Category Archives: Academe

Le CV narratif, ou comment remplacer un biais par un autre

Que celui qui n’a jamais pesté contre ces CV académiques lus au poids, à coups de nombre de publications, d’étudiants supervisés, de conférences invitées et de montants cumulés de subvention de recherche, me jette la première pierre. Heureusement, nous dit on, une solution arrive pour mettre fin à cette comptabilité et remettre du sens, le CV narratif, aussi appelé CV descriptif. On va maintenant regarder les trajectoires, les contributions invisibles, l’encadrement, l’ouverture des données, l’impact réel. Et pour faire ça, on nous propose un objet simple, très simple, remplacer le CV liste de course par un CV narratif. Et quand je dis très simple, je n’exagère pas. Voilà le modèle de CV des trois organismes sur le site du CRSNG, au Canada,


Continue reading Le CV narratif, ou comment remplacer un biais par un autre

Prise de décision collective en démocratie, pour ceux qui parlent tout bas

Il y a plusieurs mois, j’avais profité d’un voyage en France pour acheter le petit tract, De la démocratie en pandémie de Barbara Stiegler. J’aimais l’énergie du texte, la colère contre tous ceux qui déclaraient tranquillement qu’en temps de crise, la démocratie serait un luxe. Et j’aimais aussi l’idée que la démocratie ne se réduit pas à un culte des droits individuels, mais qu’elle se joue dans la vie sociale, dans les espaces publics, dans une forme de participation qui recréer de la confiance et du collectif. Et je souviens avoir décroché, sur la fin, parce que je n’y croyais plus. Ce n’était pas un désaccord sur le diagnostic politique, mais sur la mécanique, sur cette enthousiasme face aux assemblées populaires. Parce que, très concrètement, la prise de décision collective, telle qu’on la raconte parfois, ressemble à une scène écrite par, et pour, des gens qui aiment parler. Parler bien, parler longtemps. Ceux qui maîtrisent la rhétorique, et qui y prennent plaisir. Et moi, je n’ai pas ce plaisir. Mais alors pas du tout. Enfin non, c’est bien sûr plus compliqué que ça. Dans un cadre professionnel, quand on me demande de parler sur quelque chose que je maîtrise parfaitement (parce que c’est mon boulot), je peux parler pendant des heures. Mais quand on me demande mon avis sur d’autres sujets, c’est toujours beaucoup plus compliqué. Je doute constamment de la valeur (et de la pertinence) de mon avis, je le trouve rarement assez clair, je le vois souvent sous trop d’angles à la fois. Ça donne une parole hésitante, prudente, souvent décallée. Je suis très très lent. Les Grecs parleraient de l’épochè (ἐποχή), cette manière de suspendre son jugement, d’attendre avant de se positionner, de vérifier ce qu’on croit savoir, et de se demander si notre grain de sel a une quelconque valeur. Le problème, c’est que l’épochè marche assez mal dans une assemblée. Ce blog est peut-être justement un moyen de faire du tri dans mes pensées, et de poser un peu les choses…

Continue reading Prise de décision collective en démocratie, pour ceux qui parlent tout bas

The Marketplace of Expertise and Authority: Notes from the Noise Ecosystem

This blog post was initially written in French, L’écosystème du bruit et la fabrique de l’autorité

For a few months now, I have been trying to write a post about greenwashing. And of course it takes time, because I tend to get lost in all kinds of details… and this time was no exception. For now, I want to lay the groundwork by describing the ecosystem that allows greenwashing to exist—and to thrive.

My starting point will be LinkedIn, because LinkedIn is a stage on which people display professional respectability. And I admit it: I sometimes linger on LinkedIn, often to stay informed by following a few actors in the insurance world. I wrote a post two months ago, Bridging the Risk Perception Gap?, explaining that for my research topics it is almost indispensable.

Of course, I know it is a theater: an unsettling mirror, a mirror world in the sense Naomi Klein discusses in Doppelganger. You see endless posts with the intellectual depth of motivational posters, but sometimes (and that is what makes the game so frustrating) you also see an interesting chart that looks serious—yet almost never a solid source explaining how it was produced. For instance, I see graphs like this one, which interests me for professional reasons and triggers a thousand questions.

Fig. 1. Fictional chart created for illustration purposes, inspired by a chart seen on LinkedIn. No source provided.

At best, the post will mention a source—a source that points to another document produced by an agency with a strange status, which points to a note, which points to an “observatory”. And in the end, you no longer know what you are supposed to take away, except the feeling that somewhere there exists an expertise that produced some kind of analysis.

I learn that Japanese people drive three times less than Americans. But is that mileage per driver, or per vehicle? Does it account for the fact that Japanese households tend to have one car per household, while Americans tend to have one car per person? In short: it raises a thousand questions, but it rarely points to a thousand paths toward answers. Often it stops there—and you have to do the research yourself to find primary sources.

About a decade ago, André Spicer published a great book, Business Bullshit, which helps make sense of LinkedIn posts: the confident, consensus-driven tone; the way statements are produced with an astonishing indifference to whether they are true, falsifiable, or even well-defined. Spicer emphasizes that bullshit is not simply lying. It is, above all, a loosened relationship to truth—because the objective is not to describe the world, but to produce an organizational effect.

In my post La société du bullshit three years ago, I talked about LLM “bullshit”. But with a bit of distance, it looks like a form of corporate bullshit that we find precisely on platforms like LinkedIn. The aim is to inspire trust, coordination, adherence. Many journalists and scholars have described this. More recently, Cory Doctorow gave a name to something many of us felt without formalizing it: enshittification.

“Enshittification” describes the dynamic by which platforms, after attracting users, gradually reorganize their rules and interfaces to serve partners first, then advertisers, then their own rent extraction—until the experience degrades for everyone. It is a multi-stage story we have all lived through. And LinkedIn is a perfect example. It is not a place where you “read content”; it is a machine that selects what circulates, rewards quick reactions, makes recycling profitable, and penalizes long, sourced arguments. Still, sometimes you find an idea—an argument you can reuse in a paper to get a sense of what “the market wants” (which matters in my field, insurance).

What worries me most is that I now see cases where real life starts to resemble LinkedIn. I find myself in meetings with people whose legitimacy is rather hazy—not so much to present study results they actually produced (as in academia), but to deliver a kind of verbose, empty logorrhea.

On one side, there is bullshit talk in the organizational sense: not necessarily false, but calibrated to produce trust and buy-in without paying the cost of proof. On the other, an enshittified informational environment in which the circulation of documents, labels, slides, and “summaries” makes scientific research harder to see, slower to access, and less attention-profitable—hence easier to marginalize, even when everyone claims to “follow the science”.

