KEYNES et les probabilités: un aspect du fondamentalisme keynésien

KEYNES ET LES PROBABILITÉS :UN ASPECT DU « FONDAMENTALISME » KEYNÉSIEN

O Fausse et perfide Probabilité

Ennemie du vrai, et amie du pervers.

Par tes yeux troubles l’Opinion apprend à reconnaître

La faiblesse du parti de la vérité, ainsi que sa stérilité.

J. M. Keynes, Traité de probabilité, p. 514.

1. Si l’importance d’un auteur pouvait se mesurer à l’aune des controverses que suscite l’interprétation de sa pensée, il n’est pas douteux que Keynes tiendrait un rang plus qu’appréciable. Dans un article de 1976, A. Coddington [7] est intervenu dans ce débat en proposant une analyse qui réduit l’intensité de ces controverses : il distingue en effet trois « variétés » de « keynésianisme », et indique que, loin de s’opposer, elles sont « largement complémentaires ». Ces trois variétés de keynésianisme sont, selon lui, l’approche « fondamentaliste », qui est exposée de la façon la plus éloquente par un auteur comme G.L.S. Shackle ([37], [38]), l’approche «hydraulique», qui fait référence aux courbes IS/LM et à la macroéconomie des « manuels » ([16], [35]), et l’approche « réductionniste reconstituée », qui fait notamment référence aux travaux plus récents de R. W. Clower [6] et A. Leïjonhufvud [29].

D’une manière générale, l’approche « fondamentaliste » voit dans les concepts d’anticipation, d’incertitude et d’ignorance l’essence de la contribution de Keynes à la théorie économique. Quelle que soit en une version antérieure de cet article a bénéficié des remarques de Madame Le Minor, de MM. Ph. et C. Nanopoulos. Qu’ils en soient ici remerciés. Est également omniprésente la dette intellectuelle que j’ai à l’égard du professeur N. Georgescu-Roegen.

Revue économique — N° 5, septembre 1982.

Définitive la dénomination que différents auteurs attribuent à ce que recouvre le « fondamentalisme » keynésien, l’accord se fait sur la localisation principale de cette variété de keynésianisme dans l’œuvre même de Keynes. Il s’agit essentiellement du chapitre xn, « l’Etat de la prévision à long terme », de la Théorie générale [20], et de l’article de 1937 du Quaterly Journal of Economies [26]. Le chapitre xvn de la Théorie générale est également concerné, mais dans une moindre mesure. Or, dans une des rares notes de bas de page du chapitre xn, — et cette note est aussi fréquemment citée qu’elle est brève ([20], p. 148) —, Keynes mentionne que, par « très incertain », il n’entend pas la même chose que « très improbable », et renvoie le lecteur au chapitre vi de son Traité de probabilité.

Bien que fréquemment citée, cette note n’a pas, à notre connaissance, donné lieu à des investigations spécifiques. Aussi est-ce cet aspect du « fondamentalisme » keynésien que nous allons tenter d’approfondir ici. D’une façon générale, cette étude renvoie à la théorie des probabilités, sujet immense dont il est hors de question pour nous de rendre compte ici de façon exhaustive. Nous nous bornerons à exposer ce qui, dans la théorie des probabilités ainsi que dans la conception de Keynes exposée dans son Traité de probabilité, fait apparaître certains éléments essentiels du « fondamentalisme » keynésien en général et notamment du chapitre xn de la Théorie générale : nous montrerons ainsi que, pour Keynes, la probabilité n’est mesurable que dans un nombre limité de cas. Dans tous les autres cas, et notamment ceux relatifs à des décisions qui engagent l’avenir — tant l’agent économique que l’économiste lui-même sont concernés par ces cas — , la probabilité n’est pas mesurable. Bien plus, l’étude du comportement de l’agent face à l’incertitude passe par la prise en compte de deux dimensions dont l’une est la probabilité et l’autre ce que, au chapitre vi du Traité de probabilité, Keynes appelle le « poids » des raisonnements et qui, au chapitre xn de la Théorie générale, sera repris dans l’idée d’« état de la confiance ». L’exposé de ces différents éléments permettra de revenir sur l’idée de complémentarité des variétés de keynésianisme suggérée par A.Coddington dans la conclusion de son article:nous insisterons notamment sur la complémentarité des approches « fondamentaliste » et « hydraulique ».

2. Si notre propos n’est pas d’exposer de façon exhaustive la théorie des probabilités, il nous paraît néanmoins nécessaire de faire précéder de quelques remarques ce qui, de cette théorie, est véritablement pertinent pour notre sujet. La première remarque pourra paraître paradoxale à qui n’est pas familier de l’épistémologie des mathématiques, mais elle n’en demeure pas moins essentielle. Il se trouve en effet que le concept de probabilité ne fait pas l’unanimité autour de sa définition et que les controverses relatives au fondement même du calcul des probabilités sont loin d’être closes. En témoigne l’extrait suivant de L. J. Savage dont le nom reste attaché à l’un des courants d’interprétation de la probabilité, sur lesquels nous reviendrons : « II doit y avoir des douzaines d’interprétations différentes de la probabilité défendues par des autorités vivantes, et certaines autorités soutiennent que plusieurs interprétations différentes de la probabilité peuvent être utiles, c’est-à-dire que le concept de probabilité peut avoir différents sens significatifs dans différents contextes. » ([36], p. 2.)

Les controverses qui entourent le concept de probabilité paraissent relever de deux ordres différents. Le premier n’est pas véritablement pertinent pour notre propos, car il se situe à l’intérieur du concept mathématique de probabilité, à l’intérieur de ce que nous appellerons, en référence à G.L.S. Shackle ([37], p. 371), l’interprétation axioma- tique de la probabilité : la controverse concerne le fait de savoir si l’on doit imposer de façon axiomatique la propriété de a-additivité au concept de mesure de probabilité.

Nous laisserons de côté ce point de désaccord (dont on trouvera mention dans [36], p. 42-43), et considérerons que la théorie mathématique de la probabilité connaît un large consensus : la construction axiomatique de cette théorie a été proposée en 1929 par A. N. Kolmogorov [28]. Elle constitue une branche des mathématiques relevant de la théorie de la mesure. L’accord est rendu possible dans ce domaine par le fait que cette théorie ne cherche pas à déterminer les « vraies » valeurs des probabilités des états de la nature. Aussi cette théorie « pure » ne peut-elle recevoir d’application qu’en utilisant des conventions supplémentaires qui ne peuvent être purement mathématiques, mais qui conduisent à transformer le calcul des probabilités en propositions pleinement significatives.

