Intervention de M. Schmidt

 

INCERTITUDE ET CAUSALITÉ

 

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Quelques enseignements des théories économiques de la décision 

Cour de Cassation – Séance du jeudi 17 novembre 2005

 

 

Introduction

 

Il existe une différence initiale entre l’approche de l’économiste et celle du juriste face à la question des liens entre la causalité et l’incertitude.

 

Le raisonnement du juriste se développe à partir d’une causalité supposée et éprouve quelques difficultés à introduire ensuite l’incertitude et notamment les probabilités. L’économiste part, au contraire, de l’incertitude et se trouve un peu démuni pour intégrer la causalité dans son raisonnement.

 

On peut schématiquement résumer l’approche traditionnelle de l’analyse économique au moyen des deux propositions suivantes :

 

1. L’incertitude est la règle, la certitude, l’exception ; d’où le recours aux probabilités dès qu’il s’agit d’appréhender les actions délibérées des agents. Ces probabilités peuvent être objectives (régularités statistiquement établies par des fréquences observées) ou subjectives (mesure des croyances des individus). Leur interprétation sera alors différente, sans modifier leur traitement mathématique.

 

2. L’introduction d’une relation de causalité entre une « action » et ses « conséquences » fait presque nécessairement intervenir une hypothèse probabiliste, puisque les conséquences sont toujours contingentes, d’autres variables non maîtrisées par le décideur (décisions des autres, contexte politique, climatique, sanitaire, etc.).

 

Pour le théoricien de la décision rompu à l’analyse économique, ce n’est donc pas la notion de probabilité qui pose problème, mais plutôt celle de la causalité. Or, d’un e manière qui peut sembler paradoxale à un juriste, c’est précisément en recourant aux probabilités que la causalité a pu être réintroduite dans la logique de la décision (cf. les théories dites « causales » de la décision, inspirées de la théorie de la causalité probabiliste exposée notamment par le philosophe P. Suppes[1]).

 

Toute décision supposée rationnelle est évaluée en terme d’utilité espérée « expected utility . Cette utilité espérée est dépendante de l’occurrence d’événements plus ou moins aléatoires traditionnellement traités comme indépendants par rapport à la décision considérée. Une analyse plus fine montre que deux situations doivent alors être distinguées :

 

1 Les cas où cette indépendance est avérée, lorsque, par exemple, l’occurrence de ces événements est antérieure à la décision, même si cette antériorité est inconnue des décideurs.

 

2 Les cas où l’occurrence de ces événements n’est pas clairement établie comme étant complètement indépendante de cette décision. Dans ces seconds cas, et dans ces seconds cas seulement, la théorie de la décision adopte un point de vue causal.

 

La théorie économique de la décision peut éclairer les relations entre la causalité de l’incertitude à deux niveaux distincts. Elle poursuit d’abord un modèle de référence pour analyser les liens logiques entre une action réelle ou hypothétique et ses conséquences matérielles. Elle permet, ensuite, d’appréhender le jugement lui-même comme une décision émanant de juges et apporte ainsi un cadre analytique qui permet de tester sa pertinence logique. Les observations qui suivent s’attachent à dégager quelques-unes des principales contributions de la théorie économique de la décision dans cette seconde perspective.

 

En théorie économique, toute décision est considérée comme visant à optimiser, ou tout au moins à attendre, un ou plusieurs objectifs que se fixe le décideur. À ce titre, l’objectif associé au jugement du juge consiste à maximiser le « juste » au plus près du « vrai ». C’est sur cette base qu’une analyse économique des décisions judiciaires, intervenant dans un environnement incertain, peut être envisagée.

 

A. Logique de la décision et traitement de l’incertitude

 

En règle générale, ce n’est pas en termes de causalité que l’économiste appréhende la relation entre les actions concevables et leurs conséquences incertaines mais plutôt en termes de reconstruction rationnelle. Il existe cependant un mode de raisonnement proche de l’interprétation causale qui a été plus récemment développée par les théoriciens de la décision sous le terme anglo-saxon de « contra factuals » (« contrefactuel »). Sa formulation se trouve résumée dans l’introduction humoristique du philosophe américain, David Lewis au livre qu’il a consacré à cette question : Si les kangourous n’avaient pas de queue, ils s’effondreraient[2].

