Un outil numérique de prédiction des « black swan events »

 
Ce qu’on appelle les « cygnes noirs » sont des incidents relativement rares et produisant des effets dévastateurs (ex : une avalanche, la récession économique de 2008, la disparition d’1/3 des antilopes saiga en 2015 et plus récemment l’épidémie de COVID-19). En analysant des données de long-terme de différents écosystèmes, des chercheurs de Stanford University ont été capables de montrer que des fluctuations se passant dans différentes espèces biologiques sont statistiquement les mêmes au sein des différents écosystèmes. De là, une méthode prédictive peut être extrapolée afin de mettre en lumière les phénomènes universels, quasi-imperceptibles, et donc prévoir des phénomènes extrêmes.
 
Les méthodes existantes se basent sur les observations pour tenter de prédire le futur, et c’est justement la raison pour laquelle elles ratent les cygnes noirs. La méthode de Stanford est différente en ce sens qu’elle accepte que nous ne voyons qu’une partie du monde qui nous entoure et extrapole juste un peu ce que nous ne voyons pas, ce qu’ils appellent les « crackling noise », les signes presque invisibles mais avant-coureurs.
 
 
 
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