C’est à propos des propriétés extra-mathématiques de la probabilité et de l’interprétation qu’il y a lieu d’en donner, que la controverse s’instaure véritablement. Ce second lieu de controverse nous retiendra bien davantage, et ce d’autant qu’il comporte lui-même deux dimensions : la première provient de ce qu’il existe plusieurs interprétations de la probabilité — trois, pour nous limiter à l’essentiel — , la seconde découle de la réponse que l’on apporte à la question de savoir si la probabilité est ou non mesurable. L’exposé de cette dernière question interviendra après que nous aurons déjà largement entamé les développements relatifs aux diverses interprétations de la probabilité, développements dont il faut souligner qu’ils ne pourront constituer que l’aperçu d’un sujet sur lequel existe une littérature fort abondante (on trouvera dans [2] une importante bibliographie thématique enrichie de commentaires de l’auteur).

Sur le plan historique, le concept de probabilité doit son origine à des travaux de sciences sociales, mais c’est dans le domaine des sciences de la nature que les développements ultérieurs de ce concept ont trouvé leurs applications les plus importantes. Dans le cadre de ces dernières disciplines, s’est ainsi progressivement développée une première interprétation du concept de probabilité, la probabilité dite fréquentiste ou objective, selon laquelle la probabilité est une propriété relative à des expériences aléatoires : « Chaque fois que nous disons que la probabilité d’une expérience est égale à P, nous entendons que dans une longue série de répétitions de l’expérience, il est pratiquement certain que la fréquence de E sera approximativement égale à P. » [9]. Cette première interprétation encourt deux types essentiels de reproches (cf. [36], p. 61-62). Le premier tient à ce que cette interprétation de la probabilité ne s’intéresse qu’à une catégorie particulière d’événements, ceux pour lesquels il est précisément possible d’obtenir cette « longue série de répétitions de l’expérience ». Le second relève de la circularité : pour que les « répétitions de l’expérience » puissent conduire à des résultats différents, elles doivent être dans une certaine mesure différentes, et cette différence est qualifiée d’aléatoire. Or il n’a pas été possible de donner de l’aléa une définition qui ne recoure pas d’une façon ou d’une autre à la notion de probabilité.

3. Cette dernière critique nous conduit directement au deuxième type d’interprétation de la probabilité apparu historiquement, la probabilité «logique » : l’interprétation qu’elle donne du concept de probabilité est particulièrement importante, tant pour la science économique en général que pour notre propos actuel. Dans cette interprétation, on s’intéresse à la probabilité comme mesure du degré de relation logique entre des événements ou entre des propositions. Ce peut être par exemple la probabilité que telle décision de politique internationale permette de voir s’achever d’ici à la fin de l’année un conflit actuellement en cours dans telle partie du monde. Transposant à l’univers économique, on retrouve des jugements de nature semblable à propos des décisions d’investissement : ces jugements sont fondés sur des données certes imparfaites, mais qui n’en possèdent pas moins une certaine pertinence pour la décision concernée.

Ce courant d’interprétation de la probabilité est apparu en Angleterre dans les premières années de ce siècle, sous l’influence notamment du philosophe W.-E. Johnson (cf. [25]). Les travaux les plus représentatifs de ce courant de pensée sont ceux de H. Jeffreys [18] et de R. Carnap [5] . Bien que l’on puisse trouver trace d’articles de H. Jeffreys et de D. Wrinch sur le sujet dans le Philosophical Magazine de 1919 et de 1921 (cf. [18], p. V), le fait essentiel pour notre propos est que c’est Keynes qui, après avoir suivi comme Jeffreys et Wrinch l’enseignement de W. E. Johnson à Cambridge, a proposé, avec son Traité de probabilité publié en 1921 [19], le premier ouvrage correspondant à ce courant de pensée.

3.1. Arrêtons-nous quelques instants sur cet ouvrage, pour en situer l’importance dans le développement de la théorie des probabilités comme dans l’itinéraire intellectuel de Keynes. Le Traité de probabilité est la thèse de doctorat de Keynes. Après l’avoir écrit entre 1906 et 1909, Keynes l’a repris pour publication pendant les années 1909- 1912 et 1920-1921. R. F. Harrod, dans son ouvrage consacré à la vie de Keynes, établit un net partage entre le travail de Keynes sur son Traité de probabilité et ses autres activités durant la période 1906- 1911 : « Ses autres activités étaient aisées pour lui, et il pouvait les faire sans le moindre effort » ([14], p. 133.) A l’inverse, Keynes consacra à son Traité de probabilité l’essentiel de son énergie intellectuelle (il avait entre vingt-trois et vingt-neuf ans), comme en témoigne cet extrait de lettre qu’il écrivit à Marshall, datée du 13 septembre 1910 : « J’ai consacré tout ce temps à mon Traité de probabilité à l’exclusion de tout le reste et suis heureux de dire que la fin semble se profiler. Cela a occupé tout mon temps libre des quatre dernières années, et je ne serai pas mécontent d’être à nouveau libre pour d’autres choses. » (Cité par Harrod, [14], p. 133, n. 1). Mise à part l’opinion défavorable de H. W. B. Joseph, philosophe de l’université d’Oxford, opinion qui, selon le témoignage de Harrod ([14], p. 138-140), peut être contestée, l’accueil réservé à l’ouvrage de Keynes fut extrêmement élogieux, aussi bien de la part de H. Jeffreys et de D. Wrinch (cf. [14], p. 137) que d’auteurs aussi prestigieux que Whitehead et Russell.

Ce dernier déclarait : « II est impossible de décerner suffisamment d’éloges à cet ouvrage dans son ensemble. On doit espérer qu’il stimulera un travail ultérieur sur un sujet important par-dessus tout, que philosophes et logiciens ont indûment négligé. » [34] Pour des raisons que nous développerons plus loin, un tel travail ne vit jamais le jour, mais on peut par contre relever le jugement de Pigou dans Y Economie Journal de décembre 1921 :  « Les économistes reconnaîtront avec fierté ce que l’un des leurs a accompli dans un domaine autre et envisageront avec un plaisir supplémentaire son prochain essai dans leur propre domaine. » [32]

