Il y a tout juste cent ans, paraissaient deux ouvrages fondamentaux essayant de lier l\u2019\u00e9conomie, le risque, l\u2019incertain et le calcul des probabilit\u00e9s. Et si l\u2019occasion est rare de se plonger dans des textes aussi anciens, y compris pour la majorit\u00e9 des \u00e9tudiantes et des \u00e9tudiants, il est agr\u00e9able de noter que ces ouvrages contiennent de nombreuses r\u00e9flexions passionnantes, qui \u00e9clairent d\u2019un \u0153il (presque) nouveau ces domaines o\u00f9 nous avons parfois l\u2019impression de tout savoir, depuis tout ce temps\u2026<\/p>\n
Commen\u00e7ons par Treatise on probabilities<\/a><\/span><\/span>, le premier ouvrage publi\u00e9 par un des plus grands \u00e9conomistes du d\u00e9but du XXe<\/sup> si\u00e8cle, et qui t\u00e9moigne de l\u2019importance des math\u00e9matiques dans le formalisme \u00e9conomique \u2013 John Maynard Keynes avait d\u00e9j\u00e0 publi\u00e9 des articles \u00e9conomiques depuis une dizaine d\u2019ann\u00e9es lorsque le trait\u00e9 fut publi\u00e9. Et \u00e9tonnamment, cet ouvrage est souvent oubli\u00e9 par les \u00e9conomistes[i]<\/a>.<\/p>\n Mais commen\u00e7ons par le d\u00e9but\u2026 John Maynard Keynes est n\u00e9 \u00e0 Cambridge en juin 1883, son p\u00e8re (John Neville Keynes) \u00e9tait professeur de logique et d\u2019\u00e9conomie \u00e0 l\u2019universit\u00e9 de Cambridge, et sa m\u00e8re (Florence Ada Brown) deviendra maire de la ville en 1932[1]<\/a>. Au d\u00e9but du XXe<\/sup> si\u00e8cle (en r\u00e9alit\u00e9 entre 1880 et 1940, comme le montre MacLeod & Urquiola (2020)), Cambridge \u00e9tait probablement la plus prestigieuse universit\u00e9 au monde. En 1903, Bertrand Russell y publie son Principles of Mathematics (dont le titre de la traduction en fran\u00e7ais – \u00c9crits de logique philosophique – refl\u00e8te peut-\u00eatre mieux le contenu que le titre original). L\u2019ouvrage de John Maynard Keynes est d\u2019ailleurs dans cette lign\u00e9e, car malgr\u00e9 un formalisme math\u00e9matique ind\u00e9niable, le trait\u00e9 est peut-\u00eatre avant tout un ouvrage de philosophie et de logique. C\u2019est aussi l\u2019\u00e9poque o\u00f9 Srinivasa Ramanujan est sur le campus, \u00e0 Cambridge, invit\u00e9 du Tamil Nadu, en Inde, pour travailler avec Godfrey Harold Hardy et John Littlewood, comme le raconte The Man Who Knew Infinity<\/a><\/span><\/span>, de Robert Kanigel, qui d\u00e9crit le Cambridge des ann\u00e9es 1910. John Maynard Keynes y c\u00f4toiera aussi de nombreux artistes (en tant que membre du groupe, ou association, Bloomsbury) comme Virginia Woolf ou E. M. Forster.<\/p>\n En 1905, alors qu\u2019il vient d\u2019obtenir un Bachelor of Arts en math\u00e9matiques, il suit les cours d\u2019Alfred Marshall, qui vont lui faire d\u00e9couvrir l\u2019\u00e9conomie politique, et en 1908 (de retour de deux ans pass\u00e9s \u00e0 Bombay au Bureau des Affaires Indiennes), il travaille sa th\u00e8se sur les probabilit\u00e9s. Il ne s\u2019agit pas formellement d\u2019une th\u00e8se de doctorat[ii]<\/a>, mais d\u2019une \u00ab\u00a0Fellowship Dissertation\u00a0\u00bb afin de devenir Fellow du King\u2019s College. Son manuscrit est presque fini lorsque la premi\u00e8re guerre mondiale \u00e9clate, ce qui emp\u00eachera sa publication, et il retravaillera le document pendant encore 2 ans apr\u00e8s la fin