Depuis l'avènement de l'économie en tant que discipline, notre approche pour la comprendre a souvent été dominée par un modèle top-down. La macroéconomie, avec sa vue panoramique des systèmes, définissait les contextes dans lesquels la microéconomie, la science des décisions individuelles, prenait forme. Cependant, cette méthode, bien qu’efficace dans un contexte d'accès limité à l'information et de puissance de calcul restreinte, se trouve aujourd'hui dépassée à l'ère numérique.
On attribue à John Maynard Keynes, économiste et fondateur de la macroéconomie keynésienne la citation suivante : "La difficulté ne vient pas de comprendre les idées nouvelles, mais d'échapper aux idées anciennes." Cette citation illustre parfaitement la transformation actuelle de notre compréhension de l'économie et l’utilisation de nouveaux outils à notre portée.
1 - Le paradigme traditionnel de l'économie.
Dans le monde traditionnel de l'économie, les modèles macroéconomiques ont souvent servi de fondation. Ces modèles, basés sur des informations parfois fragmentaires, offraient une perspective à partir de laquelle on pouvait déchiffrer les comportements individuels ou les décisions microéconomiques. Historiquement, les limitations technologiques s’imposaient des contraintes à nos capacités d'analyse. La Loi de Moore, postulant que la puissance de calcul d'un processeur double tous les 18 mois, longtemps guidé les anticipations en matière de progrès technologique. Cependant, même cette loi impressionnante se trouve désormais mise à l'épreuve par des avancées encore plus révolutionnaires. Avec l'émergence potentielle des ordinateurs quantiques, la croissance exponentielle de la puissance de calcul que nous avions connue pourrait être largement dépassée, ouvrant des horizons presque sans limites à l'analyse de données et à la compréhension économique.
2 - L'évolution technologique : une puissance de calcul décuplée.
Avec les progrès technologiques, les ordinateurs d'aujourd'hui ont des capacités inimaginables il y a quelques décennies. La possibilité de compiler, traiter et analyser des milliards de données est désormais à la portée de presque tout ordinateur moderne. Cette augmentation exponentielle de la puissance de calcul a ouvert la porte à une exploration plus approfondie et plus précise des données économiques, changeant fondamentalement notre façon de voir et d'interagir avec les systèmes économiques. Nous pouvons maintenant imaginer regarder toutes les entreprises d’un pays depuis son ordinateur pour en comprendre des tendances.
3 - L'émergence de la Directive Européenne INSPIRE et son impact sur la compréhension économique.
Avec la Directive EuropéenneINSPIRE de 2007, nous avons vu une nouvelle avenue d'accès aux données s'ouvrir, favorisant la transparence et l'interopérabilité à travers l'Europe. Dans ce contexte technologique avancé, les analystes, chercheurs et même les citoyens ordinaires peuvent plonger dans des détails granulaires, évaluant des facettes spécifiques de l'économie à un niveau presque individuel.
Cette transition vers une vision de l'économie "codée", où les données deviennent le langage principal de compréhension, a des implications profondes. Elle promet non seulement une meilleure compréhension des systèmes économiques, mais offre également des opportunités pour améliorer la prise de décision, renforcer la souveraineté économique et créer des politiques publiques plus efficaces basées sur des données plus à jour.
4 - L’Economy as a Code (EaaC) : apporter une solution technique à un problème économique
L’avènement de l'Economy as a Code (EaaC) représente une étape cruciale dans l'évolution de l'analyse économique, transformant fondamentalement la manière dont les données économiques sont interprétées et exploitées. Cette nouvelle approche s'appuie sur l'utilisation innovante de la technologie et des vastes ensembles de données disponibles, révolutionnant la compréhension des dynamiques économiques à tous les niveaux.
L'EaaC se présente comme une réponse aux limites des modèles économiques classiques. Avec l'accroissement de la puissance de calcul et l'accès à des données massives en temps réel, l'EaaC permet de surmonter les défis posés parles méthodes top-down. Cette approche repense la manière dont les données économiques sont collectées, analysées et interprétées, offrant une flexibilité et une précision sans précédent dans l'analyse économique.
Contrairement à l'approche top-down traditionnelle, l'EaaC adopte une méthodologie bottom-up. Elle se concentre sur l'analyse détaillée des données microéconomiques – des comportements individuels des entreprises pour expliquer les tendances d’un secteur consolidé – pour construire une compréhension plus précise des tendances macroéconomiques. Cette approche granulaire permet d'identifier des modèles et des tendances qui pourraient être invisibles dans une analyse macroéconomique basée sur un modèle échantillonné.
5 - Vers un monde d'analyses économiques plus fiables
L'EaaC ouvre la voie à une nouvelle ère d'analyses économiques où les données jouent un rôle central. En tirant parti des avancées technologiques et de la disponibilité des données ouvertes, l'EaaC offre la possibilité de développer des stratégies économiques plus réactives et informées. Cela mène à une meilleure allocation des ressources, à des politiques publiques plus efficaces et à une souveraineté économique renforcée.
L'Economy as a Code marque une transition fondamentale dans notre façon d'aborder les questions économiques. En intégrant la technologie et l'analyse des données au cœur de l'économie, l'EaaC promet de dévoiler des insights jusqu'alors inaccessibles, ouvrant des perspectives nouvelles pour les décideurs, les chercheurs et les citoyens. Avec l'EaaC, nous sommes à l'aube d'une ère où la compréhension économique est plus dynamique, précise et adaptée aux défis d'un monde en constante évolution.