Sur le plan de l’histoire des idées, on peut ici noter que le Traité de probabilité se trouvait être le premier travail systématique en anglais, relatif au fondement des probabilités, édité depuis cinquante- cinq ans : le précédent ouvrage est en effet celui du « fréquentiste » John Venn, Logic of Chance, datant de 1866 (cf. [19], p. 473). R. B. Braithwaite, auteur de la préface de la réédition du Treatise on probability en 1972 [4], note sans donner de précision que, entre 1866 et 1915, il n’y a eu qu’un seul ouvrage « comparable » paru dans une langue autre que l’anglais ([4], p. XV). Bien que Max Black, auteur du remarquable article « Probabilité » de YEncyclopedia of philosophy cité plus haut, reconnaisse, au paragraphe de sa bibliographie thématique consacré aux ouvrages généraux relatifs à la probabilité, que l’ouvrage de Keynes « doit être lu par tous ceux qui désirent étudier sérieusement le sujet» ([2], p. 478) et au paragraphe sur les théories logiques qu’il est «encore indispensable » ([2], p. 479), il faut reconnaître avec R.B. Braithwaite que c’est seulement « l’essence de la théorie de Keynes qui demeure vivante aujourd’hui. Keynes écrivit son Traité à une époque où les mathématiciens découvraient les conditions nécessaires pour qu’un système d’axiomes d’un quelconque domaine soit formellement satisfaisant ; le développement axiomatique (dans la partie II du Traité) des théorèmes du calcul des probabilités comporte plusieurs défauts formels sérieux» ([4], p. XVI-XVII). Sur ce point, il est donc actuellement préférable d’utiliser la présentation de H. Jeffreys, sur laquelle nous reviendrons, et dont on peut noter que la première édition n’intervint qu’en 1939.

3.2. La théorie de la probabilité logique vise, avons-nous dit, à établir un hen logique entre des propositions — et pas seulement entre des événements : elle interprète donc la probabilité comme une liaison propositionnelle, comparable intuitivement à une implication affaiblie.

Nous pouvons donner un bref aperçu de ce que recouvre cette problématique, à partir du texte même de». Keynés :

Dans le cours ordinaire de la pensée et du raisonnement, nous supposons constamment que la connaissance d’une proposition, tout en ne prouvant pas la vérité d’une seconde, fournit néanmoins certaine raison d’y croire. Au vu des données, nous affirmons que nous devrions préférer telle ou telle croyance. Nous revendiquons une base rationnelle pour des affirmations qui ne sont pas démontrées de façon concluante. Nous permettons en fait que des propositions puissent être dépourvues de preuve sans, pour cette raison, être dépourvues de fondement. Et il ne semble pas à la réflexion que l’information que nous véhiculons par ces expressions soit totalement subjective […]. Nous pensons qu’il y a une réelle relation objective entre les données de Darwin et ses conclusions, qui est indépendante du simple fait de notre croyance, et qui est tout aussi réelle et objective, quoique d’un degré différent, que celle qui existerait si le raisonnement était aussi démonstratif qu’un syllogisme. Nous prétendons, en fait, accéder à la connaissance d’un lien logique entre un ensemble de propositions que nous appelons nos données (« evidence ») et que nous supposons connues de nous, et un autre ensemble que nous appelons nos conclusions, et auquel nous attachons plus ou moins de poids selon les raisons offertes par le premier. C’est sur ce type de relation objective entre des ensembles de propositions […] que l’attention du lecteur doit être dirigée. ([19], p. 5-6. Souligné par l’auteur.)

On parlera donc de « probabilité logique » ou de « degré de confirmation » ou de « degré de croyance rationnelle », défini par Keynes de la façon suivante : « Si nos prémisses consistent en un ensemble de propositions h et notre conclusion en un ensemble de propositions a, alors, si la connaissance de h justifie une croyance rationnelle en a de degré a, nous disons qu’il y a relation de probabilité de degré a entre a et h » ([19], p. 4. Là relation de probabilité ainsi définie est notée a/h par Keynes).

On voit tout l’intérêt de la notion de probabilité logique pour l’analyse économique, car, dans le cadre de cette interprétation, l’absence d’une série statistique ne vient nullement nier la possibilité de construire des probabilités.           N. Georgescu-Roegen mentionne ainsi l’enjeu fondamental de la construction des probabilités logiques : « Le jour où la théorie de la probabilité sera capable d’établir des prévisions sur une telle base, solide et objective, bien des problèmes qui nous déconcertent encore seront résolus. Le rôle de l’entrepreneur, par exemple, sera alors repris ( » taken over « ) par une section autonome de l’entreprise — le Bureau de la relation de probabilité — qui prendra automatiquement les  » bonnes  » décisions, y compris celle relative aux fonds qui devraient être affectés à son budget propre. Mais ce jour semble encore éloigné. » ([13], p. 255). Le caractère dubitatif de cette dernière phrase nous conduit maintenant à aborder l’autre problème donnant lieu à controverse, à savoir la mesure des probabilités.

3.3. Pour les raisons que nous avons indiquées, nous utiliserons la contribution de H. Jeffreys pour étudier la construction axiomatique de la mesure du degré de confiance. Nous nous inspirerons également en partie de l’analyse qu’en propose J. R. Hicks dans son ouvrage de 1979 : Causality in economics ([17], chap, vin, p. 103-122). Avant d’en venir à son exposé proprement dit, il est important pour la suite de noter que l’axiomatique proposée par H. Jeffreys est en définitive assez proche de celle offerte par l’interprétation subjectiviste de la probabilité que nous mentionnerons en dernier lieu : cette proximité réside dans le fait que leur axiomatique est définie en termes de (pré)ordres des préférences ; ce type d’approche les différencie largement de l’approche fréquentiste.

Un bref aperçu de ces axiomes permet de mieux percevoir la portée de la thèse défendue par Keynes. Le premier est l’axiome de comparabilité des probabilités : une certaine information étant donnée (cette information est définie par une proposition), de deux propositions, l’une est plus probable qu’une autre, ou toutes deux sont également probables ([18], p. 16). Le second axiome définit la transitivité de la relation de probabilité : si, toujours pour une information donnée, la proposition q est plus probable que r, et r plus probable que s, alors q est plus probable que s ([18], p. 17). J. R. Hicks note à ce point la correspondance existant entre le concept de probabilité, tel qu’il découle de ces deux concepts, et le concept d’utilité, la théorie moderne de l’utilité étant définie à partir d’axiomes tout à fait semblables. L’important est que ces axiomes conduisent à définir une relation de nature ordinale seulement, alors que dans l’interprétation fréquentiste de la probabilité, la probabilité est sans aucun doute de nature cardinale. Pour voir disparaître cette indéniable divergence, H. Jeffreys, après un axiome 3 précisant les notions de certitude et d’impossibilité, propose un axiome 4, que l’on peut qualifier, avec J. R. Hicks, d’axiome d’additivité ([18], p. 17). L’introduction de nombres pour désigner les probabilités est alors faite par Jeffreys en adjoignant à cet axiome une « convention » au sens de W. E. Johnson, c’est-à-dire une règle qui présente la propriété de donner les mêmes résultats que ceux auxquels on parviendrait à l’aide d’autres règles :ainsi, en géométrie euclidienne, l’utilisation de coordonnées cartésiennes ou de coordonnées polaires pour mesurer la distance entre deux points est une question de «convention» ([18], p. 19). Enfin, pour s’assurer qu’il existe suffisamment de nombres pour la suite de son propos, Jeffreys introduit un axiome 5 grâce auquel l’ensemble des probabilités peut être mis en correspondance avec un ensemble de nombres réels en ordre croissant ([18], p. 19).

