Vingt à trente ans. C'est le délai que donne le physicien Thierry Dauxois entre une découverte fondamentale et l'application qui en change le quotidien.
Compare avec le reste. Un mandat présidentiel fait cinq ans. Un plan stratégique d'entreprise, trois à cinq. Un projet financé par l'Agence nationale de la recherche, trois à quatre. Une génération de matériel informatique, dix-huit mois.
Aucun de ces objets n'a un horizon assez long pour voir arriver ce qu'il finance. Ce n'est pas une négligence, c'est une incompatibilité d'échelle — et elle explique mieux l'inaction que n'importe quel procès d'intention.
Le nom du piège
Il a été décrit en 1980 par David Collingridge, dans The Social Control of Technology, et sa formule tient en une phrase :
« When change is easy, the need for it cannot be foreseen; when the need for change is apparent, change has become expensive. »
Quand le changement est encore facile, on ne peut pas prévoir qu'il faudra le faire ; quand la nécessité devient évidente, il est devenu hors de prix.
Deux problèmes emboîtés. Un problème d'information : les effets d'une technologie ne se connaissent qu'après un déploiement large. Un problème de pouvoir : une fois la technologie enracinée, on ne la contrôle plus.
Ce n'est donc pas de l'opportunisme, au sens d'un défaut moral. C'est un piège dont la sortie n'est jamais disponible au moment où elle serait utile. Et j'ai déjà rencontré ce mécanisme sans le nommer, en écrivant que la Chine fondait au coke dès 1078 sans que ça déclenche rien : le geste technique était là, sept siècles avant Darby, et il n'a rien produit. Ce qui manquait n'était pas l'invention.
Maintenant, la question qui compte : est-ce que ce piège est propre à une organisation économique ? Deux systèmes opposés permettent de le tester.
Démonstration 1 — le marché ne prend pas ce risque
Mariana Mazzucato a documenté la composition d'un objet que tu as dans la poche. Les technologies constitutives de l'iPhone — internet, GPS, écran tactile, reconnaissance vocale — proviennent de programmes de recherche financés sur fonds publics.
Ce n'est pas un argument moral contre Apple. C'est une observation sur les horizons : aucun acteur privé n'a de raison de financer une recherche dont le rendement arrive dans vingt-cinq ans, parce qu'aucun actionnaire, aucun plan d'amortissement et aucune direction en poste ne sera là pour l'encaisser.
Son diagnostic tient en trois mots — « socialized risk and privatized rewards » : le risque est socialisé, les rendements sont privatisés. Le marché n'est pas défaillant, il fait exactement ce pour quoi il est réglé. Il arbitre sur son horizon, et son horizon est court.
Démonstration 2 — le plan ne l'a pas pris non plus
C'est ici que le débat capitalisme contre planification s'effondre, et je m'attendais au contraire.
Michael Ellman, analysant l'ascension et la chute de la planification socialiste, identifie trois obstacles : l'ignorance partielle, des techniques de traitement de données inadéquates, et la complexité de la décision dispersée. L'ignorance vient de trois sources précises : les subordonnés biaisent l'information pour se protéger, l'agrégation en détruit une partie, et les décideurs filtrent ce qui contredit leurs croyances.
Le cas chiffré est le combinat de Kouznetsk. Le plan de 1931 prévoyait 800 à 1 070 milliers de tonnes de fonte. Ce résultat a été atteint en 1937. Le plan de 1938 n'a jamais été réalisé avant la guerre.
Le verdict d'Ellman est sans ambiguïté : « la faible correspondance entre les prévisions et les résultats fut un caractère marquant de la planification socialiste ».
Et le plus honnête vient de l'intérieur. Lénine, en 1918 : « Nous avons des connaissances sur le socialisme mais nous ignorons ce qu'est l'organisation à l'échelle de millions. » Keynes, cité par Ellman à propos des guerres et des innovations techniques : « Nous ne savons simplement pas. »
Un système qui avait supprimé le marché, aboli la propriété privée des moyens de production et centralisé l'information n'a pas mieux anticipé. Il a produit des chiffres plus précis et tout aussi faux.