For someone who spends almost all their time reading academic papers, it would be almost funny—if it were not bleak and worrying. A serious paper (as it would be written by a serious gentleman, or by a mushroom, as the Little Prince might say) often begins by properly defining the objects of discussion. And that takes time. Then, when there are data, you have to talk about selection bias, justify a causal reading of a correlation, add a thousand precautions. Clearly, it “wastes time” (on details).

The ecosystem I am describing sells the exact opposite. It sells clarity. It sells speed. It sells conclusions ready to be heard by people who want to make decisions quickly. And it creates immense noise pollution. Noise does not prevent science from existing, but it makes it less visible, less audible. And sometimes, more insidiously, it replaces it—not with anti-science, but with decor science. Science cited as a credibility accessory, without the demand for proof surviving the format.

Continue reading The Marketplace of Expertise and Authority: Notes from the Noise Ecosystem

L’écosystème du bruit et la fabrique de l’autorité

Depuis quelques mois, j’essaye d’écrire un billet sur le greenwashing (“écoblanchiment” comme on dirait au Québec). Et forcément, ça prend du temps, parce que j’ai souvent tendance à me perdre dans toutes sortes de détails… et là encore, ça n’a pas manqué. Mais je vais déjà poser les bases, en décrivant cet écosystème qui lui permet de vivre, et de prospérer. Le point de départ de mon billet, ça sera Linkedin, parce que LinkedIn est une scène où on met en avant sa respectabilité professionnelle. Et j’avoue, il m’arrive de traîner un peu sur LinkedIn, souvent pour tenir informer en suivant quelques acteurs du monde de l’assurance. J’avais écrit un billet il y a deux mois, Bridging the Risk Perception Gap ?, expliquant que pour mes thèmes de recherche, c’est presque indispensable. Bien sûr, je sais que c’est un théâtre, un miroir un peu inquiétant, un mirror world au sens où Naomi Klein en parle dans Doppelganger. On y voit défiler plein de posts à la profondeur intellectuelle d’un poster motivationnel, mais parfois (et c’est ce qui rend le jeu frustrant) on voit passer un graphique intéressant, qui a l’air sérieux, mais presque jamais une source solide pour mieux comprendre comment il a été obtenu. Par exemple je vois passer ce genre de graphique, qui m’intéresse pour des raisons professionnelles, qui me fait poser mille questions.

Fig 1. Graphique fictif créé par les besoins de l’illustration, inspiré d’un graphique vu sur Linkedin. Non sourcé.

Dans le meilleur des cas, le post mentionnera une source, une source qui renvoie à un autre document, produit par une agence au statut étrange, qui renvoie à une note, qui renvoie à un observatoire. Et à la fin on ne sait plus très bien ce qu’on est censé retenir, sinon l’impression qu’il existe quelque part une expertise qui a produit une sorte d’analyse. Je vois que les japonais conduisent trois fois moins que les états-uniens. Mais est-ce le kilométrage par conducteur, ou par véhicule ? est-ce que ça tient compte du fait que les japonais ont plutôt une voiture par ménage, et les américains une voiture par personne ? Bref, ça suscite mille questions, mais ça pointe rarement vers mille pistes de réponses. Souvent on en reste là, et il faut lancer soit même les recherches pour trouver des sources.

Il y a une dizaine d’années, André Spicer a publié un joli livre, Business Bullshit, qui aide à comprendre les posts Linkedin, ces posts au ton assuré, consensuel, cette manière de produire des énoncés étonnamment indifférents à la question de savoir si c’est vrai, réfutable, ou simplement bien défini. André Spicer insiste sur l’idée que le bullshit n’est pas seulement du mensonge. Il est surtout un rapport à la vérité qui est relâché, parce que l’objectif n’est pas de décrire le monde, mais de produire un effet organisationnel. Dans mon billet La société du bullshit, il y a trois ans, je parlais du bullshit des LLM, mais avec un peu de recul, il correspond à une forme de corporate bullshit qu’on retrouve précisément sur les plateformes comme Linkedin. Le but est d’inspirer de la confiance, de la coordination, de l’adhésion. Ça a été expliqué par de nombreux journalistes, et universitaires, mais plus récemment, Cory Doctorow a donné un nom à quelque chose que beaucoup d’entre nous ont ressenti sans le formaliser. L’enshittification décrit cette dynamique où les plateformes, après avoir attiré des utilisateurs, réorganisent progressivement leurs règles et leurs interfaces pour servir d’abord des partenaires, puis des annonceurs, puis leurs propres extractions de rente, au point de dégrader l’expérience pour tout le monde. C’est un récit en plusieurs temps, qu’on a tous expérimentés. Et LinkedIn en est un parfait exemple. Ce n’est pas un endroit où l’on lit des contenus, c’est une machine qui sélectionne ce qui circule, ce qui récompense la réaction rapide, ce qui rend rentable le recyclage, ce qui pénalise l’argument long et sourcé. Mais parfois, on y trouve une idée, un argument qu’ont pourra reprendre dans un article pour avoir une idée de ce que “veut le marché” (c’est une question importante dans mon champ de recherche, l’assurance).

Ce qui me fait le plus peur, c’est que je vois des cas maintenant où la vraie vie commence à ressembler à Linkedin. Je me retrouve des fois dans des réunions avec des gens dont la légitimité est assez fumeuse. Pas tellement pour présenter des résultats d’études qu’ils auraient menées (comme je le vois dans le monde universitaire), mais plutôt pour dérouler une espèce de logorrhée verbeuses et vide. D’un côté, on a une forme de parole bullshit au sens organisationnel, pas forcément mensongère, mais calibrée pour produire de la confiance et de l’adhésion, sans payer le coût de la preuve. De l’autre, un environnement informationnel enshittifié, où la circulation des documents, des labels, des slides, des synthèses, finit par rendre la recherche scientifique plus difficile à voir, plus lente, et moins rentable attentionnellement. Donc plus facilement marginalisée, même quand tout le monde affirme vouloir s’appuyer sur la science. Pour quelqu’un qui passe presque tout son temps à lire des articles académiques, ça en serait presque comique si ce n’était pas navrant et inquiétant. Un papier sérieux (tel qu’il serait écrit par un monsieur sérieux, ou un champignon aurait dit le Petit Prince) commence souvent par définir proprement les objets de la discussion. Et mine de rien, ça prend du temps. Puis quand il y a des données, ça doit parler de biais de sélection, ça motive une lecture causale d’une corrélation, ça prend mille précautions. Clairement, ça perd du temps (en détails). Et l’écosystème dont je parle vend précisément l’inverse, il vend de la clarté, il vend de la vitesse, il vend des conclusions prêtes à être écoutées par des gens qui veulent prendre des décisions vite. Et ça crée une immense pollution sonore. Le bruit n’empêche pas la science d’exister, mais il la rend moins visible, moins audible. Et parfois, plus insidieusement, il la remplace. Non pas par de l’anti-science, mais par une science de décor. Une science citée comme un accessoire de crédibilité, sans que l’exigence de preuve ne survive au format.
Continue reading L’écosystème du bruit et la fabrique de l’autorité