A ce point, la probabilité (logique) est devenue de nature cardinale, elle ne présente plus de solution de continuité par rapport à l’interprétation fréquentiste de la probabilité. Il est donc superflu d’exposer les deux axiomes proposés par Jeffreys (cf. [18], p. 21, 25), qui viennent compléter sa présentation axiomatique de la probabilité logique. Nous ferons plutôt état de la remarque suivante de J. R. Hicks, qui permet de situer la position de Keynes par rapport à cette axiomatique : l’essentiel de la discussion n’a pas lieu de porter sur l’axiome 4, mais bien plutôt sur l’axiome 1, de comparabilité. Supposons, en effet, que l’information de départ ne permette pas de comparer les deux propositions ainsi mises en balance, l’axiome 1 doit alors être reformulé. J. R. Hicks en propose la reformulation suivante : à partir d’une certaine information, on peut dire de deux propositions A et B, « soit que A est plus probable que B, soit que B est plus probable que A, soit qu’elles sont également probables, soit quelles ne sont pas comparables». ([17], p. 114. Souligné par l’auteur.)

Muni d’un tel axiome, on voit que les probabilités ne peuvent être que partiellement, et non pas complètement ordonnées. Il existe un sous-ensemble de propositions pour lesquelles l’information disponible est suffisante pour que l’on puisse émettre un jugement du type supérieur, inférieur ou égal. Et, à l’intérieur de ce sous-ensemble, il existe un sous-ensemble auquel l’axiome 4 est applicable, c’est celui dans lequel des propositions exclusives l’une de l’autre peuvent être distinguées : des probabilités de nature numérique et additive ne peuvent être obtenues que dans ce dernier cas. L’idée exposée dans ce paragraphe est alors illustrée par le graphique reproduit p. 848, proposé par J.R. Hicks ([17], p. 115).

A représente l’ensemble des probabilités de nature numérique et additive, celles que l’on retrouve de façon classique dans les jeux de hasard (roulette, dés…). B correspond à l’ensemble de probabilités qui peuvent être ordonnées, éventuellement exprimées par des nombres, mais pas additionnées. C représente enfin les probabilités qui relèvent de la non-comparabilité. Or, si les sciences de la nature relèvent pour une proportion importante de l’ensemble A, le problème se pose tout à fait différemment en science économique : son domaine d’investigation est mieux caractérisé par l’aire hachurée, car certaines approches relèvent de A, d’autres de B et d’autres de C.

3.4. C’est précisément à ce point que nous rejoignons Keynes, car ce dernier a fortement insisté sur cet aspect de la question, et sa position concernant le problème de la quantification est des plus claires. Le Traité de probabilité contient en effet des mises en garde successives contre ce que Keynes appelle la « phraséologie de la quantité » ([19], p. 38). Ainsi trouve-t-on au début du chapitre sur la mesure des probabilités : « On a supposé jusqu’à présent comme allant de soi que la probabilité est, dans le plein sens littéral du terme, mesurable. J’aurai a limiter, non à étendre la doctrine populaire (…). Le calcul des probabilités a reçu beaucoup moins d’attention que sa logique, et les mathématiciens, sans aucune contrainte de traiter l’ensemble du sujet, ont naturellement confiné leur attention à ces cas spéciaux (…) où une représentation algébrique est possible. » ([19], p. 21-22.)

Keynes considère que la possibilité d’obtenir une mesure « numérique » (cardinale) des degrés de probabilité est seulement occasionnelle : « Une règle peut être donnée pour la mesure numérique quand la conclusion fait partie d’un nombre d’alternatives équipro- bables, exclusives et exhaustives mais pas autrement. » ([19], p. 122.) Avec cette règle, nous retrouvons des éléments qui peuvent être déduits de l’axiome 4 de H. Jeffreys. Mais il met tout autant l’accent sur le problème de la comparabilité visé par l’axiome 1 de Jeffreys : « II y a cependant bien des cas dans lesquels ces règles ne fournissent aucun moyen de comparaison ; et dans lesquels il est certain qu’il n’est pas réellement en notre pouvoir de faire la comparaison. On a montré que dans ces cas les probabilités sont en en fait non comparables. » ([19], p. 122.)

Keynes, qui utilise pour la relation de probabilité la notation a/h, considère que ne sont comparables que les relations de probabilité qui font intervenir soit le même h, soit le même a. Cela signifie que, dans le premier cas, on peut comparer des probabilités du type ab /h et a/h, et, dans le deuxième, les probabilités du type a/hh^ et a/h « pourvu que la donnée additionnelle h^ contienne seulement un élément indépendant d’information pertinente » ([19], p. 70). Keynes leur ajoute un troisième cas, essentiel, dans lequel une comparaison de probabilité est possible. Ce cas est obtenu par combinaison des deux premiers avec le principe d’indifférence, nom qu’il donne au principe de raison insuffisante ([19], p. 71-72).

On comprend alors le sens du jugement porté par Keynes sur cette question : « L’attention hors de proportion avec leur importance réelle, qui a été donnée, à cause des occasions de manipulation mathématique qu’elles procurent, à la catégorie limitée des probabilités numériques, semble être une partie de l’explication de la croyance, dont c’est le principal objet de ce chapitre de montrer le caractère erroné, que toutes les probabilités doivent lui appartenir. » ([19], p. 40.)

L’ensemble des propriétés précédentes de la relation de probabilité est présenté par Keynes dans un schéma, que le dessin de Hicks présenté précédemment ne faisait en définitive que reproduire d’une autre façon. Ce schéma est le suivant (cf. [19], p. 42. Un graphique semblable est utilisé par N. Georgescu-Roegen [13], p. 264) :Toutes les relations de probabilité sont représentées par des points situés sur des courbes joignant deux points O et I, correspondant respectivement à l’impossibilité et à la certitude. Les probabilités mesurables cardinalement sont représentées par des points du segment OAI. Les probabilités qui sont seulement comparables entre elles sont représentées sur des courbes joignant O à I sans point de rebroussement, par exemple OVWXI ou OZWYI. Deux points appartenant à des courbes différentes correspondent à des relations de probabilité qui ne sont pas comparables : la situation représentée par U n’est ainsi comparable à aucune autre, et si X et Y sont tous deux préférés à W, ils ne sont pas comparables entre eux.