Ce que les deux démonstrations ont en commun
Ce n'est pas la propriété du capital. Les deux systèmes échouent au même endroit, et cet endroit a deux composantes.
| Marché | Plan | |
|---|---|---|
| Horizon de décision | Trimestre à cinq ans | Cinq ans |
| Information au moment de décider | Prix, qui n'existent pas pour ce qui n'existe pas encore | Rapports remontés, biaisés par ceux qui les écrivent |
| Ce qui manque | La rentabilité future d'un objet inconnu | La connaissance de ce qui se passe en bas |
Dans les deux cas, la décision se prend avec l'information disponible aujourd'hui, sur un objet qui n'existera que dans trente ans. Aucune organisation de la propriété ne corrige ça. C'est pour cette raison que le débat capitalisme/communisme ne mord pas sur le sujet : il porte sur qui possède, alors que le problème porte sur quand on sait.
Et en France, on a raccourci l'instrument qui tenait le long
La recherche fondamentale était précisément l'institution construite pour tenir cet horizon. Regarde ce qu'on en a fait.
La France consacre 2,2 % de son PIB à la recherche depuis trente ans, pour un objectif de 3 % jamais atteint. Elle est passée du 6ᵉ au 13ᵉ rang mondial en un peu plus de dix ans.
Mais le chiffre qui compte n'est pas le montant, c'est la forme. D'après l'analyse du CNESER sur le financement par appels à projets :
- L'ANR a reçu 9 260 propositions en 2017 et en a financé 1 380 — un taux de succès de 14,9 %, et 13,3 % sur l'appel générique.
- Le ministère estime que le financement sur projet représente 15 à 20 % du financement de la recherche. Les directeurs de laboratoire, eux, décrivent un fonctionnement à environ 90 % sur projet contre 10 % de crédits récurrents.
- Les jeunes chercheurs consacrent 15 à 20 % de leur temps de travail à répondre à des appels, soit 30 à 40 jours par an. Un cas à l'INSERM chiffre à 540 jours la préparation d'un grand projet d'investissement d'avenir.
- Plus de la moitié des chercheurs recrutés dans la décennie n'ont pas les moyens de mener leur premier projet de recherche. Mets ça en face du délai de départ. Une découverte met vingt à trente ans à produire son effet ; elle est financée par un instrument dont le cycle est de trois à quatre ans, avec une chance sur sept d'être obtenu, et qui consomme un mois de travail par an rien qu'en candidature.
L'institution qui devait porter le long a été convertie au court. Ce n'est pas une opinion sur une politique de recherche : c'est la description d'un instrument dont l'unité de temps ne correspond pas à celle de son objet.
Les experts ne rattrapent pas le retard
Reste l'espoir qu'on puisse compenser par de meilleures prévisions. Il a été mesuré.
Philip Tetlock a suivi 284 experts — commentateurs politiques et économiques — et collecté 82 361 prévisions sur deux décennies. Résultat : leurs prévisions sont moins précises que des règles statistiques simples, et à peine meilleures que celles de non-experts informés. Les « renards », qui croisent plusieurs sources, battent les « hérissons » attachés à une théorie unique — mais les deux restent sous les modèles élémentaires.
Un détail à ne pas escamoter, parce qu'il joue contre moi — et c'est le même piège que dans tu observes juste, tu conclus faux : le fait que ce soit mesuré signifie que c'est une compétence, donc qu'elle varie, donc qu'elle peut s'améliorer. Tetlock a passé les quinze années suivantes à chercher ce qui distingue les meilleurs. On ne peut donc pas écrire que l'homme n'anticipera jamais. On peut écrire qu'aucune institution n'est construite pour ça, ce qui est plus modeste et beaucoup plus difficile à réfuter.
Pourquoi la pensée générative ne comblera pas ce trou
Dernier recours envisagé : demander à une intelligence artificielle. Là, il faut être précis sur ce qu'elle fait.