En faire des tonnes pour quelques grammes

Même s’il me démange depuis des mois (des années?), j’écris ce billet un peu à reculons. Il me gêne, il me tire par la manche, et je le repousse depuis. D’abord parce qu’il est inconfortable. Ensuite parce qu’il touche à une problème où le monde universitaire est étrangement incroyablement polarisé. L’avion (dans un contexte de greenwashing académique). D’un côté, j’ai des collègues qui ont arrêté de prendre l’avion. Vraiment. Plus de déplacements depuis des années. Et ils continuent à faire une recherche de qualité, à encadrer admirablement des étudiants, à faire vivre des collectifs. Ils ont pris la mesure de ce que signifie le changement climatique, de la vitesse vertigineuse à laquelle on fonce dans le mur. Je les admire, en un sens. Ils ont tranché, sans s’excuser, sans “… mais”. De l’autre côté, j’ai des collègues qui ne cessent de voyager. Des allers retours transatlantiques pour un séminaire d’une heure. Un workshop d’une journée la semaine suivante. La certitude tranquille que c’est le prix de l’excellence. Pour eux, se poser la question de l’avion, c’est presque un contresens. Si l’on commence à s’attaquer aux chercheurs, autant dire qu’on a perdu de vue les vrais leviers, les vraies émissions, les vrais coupables. Il y a mille autres manières, disent ils, de faire baisser les émissions, avant de venir embêter la recherche. Et puis il y a moi, entre les deux. J’aimerais pouvoir écrire que j’ai une règle simple. Ce n’est pas le cas. J’ai beau être un ours assez asocial, j’aime voyager. J’aime ces semaines de workshop dans un lieu isolé où l’on discute du matin au soir, où quelqu’un peut débloquer un problème en dénichant un article que j’avais manqué. J’aime ces moments où la recherche avance grâce à des gens qui se sont trouvés dans la même pièce, ou à la même terrasse, au bon moment. Mais j’ai mauvaise conscience. Et comme souvent, elle revient au moment où il faut boucler la valise et télécharger la carte d’embarquement. Demain, je dois prendre l’avion. Alors j’en profite pour finir ce billet commencé il y a des mois, et jamais fini… D’abord pour rappeler quelques faits, et décrire nos pratiques à ceux qui ne vivent pas dans le milieu académique, où partir à une conférence dans des endroits exotiques est devenu un geste presque anodin. Mais surtout pour ouvrir la discussion, pour récolter d’autres témoignages, pour entendre parler de labos et d’équipes qui ont des chartes, des principes, découvrir des collectifs qui ont trouvé des compromis intelligents, de collègues qui inventent des solutions originales. Je n’ai pas envie d’écrire un billet qui se termine par “ben, je fais ce que je peux“. J’aimerais plutôt comprendre comment, concrètement, on peut faire mieux. Continue reading En faire des tonnes pour quelques grammes

On my way to Singapore

By the end of the week, I will be in Singapore. I plan to spend some time at the 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, where Bertille Tierny and François Hu will give talks (in the “main track” and in the “student track”) to present our recent work, “Decomposing Direct and Indirect Biases in Linear Models under Demographic Parity Constraint“.

Then I will spend two weeks, invited at ESSEC Asia-Pacific, invited by Pierre Alquier. A couple of talks are also scheduled.

 

“The era of the business idiot”

This post was initially written in French https://freakonometrics.hypotheses.org/87139.

Last spring, Ed Zitron published a fascinating text, and yes, a bit long, The Era Of The Business Idiot, which I only discovered at the start of the holidays (sorry). He does not just say that some organizations are badly managed, he describes a type of social selection. He explains that you climb the hierarchy because you know how to produce signs of competence, not because you know how to understand a problem and solve it. You learn to speak the right way, to present the right way, to surround yourself the right way, and then to survive any real test by shifting the discussion toward convenient metrics and flattering stories. I have always stayed fairly far from organizational issues, out of incompetence above all, but also because I think I am very bad at reading signals. What Ed Zitron reminds us is that the modern company (and I would include academia) has gradually organized itself around a signal economy. As sociology and political economy have described at length, institutions protect themselves by making value visible in the form of indicators, rankings, procedures, prizes. That gives legitimacy, it simplifies decision making, but it also transforms the nature of work. This kind of cross reading is almost mandatory if you keep in mind the way Pierre Bourdieu analyzes the academic universe as a field structured by hierarchies, forms of capital, and struggles over the definition of merit, in Homo academicus. It becomes even more natural if you follow Wendy Brown when she describes the spread of a neoliberal rationality that rebuilds institutions using a business grammar, in Undoing the Demos. Ed Zitron’s post tells, in a more vivid way, what many scholarly analyses document. I wanted to come back to his article, by summarizing his argument, and by pushing it where it becomes more general, while trying to connect the corporate world and the university.