Avant de clore sur ce point, notons qu’une telle position ne suscite à notre connaissance que des échos défavorables, tel celui qu’exprime R. B. Braithwaite, dans sa préface à la réédition du Traité de probabilité : « La thèse de Keynes, selon laquelle certaines relations de probabilité sont mesurables et d’autres non, conduit à des difficultés intolérables sans aucun avantage en compensation. » ([4], p. XVII.)

4. Avant d’aborder l’étude de la probabilité subjective, mentionnons la façon dont l’analyse de Keynes se définit par rapport aux autres interprétations de la probabilité. On ne sera pas étonné de savoir que, même s’il n’est pas pleinement convaincant (cf. [4], p. XVII) — ce qui après tout est normal dans un domaine aussi controversé — , Keynes a utilisé le chapitre vm de son Traité de probabilité pour critiquer la théorie fréquentiste de la probabilité. Mais ce qui est bien plus étonnant, c’est que, dans le dernier paragraphe de son Traité, Keynes revienne sur ce sujet pour finalement reconnaître les mérites de la théorie fréquentiste, notamment pour les sciences de la nature : il termine même son Traité en proposant de retourner l’expression de Quetelet « l’urne que nous interrogeons, c’est la nature », et d’en faire «la nature que nous interrogeons, c’est une urne» ([19], p. 468. En français dans le texte).

L’interprétation subjective de la probabilité, dont les principaux tenants sont Ramsey [33], De Finetti [11] et Savage [36], considère que la probabilité représente des degrés de croyance, indépendants de considérations de rationalité (entendue au sens de la probabilité logique) : la valeur numérique attribuée à la probabilité relève d’une évaluation subjective, comme en témoigne l’extrait suivant de L. J. Savage : « Le point de vue (subjectiviste) soutient que la probabilité mesure la confiance qu’un individu particulier a dans la vérité d’une proposition particulière, par exemple, la proposition qu’il pleuvra demain. Ce point de vue postule que l’individu concerné est à certains points de vue « raisonnable », mais il ne nie pas la possibilité que deux individus raisonnables munis des mêmes données puissent avoir différents degrés de confiance dans la vérité de la même proposition » ([36], p. 3.)

Nous avons mentionné plus haut que la théorie subjectiviste de la probabilité est présentée sous une forme axiomatique en termes de (pré)ordres des préférences, dont l’exposé le plus clair est selon nous celui de Savage [36]. Afin de montrer la possibilité d’obtenir une mesure des probabilités subjectives, cette théorie a d’abord eu recours à la méthode dite des « coefficients de pari », illustrée dans l’exemple suivant : si un individu est disposé à échanger une somme S, dont la possession est subordonnée à l’arrivée d’un événement E donné, avec la possession de la somme pS, nous dirons par définition que p est la probabilité attribuée par cet individu à l’événement E (cf. [11], p. 6). Les théoriciens actuels considèrent que cette méthode n’est nullement indispensable à la construction axiomatique, dans la mesure notamment où elle suppose constante l’utilité marginale de la monnaie (cf. [36], p. 28 et 60). Le principe de cette méthode nous servira toutefois plus loin, à propos de l’incertitude.

Il est important de souligner pour la suite que la théorie de là probabilité subjective s’intéresse à la cohérence (« consistency ») de l’action de l’individu confronté à l’incertitude. De là découlent deux défauts de cette présentation, mentionnés par Savage lui-même. En premier lieu, la théorie considérée ne peut indiquer à l’agent comment résoudre l’incohérence, quand elle se présente. Mais, souligne Savage, on peut en dire autant de la logique. Le second défaut est proche du premier : la théorie de la probabilité subjective est un «code de cohérence pour la personne qui l’applique, non un système de prédictions sur le monde qui l’entoure» ([36], p. 59).

Concernant maintenant l’interprétation de la pensée de Keynes, nous pouvons noter que la contribution de Ramsey — étudiant de Cambridge — se présente comme une critique (constructive) des thèses de Keynes. Keynes n’a pas été insensible à la critique de Ramsey puisque, dans sa revue de l’édition (posthume) de l’article de Ramsey en 1931, il se déclare prêt, contre la thèse qu’il avait proposée, à être d’accord avec Ramsey sur le fait que « la probabilité s’occupe non de relations objectives entre des propositions mais (en un certain sens) avec des degrés de croyance. [Ramsey] réussit à montrer que le calcul des probabilités se résume à un ensemble de règles pour s’assurer

proposition particulière, par exemple, la proposition qu’il pleuvra demain. Ce point de vue postule que l’individu concerné est à certains points de vue « raisonnable », mais il ne nie pas la possibilité que deux individus raisonnables munis des mêmes données puissent avoir différents degrés de confiance dans la vérité de la même proposition » ([36], p. 3.)

Nous avons mentionné plus haut que la théorie subjectiviste de la probabilité est présentée sous une forme axiomatique en termes de (pré)ordres des préférences, dont l’exposé le plus clair est selon nous celui de Savage [36]. Afin de montrer la possibilité d’obtenir une mesure des probabilités subjectives, cette théorie a d’abord eu recours à la méthode dite des « coefficients de pari », illustrée dans l’exemple suivant : si un individu est disposé à échanger une somme S, dont la possession est subordonnée à l’arrivée d’un événement E donné, avec la possession de la somme pS, nous dirons par définition que p est la probabilité attribuée par cet individu à l’événement E (cf. [11], p. 6). Les théoriciens actuels considèrent que cette méthode n’est nullement indispensable à la construction axiomatique, dans la mesure notamment où elle suppose constante l’utilité marginale de la monnaie (cf. [36], p. 28 et 60). Le principe de cette méthode nous servira toutefois plus loin, à propos de l’incertitude.

Il est important de souligner pour la suite que la théorie de là probabilité subjective s’intéresse à la cohérence (« consistency ») de l’action de l’individu confronté à l’incertitude. De là découlent deux défauts de cette présentation, mentionnés par Savage lui-même. En premier lieu, la théorie considérée ne peut indiquer à l’agent comment résoudre l’incohérence, quand elle se présente. Mais, souligne Savage, on peut en dire autant de la logique. Le second défaut est proche du premier : la théorie de la probabilité subjective est un «code de cohérence pour la personne qui l’applique, non un système de prédictions sur le monde qui l’entoure» ([36], p. 59).

