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Vous êtes intelligent mais pas riche ? un problème de chance !

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Auteurs Messages
hors ligne Thibault
# Le 02/09/2018 à 16h10

Administrateur
Homme 27 ans
Messages : 323
Inscrit le 19/12/2008
Traduction d'un article de la Technologie review du 1er mars 2018, par « Emerging technology from the ArXiv » :

La répartition de la richesse suit un schéma bien connu, parfois appelé règle 80-20 : 80% de la richesse appartient à 20% de la population. Et effectivement, un rapport de l'année dernière a conclu que huit hommes seulement disposaient d'une richesse équivalente à celle des 3,8 milliards de personnes les plus pauvres du monde.

Cela semble se produire dans toutes les sociétés à toutes les échelles. Il s'agit d'un modèle bien étudié appelé loi de puissance qui se manifeste dans un large éventail de phénomènes sociaux. Mais la distribution de la richesse est parmi les plus controversées en raison des problèmes qu'elle soulève en termes d'équité et de mérite. Pourquoi si peu de gens ont-ils autant de richesse ?

La réponse conventionnelle est que nous vivons dans une méritocratie où les gens sont récompensés pour leur talent, leur intelligence, leurs efforts, etc. Au fil du temps, beaucoup de personnes pensent que cela se traduit par la répartition de la richesse que nous observons, même si une bonne dose de chance peut jouer un rôle.

Mais il y a un problème avec cette idée : alors que la distribution de la richesse suit une loi de puissance, la distribution des compétences humaines suit généralement une distribution normale, symétrique par rapport à une valeur moyenne. Par exemple, l'intelligence, telle que mesurée par les tests de QI, suit ce modèle. Le QI moyen est de 100, mais personne n'a un QI de 1000 ou 10000.

Il en va de même pour l'effort, mesuré par les heures travaillées. Certaines personnes travaillent plus que la moyenne et certaines travaillent moins, mais personne ne travaille un milliard de fois plus que quiconque.

Et pourtant, quand il s'agit de récompenses pour le travail, certaines personnes ont des milliards de fois plus de richesses que d'autres personnes. De plus, de nombreuses études ont montré que les personnes les plus riches ne sont généralement pas les plus douées selon d'autres mesures.

Quels facteurs déterminent alors la manière dont les individus deviennent riches ? Se pourrait-il que la chance joue un rôle plus important que ce à quoi tout le monde s'attendait ? Et comment ces facteurs, quels qu'ils soient, peuvent-ils être exploités pour faire du monde un monde meilleur et plus juste ?

Aujourd'hui, nous recevons une réponse grâce au travail d'Alessandro Pluchino à l'université de Catane en Italie et à quelques de ses collègues. Ils ont créé un modèle informatique du talent humain et de la manière dont les gens l'utilisent pour exploiter les opportunités de la vie. Le modèle permet à l'équipe d'étudier le rôle du hasard dans ce processus.

Les résultats sont révélateurs. Leurs simulations reproduisent fidèlement la répartition de la richesse dans le monde réel. Mais les individus les plus riches ne sont pas les plus talentueux (même s'ils doivent avoir un certain niveau de talent). Ils sont les plus chanceux. Et cela a des implications significatives sur la manière dont les sociétés peuvent optimiser les rendements qu'elles obtiennent pour des investissements dans tous les domaines, des affaires à la science.

Le modèle de Pluchino & co est simple. Il se compose de N personnes, chacune ayant un certain niveau de talent (compétences, intelligence, capacités, etc.). Ce talent est distribué normalement autour d'un niveau moyen, avec un écart type. Donc, certaines personnes ont plus de talent que la moyenne et certaines en ont moins, mais personne n'est absolument plus talentueux que quiconque.

C'est le même type de distribution vu pour diverses compétences humaines, pour des caractéristiques telles que la taille ou le poids. Certaines personnes sont plus grandes ou plus petites que la moyenne, mais personne n'a la taille d'une fourmi ou d'un gratte-ciel. En effet, nous sommes tous assez semblables.

