Le dilemme de l'innovation suggère que les modèles «meilleurs» ne sont pas toujours meilleurs

                                    

                    
                 dilemme de l'innovation

            

    
    

        Les courbes de robustesse pour un modèle innovant et un modèle à la fine pointe de la technologie, l'axe horizontal représentant la probabilité que l'argument soit sonore et que l'axe vertical représente la robustesse. Si la probabilité requise de la solidité de l'argument est inférieure à 0,9965 (où les lignes se croisent), le modèle à la fine pointe de la technologie est plus robuste. Au-dessus de cette valeur, le modèle innovant est plus robuste. Crédit: Ben-Haim. © 2017 The Royal Society
    

(Phys.org) – Si vous deviez prédire la probabilité qu'un météore catastrophique frappe la Terre, vous voudrez probablement les modèles les plus précis sur lesquels baser vos prédictions. Mais un nouvel article montre que, parce que les modèles les plus précis sont généralement plus novateurs et complexes, ils peuvent subir une plus grande probabilité d'erreur. Par conséquent, les modèles les plus innovants et les plus précis peuvent ne pas offrir les meilleures méthodes pour faire des prédictions, en particulier des événements rares et à forte conséquence.
                                

                                       


      

Yakov Ben-Haim, professeur d'ingénierie mécanique à l'Institut technologique Technion-Israël à Haïfa, Israël, a étudié ce "dilemme de l'innovation" dans un récent numéro de The Proceedings of The Royal Society A .

"Un modèle qui utilise des concepts et des résultats innovants et nouveaux peut en fait être plus enclin à l'erreur qu'un modèle plus standard de pointe", Ben-Haim …

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