Concernant maintenant l’interprétation de la pensée de Keynes, nous pouvons noter que la contribution de Ramsey — étudiant de Cambridge — se présente comme une critique (constructive) des thèses de Keynes. Keynes n’a pas été insensible à la critique de Ramsey puisque, dans sa revue de l’édition (posthume) de l’article de Ramsey en 1931, il se déclare prêt, contre la thèse qu’il avait proposée, à être d’accord avec Ramsey sur le fait que « la probabilité s’occupe non de relations objectives entre des propositions mais (en un certain sens) avec des degrés de croyance. [Ramsey] réussit à montrer que le calcul des probabilités se résume à un ensemble de règles pour s’assurer

que le système des degrés de croyance que nous avons soit un système cohérent. Ainsi, le calcul des probabilités appartient à la logique formelle. Mais la base de nos degrés de croyance — ou des probabilités à priori, comme on a l’habitude de les appeler — fait partie de notre outillage humain, qui nous est peut-être tout bonnement donné par la sélection naturelle, et qui est analogue à nos perceptions et à nos mémoires plutôt qu’à la logique formelle. Jusque-là, je cède à Ramsey. Je pense qu’il a raison » ([24], p. 338-339). Toutefois, Keynes ne cède pas totalement, puisqu’il poursuit : « Mais en essayant de distinguer des degrés « rationnels » de la croyance en général, il n’a pas cependant, à mon avis, tout à fait réussi. Ce n’est pas aller au fond du principe d’induction que de dire simplement qu’il est une utile habitude mentale » ([24], p. 339).

Si l’on ajoute à ce qui vient d’être dit les remarques faites à propos de la théorie fréquentiste, on conçoit qu’indépendamment des exigences de sa tâche d’économiste, Keynes n’ait pas cherché à aller plus avant dans l’étude de la probabilité logique.

5. Une dernière question reste à examiner avant de pouvoir aborder les travaux économiques de Keynes qui relèvent du « fondamentalisme ». Nous avons jusqu’à présent montré que l’on ne dispose pas d’un concept unifié de la probabilité et que la possibilité de sa mesure n’est pas non plus universellement admise. A cela s’ajoute le fait que Keynes considère l’incertitude comme de nature au moins bidimensionnelle.

Il est essentiel de noter ici que cette question est abordée par Keynes au chapitre vi de son Traité de probabilité, intitulé « Le poids des raisonnements », et que c’est précisément à ce chapitre que renvoie la note du chapitre xn de la Théorie générale, note dont nous avons fait mention plus haut. Les seuls autres renvois à cette question dans l’œuvre de Keynes sont au chapitre xvn de la Théorie générale ([20], p. 240) et dans les lettres à H. Townshend contemporaines de la Théorie générale ([23], p. 258, 288-289, 293-294). .

Keynes introduit la notion de « poids d’un raisonnement » de la façon suivante :

La grandeur de la probabilité d’un raisonnement dépend de l’équilibre entre ce qui peut être qualifié de données favorables et défavorables ; un nouvel élément de données qui laisse l’équilibre inchangé, laisse également inchangée la probabilité du raisonnement. Mais il semble qu’il puisse y avoir un autre rapport sous lequel un certain type de comparaison quantitative entre des raisonnements soit possible. Cette comparaison est relative à un équilibre, non pas entre les données favorables et défavorables, mais entre les montants absolus de savoir pertinent et d’ignorance pertinente respectivement. Au fur et à mesure que les données pertinentes à notre disposition s’accroissent, la grandeur de la probabilité du raisonnement peut, soit décroître, soit s’accroître, selon que le nouveau savoir renforce les données favorables ou défavorables ; mais quelque chose semble s’être accru dans l’un et l’autre cas, — nous avons une base plus substantielle sur laquelle faire reposer notre conclusion. J’exprime ceci en disant que l’arrivée de données nouvelles accroît le poids d’un raisonnement. Des données nouvelles feront décroître la probabilité d’un raisonnement, mais elles accroîtront toujours son « poids ». ([19], p. 77.)

L’incertitude comporte donc, selon Keynes, deux dimensions : le « poids » et la « probabilité », dimensions qui ne sont pas susceptibles de compensation. Toute décision doit faire intervenir ces dimensions : « En décidant d’une action, il semble plausible de supposer que nous devrions tenir compte du poids aussi bien que de la probabilité des différentes anticipations.» ([19], p. 83.) Ajoutons également que Keynes adopte au sujet de la mesure du « poids » des raisonnements une démarche tout à fait semblable à celle qu’il a suivie pour la probabilité. Il considère en effet qu’il sera souvent impossible de comparer les poids, et que c’est seulement dans un nombre limité de cas qu’une telle comparaison sera possible ([19], p. 77-78. K.J. Arrow propose une interprétation semblable de la conception de Keynes. Cf. [1], p. 13, note 9 et p. 16-17).

Nous terminerons l’exposé de cette question en faisant remarquer que le type de démarche suivi par Keynes, et notamment le problème de la non-compensation entre « poids » et « probabilité », a été repris par N. Georgescu-Roegen, qui qualifie de « sophisme ordinaliste » l’erreur. qui consiste à compenser ces deux dimensions (cf. [13], p. 245). Pour clarifier l’exposé de ces questions, il y aurait, selon nous, lieu d’utiliser un axiome montrant quel parti a finalement été pris en la matière. Il nous paraît d’ailleurs intéressant de noter que l’existence de ces deux dimensions peut aisément suggérer l’idée d’un ordre lexico- graphique défini sur ces deux dimensions. Comme un tel ordre vient nier la possibilité d’une mesure, même ordinale ([10], p. 77, note 2), on conçoit qu’un auteur comme Jeffreys ait été amené à rejeter, à l’aide de son axiome 3, la possibilité d’un tel ordre ([18], p. 19-20. On trouvera référence à cette question dans [13], p. 245).

Nous allons néanmoins privilégier un instant le parti qui considère que les deux dimensions de l’incertitude ne sont pas compensables,

car, tout en éclairant la distinction que l’on retient habituellement de Knight ([27] , p. 210-211) entre le risque (qui serait mesurable) et l’incertitude (qui ne le serait pas), nous pourrons également avoir une meilleure approche de la position, largement implicite, prise par Keynes au chapitre xn de la Théorie générale.