de la guerre, pour la voir publi\u00e9e en 1921, sous le titre\u00a0Treatise of Probabilities. Co\u00efncidence, 1921 est aussi l\u2019ann\u00e9e o\u00f9 Franck Ramsey arrive \u00e0 Cambridge (il deviendra \u00e9galement Fellow de King\u2019s College en 1924 avant de d\u00e9c\u00e9der en 1930, \u00e0 tout juste 26 ans), dont la proximit\u00e9 intellectuelle avec John Maynard Keynes est importante, m\u00eame s\u2019ils auront beaucoup de divergences, en particulier sur le concept de probabilit\u00e9. 1921, c\u2019est enfin 8 ans avant la publication de l\u2019axiomatique des probabilit\u00e9s par Kolmogorov qui placera les probabilit\u00e9s au sein de la th\u00e9orie de la mesure, et qui proposera le cadre formel encore enseign\u00e9 aujourd\u2019hui.<\/p>\n Pour comprendre l\u2019orientation prise par Keynes dans son livre, il faut avoir en m\u00e9moire les liens entre probabilit\u00e9s et logique. A cette \u00e9poque, \u00e0 Cambridge, William Ernest Johnson travaille sur son ouvrage Logic, dont les trois tomes[iii]<\/a> paraitront en 1921, 1922 et 1924. Harold Jeffreys, \u00e0 qui on devra de nombreux travaux en statistique bay\u00e9sienne, \u00e9tait aussi \u00e0 Cambridge \u00e0 cette \u00e9poque, ainsi que Dorothy Wrinch, cette derni\u00e8re ayant publi\u00e9 On Some Aspects of the Theory of Probability en 1919. Si la recherche \u00e9tait bouillonnante \u00e0 cette \u00e9poque, R. B. Braithwaite, qui signe la r\u00e9\u00e9dition de l\u2019ouvrage de Keynes en 1972, note que, malgr\u00e9 tout, rares \u00e9taient les ouvrages de r\u00e9f\u00e9rence en anglais sur le sujet, le pr\u00e9c\u00e9dent ayant \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 plus de 50 ans auparavant par John Venn (qui aura laiss\u00e9 \u00e0 la post\u00e9rit\u00e9 les fameux diagrammes) avec son Logic of Chance. Et si Harold Jeffreys a propos\u00e9 une axiomatique des probabilit\u00e9s plus solide que le modeste chapitre 2 du Trait\u00e9, son ouvrage ne sortira qu\u2019en 1939.<\/p>\n Pour Keynes, une \u00ab\u00a0probabilit\u00e9\u00a0\u00bb n’est pas un fait objectif, naturel, comme le laisse entendre l’interpr\u00e9tation fr\u00e9quentiste. Pour Keynes, une probabilit\u00e9 est avant tout affaire de logique, quantifiant un degr\u00e9 de confirmation, ou de croyance rationnelle,\u00a0d\u2019une proposition. Formellement,<\/p>\n \u00ab\u00a0Let our premises consist of any set of propositions h, and let our conclusion consist of any set of propositions a, then, if a knowledge of h justifies a rational belief in a of degree \u03b1<\/em>,we say that there is a probability-relation of degree \u03b1<\/em>\u00a0between a and h<\/em>.\u00a0\u00bb<\/p>\n Elle exprime le degr\u00e9 de croyance qu’il est raisonnable d’avoir envers un ensemble de propositions a, \u00e0 la lumi\u00e8re d’un ensemble de propositions h. Dans cette mesure, donc, la probabilit\u00e9 peut \u00eatre qualifi\u00e9e de subjective, car il s\u2019agit d\u2019une croyance. Mais dans le sens que lui donne Keynes, la probabilit\u00e9 n’est pas subjective puisqu\u2019elle n\u2019est pas soumise \u00e0 un caprice humain\u00a0: c’est une relation logique entre deux propositions (ou deux ensembles de propositions) qui se manifestent dans l’esprit des individus. Ce n’est pas une relation entre une d\u00e9claration et une r\u00e9alit\u00e9, \u00ab\u00a0probability