Before we begin, a preliminary note is in order. I am not exempt from this logic, and I am not writing as an outside observer. Like many of my academic colleagues, I play the game, at least when students are involved. I will talk here about prizes and awards, and for those who do not know the academic world, one detail is worth stating, and it may be surprising. We are often asked to promote ourselves, very directly, by assembling the files that will be used to award us prizes. You have to tell your story, choose your evidence, format your merit, and sometimes even guess what kind of narrative the committee expects. It is not only value that matters, it is the ability to make it visible, to translate it into readable signals, and to produce the file that will count as proof. If I no longer put together files to chase prizes in my own name, I happily do it to support students, because I know these signals weigh on their applications, their scholarships, and their future paths. And if I publish a newsletter every six months that sums up the group’s work, it is first to highlight the students, and also because my funder asked me to. I asked myself the same kind of question on another front, climate. Seeing colleagues take planes to fly around the world, literally, to give a twenty minute talk, sometimes in front of five people, I considered banning myself from any air travel. A colleague pointed out that this would also be a way to take myself out of the game, and that the question was not simply yes or no, but finding a middle ground, setting rules, and accepting compromises. It is the same for most of the signals discussed here. You can criticize them, you can try to reduce their grip, but you also live with them, because they structure real opportunities, and because withdrawing completely often has a cost, especially for younger people.
Continue reading “The era of the business idiot”

“The era of the business idiot”

Au printemps dernier, Ed Zitron publiait un texte passionnant, et certes, un peu long, The Era Of The Business Idiot, que j’ai découvert seulement au début des fêtes (désolé). Il ne se contente pas de dire que certaines organisations sont mal gérées, il décrit un type de sélection sociale. Il explique qu’on monte dans la hiérarchie parce qu’on sait produire des signes de compétence, pas parce qu’on sait comprendre un problème et le résoudre. On apprend à parler comme il faut, à présenter comme il faut, à s’entourer comme il faut, puis à survivre à toute mise à l’épreuve en déplaçant la discussion vers des métriques commodes et des récits valorisants. J’ai toujours été assez éloigné des problèmes organisationnels, par incompétence avant tout, mais aussi, parce que je pense être très mauvais à lire les signaux. Parce que ce que rappelle Ed Zitron, c’est que l’entreprise moderne (et j’inclurais dedans le monde académique) s’est progressivement organisée autour d’une économie du signal. Comme cela a  été abondamment décrit par la sociologie et par l’économie politique, les institutions se protégeant en rendant la valeur visible sous forme d’indices, de classements, de procédures, de prix. Cela donne de la légitimité, cela simplifie la décision, mais cela transforme aussi la nature du travail. Cette lecture croisée est presque un passage obligé si l’on a en tête la manière dont Pierre Bourdieu analyse l’univers académique comme un champ structuré par des hiérarchies, des capitaux et des luttes pour la définition du mérite, dans Homo academicus. Elle devient encore plus naturelle si l’on suit Wendy Brown quand elle décrit la diffusion d’une rationalité néolibérale qui reconstruit les institutions selon une grammaire d’entreprise, dans Undoing the Demos. Le billet d’Ed Zitron raconte de manière plus vivante ce que beaucoup d’analyses savantes documentent. Je voulais revenir sur son article, en résumant son propos, et en le poussant là où il devient plus général, en tentant de faire le lien entre l’entreprise et le monde universitaire.

Avant de commencer, une note préalable s’impose. Je ne suis pas exempt de cette logique, et je n’écris pas en observateur extérieur. Comme beaucoup de mes collègues universitaires, je joue le jeu, au moins dès que des étudiants sont impliqués. Je parlerai ici des prix et des récompenses, et pour celles et ceux qui ne connaissent pas le monde académique, il faut préciser un détail qui pourrait surprendre. On nous demande souvent de nous valoriser nous mêmes, de manière très directe, en montant nous mêmes les dossiers qui serviront à nous attribuer des prix. Il faut raconter sa trajectoire, choisir ses preuves, mettre en forme son mérite, et parfois même deviner quel récit le comité attend. Ce n’est pas seulement la valeur qui compte, c’est la capacité à la rendre visible, à la traduire en signaux compréhensibles, et à produire le dossier qui fera foi. Si je ne monte plus de dossiers pour courir après des prix en mon nom, je le fais volontiers pour soutenir les étudiants, parce que je sais que ces signaux pèsent dans leurs candidatures, leurs bourses, et leur trajectoire future. Et si je publie tous les six mois une infolettre qui récapitule les travaux du groupe, c’est d’abord pour mettre en avant les étudiants, et aussi parce que mon financeur me l’a demandé. Je me suis posé la même question sur un autre terrain, celui du climat. En voyant des collègues prendre l’avion pour faire le tour de la terre, littéralement, afin de donner un exposé de vingt minutes, parfois devant cinq personnes, j’ai envisagé de m’interdire tout voyage en avion. Un collègue m’a fait remarquer que ce serait aussi une manière de se mettre hors jeu, et que la question n’était pas seulement de dire oui ou non, mais de trouver un entre deux, de se fixer des règles, d’assumer des compromis. C’est la même chose pour la plupart des signaux dont on parlera ici. On peut les critiquer, on peut chercher à en réduire l’emprise, mais on compose aussi avec eux, parce qu’ils structurent des opportunités réelles, et parce que s’en retirer complètement a souvent un coût, surtout pour les plus jeunes.
Continue reading “The era of the business idiot”

Sortir enfin de l’élitisme épuisant?

J’ai l’impression que lorsqu’on affirme aujourd’hui que taxer les grandes fortunes ferait fuir l’intelligence artificielle hors de France (comme relayé l’autre jour sur BFMtv), on ne parle pas seulement d’impôts. On mobilise un imaginaire très ancien, celui des hommes d’exception, seuls capables de porter le progrès sur leurs épaules. Cette croyance irrigue nos débats économiques, mais aussi (de manière plus silencieuse, ou moins médiatique) nos politiques scientifiques. Là aussi, on finance quelques figures jugées extraordinaires, au nom d’un récit héroïque qui ne résiste pourtant ni à l’histoire des sciences ni aux données empiriques. Il suffit d’ouvrir les les journaux pour s’en rendre compte. Ces histoires simples fascinent : un savant, une idée, une découverte. Une sorte de conte moderne où la gravitation tombe d’un arbre, la relativité surgit d’un bureau mal rangé, le vaccin naît d’une intui­tion solitaire. On les aime ces récits, ils sont beaux, mais ils mentent. Et tandis qu’on continue de glorifier quelques “esprits exceptionnels” (il suffit de penser à la semaine des annonces des prix Nobel chaque automne, ou à n’importe quelle annonce de prix), la recherche scientifique suffoque : trop de budgets vont à trop peu d’individus, alors même que toutes les données montrent que cette concentration nuit à l’innovation. La science n’avance pas grâce à des héros ; elle avance grâce à des communautés. Ce que nous appelons “découverte” est presque toujours le produit d’un bien commun intellectuel, et non d’une illumination individuelle. Pourtant, sur la base de mythes, nos politiques de recherche s’obstinent à financer les mêmes noms, les mêmes institutions, les mêmes “excellents”.
Continue reading Sortir enfin de l’élitisme épuisant?