Considérons en effet pour cela l’exemple extrêmement suggestif proposé par N. Georgescu-Roegen ([13], p. 266) de quatre urnes contenant uniquement des boules blanches et des boules noires. Sur le contenu de ces urnes, nous disposons des données suivantes :

dt = 2/3 des boules de Ux sont blanches, 1/3 des boules de U sont noires,

d2 — en 3426 tirages avec remise dans l’urne U2 , la fréquence d’apparition de boules blanches a été de 2/3,

d3 = en 3 tirages avec remise dans l’urne U3, on a obtenu deux boules blanches et une noire,

di = l’urne U4 contient un certain nombre de boules.

Cet exemple fait clairement apparaître deux dimensions de l’incertitude. En effet, tout individu rationnel considérera que le coefficient de pari qu’il attache aux trois premières urnes Ul7 U2 et U3 est le même, soit 1 contre 2. Il préférera néanmoins XJX à U2, et U2 à U3, car la crédibilité (le « poids ») attachée aux données dt croît dans cet ordre. Nous considérerons donc que la situation représentée par l’urne Ui correspond au risque, tandis que celle représentée par U4 correspond à l’incertitude. Il s’agit bien entendu de situations extrêmes, et la réalité n’offrira que des situations intermédiaires. Aussi intégrerons-nous au risque les situations de crédibilité élevée, comme celles que nous trouvons dans le cas de U2, et à l’incertitude les situations de faible crédibilité, représentées par U3 (cf. [13], p. 266).

6. Sur le plan économique, la conception développée dans le Traité de probabilité concernant la nature des probabilités, s’applique essentiellement à l’analyse de la décision d’investir. C’est au livre IV de la Théorie générale, intitulé «L’incitation à investir», que nous retrouvons précisément cette conception, qui permet à Keynes de souligner l’extrême précarité des données sur lesquelles repose la décision d’investissement et de passer de là à l’instabilité macroéconomique. En particulier, au chapitre xn, il considère que le rendement escompté d’un actif est fondé pour partie sur des faits qui relèvent du court terme et que nous pouvons tenir pour plus ou moins certains. Pour le reste, la valeur de ce rendement est fondée sur des événements futurs qui ne peuvent être prévus qu’avec plus ou moins de confiance : l’état de la prévision à long terme, qui est le titre de ce chapitre, désigne précisément l’état d’esprit des agents relatif à ce second élément.

Sur ce point, il paraît tout à fait important de souligner que Keynes présente sa conception en la matière quelques lignes seulement après la note de bas de page que nous avons déjà mentionnée et dont le contenu est, rappelons-le : « Par  » très incertain « , je n’entends pas la même chose que  » très improbable « . » Concernant l’état de la prévision à long terme, Keynes exprime sa conception de la façon suivante : cet état ne dépend pas seulement de la prévision la plus probable que l’on puisse envisager, « il dépend aussi de la confiance avec laquelle nous établissons cette prévision — du niveau de vraisemblance que nous attachons au fait que la prévision la plus probable puisse s’avérer fausse » ([20], p. 148). Cet extrait du chapitre xn appelle deux remarques. On voit en premier lieu que Keynes recourt à deux dimensions pour préciser l’incertitude qui caractérise le futur, à savoir la probabilité et la confiance : ce sont précisément les dimensions qu’il avait mises en avant dans le Traité de probabilité, où il les désignait sous les noms de « probabilité » et de « poids » des raisonnements. On voit alors l’intérêt qu’il peut y avoir à distinguer entre « risque » et « incertitude », en ne fondant pas les deux dimensions de l’incertitude par une quelconque opération de « compensation » (cf. supra, p. 853). Et, pour aller jusqu’au bout de cette courte note du chapitre xn de la Théorie générale, nous mentionnerons que, dans cette note, Keynes renvoie le lecteur non pas à l’ensemble de son Traité de probabilité, mais au seul chapitre vi, celui qui est consacré au « poids » des raisonnements.

Le restant du chapitre xn découle aisément de ce qui précède et permet à Keynes d’indiquer les deux éléments d’instabilité du système économique, qui contribuent à définir ce qui est aujourd’hui le « fondamentalisme » keynésien. Le premier de ces éléments provient de la spéculation, et notamment de la concurrence qu’exerce le marché boursier sur l’investissement en général. Keynes propose de désigner par le terme de spéculation l’activité qui consiste à prévoir à court terme la psychologie du marché, à « découvrir ce que l’opinion moyenne croit être l’opinion moyenne » ([20], p. 158). Par le terme d’entreprise, il désigne l’activité qui consiste à prévoir le rendement escompté des actifs pour l’ensemble de leur durée de vie. Or la plupart des professionnels qui existent sur le marché organisé des valeurs s’emploient plus à la spéculation qu’à l’entreprise, au sens où ce terme vient d’être défini.

Ce comportement n’est pas le fruit d’une quelconque perversité, il est la conséquence inévitable de l’organisation du marché financier : « II n’est en effet pas censé de payer 25 pour un investissement dont on croit que la valeur correspondant au rendement escompté est de 30, si l’on croit également que trois mois plus tard le marché l’évaluera à 20 » ([20], p. 155). De la sorte, l’étalon de mesure de la décision de long terme fonctionne en réalité à court terme, et les fluctuations au jour le jour du marché peuvent avoir sur l’investissement une incidence que celui-ci ne devrait pas connaître.

Le jugement porté par Keynes sur la spéculation se passe de tout commentaire : « Les spéculateurs peuvent ne faire aucun mal tant qu’ils ne sont que des bulles d’air dans un courant régulier d’entreprise. Mais la situation devient sérieuse quand l’entreprise n’est plus que la bulle d’air d’un tourbillon spéculatif. Lorsque dans un pays le développement du capital devient le sous-produit de l’activité d’un casino, le travail sera vraisemblablement mal fait. » ([20],    p. 159.)

Le second élément d’instabilité concerne plus directement encore notre propos, car il provient de la caractéristique de là nature humaine en vertu de laquelle une large proportion de nos activités positives dépend d’un optimisme spontané plutôt que d’une espérance mathématique, qu’elle soit morale, hédoniste ou économique. Probablement la plupart de nos décisions de faire quelque chose de positif, dont on ne tirera les entières conséquences que sur un intervalle de plusieurs années à venir, peuvent être considérées comme le résultat des esprit animaux, d’une incitation spontanée à l’action plutôt qu’à l’inaction, et non pas comme le résultat d’une moyenne pondérée de résultats quantitatifs multipliés par des probabilités quantitatives […]. Aussi, si les esprits animaux s’effacent et si l’optimisme naturel chancelle, laissant la décision ne dépendre que d’une espérance mathématique, l’entreprise dépérira et mourra. ([20], p. 161-162.) .

