Non, le banquier n’est pas un homme triste. En tout cas le banquier suédois

Et si l’on ajoute foi bien sûr aux choix récurrents de la Banque de Suède quant aux prix qu’elle accorde à la science économique en hommage à Alfred Nobel – et qu’une habile communication ou une certaine paresse médiatique s’évertue à présenter comme le prix Nobel d’économie.

De toutes les sciences distinguées au nom du fameux mécène, la science économique primée par la Banque de Suède est assurément la plus divertissante. Le prix 2015 octroyé à Angus Deaton ne déroge point à la règle. Du moins s’il faut en croire l’économiste Élise Huillery, enseignante dans les prestigieuses écoles que sont Sciences Po Paris et le Massachusetts Institute of Technology. Invitée dans l’émission de France culture Les carnets de l’économie du 20 au 25 octobre 2015, elle tisse de louanges serrées la pensée « très innovante » d’Angus Deaton au point de nous la faire envisager comme iconoclaste. Une bonne claque soit dit en passant à l’image de conformisme froid qui colle injustement au banquier en général, à l’austère banquier suédois en particulier. Mais scrutons d’un peu plus près ce qui vaut à Deaton un tel éloge.

Le médecin des pauvres, par Léonard Jules (1857), © RMN-GP/René-Gabriel Ojéda
Le médecin des pauvres, par Léonard Jules (1857), © RMN-GP/René-Gabriel Ojéda

Angus Deaton a eu l’audace d’interroger une hypothèse courante chez les économistes à propos des pauvres : le fait pour eux de vivre dans des sociétés inégalitaires au côté de gens riches est facteur de stress et par conséquent de mauvaise santé. Or, Angus Deaton après consultation des grandes bases de données (big data) n’a pas trouvé de lien. Ce qui l’a conduit à formuler l’idée que le revenu des autres ne comptait pas, seul le revenu propre importe quant à l’influence sur sa santé. Un résultat ô combien précieux que l’Organisation mondiale de la santé s’est empressée de mettre en musique, mettant l’accent non sur la lutte contre les inégalités mais sur la réduction de la pauvreté afin d’améliorer la santé des pauvres.
Angus Deaton a eu aussi le mérite de s’attaquer à la délicate question de la mesure du bien-être. Après là aussi un travail acharné dans les bases de données internationales, il est arrivé à l’étonnante conclusion dûment prouvée que plus on est riche, plus la satisfaction dans la vie augmente. Mais le résultat ne peut se généraliser au bien-être émotionnel qui pour sa part n’augmente plus au-delà d’un certain revenu – 75 000 dollars/an d’après le calcul que Deaton a effectué pour le cas états-unien. Ce dont – je tiens à le signaler – les producteurs d’une telenovela brésilienne avaient vraisemblablement eu l’intuition avec cette série mondialement connue : Même les riches pleurent.

Personnellement stimulé par de telles analyses, je me suis efforcé de tester cette hypothèse, que dis-je cette conviction, très ancrée notamment dans le milieu des marins de toutes eaux : la consommation de bière se conjugue aux forces de gravitation pour provoquer les marées de grande amplitude. Après dépouillement des grandes bases de données, je suis en mesure de récuser tout lien de corrélation. Et je me permets de conseiller à tous les buveurs de bière : vous pouvez continuer de pisser dans les rivières et fleuves du monde entier sans aucun risque de submersion des basses terres par votre soulagement. Du point de vue de l’hygiène, c’est une autre affaire.

Mais trêve de plaisanteries : conseillons, à titre d’exemple, la lecture du dernier ouvrage du sociologue Dominique Cardon, À quoi rêvent les algorithmes. Nos vies à l’heure des big data, Seuil, 2015. Réflexion documentée sur les enjeux politiques et éthiques de l’usage des big data – et manifeste pour que les citoyens aillent voir de plus près ce que la prétendue neutralité technique des algorithmes fait à leur vie quotidienne – le livre pointe d’une part l’extrême difficulté à manier ces gigantesques bases de données (et nul doute qu’à cet égard, Angus Deaton fait preuve de grande technicité et inventivité), et, d’autre part, la tendance à écraser la recherche des causes au bénéfice de l’établissement de corrélations (entre à peu près tout et n’importe quoi d’ailleurs, favorisé en cela par l’énormité des big data).


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