Voir le monde depuis le Japon 🇯🇵

Comme je l’ai déjà raconté sur ce blog, je vis désormais au Japon. Pour une année. La barrière de la langue et la culture me tiennent encore à bonne distance (je me sens souvent lost in translation) mais je continue d’explorer ce pays les yeux écarquillés, fasciné par ce que j’y découvre. Une des premières étapes, étant devenu temporairement “résident” a été de nous inscrire au ward office, le bureau de l’arrondissement (), ce qui a permis d’entrevoir l’efficacité de l’administration japonaise.  Par exemple, quand on rejoint l’assurance maladie publique (National Health Insurance 国民健康保険 ou Employees’ Health Insurance 社会保険) on a accès à des check-ups de santé subventionnés (check-up de prévention du diabète et maladies cardio-métaboliques) pour moins de 1000円, moins de 10 dollars canadiens, 6 ou 7 €. Je découvre aussi le système incroyable de train… Entre Tokyo et Kyoto, il y a 130–150 trains quotidiens dans chaque direction (aller ou retour). À titre de comparaison, entre Paris et Rennes, c’est 20 trains par jours, pour le RER entre Palaiseau et Paris (centre), c’est 60 trains par jour. Au Canada, entre Montréal et Toronto, c’est environ 6 allers (ou retours) quotidiens. En fait, mon quotidien est en décalage complet avec ce que j’ai toujours entendu sur « l’économie japonaise », présentant le Japon comme un personnage de tragédie (économique). Depuis vingt-cinq ans, on entend parler de sa « stagnation terminale », « l’échec de son modèle », « l’incapacité à rebondir ». Mais ce n’est pas ce que j’observe au quotidien…

Il y a presque deux ans, avec Ewen Gallic, on a écrit un court billet de blog, Croissance, décroissance, de quoi parle-t-on ?, qui avait été l’occasion de poser plusieurs questions comme que mesure-t-on vraiment lorsque l’on parle de croissance ? ou pourquoi le PIB occupe-t-il une telle place dans le débat public ? mais surtout on se demandait pourquoi la croissance du PIB pouvait résumer la santé d’un pays ? Clairement, vivre au Japon me donne aujourd’hui un autre éclairage, non plus abstrait, tiré de mes lectures, mais incarné. Si un pays peut fonctionner aussi bien avec une croissance quasi nulle depuis deux ou trois décennies, alors peut-être qu’une partie du discours économique repose sur un malentendu assez profond ?

L’économie japonaise va-t-elle vraiment si mal ?

Dire « le Japon stagne » est factuellement correct : la croissance moyenne du PIB réel est autour de 0–1 % par an depuis le milieu des années 1990. Mais dire « le Japon est en déclin » est très différent, et probablement faux. Dans Japan’s Bubble, Deflation and Long-term Stagnation, Hamada, Kashyap et Weinstein rappellent que le choc des années 1990 a été très important: chute des prix immobiliers, crise bancaire sévère, déflation persistante. Pourtant, ils montrent que malgré ces turbulences, le PIB par habitant a continué de progresser. Cette nuance est essentielle, car le PIB total croît peu, la population diminue, donc le niveau de vie moyen ne s’est pas effondré. Richard Koo, dans The Holy Grail of Macroeconomics, apporte même une interprétation devenue classique : le Japon ne souffrait pas d’un manque de dynamisme, mais d’une balance sheet recession, où les entreprises, toujours solvables, utilisaient leurs revenus non pas pour investir mais pour se désendetter. Ce phénomène entraîne mécaniquement une faible croissance, mais pas une baisse du bien-être matériel. Et c’est exactement ce que montre le Japon d’aujourd’hui : une économie « molle » quand on regarde les chiffres, mais robuste, stable, et fonctionnelle quand on regarde la vie au quotidien.

Le Japon est-il inégalitaire ?

Dans notre article Croissance, décroissance, de quoi parle-t-on ?, on arrivait assez vite à la question croissance pour qui ? Rappelant que penser la croissance sans penser les inégalités n’avait pas grand intérêt… Qu’en est-il au Japon ? Les inégalités japonaises existent, bien sûr, aucun pays n’y échappe. Mais elles sont souvent mal comprises. Dans The Spirit Level, Wilkinson et Pickett utilisent un ensemble de données internationales pour montrer comment les inégalités structurent la santé sociale. Ils montrent notamment que le Japon se situe parmi les pays développés les moins inégalitaires, juste derrière les “pays nordiques” (selon l’expression consacrée, c’est à dire les pays Européens du nord de l’Europe, i.e., Danemark, Finlande, Islande, Norvège et Suède, qui font partie du Conseil nordique depuis 1952). Cela explique en partie pourquoi le Japon affiche des taux faibles de criminalité, des niveaux élevés de confiance et une cohésion sociale remarquable. De son côté, Margarita Estevez-Abe, dans Welfare and Capitalism in Postwar Japan, décrit un pays où l’État-providence est limité, mais compensé par un marché du travail historiquement protecteur, une culture d’entreprise paternaliste et une éducation homogène. Autrement dit : la redistribution est plus faible, mais la cohésion est forte. Enfin, dans The Origins of Happiness, Clark, Flèche et Layard montrent que les déterminants du bien-être ne sont pas seulement économiques : la santé mentale, les relations familiales, la stabilité sociale comptent davantage que les revenus. Sur ces critères, le Japon obtient de très bons résultats. Le Japon n’est donc pas un « paradis égalitaire », mais certainement pas un pays fracturé.

Peut-on généraliser l’expérience japonaise ?

L’objection classique est immédiate : « le Japon n’est pas exportable ». Et c’est vrai : sa démographie, ses institutions, sa cohésion sociale, son administration, son rapport à l’État sont très spécifiques. Dans Models of Capitalism, David Coates souligne justement que chaque pays combine institutions, histoire et culture économique pour produire un « modèle » unique. Le Japon est un cas particulier dans ce paysage. Pour autant, une conclusion me semble généralisable :

Ce n’est pas la croissance qui garantit un bon fonctionnement social. Ce sont les institutions et les choix collectifs.

C’est ce que confirment des ouvrages très différents, Organization, Performance and Equity qui montre comment la coordination État–entreprises a façonné une économie résiliente, Public Policies and the Japanese Economy insiste sur l’importance des choix publics d’investissement dans les infrastructures ou encore The Nordic Theory of Everything rappelle qu’on peut combiner cohésion sociale et faible croissance dès lors que les services publics sont solides et bien gérés. Autrement dit : le Japon n’a pas « réussi malgré la stagnation ». Il a réussi dans la stagnation, grâce à des institutions adaptées.