Cet extrait fait bien apparaître la volatilité des éléments dont dépend la décision d’investir, éléments auxquels Keynes donne des qualificatifs divers tout au long de ce chapitre. A côté des « esprits animaux » et de 1’« optimisme naturel », il mentionne ainsi 1’« esprit constructif », le « tempérament sanguin », le « goût du risque », et va même jusqu’à déclarer : « Lorsque l’on examine les perspectives de l’investissement, il faut donc tenir compte des nerfs et des humeurs, des digestions mêmes et des réactions au climat des personnes dont l’activité spontanée les gouverne en grande partie. » ([20], p. 162.)

Si donc les décisions procèdent d’un optimisme spontané plus que d’une prévision fondée sur une espérance mathématique, c’est bien que les bases d’un tel calcul n’existent pas. Or cet argument, qui sera repris par Keynes dans son article du Quarterly Journal of Economies de 1937 ([26], p. 113-114), provient en droite ligne du Traité de probabilité et de la non-mesurabilité de nombre des relations de probabilité. Si l’on réunit maintenant les deux éléments que nous venons de distinguer, la spéculation et le défaut d’éléments d’un calcul mathématique, on conçoit aisément que le flux global d’investissement puisse être, comme l’affirme G. L. S. Shackle, d’une « capricieuse instabilité » ([37],  p. 432). Cette idée d’instabilité est exprimée par Keynes de la façon suivante :

Une évaluation conventionnelle, fruit de la psychologie collective d’un grand nombre d’individus ignorants, est exposée à subir des variations violentes à la suite de fluctuations soudaines dues à des facteurs qui en réalité n’ont pas beaucoup d’effet sur le rendement escompté ; et cela parce que la conviction de le maintenir stable manque de racines profondes. En particulier, dans les périodes anormales, quand l’hypothèse de la croyance à la continuation indéfinie de l’état des affaires existant est moins plausible que d’habitude, alors même qu’il n’y a pas de raison formelle d’anticiper un changement déterminé, le marché sera soumis à des vagues d’optimisme et de pessimisme, qui sont irraisonnées et malgré tout légitimes en un sens, quand aucune base solide n’existe pour un calcul bien fondé. ([20], p. 154.)

7. Il reste à montrer la complémentarité des approches « fondamentaliste » et « hydraulique ». Or cette démonstration peut être apportée, il faut le souligner, à partir du même chapitre xn de la Théorie générale, en recourant notamment à la notion de convention qui apparaissait au début de l’extrait précédent. Keynes affirme en effet que, dans la pratique, les agents pallient au défaut de connaissance du futur en recourant à une convention : « L’essence de cette convention — qui bien sûr ne fonctionne pas de façon aussi simple — réside dans l’hypothèse selon laquelle l’état existant des affaires continuera indéfiniment, sauf si nous avons des raisons spécifiques de nous attendre à un changement. » ([20], p. 152.) Il en tire la conclusion suivante : « Aussi longtemps que l’on peut compter sur le maintien de la convention », la méthode qui vient d’être indiquée « est compatible avec un haut degré de continuité et de stabilité dans les affaires » ([20], p. 152).

Revue économique

Concernant l’état de la prévision à long terme, Keynes résume en définitive sa pensée ainsi :

II ne faudrait pas conclure de ceci que toute chose dépend de vagues de psychologie irrationnelle. Au contraire, la prévision à long terme est souvent dans un état régulier et, quand ce n’est pas le cas, les autres facteurs exercent des effets compensateurs. Rappelons-nous simplement que les décisions humaines touchant le futur sur le plan personnel, politique ou économique, ne peuvent dépendre d’une espérance mathématique rigoureuse, puisque la base pour effectuer de tels calculs n’existe pas ; et que c’est notre besoin inné d’activité qui fait tourner les rouages, notre moi rationnel choisissant entre les alternatives du mieux qu’il le peut, calculant là où il le peut, mais nous faisant souvent reculer devant l’action, par caprice, par sentiment ou par chance. ([20], p. 162.)

Ce dernier extrait fait donc apparaître la complémentarité des approches fondamentaliste et hydraulique : en règle générale, l’état de la prévision à long terme reste constant, du fait du maintien de la « convention », et c’est de là que l’approche hydraulique tire sa justification. Dans les conditions fixées par cette approche, on peut en effet raisonner sur des agrégats, stables par hypothèse, et conduire une analyse mécaniste et pleinement déterministe du fonctionnement global du système économique. Mais l’état de la confiance, qui gouverne l’investissement, repose sur des données extrêmement volatiles et peut être modifié par l’annonce de « nouvelles » : de ce fait l’investissement, même à un niveau global, reste d’une « capricieuse instabilité ». Or, dès l’instant que le doute s’introduit, les difficultés liées à l’incertitude resurgissent avec vigueur, et l’impossibilité d’un calcul mathématique servant de guide à un comportement rationnel rend plus problématique encore l’élimination de ce doute.

On voit donc bien l’importance du Traité de probabilité dans l’élaboration progressive du raisonnement précédent. Ce Traité montre, en effet, que la probabilité n’est mesurable que dans un nombre limité de cas. Cela s’interprète en disant que le futur ne saurait être appréhendé à l’image d’un mécanisme aléatoire, d’une « loterie ». Pour toute décision importante engageant’ l’avenir, chaque entrepreneur d’une économie décentralisée se trouve confronté au « vide » du futur, à l’incertitude. L’absence de probabilités pour guider son action signifie qu’il n’existe pas de mécanisme analogue à un jeu de dés qui, « déterminerait » le futur. Or, sous certaines conditions que l’on peut extraire de la Théorie générale, cette précarité des prévisions au niveau individuel, par l’instabilité qu’elle introduit dans le système économique,peut avoir des répercussions au plan global, sous la forme notamment d’une insuffisance du flux d’investissement. Loin d’être une digression dans le développement de la pensée de Keynes, le Traité de probabilité constitue bien une des pièces maîtresses de la composante « fondamentaliste » du message keynésien, composante dont l’évolution actuelle de nos sociétés ne permet toujours pas de nier le caractère essentiel.

Jean ARROUS

Bureau d’Economie théorique et appliquée Université Louis-Pasteur, Strasbourg

BIBLIOGRAPHIE

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[9] Cramer H., « Mathematical methods of statistics », p. 148. Cité par

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[10] Debreu G., Théorie de la valeur. Analyse axiomatique de l’équilibre économique, Paris, Dunod, 1966.

[11] Finetti B. de, « La prévision : ses lois logiques, ses sources subjectives », Annales de l’Institut Henri-Poincaré, vol. 7, fasc. 1, 1937, p. 1-68.

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