 

Le raisonnement « contrefactuel » consiste à identifier une condition considérée comme « suffisante » en ce que, si elle venait à manquer, l’événement considéré ne se produirait pas. Appliqué au droit, ce type de raisonnement permet au juge de mettre en évidence les facteurs sans lesquels le dommage (ou le litige) n’aurait pas existé et de tester ainsi la présomption d’un lien causal, sans établir toutefois l’évidence de cette causalité. Dans une jurisprudence célèbre, un éboueur avait été contaminé par le VIH à la suite d’une piqûre occasionnée par une aiguille déposée dans la poubelle qu’il vidait. Si cette aiguille n’avait pas été déposée dans la poubelle, l’éboueur n’aurait certes pas été contaminé (contrafactuel). On ne peut pour autant pas en déduire que l’absence de cette piqûre aurait suffit à garantir cet éboueur contre la maladie. S’il a suffi que cette aiguille ait été déposée dans cette poubelle pour que l’éboueur ait contracté le virus du Sida, rien ne prouve, en revanche, que sans cette aiguille, l’éboueur n’eut pas été victime du virus par un autre mode de contamination. En d’autres termes, l’aiguille est ici une condition suffisante, mais nullement nécessaire au dommage subi par l’éboueur.

 

Cet exemple éclaire sur la nature des difficultés rencontrées par le juge lorsqu’il s’efforce d’énoncer le « juste » à partir de ce qu’il connaît du « vrai ». Le problème posé au juge est d’identifier une relation causale suffisamment légitime pour servir de base à une évaluation équitable d’une compensation pour un dommage effectivement subi par le plaignant. Or, en l’occurrence, si la piqûre est imputable à l’aiguille, il n’en résulte pas automatiquement qu’elle soit la cause de l’affection contractée par l’éboueur. C’est précisément à ce stade qu’intervient une incertitude.

 

En prolongeant cette analyse et en généralisant cette approche, la théorie économique de la décision permet d’introduire des distractions fécondes entre plusieurs niveaux d’incertitude. Et il faut d’abord considérer les lacunes d’information d’ordre matériel ou factuel. D’autres sont relatives aux connaissances dont dispose le juge sur ces faits en relation, notamment, avec l’état de développement du savoir scientifique. En outre, la connaissance que les uns et les autres peuvent détenir sur ces faits n’est pas nécessairement identique, d’où l’existence de situations asymétriques susceptibles d’une exploitation stratégique qui va à l’encontre de l’équité.

 

Les affaires relatives aux fumeurs atteints à terme d’un cancer et aux victimes de l’amiante fournissent de très nombreuses illustrations de ces situations asymétriques. Si les victimes pouvaient ne pas connaître les dangers sanitaires auxquels ils s’exposaient (ou auxquels ils étaient exposés), en allait-il de même pour les sociétés productrices des produits incriminés (tabac) ou les entreprises utilisant ces matériaux suspects (amiante) ? La théorie économique des asymétries d’information analyse en détail les diverses implications de telles situations.

 

Enfin, les informations, dont le juge dispose, peuvent, dans certains cas, se révéler contradictoires, du fait de l’incertitude scientifique qui entoure les questions posées par une affaire. Il en va ainsi lorsque, par exemple, les experts divergent dans leurs conclusions. De telles situations engendrent une ambiguïté qui a également été étudiée par les théoriciens de la décision. Il apparaît, en effet, que les critères économiques classiques de maximisation de l’utilité espérée ne sont pas applicables ici, faute d’une évaluation probabiliste incontestable. C’est pourquoi d’autres critères ont été proposés, afin de traiter au mieux ces données problématiques. Là encore, les travaux des économistes sont de nature à éclairer la décision du juge.

 

B. La décision judiciaire face à une causalité incertaine

 

On peut chercher à hiérarchiser les niveaux d’incertitude auxquels le juge se trouve confronté, de manière à en tirer un enseignement quant au raisonnement à suivre par le juge pour fonder ses conclusions. Quatre situations sont ainsi schématiquement identifiables, en fonction de l’étendue des informations et de leurs connaissances détenues par le juge.

 

1 Le juge connaît les différentes variables causales ; il est en mesure d’organiser leur enchaînement et peut, ainsi, en déduire une imputation directe qui fournit la base d’une explication causale. Ce premier niveau correspond à une situation de certitude par rapport à laquelle l’incertitude peut être étalonnée.

 

2 Le juge connaît les variables causales et il sait les organiser, mais il se trouve dans l’impossibilité d’individualiser leur enchaînement de manière à en dégager une imputation personnelle. L’exemple classique de ce type de situation est fourni en droit par la jurisprudence des accidents de chasse. La relation causale entre les balles tirées par les chasseurs et le dommage se trouve établie, mais l’identification du (ou des) chasseur(s) responsable(s) se révèle hors de portée.