Le modèle informatique représente chaque individu sur une durée de vie de 40 ans. Pendant ce temps, les individus éprouvent des événements chanceux qu'ils peuvent exploiter pour augmenter leur richesse s'ils sont assez talentueux.

Cependant, ils vivent également des événements malheureux qui réduisent leur richesse. Ces événements se produisent au hasard.

À la fin des 40 ans, Pluchino et les individus classent les individus par richesse et étudient les caractéristiques de ceux qui ont le plu réussi. Ils calculent également la répartition de la richesse. Ils répètent ensuite la simulation plusieurs fois pour vérifier la robustesse du résultat.

Lorsque l'équipe classe les individus en fonction de leur richesse, la distribution est exactement la même que celle observée dans les sociétés du monde réel. La règle des 80-20 est respectée, puisque 80% de la population ne possède que 20% du capital total, tandis que les 20% restants possèdent 80% du même capital, rapportent Pluchino & co.

Cela ne serait peut-être pas surprenant ou injuste si les 20% les plus riches se révélaient être les plus talentueux. Mais ce n'est pas ce qui se passe. Les personnes les plus riches ne sont généralement pas les plus talentueuses ou proches des plus talentueuses. « La réussite maximale ne coïncide jamais avec le maximum de talents, et vice-versa », affirment les chercheurs.

Alors, si ce n'est pas du talent, quel autre facteur est à l'origine de cette répartition inégale de la richesse ? « Notre simulation montre clairement qu'un tel facteur n’est que pur chance », déclarent Pluchino & co.

L'équipe montre cela en classant les individus en fonction du nombre d'événements chanceux et malchanceux qu'ils ont vécus tout au long de leur carrière de 40 ans. « Il est évident que les individus qui ont le plus réussi sont aussi les plus chanceux », disent-ils. « Et les individus moins performants sont aussi les plus malchanceux. »

Cela a des implications importantes pour la société. Quelle est la stratégie la plus efficace pour exploiter le rôle que la chance joue dans le succès ?

Pluchino et ses collègues étudient cette question du point de vue du financement de la recherche scientifique, une question qui leur tient à cœur. Les agences de financement du monde entier sont intéressées à maximiser leur retour sur investissement dans le monde scientifique. En effet, le Conseil européen de la recherche a récemment investi 1,7 million de dollars dans un programme d'étude de la sérendipité - le rôle de la chance dans la découverte scientifique - et comment il peut être exploité pour améliorer les résultats du financement.

Il s'avère que Pluchino & Cie sont bien placés pour répondre à cette question. Ils utilisent leur modèle pour explorer différents types de modèles de financement afin de déterminer lesquels produisent les meilleurs rendements lorsque la chance est prise en compte.

L'équipe a étudié trois modèles, dans lesquels le financement de la recherche est distribué de manière égale à tous les scientifiques. distribué aléatoirement à un sous-ensemble de scientifiques ; ou donné de préférence à ceux qui ont eu le plus de succès dans le passé. Laquelle de ces stratégies est la meilleure ?

La stratégie qui offre les meilleurs rendements est de répartir les fonds de manière égale entre tous les chercheurs. Et la deuxième et la troisième meilleure stratégie consiste à la distribuer au hasard à 10 ou 20% des scientifiques.

Dans ces cas, les chercheurs sont les mieux placés pour tirer parti des découvertes fortuites qu'ils font de temps en temps. Rétrospectivement, il est évident que le fait qu'un scientifique ait fait une découverte nécessitant une chance importante par le passé ne signifie pas qu'il est plus susceptible d'en faire une dans le futur.

Une approche similaire pourrait également être appliquée aux investissements dans d'autres types d'entreprises, telles que les petites et les grandes entreprises, les startups technologiques, l'éducation développant les compétences, ou même la création d'événements chanceux aléatoires.

Clairement, davantage de travail est nécessaire dans ce domaine. Qu'est-ce qu'on attend ?
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