NOTES · SOURCES
True Causes est une mise en œuvre en ligne du Dialogue démocratique structuré (Structured Democratic Dialogue), la méthode issue de l’Interactive Management de John Warfield et développée par Alexander Christakis et Yiannis Laouris. Elle n’est pas nouvelle : cinquante ans de travaux évalués par des pairs, des centaines de dialogues documentés. Laouris et Christakis y voyaient une manière de mobiliser la sagesse collective, et désignaient l’échelle comme sa limite la plus difficile ; lever cette limite, c’est la raison d’être de True Causes. Quelques écarts délibérés. L’un d’eux : la méthode garde chaque idée attachée au nom de son auteur du début à la fin, et ses praticiens estiment que l’anonymat affaiblit la responsabilité. Ici, personne n’est nommé à l’intérieur d’un dialogue, parce que dans un lieu de travail ou une communauté divisée, c’est le nom qui empêche les gens d’écrire la fiche véridique. Nous pensons que ce compromis est le bon ; il n’a pas été testé. Voir la recherche. La science des mécanismes qui l’entoure, les règles éprouvées face au vote en bloc et la mise en œuvre sont ce que nous ajoutons.
La littérature plus large : Structured Democratic Dialogue · Interpretive Structural Modelling · Interactive Management. Nos propres simulations et leurs résultats sont livrés avec le logiciel et décrits dans les notes qui l’accompagnent.
Ce qui existe par ailleurs. Polis trouve les points sur lesquels une foule est déjà d’accord et vous montre les groupes d’opinion. Remesh et les outils semblables étendent cette recherche d’accord à des milliers de personnes. La Habermas Machine rédige une déclaration que la majeure partie d’un groupe peut signer. Tous trois sont bons pour une question : sur quoi sommes-nous d’accord ? Celui-ci en pose une autre — qu’est-ce qui cause quoi ? — la tranche paire par paire, et garde les désaccords qu’il ne peut pas trancher au lieu de les aplanir. L’outil le plus proche vient de la méthode elle-même : IdeaPrism, de l’équipe de Laouris, mène le regroupement et la cartographie de manière asynchrone et renvoie les désaccords pour justification.
Pas la sagesse des foules. Le bœuf de Galton et tous les marchés prédictifs depuis fonctionnent en faisant la moyenne d’estimations indépendantes : les erreurs s’annulent parce que personne n’a parlé. C’est le bon outil pour un nombre — un poids, une date, un prix. Il n’a pas de réponse pour est-ce que A cause B, où cent estimations mal informées donnent en moyenne une estimation mal informée. Ceci fonctionne à l’inverse : on fait d’abord parler les gens, pour que ce qu’ils jugent soit informé ; et leurs jugements ne sont pas moyennés mais comptés au regard d’un seuil qu’ils doivent franchir ensemble. L’indépendance, c’est ce dont une foule a besoin ; le sens partagé, c’est ce dont un groupe a besoin.
Dans les mots d’autres disciplines. Pour l’informatique, c’est du calcul fondé sur l’humain : des personnes répondent à chaque paire, et un algorithme, la modélisation structurelle interprétative, assemble la carte. Pour l’économie, cela travaille sur le savoir dispersé au sens de Hayek : ce dont un problème a besoin est réparti entre beaucoup de personnes, et personne ne le détient en entier. Sur une question publique, c’est de l’intelligence civique. Et c’est de la résolution collective de problèmes, pas de la prise de décision collective : cela éclaire une décision et la laisse à ceux qui doivent en répondre.
Menez un Dialogue démocratique structuré en ligne, sur votre propre question.