La croissance est-elle nécessaire pour financer des services publics de qualité ?

J’ai l’impression que c’est la question la plus sensible, celle sur laquelle repose l’essentiel des débats contemporains en Europe :

Si la croissance ralentit, peut-on encore financer l’école, l’hôpital, les bâtiments publics, les infrastructures, les retraites ?

La réponse la plus courante est : « Non, il faut de la croissance pour financer tout cela ». Mais cette affirmation ne résiste pas à l’analyse, ni théorique, ni empirique. Dans Mismeasuring Our Lives, Stiglitz, Sen et Fitoussi montrent que le PIB ignore la qualité des infrastructures, ignore la soutenabilité, ignore les inégalités et ne mesure pas les services publics eux-mêmes. Dit autrement, deux pays ayant la même croissance peuvent offrir des services publics radicalement différents, ce que l’on observe entre les États-Unis et les “pays nordiques”, par exemple. La croissance ne dit donc rien sur la capacité à lever l’impôt, la confiance sociale, la stabilité institutionnelle, l’efficacité administrative, etc. Pour financer des services publics, il faut avant tout… un État qui sait les financer. Le Japon a connu vingt ans de croissance très faible, mais a maintenu un niveau d’investissement public élevé. Dans Public Policies and the Japanese Economy, Toshiaki Tachibanaki montre que les années 1990–2000 ont été marquées par des programmes d’investissement massifs, parfois critiqués comme excessifs, mais qui ont permis d’entretenir les infrastructures, de moderniser les réseaux de transport mais aussi d’assurer une grande résilience urbaine (notamment sismique). Ce financement ne provenait pas de la croissance, mais de choix politiques, d’un système fiscal cohérent, d’une dette publique domestique, et d’un haut niveau d’épargne intérieure. Le Japon a prouvé qu’un État peut maintenir des services publics excellents dans une économie stagnante, dès lors qu’il considère ces services comme essentiels. En fait, dans The Economics of Enough, Diane Coyle propose une distinction essentielle :

La qualité des services publics dépend de la gouvernance, pas du PIB.

Elle identifie quatre déterminants clés :

  1. La confiance sociale : Sans elle, pas de fiscalité efficace, pas de coopération, pas de services publics solides. Le Japon en a beaucoup. Les pays nordiques aussi. Le PIB n’y est pour rien.
  2. La discipline budgétaire à long terme : Le Japon a mené des politiques procycliques dans les années 1990, certes, mais il a maintenu ses investissements dans la durée.
  3. Des institutions stables, lisibles et efficaces : L’administration japonaise est connue pour sa continuité et sa capacité de planification.
  4. Une vision politique claire de ce qui doit être public : Les trains, l’eau, les hôpitaux, l’éducation : ce sont des priorités nationales.

Rien de cela ne dépend directement de la croissance. Dans The Origins of Happiness, les auteurs montrent que malgré quarante ans de croissance, de nombreux pays n’ont pas amélioré la satisfaction de vie. Ce n’est donc pas la croissance en soi qui garantit l’amélioration des conditions de vie, mais la manière dont la richesse est répartie et utilisée. De même, dans The Spirit Level, Wilkinson et Pickett montrent que les sociétés très inégalitaires ont tendance à réduire leurs investissements sociaux, même en période de forte croissance. Clairement, la croissance peut coexister avec un système hospitalier qui s’effondre, des écoles sous-financées, des infrastructures vieillissantes. On en a pleins d’exemples frappants, mais on peut se contenter ici de mentionner les États-Unis, pays riche, dynamique, innovant… mais aux infrastructures souvent défaillantes. La conclusion est donc contre-intuitive mais pertinente,

Ce n’est pas la croissance qui finance les services publics — c’est la décision de les financer.

Dans Beyond Growth, Herman Daly propose le concept d’« économie stationnaire » : une économie où le bien-être ne dépend plus de la croissance matérielle, mais de la qualité des institutions et de la soutenabilité. Le Japon n’est pas officiellement un pays « stationnaire », mais il en présente plusieurs caractéristiques : croissance faible ; infrastructures excellentes ; stabilité sociale ; services publics robustes. Il montre qu’une telle configuration n’est ni utopique, ni catastrophique. Elle est simplement différente, et probablement annonciatrice de ce que connaîtront d’autres pays vieillissants.

Cette discussion sur la croissance a-t-elle encore du sens ?

Plus j’observe le Japon, plus je reviens vers les travaux de Raworth, Mazzucato, Coyle, Stiglitz, Daly, Wilkinson, Layard. Tous soulignent, chacun à leur manière, que nous confondons croissance économique et progrès social, comme on le disait un peu déjà dans  Croissance, décroissance, de quoi parle-t-on ?. Dans Doughnut Economics, Raworth écrit en substance que les pays développés devraient désormais chercher à rester dans un « espace sûr », assurer un plancher social solide (santé, logement, éducation), tout en respectant les limites écologiques. Le Japon, avec ses contradictions et ses défis, en offre un exemple imparfait. Mais réel. Dans The Value of Everything, Mazzucato montre que la croissance peut masquer une baisse de la valeur réelle créée pour la société, notamment lorsqu’elle résulte de la financiarisation ou de l’extraction de rente. Dans The Spirit Level, Wilkinson et Pickett démontrent que la cohésion sociale, la santé publique et la sécurité collective dépendent davantage de l’égalité que de la croissance. Tout converge vers une idée simple :

Dans les pays riches, la croissance n’est plus le bon indicateur du progrès.

Les Japonais, eux, semblent le vivre depuis vingt ans. Je ne sais pas si le Japon est un « modèle ». je ne sais pas si son expérience peut être reproduite ailleurs, mais il me semble que ce pays vivant, accueillant, discipliné et étonnant, contredit profondément l’idée que la croissance est nécessaire pour que la société fonctionne.

Bridging the Risk Perception Gap ?

Cet été, en rédigeant un article pour The Conversation sur le coût des assurances, on avait été surpris par une remarque des éditeurs qui nous reprochait de citer davantage de rapports professionnels que d’articles académiques. Dans beaucoup de domaines, cette critique serait justifiée. Mais en assurance, ces rapports, ou brochures, rédigées par les réassureurs, les courtiers ou les agences spécialisées constituent souvent les sources les plus fiables, parfois les seules, pour accéder à des chiffres crédibles, à des données récentes et à une compréhension granulaire du fonctionnement réel du marché. Elles ne sont pas neutres, bien sûr ; elles diffusent un récit. Mais en les lisant “en diagonale”, ou plutôt à contre-jour, elles révèlent bien plus que ce qu’elles prétendent dire : elles donnent à voir comment les acteurs redéfinissent les responsabilités, les périmètres de risque et les équilibres économiques du secteur.