Un modèle génératif est entraîné sur des textes écrits avant une certaine date. Interrogé sur l'avenir, il ne dispose d'aucun accès à autre chose que la distribution de ce qui a déjà été écrit. Il interpole entre des points existants : il produit ce que le passé, bien formulé, répondrait.
C'est une contrainte d'architecture, pas un défaut de version. Un modèle plus gros interpole mieux — il n'extrapole pas davantage. Demander l'avenir à une machine générative, c'est demander au consensus d'hier de se prononcer, avec l'assurance de style du présent.
Et c'est exactement le mécanisme que je décrivais à propos de la pensée qu'on se laisse confisquer : l'outil ne te ment pas, il te renvoie une moyenne, et la moyenne d'un corpus passé ne contient pas ce qui n'a pas encore été pensé.
Une réserve, et je préfère l'écrire que de la cacher : j'ai cherché une étude chiffrée établissant proprement cette limite sur les grands modèles, et je ne l'ai pas trouvée aujourd'hui. Les deux travaux que j'ai ouverts ne donnent pas de résultat exploitable. Le point tient comme argument structurel ; il ne tient pas encore comme résultat mesuré.
Points faibles : cinq objections
Un. « Vingt à trente ans » est un ordre de grandeur, pas une loi. Certaines applications arrivent en cinq ans, d'autres en soixante-dix. Je traite un délai moyen comme s'il valait pour tous les objets, ce qui est commode pour ma démonstration.
Deux. Le cas soviétique n'est pas le seul régime planifié. J'en tire une conclusion sur « le plan » en général à partir d'un système particulier, à une époque particulière, avec des moyens de calcul d'avant l'informatique. Un partisan de la planification a de bons arguments pour dire que le problème d'Ellman est un problème de traitement de l'information de 1950, pas de principe.
Trois. Les chiffres de l'ANR datent de 2017. Le taux de succès a évolué depuis, et la loi de programmation de la recherche a augmenté les moyens. J'utilise une photographie ancienne pour décrire une situation actuelle, et je le signale.
Quatre. Je choisis mon expert. Dauxois est physicien et directeur d'un institut du CNRS : dire que la recherche fondamentale est indispensable et sous-financée est aussi la défense de son métier. Ça ne rend pas ses chiffres faux — 2,2 % et le passage du 6ᵉ au 13ᵉ rang sont vérifiables — mais je cite un acteur, pas un arbitre.
Cinq. Ma conclusion ne propose rien. Je démontre qu'aucune institution n'a l'horizon requis, et je m'arrête là. Il existe des tentatives — dotations pluriannuelles, clauses de long terme, conseils indépendants dotés d'un mandat long — que je ne discute pas parce que je ne les ai pas étudiées. Un texte qui décrit un trou sans examiner ce qui a été tenté pour le combler est incomplet.
Le vrai arbitrage
L'homme sait anticiper. C'est même une institution : elle s'appelle la recherche fondamentale, son horizon est connu, il est de vingt à trente ans, et elle produit ce qu'on lui demande quand on la laisse travailler.
Ce qui n'existe nulle part, c'est une institution dont l'horizon de décision atteigne l'horizon du résultat. Le marché arbitre sur cinq ans, le plan arbitrait sur cinq ans, le financement de la recherche arbitre sur trois. Et la découverte arrive à trente.
Le débat entre capitalisme et communisme ne touche pas ce problème, parce qu'il porte sur qui possède quand la difficulté porte sur quand on sait. Les deux systèmes ont été essayés, les deux ont produit des prévisions fausses, et l'un des deux l'a fait avec des tableaux plus précis.
Alors la question n'est pas de choisir un camp. Elle est de savoir qui, dans un pays, est payé pour se tromper pendant vingt ans avant d'avoir raison — et de vérifier si cette personne a encore un budget, un poste, et le temps de faire autre chose que remplir des dossiers.
En France, la réponse est chiffrée : elle passe une chance sur sept à obtenir de quoi travailler trois ans.