Abstract
Pour une organisation, prendre une décision importante, telle qu’un investissement, nécessite de se forger une opinion sur l’avenir. La prévision est le cœur de métier des économistes et des stratèges et est omniprésente dans la prise de décision publique comme privée. Il s’agit d’un exercice complexe où ils doivent anticiper les grandes variables économiques telles que l’inflation, les taux d’intérêt ou encore la croissance pour déterminer une trajectoire prévisionnelle des dépenses et des recettes. L’actualité abonde pourtant d’exemples d’échecs patents en termes de prévisions. Les modèles probabilistes sont par vocation faux – leur but n’est pas de prévenir précisément l’avenir mais d’informer la prise de décision en fournissant la vision la plus probable à l’instant t. Les difficultés commencent cependant lorsque les modèles donnent une image qui est systématiquement biaisée et que le réalisé diverge significativement par rapport à la prévision. Les scénarios de déploiement des ENR de l’Agence Internationale de l’Energie (AIE) sous-estiment ainsi massivement leur taux de pénétration année après année depuis près de 20 ans.