Prenons le rapport Bridging the Risk Perception Gap publié par Howden Re il y a quelques jours. On y des discussions techniques, centrées sur la modélisation, l’incertitude, ou la disponibilité des données. Mais à mesure qu’on avance dans sa lecture, une impression se dégage, et on a l’impression que ce qui est présenté comme un “écart de perception” relève peut être moins d’un malentendu technique que d’une redéfinition du périmètre du risque et de sa répartition entre acteurs. Dès l’introduction, on nous explique que les assureurs directs ont absorbé une part croissante des pertes catastrophes naturelles, passant de 54 % en 2022 à 67 % en 2024 . Cette évolution est présentée comme une conséquence du “hard market” et d’un désalignement technique. Pourtant, la littérature académique rappelle depuis longtemps que la répartition du risque n’est jamais un phénomène neutre ni mécanique. François Ewald, dans L’Etat providence, rappelait que l’assurance repose sur une “politique du risque”, une construction institutionnelle qui organise la solidarité et délimite les responsabilités. C’est précisément cette dimension institutionnelle que le rapport tend à invisibiliser en renvoyant la divergence à un simple déficit de données.

“Améliorer la modélisation” ou “reconfigurer les responsabilités”

Un fil conducteur traverse le document : le marché souffrirait d’une “insuffisance de données” et d’un “manque de robustesse des modèles”, en particulier pour les périls de fréquence. On lit par exemple que

« the lack of robust data and modelling capabilities has made reinsurers hesitant to re-engage » (p. 4) .

Cette explication, répétée, suggère que la divergence de perception du risque tient à un déficit d’information, que la modélisation permettrait progressivement de combler. Or les travaux de Paul Slovic montrent précisément l’inverse. Dans The Perception of Risk, il insiste sur le fait que les divergences entre “experts” et “non-experts” (ou, ici, entre réassureurs et cédantes) ne sont pas réductibles à la qualité des données. Elles reflètent des positions institutionnelles différentes, des régimes d’incitation distincts, et des rapports différenciés au contrôle et à la responsabilité. J’ai l’impression que le rapport Bridging the Risk Perception Gap illustre cette dynamique. Ce qu’il présente comme un “écart de perception” me semble relever plutôt d’une reconfiguration de ce que les réassureurs souhaitent, ou acceptent, d’assumer, en particulier sur les couches basses et moyennes. L’idée selon laquelle une modélisation plus fine suffirait à “réconcilier” les deux côtés du marché masque ainsi une réalité structurelle : la technique n’est pas seulement un outil de description, mais un outil de redéfinition du périmètre du risque.

La proposition de recourir davantage aux couvertures paramétriques en est un bon exemple. En faisant reposer le déclenchement d’indemnisation sur des indices exogènes, ces solutions redéfinissent ce qui constitue un événement indemnisable. Elles n’objectivent pas le risque : elles le reconfigurent. Le rapport reconnaît d’ailleurs très explicitement que cette approche

« shifts the inflation risk back to the cedant » (p. 6) .

La modélisation devient ici l’instrument d’un déplacement de responsabilité. Cette articulation entre technique et gouvernance du risque a été analysée en profondeur dans Modern risk management : a history , où Peter Field rappelle que les modèles ne se contentent pas de représenter les risques. Le rapport Bridging the Risk Perception Gap s’inscrit dans cette logique, les solutions techniques qu’il met en avant redéfinissant le risque autant qu’elles prétendent en améliorer la mesure.

Climat : la causalité commode

Le rapport attribue une partie du désalignement technique à l’évolution du climat, affirmant que

« climate change is driving an increase in secondary perils » (p. 4) .

Cette explication, quoique plausible sur certains aléas, est scientifiquement partielle. Les travaux de l’OCDE (en particulier Risk Awareness, Capital Markets and Catastrophic Risks) rappellent que l’essentiel de la croissance des pertes tient non à l’aléa, mais à l’exposition et à la vulnérabilité des actifs. Mettre la responsabilité sur les aléas secondaires permet de présenter l’incertitude comme exogène : le problème viendrait du monde, non de l’organisation du marché, des arbitrages d’accumulation, ou du retrait progressif des réassureurs des couches de fréquence. On retrouve ici une dynamique décrite par Barbara Hudson dans Justice in the Risk Society. Le climat devient un argument commode pour légitimer des modifications de périmètre, alors même que la montée des pertes s’explique d’abord par la structure collective d’exposition.

Un écart de perception, ou une réallocation 

À mesure que l’on avance dans le rapport, l’objet réel devient plus clair : il ne s’agit pas de réduire un écart cognitif, mais de stabiliser une nouvelle frontière dans la répartition du risque. La distinction finale proposée entre

brute-force discipline” et “technical discipline” (p. 9)

va dans ce sens : la période récente, marquée par un resserrement de l’appétit de risque, serait désormais appelée à se transformer en une discipline technique, plus stable, plus prédictible. Autrement dit, une normalisation du retrait. L’idée même d’un “risk perception gap” repose sur l’hypothèse implicite que les deux parties cherchent à mesurer la même chose, alors que leurs positions institutionnelles (et les incitations qui en découlent) divergent profondément.

Le biais paramétrique

Le rapport insiste à plusieurs reprises sur la capacité des couvertures paramétriques à résoudre ce que les auteurs perçoivent comme la principale source du “risk perception gap” : l’incertitude, en particulier celle liée à l’inflation des sinistres non dommages. Il affirme ainsi que les structures paramétriques peuvent fournir une

« undisputable evidence of the inflation held in the subject portfolio » (p. 6)

permettant un règlement automatique, transparent, sans dépendre des processus d’expertise. Ce langage est très assurant (évoquant “preuve indiscutable”, “clarification”, “discipline technique”). Mais la littérature scientifique montrent que ces promesses reposent sur une ambivalence profonde, rarement reconnue dans les documents commerciaux, et que la technique paramétrique ne réduit pas l’incertitude, elle la reconfigure. Dans l’introduction, présentant le chapitre sur l’assurance paramétrique dans The Global Insurance Market and Change, Anthony Tarr, Julie-Anne Tarr, Maurice Thompson et Dino Wilkinson expliquent que

