

5 « The practical difference between the two categories, risk and uncertainty, is that in the former the distribution of the outcome in a group of instances is known (either through calculation a priori or from statistics of past experience), while in the case of uncertainty this is not true, the reason being in general that it is impossible to form a group of instances, because the situation dealt with is in a high degree unique… »

6 « It is unnecessary to perfect, profitless imputation that particular occurrences be foreseeable, if only all the alternative possibilities are known and the probability of the occurrence of each can be accurately ascertained. »

7 Voir, notamment, Le Roy & Singell (1987), Langlois & Cosgel (1993), Schmidt (1996).

8 « Les économistes positivistes ont apparemment prêté peu d’attention à la façon dont nous prévoyons effectivement le comportement humain, dans notre pratique quotidienne. La “loi des grands nombres” s’applique quand un grand nombre d’êtres humains se comportent dans des situations bien standardisées – le cas des événements “assuranciables” ou des risques. » (Knight, 1956, p. 176). (« Economic positivits and empiricists have apparently given little thought to the manner in which we actually predict human behavior in everyday experience. The “law of large numbers” is applicable where large numbers of human beings behave in fairly standardized situations – the case of “insurable” contingencies or risks. »)

9 Il est intéressant de noter que, trois ans après avoir publié sa thèse, Knight publie un article sur le thème de la prévision qui marque, déjà, un abandon de ses postulats positivistes (Knight, 1935). Hammond a montré comment Knight, préoccupé par l’action intelligente et la distance entre la théorie et la réalité, s’est opposé au courant positiviste (Hammond, 1991). Knight était également vivement opposé au béhaviorisme qui admet que seul le comportement observable peut être l’objet d’une étude scientifique et vise à établir des lois issues des connexions régulières entre stimuli et réponses. Dans des travaux ultérieurs, il s’interroge sur la notion même de causalité en économie et donc sur le déterminisme qui constitue un des postulats communs au positivisme et au béhaviorisme.

10 En 1957, Knight, sans doute pour éviter une lecture trop réductrice et utilitariste de sa thèse, précise sa conception du profit, dans les termes suivants : « Ainsi, l’incertitude explique les gains et les pertes ; mais le profit, quand il se réalise, n’est pas à proprement parler “la rémunération du risque”. » (« Thus uncertainty explains profit and loss ; but profit, when it occurs, is not properly a “reward for risk-taking” ») (Knight, 1964b, p. lix).

11 Schumpeter a cette formule particulièrement réussie pour rendre compte du profit selon Knight : « les gains des entrepreneurs… émergent chaque fois que, dans des conditions d’incertitude, la décision d’une entreprise se révèle heureuse. » (Schumpeter, 1983, p. 205-206).

12 « The world is made up of things, which, under the same circumstances, always behave in the same way. »

13 En témoigne la définition des probabilités subjectives que proposent Hirshleifer et Riley (1979, p. 1378) : « Nous supposerons que chaque individu est capable de représenter ses croyances concernant la vraisemblance des différents états du monde (e.g. selon que la nature choisit la pluie ou le beau temps), par une distribution de probabilités “subjective”, suivant la tradition de Fisher (1912) et Savage (1954). Tout état du monde peut se voir attribuer un nombre entre 0 et 1, la somme des croyances rationnelles étant égale à l’unité. La certitude correspond au cas où la probabilité d’une occurrence est égale à l’unité. La dispersion des pondérations indique le degré d’incertitude subjective. » Certes, la théorie de la décision rationnelle ne prétend pas que tout acteur recourt explicitement aux probabilités quand il choisit, mais elle postule que si l’acteur est prié de justifier son choix, i.e. de rationaliser son comportement, il le motivera en se référant à l’espérance de gain, soit le résultat pondéré par la probabilité d’occurrence.

14 « The subjective feeling of probability itself. »

15 « There are all gradations from a perfectly homogeneous group of life or fire hazards at one extreme to an absolutely unique exercise of judgment at the other. All gradations… except the ideal extremes themselves. »

16 « The principal subject for investigation is thus the degree of assimilability, or the amount of homogeneity of classes securable, or, stated inversely, the degree of uniqueness of various kinds of business contingencies. »

17 Voir, en particulier, le travail pionnier de Hacking (1975) et les recherches de Daston (1994, p. 332, et 1989) ainsi que Desrosières (1993, p. 69).

18 La polysémie du terme « probabilité » vient de l’existence de plusieurs interprétations qui s’inspirent de ces deux échelles de certitude et que Savage, par exemple, propose de regrouper ainsi : 1) la vision objective (« objectivistic views ») qui associe les probabilités mathématiques et fréquentistes ; 2) la vision subjective ou personnelle (« personalistic views ») qui mesure la confiance d’un individu dans la vérité d’une proposition particulière et diffère d’une personne à une autre ; 3) la vision logique (« necessary views ») qui considère les probabilités comme une extension de la logique et s’intéresse aux conditions de vérité d’une proposition (Savage, 1972, p. 3).

19 Il est tentant de rapprocher la problématique de Knight de celle d’Ellis, telle que la présente Daston (1994, p. 338). Ellis est un des mathématiciens-philosophes qui, dans les années 1830-1840, nourrit la réflexion sur la distinction entre les probabilités objectives (indépendantes de notre connaissance) et subjectives (dépendantes de notre état d’esprit). Ellis considérait que l’axiome fondamental, selon lequel « dans le long terme, l’action des causes fortuites disparaît », ne vient ni des mathématiques, ni de l’expérience mais plutôt de l’esprit lui-même qui s’efforce d’introduire de l’ordre et de la régularité parmi les objets qu’il perçoit. De sorte que les probabilités fréquentistes font appel au jugement de similarité et au raisonnement par analogie.

