post-it 171 : modélisation et probabilités

À 17:18, en repensant aux impasses des procédures de modélisation qu'on avait vues par exemple en observant la façon de l'architecture computationnelle, je m'amusais d'entendre un économiste dire, au cours des travaux d'une commission d'enquête parlementaire qui s'interroge sur les parades dont le pouvoir public pourrait disposer pour réguler la finance, et, insiste ce dernier, les financiers, dire, donc, à la 36e minute, ceci : "Le problème, c'est que nous savons manier assez facilement des modèles qui reposent sur des aléas gaussiens, c'est-à-dire sur des distributions de probabilités dont les extrêmes sont faibles, où les événements extrêmes sont rares, alors que la réalité, en matière financière et dans bien d'autres domaines, repose beaucoup plus sur des distributions de probabilités où les queues de distribution sont larges, c'est-à-dire où les événements très extrêmes arrivent..."