begins and ends with probability\u00a0\u00bb. Dans le livre de Keynes, une probabilit\u00e9 peut \u00eatre exprim\u00e9e par le symbole ‘a\/h’. La connaissance d’une situation dans laquelle ‘a\/h = 1’ est certaine. Une situation dans laquelle ‘a\/h = 0’ constitue une impossibilit\u00e9. Dans la majorit\u00e9 des cas, le rapport est compris entre 0 et 1. Et, dans la majorit\u00e9 des cas, les nombres n’ont qu’une signification ordinale. Keynes veut dire par l\u00e0 qu’il est souvent impossible de comparer quantitativement deux probabilit\u00e9s et d’affirmer, par exemple, que les chances qu’un \u00e9v\u00e9nement se produise sont x fois plus \u00e9lev\u00e9es que les chances qu’un autre \u00e9v\u00e9nement se produise. De plus, il est possible que deux probabilit\u00e9s soient incomparables : \u00ab\u00a0it is not\u00a0 always possible to say that the degree of our rational belief in one conclusion is either equal to, greater than, or less than the degree of our belief in another<\/em>\u00a0\u00bb. Et l’on peut penser que, dans la r\u00e9alit\u00e9, les probabilit\u00e9s sont dans la plupart des cas non quantifiables et incommensurables, d’autant plus qu’elles sont contraintes par les limites de la raison humaine. M\u00eame lorsque les probabilit\u00e9s individuelles sont mesurables num\u00e9riquement, nous ne pouvons pas aller tr\u00e8s loin dans le raisonnement math\u00e9matique. Il est d’ailleurs difficile d’\u00e9liminer l’intuition et le jugement direct de la consid\u00e9ration des probabilit\u00e9s. Cette difficult\u00e9 restreint la port\u00e9e des probabilit\u00e9s fr\u00e9quentistes fond\u00e9es sur la loi des grands nombres. M\u00eame dans le domaine des sciences naturelles, l’intuition et l’analogie jouent un r\u00f4le plus important que la manipulation des fr\u00e9quences statistiques.<\/p>\n En fait, pour Keynes, la plupart des grands penseurs des probabilit\u00e9s, comme Condorcet, Bernoulli, Bentham, Laplace, ou Edgeworth, se sont tromp\u00e9s en pensant que l’on pouvait appliquer les principes issus de l’\u00e9quiprobabilit\u00e9 aux sciences morales et ainsi quantifier, mesurer et formaliser math\u00e9matiquement la r\u00e9alit\u00e9 sociale. Keynes rappelle que certains de ces grands penseurs se sont aventur\u00e9s dans le domaine de l’\u00e9thique, et ont \u00e9t\u00e9 amen\u00e9s \u00e0 croire que les degr\u00e9s de bont\u00e9 \u00e9taient num\u00e9riquement mesurables, et parfois additifs, alors que la question rel\u00e8ve du jugement intuitif. Keynes d\u00e9nonce cette \u00ab\u00a0mathematical charlatanry\u00a0\u00bb qui a fait perdre du temps \u00e0 la statistique th\u00e9orique, et qui est soutenue par une confiance totale dans l’inf\u00e9rence statistique. En \u00e9conomie, cette erreur est soutenue par l’illusion de la quantification selon laquelle des notions comme l’utilit\u00e9 peuvent \u00eatre quantifi\u00e9es, mesur\u00e9es, additionn\u00e9es et soustraites. Cette erreur conduit \u00e0 une utilisation abusive des statistiques qui, en tant que moyen de d\u00e9crire quantitativement la r\u00e9alit\u00e9, s’est transform\u00e9e en un instrument de pr\u00e9diction. Keynes poursuivra cette r\u00e9flexion par la suite, avec en particulier des \u00e9l\u00e9ments de r\u00e9flexions sur les probabilit\u00e9s dans sa Th\u00e9orie G\u00e9n\u00e9rale, dans le Chapitre 12. En