« A parametric contract is an agreement to make a payment upon the occurrence of a triggering event and as such is detached from loss or damage to an underlying physical asset or piece of infrastructure »

autrement dit, l’objet assuré n’est plus la perte, mais le signal, la valeur de l’indice, la condition observable, certes idéalement très corrélée à la perte. Mais seulement corrélée. De fait, la reconceptualisation de ce qui constitue un événement indemnisable (non plus un dommage mais une condition statistique) transfère mécaniquement toutes les situations où le dommage existe mais l’indice ne déclenche pas vers le cédant (basis risk). Robert Jerry, dans Understanding Parametric Insurance: A Potential Tool to Help Manage Pandemic Risk, montre que cette dissociation ouvre un espace considérable pour les réassureurs, permettant de contrôler avec précision, en amont, les situations indemnisables, en limitant les incertitudes liées au comportement des assurés, aux variations de coûts, ou aux débats d’expertise. Dans la littérature académique, cette capacité de pré-cadrage est décrite comme l’un des principaux attraits du paramétrique pour les assureurs et réassureurs. Mais elle génère mécaniquement un risque systémique pour l’assuré ou la cédante, celui de subir un sinistre réel sans activation du trigger.

La littérature économique sur l’indice (notamment Enrico Biffis, Erik Chavez, Alexis Louaas & Pierre Picard, dans Parametric insurance and technology adoption) souligne que ce basis risk constitue la contrainte structurelle fondamentale du paramétrique. Mais le rapport  Bridging the Risk Perception Gap n’évoque jamais cette dissymétrie. Or c’est précisément elle qui explique pourquoi le paramétrique, loin de résoudre le “gap”, le déplace, du domaine technique vers le domaine politique, c’est-à-dire celui de la définition des responsabilités. La littérature comparée confirme ce point. Le paramétrique est un outil d’allocation financière, pas un outil de mesure fidèle du risque. C’est exactement ce que montre aussi Robert Jerry, dans Understanding Parametric Insurance, PathogenRX (Marsh/Munich Re) n’a quasiment trouvé aucun preneur avant Covid-19, non à cause d’une incompréhension technique, mais parce que les incitations économiques des assurés et des assureurs divergeaient fondamentalement. Ainsi, lorsque Howden Re présente les solutions paramétriques comme un moyen de réduire la divergence de perception du risque, il faut comprendre que le paramétrique clarifie la responsabilité du réassureur, mais en réassignant aux cédantes, via le basis risk implicite, ce qui ne relève pas de la structure de l’indice. La technique, ici, ne vient pas corriger un malentendu, elle vient formaliser une nouvelle frontière dans la répartition du risque.

La construction d’un récit 

Ce type de narration est bien documenté dans la littérature. Dans le chapitre sur l’assurance paramétrique, publié dans The Global Insurance Market and Change, Wynne Lawrence, Julie-Anne Tarr, Nigel Brook, Meg Chaperon et Arnaud Sorel rappellent que le paramétrique est souvent présenté comme une innovation comblant un manque,

« At a time when cash flow was at a premium for pandemic-impacted businesses, the insurance industry struggled to respond. Settlement periods could be as long as many months to far more extended periods as insurers struggled to manage dramatic escalations in claims, interpretation of widely
divergent policy wording around the basis for indemnity and exclusions, and protracted litigation processes for clarification and settlement. Even in cases of uncontested liability, indemnity policies’ requirements around causation and resulting loss verifications can be time, labour and cost-intensive. »

La recherche d’une causel peut être trop longue, une corrélation pourrait nous sauver… La rhétorique est tournée vers la rapidité des paiements, la transparence des triggers, la simplicité contractuelle, ce qui construit une figure de l’assureur technique dont l’expertise dépasse celles des autres acteurs. Une figure que Howden Re reprend dans son rapport. Sans théoriser frontalement la non-neutralité de la technique, Jerry montre que l’assurance paramétrique dépend de choix d’indices et de données traversés par des contraintes institutionnelles et politiques (jusqu’à la manipulation possible des chiffres), et que ces choix ont des effets distributifs : le trigger remplace la perte par une mesure, ce qui crée du basis risk et peut fragiliser la mutualisation, voire accroître biais et discriminations.

Le caractère “innovant” ne relève donc pas d’une supériorité technique, mais d’une capacité à redéfinir les termes du contrat assurantiel. Le rapport Parametric Insurance and Natural Disaster Relief Reform (en chinois, mais qu’on peut traduire en français avec un outil en ligne, au moins l’introduction – je ferais un billet un jour sur l’importance d’aller chercher des documents en chinois, en coréen, en japonais, pour comprendre vraiment ce qui se passe en Asie) montre que le système chinois de secours en cas de catastrophes naturelles repose largement sur des mécanismes d’aide ex post, fortement dépendants du budget public, et insuffisamment dotés de sources de financement stables et prévisibles. L’assurance paramétrique n’a pas vocation à transformer la nature de l’assurance, mais à compenser les limites structurelles des mécanismes existants de secours, en fournissant aux finances publiques des ressources rapides et prévisibles après les catastrophes. On retrouve cette idée dans les exemples d’assurance paramétriques agricole exploitée via la microfinance qui montrent que ces dispositifs servent souvent des objectifs publics ou quasi-publics (rapidité de décaissement, stabilisation budgétaire, gestion de crise) beaucoup plus que de réelles avancées dans la modélisation actuarielle.

C’est ce que la littérature en risk management décrit comme la fonction narrative de l’innovation, elle permet de stabiliser des décisions économiques en les rendant socialement acceptables. Les réassureurs ne se contentent pas de proposer des solutions, ils produisent un récit dans lequel ces solutions deviennent nécessaires, rationnelles, presque inéluctables. Lorsque Howden Re oppose la “brute-force discipline” du hard market à une “technical discipline” fondée sur l’innovation (comme je l’évoquais plus haut), il reformule un retrait comme un progrès. C’est exactement ce que décrit Modern risk management : a history, au cours des différents chapitres, montrant que les modèles, en finance comme en assurance, servent autant à légitimer des stratégies de marché qu’à décrire des réalités. Dans cette perspective, la dimension héroïque du récit n’est pas un ornement rhétorique, mais un élément fonctionnel, qui sert à produire de la confiance dans un moment où les réassureurs, ayant restreint leur appétit pour les couches basses, doivent justifier leur repositionnement. En ce sens, les cas mis en avant dans ces rapports ne sont pas de simples illustrations techniques, ce sont des dispositifs de récit qui consolident une nouvelle grammaire du risque, dans laquelle l’innovation technologique n’est ni neutre ni pure, mais un instrument de gouvernance.