Prédire des événements sociaux imprévisibles ?

En 2016 les victoires du Brexit et de Trump ont porté un coup sérieux à la capacité prédictive de la plupart des analystes, experts et sondeurs qui ne les avaient pas prévues. Ces votes ont été des événements imprévus qui ne figuraient pas parmi la liste des possibles. Le même type de phénomène soudain et imprévu s’est produit avec le mouvement des Gilets Jaunes en France ainsi que le rejet massif dans la rue algérienne d’un cinquième mandat consécutif du Président en exercice. Parallèlement, certains événements tout aussi inattendus à un moment donné peuvent devenir prévisibles par les sondages à un autre moment plus tardif mais qui reste antérieur à l’échéance électorale, même s’ils restent considérés comme anormaux. L’élection massive à la présidence ukrainienne d’un comédien mettant en scène le président de l’Ukraine dans une série télévisée en est une parfaite illustration. À partir d’un modèle de dynamique d’opinion, je montre que ces deux types de phénomènes « anormaux » sont produits par le déploiement d’une non-linéarité dans l’évolution temporelle des distributions d’opinion des différents choix concurrents. La différence discriminante entre les deux étant le moment de l’émergence de la rupture dans la dynamique d’opinion par rapport au vote. Cela signifie qu'une connaissance des équations régissant la dynamique d’opinion permet en principede prévoir ce qui parait imprévisible. Cependant, dans certains cas, même avec les bonnes équations, la prédiction devient aléatoire en raison d’un flou incompressible dans l’évaluation de certains paramètres.