particulier, c\u2019est dans ce dernier ouvrage que l\u2019on trouve la note de bas de page abondamment cit\u00e9e, o\u00f9 il affirme que \u00ab\u00a0tr\u00e8s incertain\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0tr\u00e8s improbable\u00a0\u00bb sont pour lui \u00e9quivalents, laissant entendre que les probabilit\u00e9s seraient l\u2019outil appropri\u00e9 pour mod\u00e9liser les situations incertaines (r\u00e9cemment, Brady (2019) d\u00e9die un article \u00e0 cette fameuse note 1 de la page 148). Pour une discussion plus pouss\u00e9e sur le contenu du Trait\u00e9, je renvoie \u00e0 l\u2019article de Christian Robert<\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n Pour revenir \u00e0 l\u2019histoire du Trait\u00e9, comme nous l\u2019indiquions en introduction, il est pass\u00e9 inaper\u00e7u de bon nombre d\u2019\u00e9conomistes, tout du moins jusque dans les ann\u00e9es 70, cinquante ans apr\u00e8s sa parution. Lors de la r\u00e9\u00e9dition des travaux de Keynes, il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cid\u00e9 de publier ce livre non pas dans l’ordre chronologique comme cela avait \u00e9t\u00e9 fait pour les sept autres monographies, mais comme un huiti\u00e8me titre. Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1980, les travaux de Robert Skidelsky, suivis par ceux de Bradley Bateman, Anna Carabelli ou Michael O’Donnell, vont inaugurer un ensemble de travaux \u00e9tudiant les relations entre philosophie et \u00e9conomie chez Keynes ainsi que la continuit\u00e9 de sa vision philosophique. On peut noter cette r\u00e9flexion de Peter Waley :<\/p>\n \u00ab The first major effort to construct a theory of imprecise probability was made by Keynes (1921). Keynes aimed to develop an inductive logic, based on a logical interpretation of probability as a \u201cdegree of rational belief\u201d<\/em> [\u2026] Since Keynes, a large literature has grown up concerning the mathematics and interpretation of imprecise, epistemic probabilities<\/em> \u00bb<\/p>\n Mais il ne serait pas honn\u00eate d\u2019oublier la critique que Franck Ramsey a faite dans Truth and Probability (publi\u00e9 \u00e0 titre posthume en 1931, mais bas\u00e9 sur une conf\u00e9rence donn\u00e9e en 1926).\u00a0 Pour ce dernier, le calcul des probabilit\u00e9s consiste \u00e0 \u00e9tablir un ensemble de r\u00e8gles permettant aux degr\u00e9s de croyance de former un syst\u00e8me coh\u00e9rent. Les relations de probabilit\u00e9, telles que Keynes les avait d\u00e9crites, n’existent pas. Ce questionnement sur les probabilit\u00e9s, l\u2019incertain et les croyances va se retrouver dans un second ouvrage, publi\u00e9 lui aussi en 1921, mais dans un contexte assez diff\u00e9rent.<\/p>\n Le second ouvrage dont on c\u00e9l\u00e8bre le centenaire de la publication, Risk, Uncertainty and Profit<\/a><\/span><\/span> de Frank Knight a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 de l\u2019autre c\u00f4t\u00e9 de l\u2019Atlantique, ind\u00e9pendamment de ce qui se passait en Angleterre. En 1871, Chicago est d\u00e9vast\u00e9e par un immense incendie, et sa reconstruction se fera gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019\u00e9cole de Chicago, qui attirera les plus grands architectes, entre 1890 et 1910, avec William Le Baron Jenney, Henry Hobson Richardson, ou Frank Lloyd Wright qui est \u00e0 Chicago pendant une bonne partie de cette p\u00e9riode. Chicago atteint le million d\u2019habitants et devient une ville importante artistiquement, m\u00eame si on retient souvent qu\u2019elle \u00e9tait la capitale du crime organis\u00e9, avec Al Capone par exemple. Et si notre histoire ne commence pas \u00e0 Chicago, c\u2019est dans cette ville que Franck Knight s\u2019imposera en dirigeant, avec Jacob Viner, le d\u00e9partement d\u2019\u00e9conomie entre 1920 et 1950. M\u00eame si c\u2019est Milton Friedman qui rendit c\u00e9l\u00e8bre l\u2019\u00e9cole de Chicago, Franck Knight a marqu\u00e9 par ses enseignements la g\u00e9n\u00e9ration rendue c\u00e9l\u00e8bre apr\u00e8s-guerre, comme le rappelle Van Overtveldt (2007).<\/p>\n Dans les ann\u00e9es 1890, et pendant une quinzaine d\u2019ann\u00e9es, les \u00e9conomistes am\u00e9ricains essayent de r\u00e9pondre \u00e0 la question de la justice sociale du partage et de la r\u00e9partition des richesses. On peut retenir l\u2019article de Frederick Hawley, The Risk Theory of Profits<\/a><\/span><\/span> parmi les nombreux articles parus dans le Quarterly Journal of Economics, \u00e9dit\u00e9 \u00e0 Harvard, o\u00f9 les \u00e9conomistes se r\u00e9pondent les uns aux autres, pendant plusieurs ann\u00e9es. Pour Frederick Hawley, la prise de risque \u00e9tait une composante in\u00e9vitable de la dynamique de la production, et ceux qui prenaient des risques devaient avoir droit \u00e0 une r\u00e9compense, connue sous le nom de \u00ab\u00a0profit\u00a0\u00bb. Selon Frederick Hawley, le profit est le prix pay\u00e9 par la soci\u00e9t\u00e9 pour assumer le risque. En particulier, il note que cette prime de risque devrait correspondre \u00e0 une compensation sup\u00e9rieure \u00e0 la valeur actuarielle, c’est-\u00e0-dire une prime sur le risque calculable. Autrement dit, le profit na\u00eet du risque non assurable, et le nom\u00a0\u00ab\u00a0residual theory of profit\u00a0\u00bb refl\u00e8te bien le fait que le profit est consid\u00e9r\u00e9 comme un r\u00e9sidu. S\u2019en suivra une longue pol\u00e9mique avec John Bates Clark, jusqu\u2019\u00e0 l\u2019article de Francis Edgeworth en 1904, qui offrira une synth\u00e8se du sujet.<\/p>\n Maintenant que le contexte est pos\u00e9, revenons un instant \u00e0 Frank Knight. Il est n\u00e9 dans l’Illinois en novembre 1885. Il\u00a0est le fils a\u00een\u00e9 d’une famille de fermiers, et les contraintes de la vie \u00e0 la ferme le forcent \u00e0 mettre ses \u00e9tudes de c\u00f4t\u00e9 un certain temps. Il quitte sa famille alors qu\u2019il a plus de 20 ans pour commencer des \u00e9tudes coll\u00e9giales (\u00e9vang\u00e9liques) dans le Tennessee, pour obtenir un Bachelor of Science en sciences naturelles, puis une ma\u00eetrise en allemand quelques ann\u00e9es plus tard. Il part ensuite \u00e0 Cornell pour un doctorat en \u00e9conomie (discipline qu\u2019il d\u00e9couvre \u00e0 partir de 1913), et d\u00e9fendra sa th\u00e8se, intitul\u00e9e \u00ab\u00a0A Theory of Business Profit\u00a0\u00bb, qui avait remport\u00e9 la deuxi\u00e8me place dans la cat\u00e9gorie g\u00e9n\u00e9rale du concours d’essais \u00e9conomiques Hart, Schaffner & Marx en 1916. A cette \u00e9poque \u00e0 Cornell, on retrouve Allyn Abbott Young qui y restera avant d\u2019enseigner \u00e0 Harvard, puis \u00e0 la London School of Economics. Il