Le talent versus la chance dans le succès : réplication d'une simulation
Réplication de l'algorithme tiré de Pluchino, Biondo and Rapisarda 2018 article : Talent versus luck: the role of randomness in success and failure
L'idée de l'algorithme est de simuler 40 ans de vie et d'estimer l'effet du talent et de la chance sur le succès (estimé via le capital obtenu).
1000 individus (batons bleus) sont répartis et se déplacent aléatoirement dans un monde carré de taille 100 unités*100 unités (fig 1). Dans le monde carré, on place aléatoirement et suivant une distribution uniforme 250 évenements chanceux (triangle vert) et 250 évenements malchanceux (triangle rouge). Chaque individu a un talent T (représentant un proxy de son intelligence, de ses compétences, de son abileté, etc...) distribué suivant une loi normal d'interval 0;1 de moyenne 0.6 et d'écart type 0.1 (fig 2).
La simulation se déroule sur 40 années découpées en semestre (donc 80 itérations au total simulant l'âge de 20 à 60 ans). Les individus se déplacent aléatoirement d'une distance de 2 unités par semestre. Chaque individu commence avec un capital de départ de 10 $. Une interaction entre un individu et un évenement (chanceux ou malchanceux) se déroule lorsque l'individu entre dans un cerle de rayon 3 unité centré sur l'événement. Si une interaction intervient alors 3 cas de figures sont possibles :
1. Interception avec un évenement chanceux : Dans ce cas, l'individu voit son capital doublé si son talent est > rand[0, 1] (tirage au sort d'un nombre décimal entre 0 et 1). Cette condition est censée représenter le fait que l'individu est capable, ou non, de profiter de la chance en fonction de son talent.
2. Interception avec un évenement malchanceux : Dans ce cas, l'individu voit son capital divisé par deux.
3. Pas d'interception avec un Ă©venement : Dans ce cas, aucune changement n'affecte le capital de l'individu.
L'idée de ces règles, c'est que dans la vie, il est relativement réaliste de voir son capital varier grandement et rapidement. Ces règles donnent un avantage aux personnes très talentueuses car elles peuvent davantage profiter de la chance. La malchance a toujours le même effet car le talent n'aide en rien sur, par exemple, un accident de voiture ou une maladie.
RĂ©sultats
Sur la figure 3, le capital obtenu après les 40 ans est tracé en fonction du talent (avec le capital affiché en échelle logarithmique pour une meilleure visualisation). Il apparait évident que les individus ayant le plus réussis ne sont pas les plus talentueux. Les individus les plus riches (ronds verts au dessus de la ligne bleue) ont un talent très légerement au dessus de la moyenne (0.6).
On voit aussi que seulement 2 individus possèdent 80% des richesses, et que plus de 40% des individus sont pauvres. L'individu le plus talentueux étant extrémement pauvre. Toutefois, si on relance le programme plusieurs fois, il arrive que l'individu le plus talentueux s'enrichisse quelque peu. Mais sur un dizaine de simulations, le plus talentueux n'a jamais fait partie des plus riches.
Ce modèle montre que les individus les plus riches ne sont presque jamais les plus talentueux mais ceux ayant un talent plutôt moyen. Ce modèle montre l'importance (très souvent sous-estimée) de la chance dans le succès d'un individu. On peut aussi extrapoler un peu et conclure que si on veut un monde plus juste, il faut de nouvelles politiques sociales + faire attention à ne pas distribuer des honneurs/ressources excessifs à des individus qui, en fin de compte, sont potentiellement simplement plus chanceux que les autres.
Pour lancer la simulation sur votre PC, télécharger le Code source sur mon Github, puis lancer le fichier simulation_talent.py sur un terminal avec Python 3+ d'activé