20 Georgescu-Roegen propose un exemple assez analogue, où la connaissance de la vraie probabilité admet des degrés décroissants de perfection (cité par Arrous, 1982, p. 854).

21 « Profit arises out of the inherent, absolute unpredictability of things, out of the sheer brute fact that the results of human activity cannot be anticipated and then only in so far as even a probability calculation in regard to them is impossible and meaningless. »

22 « Nothing in the universe of experience is absolutely unique any more than any two things are absolutely alike. »

23 « The decisive factors in the case [of connection of “moral hazard” with this sort of risks] are so largely on the inside of the person making the decisions that the “instances” are not amenable to objective description and external control. »

24 Le Roy et Singell voient dans cette caractéristique le sens profond et la modernité de la distinction de Knight entre le risque qui peut s’échanger sur un marché et l’incertitude qui ne peut être couverte par un marché, en raison de l’aléa de moralité (Le Roy & Singell, 1987). Les débats entre économistes sur l’interprétation de Risk, Uncertainty, and Profit se sont focalisés sur la question de la source de l’incertitude. Langlois et Cosgel considèrent que l’incertitude véritable chez Knight correspond aux cas où l’on ne peut pas envisager « tous les états de la nature », et donc toutes les conséquences possibles de ses actes, en fonction des états de la nature (Langlois & Cosgel, 1993, p. 459-460). Pour faire bref, l’incertitude correspondrait aux cas où l’on ne peut pas construire un petit monde à la Savage. La lecture proposée ici considère que, pour Knight, l’incertitude ne vient pas seulement « des états de la nature » et que fondamentalement elle s’enracine dans l’activité humaine.

25 Doutant du dogme de l’invariance des relations et donc de la capacité humaine à prévoir, Keynes considère que l’important n’est pas la capacité de prévoir, mais celle de raisonner, de construire une argumentation qui infère une proposition conclusive ou non conclusive des prémisses (Keynes, 1973a). L’induction pure, c’est-à-dire la démarche purement empirique, ne suffit pas, selon Keynes, à fonder une argumentation. Ce qui donne de la force aux arguments inductifs, ce n’est pas le dénombrement des cas, mais les arguments logiques. L’expérimentation ne vise pas à déterminer la vraie probabilité mais à dégager, des cas observés, les caractéristiques qui sont essentielles pour la généralisation et celles qui ne le sont pas et que Keynes appelle les analogies négatives. Si les items s’avéraient exactement les mêmes, aucun argument ne pourrait se dégager de la démarche purement empirique. Pour une interprétation du Traité, voir notamment Carabelli (1988).

26 Bien que dans son ouvrage autobiographique Simon ne cite pas Knight (Simon, 1991). En revanche il se réfère explicitement à son enseignement dans l’introduction de « Rationality as Process and as Product of Thought » (Simon, 1988).

27 La problématique de Savage est essentiellement normative, comme ce dernier s’est attaché, sans grand succès jusqu’ici, à le souligner dans The Foundations of Statistics (Savage, 1972).

28 « The most important result of this survey is the emphatic contrast between knowledge as the scientist and the logic of science use the term and the convictions or opinions upon which conduct is based outside of laboratory experiments. »

29 Knight n’a cessé d’affirmer son refus de l’hypothèse de l’omniscience et son scepticisme concernant les possibilités qu’ont les êtres humains d’agir intelligemment. Voir en lui un précurseur des anticipations rationnelles, comme le proposent Hirsleifer et Riley (1979, p. 1412), est parfaitement incongru, puisque Knight, pour fonder le profit, suppose que l’économie est en concurrence imparfaite, c’est-à-dire une économie où les prévisions des acteurs ne convergent pas.

30 « Je suis incapable de formuler des critères de sélection de ces petits mondes et je crois, en fait, que leur sélection est une question de jugement et d’expérience sur laquelle il est impossible d’énoncer des principes généraux qui soient exhaustifs et définis avec clarté. » (Savage, 1972, p. 16).

31 Telle est notamment l’opinion d’Orléan (1985).

32 La distinction qu’établit Simon entre les situations simples et les situations complexes est explicitement relative à la personne du décideur : celui-ci la détermine en partie, en fonction notamment de son expérience. L’incertitude n’est pas extérieure, c’est une incertitude pour le décideur : « L’incertitude, cependant, n’existe pas dans le monde extérieur, mais dans l’œil et l’esprit du décideur. » (Simon, 1976, p. 142). D’autres économistes ont noté ce que le mode de traitement de l’incertitude doit à la connaissance de la situation et à la possibilité de construire un éventail de choix simple/complexe (Hicks, 1975). Pour Commons, le comportement rationnel standard suppose que seul un petit nombre de variables soient prises en considération de sorte que la situation doit être simple (Commons, 1934).

Table des illustrations

Titre Schéma 1
Légende * Le principe d’indifférence ou de raison insuffisante peut inhiber l’action, à l’image de l’âne de Buridan.
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Fichier image/jpeg, 100k
Titre Schéma 2
URL http://books.openedition.org/editionsehess/docannexe/image/10531/img-2.jpg
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© Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales, 1998

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