pr\u00e9sidera le jury de doctorat de Frank Knight et lui offrira de rester comme stagiaire post-doctoral, jusqu\u2019\u00e0 son d\u00e9part pour Harvard en 1917. Frank Knight de son c\u00f4t\u00e9 rejoindra alors John Bates Clark \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Chicago, o\u00f9 il retravaillera le manuscrit de sa th\u00e8se, qui sera publi\u00e9e en 1921 sous le titre Risk, uncertainty and profit, comme le raconte Emmet (2020) \u2013 qui revient longuement sur les changements entre le manuscrit de la th\u00e8se et l\u2019ouvrage publi\u00e9. Les superviseurs de Knight – John Bates Clark et Allyn Abbott Young – ont attest\u00e9 \u00e0 l’\u00e9diteur que peu de choses avaient \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9es, mais comme pour John Maynard Keynes, ces ann\u00e9es de maturation ont permis de clarifier certains concepts.<\/p>\n Le point de d\u00e9part de livre de Frank Knight, ce sont les travaux de John Clark, et en particulier Distribution of Wealth<\/a><\/span> paru en 1899\u00a0:<\/p>\n \u00ab\u00a0Professor Clark\u2019s work is taken as the basis and starting point of the present study. Some criticism of it will be found necessary, leading to disagreement on some rather essential points, but with its general aim and with many of its conclusions our own are in accord<\/em> \u00bb.<\/p>\n Tout au long du livre, il revient sur des d\u00e9fauts des approches de Hawley et Clark, en notant par exemple que si les agents \u00e9conomiques connaissaient les distributions de probabilit\u00e9s, ils devraient alors se comporter exactement de la m\u00eame mani\u00e8re. M\u00eame si Clark avait introduit une notion de \u00ab valeur actuarielle subjective \u00bb, l\u2019id\u00e9e centrale \u00e0 l\u2019\u00e9poque \u00e9tait que les probabilit\u00e9s (et donc la valeur actuarielle) \u00e9taient parfaitement connues par tous les agents\u00a0:<\/p>\n \u00ab\u00a0It is this \u00ab\u00a0true\u00a0\u00bb uncertainty, and not risk, which forms the basis of a valid theory of profit and accounts for the divergence between actual and theoretical competition<\/em>\u00a0\u00bb.<\/p>\n La premi\u00e8re id\u00e9e de Frank Knight est bien s\u00fbr la notion d’incertitude. L\u2019ouvrage r\u00e9cent de John Kay et Mervyn King, Radical Uncertainty : Decision-Making Beyond the Numbers<\/a><\/span><\/span>, revient sur cette id\u00e9e centrale dans le livre de Knight. La deuxi\u00e8me id\u00e9e est la th\u00e9orie des prix, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment la th\u00e9orie de la concurrence parfaite. La diff\u00e9rence la plus importante, selon Knight, entre la th\u00e9orie classique des prix et la concurrence imparfaite est la pr\u00e9sence dans cette derni\u00e8re de l’incertitude, qui \u00e9merge d’un changement dynamique, et donc impr\u00e9visible. C’est cette impr\u00e9visibilit\u00e9 dynamique qui a cr\u00e9\u00e9 les conditions \u00e9conomiques pour l’action entrepreneuriale. Cette approche n\u00e9cessitait un jugement, une facult\u00e9 humaine qui n’\u00e9tait pas n\u00e9cessaire dans la concurrence parfaite, o\u00f9 tout \u00e9tait calculable, et calcul\u00e9, parce que tout \u00e9tait \u00ab\u00a0pr\u00e9visible\u00a0\u00bb. L’incertitude exigeait un jugement, non seulement sur les \u00e9tats du monde, mais aussi sur la capacit\u00e9 des autres \u00e0 