L'intelligence artificielle (IA) améliore considérablement la collecte de données et affine les modèles de prévision. Toutefois, ces avancées, loin d'assurer des scénarios précis, masquent en réalité les limitations structurelles de l’IA. Les algorithmes actuels excellent dans la projection de tendances courtes, mais ils échouent à anticiper les ruptures profondes ou les chocs externes. Si l’IA permet d’explorer des volumes massifs de données, elle reste inapte à interpréter les signaux faibles ou à prévoir des transformations structurelles globales, comme le réchauffement climatique ou les tensions géopolitiques. Ainsi, malgré les progrès en IA, les prévisions risquent de devenir de plus en plus décalées par rapport aux réalités futures. [...]
Category
🗞
NewsTranscription
00:00L'intelligence artificielle améliore considérablement la collecte de données et affine les modèles de prévision.
00:16Toutefois, ces avancées, loin d'assurer des prévisions précises, masquent en réalité les limitations structurelles de l'IA.
00:23Les algorithmes actuels excellent dans la projection de tendances courtes, mais ils échouent à anticiper les ruptures profondes ou les chocs externes.
00:31Si l'IA permet d'explorer des volumes massifs de données, elle reste inapte à interpréter les signaux faibles ou à prévoir des transformations structurelles globales
00:40comme le réchauffement climatique ou les tensions géopolitiques.
00:43Ainsi, malgré les progrès en IA, les prévisions risquent de devenir de plus en plus décalées par rapport aux réalités futures.
00:51Au lieu de clarifier les perspectives économiques, l'IA révèle souvent l'incertitude radicale à laquelle sont confrontés les prévisionnistes.
00:58Cette incertitude radicale, qui échappe à tout calcul probabiliste, rend les prévisions de moins en moins fiables.
01:05Il faut insister ici sur le fait que les algorithmes d'IA ne peuvent gérer que des risques quantifiables,
01:10alors que la plupart des événements économiques majeurs sont imprévisibles, tels que les crises sanitaires ou les ruptures technologiques.
01:17Ces facteurs d'instabilité, toujours plus nombreux, font que les prévisions économiques sont inévitablement biaisées et deviennent souvent obsolètes presque immédiatement.
01:27L'IA ne parvient pas non plus à modéliser les comportements humains irrationnels et leurs conséquences économiques.
01:33Les individus réagissent souvent de manière émotionnelle plutôt que rationnelle, en particulier dans des situations de crise.
01:40Ce phénomène est amplifié par les réseaux sociaux où l'information circule instantanément et peut déclencher des paniques ou des bulles.
01:48Or, ces comportements irrationnels, difficiles à quantifier et imprévisibles, échappent aux modèles de prévision basés sur l'IA, rendant les prévisions encore plus incertaines.
01:58L'usage de l'IA dans les prévisions économiques n'élimine pas non plus le biais cognitif des experts.
02:04Les meilleurs modèles sont souvent construits en fonction des attentes des prévisionnistes, qui sont soumis à des biais de confirmation.
02:10Ces biais peuvent amener les économistes à accorder plus de poids aux données qui confortent leurs opinions, au détriment de celles qui suggèrent des résultats différents.
02:20Ainsi, les prévisions deviennent un reflet des hypothèses préexistantes, rendant leur précision d'autant plus discutable dans un environnement complexe.
02:29Malgré les avancées en intelligence artificielle, les prévisions économiques sont condamnées à rester incertaines, et le seront même de plus en plus.
02:38L'IA permet certes de traiter un grand volume de données, mais elle ne peut prévoir les imprévus ni interpréter les signaux faibles.
02:46Les prévisions, même assistées par la technologie, demeurent un outil limité et souvent inadéquat pour appréhender les évolutions économiques futures.