 

3 Le juge connaît les variables causales, mais il n’est pas en mesure, au vu des données dont il dispose et des connaissances scientifiques mobilisables, de les organiser de manière à faire apparaître une véritable relation causale. Ce type de situation se rencontre dans les affaires de responsabilités dans le cas de dommages liés à l’exposition à un rayonnement nocif. Il en va ainsi – par exemple – des cancers imputés à l’accident de Tchernobyl et à ceux contractés par des militaires ayant travaillé dans les bases françaises du Pacifique.

 

4 Le juge dispose d’une connaissance lacunaire, voire très floue, des variables causales, donc, par exemple, à des données épidémiologiques faiblement significatives. Une imputation causale s’avère dès lors tout à fait problématique. On se rapproche, dans de telles situations, de ce que certains économistes ont qualifié depuis longtemps d’« incertitude radicale ».

 

Dans les situations 2 et 3, le juge peut suivre un raisonnement économique et recourir aux probabilités pour fonder son jugement. Mais cet usage des probabilités sera différent dans les deux cas. La référence au hasard pour imputer la responsabilité de l’accident de chasse coïncide avec une exigence d’équité. L’interprétation probabiliste des données statistiques permet seulement d’éclairer le juge dans la formation de sa conviction (dans la situation 3). Dans la situation 4, le recours aux probabilités s’avère impossible. Cela n’empêche pas la théorie économique de la décision de se révéler, ici encore, pleine d’enseignement pour le juge. Parmi les critères de décision imaginés par les théoriciens dans ce type de situation, l’idée de maximiser l’objectif d’équité dans la pire des hypothèses concevables pourrait, par exemple, être retenue par le juge. Ce critère n’est pas très éloigné de celui qui inspire le « principe de précaution » fréquemment invoqué. Mais il n’est pas le seul et il serait intéressant de tester systématiquement le résultat auquel pourrait aboutir d’autres critères également inspirés par l’objectif d’équité poursuivi par le juge.

 

C. Le jugement, source d’incertitude

 

Le jugement peut, à son tour, devenir lui-même une source d’incertitude pour les plaignants, pour les professionnels du risque – comme les assureurs – et, plus généralement, pour l’ensemble de la communauté sociale à travers la contribution de tout jugement à la jurisprudence. À première vue, pourtant, cette incertitude qui accompagne un jugement apparaît paradoxale au juge du moment où l’une des fonctions premières du jugement est justement de réduire l’incertitude en tranchant sur le litige ou sur une affaire.

 

Cette dimension d’incertitude, associée au jugement, fut, pourtant, à l’origine de concept de probabilités. Elle fut, en effet, l’un des points de départ.de Leibniz lorsqu’il introduisit, à la fin du XVIIe siècle, les probabilités dans les figures de l’entendement[4].

 

Si cette incertitude représente une sorte d’évidence pour les justiciables, elle doit pouvoir également être prise en compte par le juge au moment où il délibère et prépare son jugement. Il s’agit, pour lui, d’anticiper les multiples conséquences nécessairement incertaines de ce jugement. L’analyse de cette incertitude se complique ici du fait de la dimension subjective qui caractérise sa perception par chacun. L’exemple le plus spectaculaire de la complexité des problèmes posés est, sans doute, fourni par le célèbre arrête Perruche et les mouvements divers qu’il a entraînés jusqu’au niveau législatif. Là encore, les travaux récents des économistes en relation avec les avancées de la psychologie expérimentale contribuent à une meilleure compréhension du phénomène de Khaneman et Tversky ont mis en évidence une asymétrie en les « gains » attendus et les « pertes » redoutées et montrent les déformations qui interviennent dans l’évaluation subjective des risques[5].

 

Cette relation intime qu’entretient l’activité judiciaire avec l’incertitude ouvre un champ de recherche commune encore peu exploré entre les théoriciens de la décision économique et les juristes. Gageons qu’il contribuera, à son tour, à faire progresser l’argumentation que fonde la décision des juges.

 


[1] Il y a bien un appel de note mais pas de texte pour cette note.

 

[2] Pas de texte non plus pour cet appel de note.

 

[4] Toujours pas de texte pour cet appel de note.

 

[5] Toujours pas de texte pour cet appel de note.