porter des jugements dans des situations incertaines. L’organisation et la coop\u00e9ration sont donc apparues, tant au sein des entreprises que dans l’organisation \u00e9conomique sociale, comme un moyen de coordonner les jugements. Franck Knight a ainsi \u00e9t\u00e9 le premier \u00e0 faire une distinction entre les probl\u00e8mes de d\u00e9cision lorsque les probabilit\u00e9s sont connues, et lorsqu\u2019elles ne le sont pas, ce qui impose de clarifier (comme avait tent\u00e9 de le faire Keynes) la notion de probabilit\u00e9.<\/p>\n Dans Risk, Uncertainty and Profit, Knight distingue trois types de probabilit\u00e9 diff\u00e9rents, qu’il\u00a0 appelle \u00ab\u00a0probabilit\u00e9 a priori\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0probabilit\u00e9 statistique\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0estimations\u00a0\u00bb. Le premier type se situe sur le m\u00eame plan logique que les propositions math\u00e9matiques, l’exemple classique \u00e9tant la probabilit\u00e9 d\u2019obtenir une face lors d\u2019un lancer de d\u00e9 (la sym\u00e9trie du cube permet d\u2019affirmer qu\u2019il y a une chance sur six d\u2019obtenir une des faces). La \u00ab\u00a0probabilit\u00e9 statistique\u00a0\u00bb d\u00e9pend de l’\u00e9valuation empirique de la fr\u00e9quence, dans des exp\u00e9riences r\u00e9p\u00e9t\u00e9es. Dans le langage bay\u00e9sien contemporain, dans le premier cas, on retrouve la distribution de probabilit\u00e9 a priori, alors que dans le deuxi\u00e8me cas, on retrouverait une distribution a posteriori. Dans le troisi\u00e8me cas, les donn\u00e9es existantes ne se pr\u00eatent pas \u00e0 l’analyse statistique, lorsque des exp\u00e9riences r\u00e9p\u00e9t\u00e9es sont impossibles. Ce dernier cas est celui qui a le plus int\u00e9ress\u00e9 Knight, en tant qu’\u00e9conomiste essayant de comprendre et mod\u00e9liser le monde des affaires, et la nature du profit dans ce contexte. Knight a identifi\u00e9 la confusion entre \u00ab\u00a0le probl\u00e8me de l’estimation intuitive\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0la logique de la probabilit\u00e9\u00a0\u00bb, qu’elle soit a priori ou statistique.<\/p>\n Le livre n\u2019a pas connu un grand succ\u00e8s, seulement deux articles publi\u00e9s avant 1930 l\u2019ayant cit\u00e9. Mais en 1933, Lionel Robbins a fait en sorte que la London School of Economics (LSE) le r\u00e9imprime afin que ses \u00e9tudiants puissent y avoir acc\u00e8s. Et quarante ans plus tard, l’American Economic Association a d\u00e9cern\u00e9 \u00e0 Knight la m\u00e9daille Walker, d\u00e9cern\u00e9e tous les cinq ans pour honorer l’\u00e9conomiste am\u00e9ricain qui a apport\u00e9 la plus grande contribution \u00e0 l’\u00e9conomie tout au long de sa carri\u00e8re.<\/p>\n Ces deux livres ont marqu\u00e9 l\u2019histoire de l\u2019\u00e9conomie et de la th\u00e9orie de la d\u00e9cision, en posant des questions philosophiques essentielles sur l\u2019incertain, le risque et les probabilit\u00e9s. Ils ont influenc\u00e9 les plus grands penseurs du XX\u00e8me si\u00e8cle, \u00e0 commencer respectivement par les philosophes de Cambridge et les \u00e9conomistes de l\u2019\u00e9cole de Chicago, bien entendu. Et si l\u2019ouvrage de Franck Knight est encore cit\u00e9, cent ans apr\u00e8s, pr\u00e9figurant par exemple les \u00ab\u00a0cygnes noirs\u00a0\u00bb popularis\u00e9s par Karl Popper, force est de constater que celui de John Keynes semble ignor\u00e9 par les \u00e9conomistes, mais aussi par les statisticiens, probablement parce qu\u2019un an apr\u00e8s, en 1922, Ronald Fisher publiera son fameux On the mathematical foundations of theoretical statistics<\/em> qui posera les bases de toute la statistique du XX\u00e8me si\u00e8cle\u00a0!<\/p>\n <\/p>\n Cet article a \u00e9t\u00e9 initialement publi\u00e9 le 1er juillet 2021.<\/em><\/p>\n Arrous, J. (1982). Keynes et les probabilit\u00e9s: Un aspect du \u00a0\u00bb fondamentalisme \u00a0\u00bb keyn\u00e9sien<\/a><\/span><\/span>. Revue \u00e9conomique, 33(5), 839-861<\/p>\n Bouvier-Patron, P. (1996). La question de la r\u00e9duction d\u2019incertitude chez F. Knight<\/a><\/span><\/span>. L’Actualit\u00e9 \u00e9conomique<\/em>, 72<\/em> (4), 397\u2013415.<\/p>\n Brady, Michael Emmett, How Should the Post Keynesian School Define \u2018Uncertainty\u2019? 1 The Only Correct Answer Is to Use Keynes\u2019s Own Definition Given in Footnote 1 on Page 148 of Chapter 12 of the General Theory: Uncertainty Is an Inverse Function of the Weight of the Argument<\/a><\/span><\/span> (2016). SSRN:3438090<\/p>\n Combenale, P. (2010). Introduction \u00e0 Keynes. La D\u00e9couverte.<\/p>\n Diebold, F.X. Doherty, N.A. & Herring, R.J. (2010). The Known, the Unknown, and the Unknowable in Financial Risk Management: Measurement and Theory Advancing Practice. Princeton University Press.<\/p>\n Emmet, R.B. (2020). The Writing and Reception of Risk, Uncertainty and Profit<\/a><\/span>. SSRN: 3591596.<\/p>\n Kent, S. (2019). \u2018A degree of a different character\u2019: 100 years of the Cambridge PhD<\/span><\/span><\/a>. Cambridge University Library Special Collections Blog<\/em><\/p>\n Leroy, S.F. & Singell, L.D. (1987). Knight on risk and uncertainty<\/a><\/span>. Journal of Political Economy,<\/em> XCV, 2, p. 294-406.<\/p>\n MacLeod, W.B. & Urquiola, M. (2021). Why Does the United States Have the Best Research Universities? Incentives, Resources, and Virtuous Circles<\/a><\/span><\/span>. Journal of Economic Perspectives<\/em>, 35:1, 185-206.<\/p>\n Muchlinski, E. (2003). \u00c9pist\u00e9mologie et probabilit\u00e9 chez Keynes<\/a><\/span>. L’Actualit\u00e9 \u00e9conomique, 79 (1-2), 57\u201370.<\/p>\n Popper, K. (1959). The logic of scientific discovery [publi\u00e9 en allemand en 1934 sous le titre Logik der Forschung. <\/em>Zur Erkenntnistheorie der modernen Naturwissenschaft<\/em>].<\/p>\n Pradier, PC. & Serrano, D.T. (2000). Frank H. Knight le risque comme critique de l’\u00e9conomie politique<\/a><\/span>. Revue de synth\u00e8se<\/em> 121, <\/strong>79\u2013116<\/p>\n Robert, C.P (2010). 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Synth\u00e8se 90, <\/strong>205\u2013232<\/p>\n [1]<\/a> Une autre femme \u2013 Eva Hartree \u2013 avait d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 \u00e9lue maire dix ans auparavant[1]<\/p>\n [i]<\/a> Cet ouvrage n\u2019est m\u00eame pas cit\u00e9 dans l\u2019introduction \u00e0 Keynes de Pascal Combemale, Combemale (2010).<\/p>\n [ii]<\/a> Le programme de Doctor of Philosophy de Cambridge n\u2019existera qu\u2019\u00e0 partir de 1919, comme le raconte Kent (2019).<\/p>\nChicago, Knight et l\u2019incertain<\/h3>\n
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