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La loi de Goodhart, proposée par Charles Goodhart en 1975, met en évidence la difficulté de mesurer de manière fiable des indicateurs qui font l’objet d’enjeux (politiques, financiers, sociaux, etc.).
Telle que proposée par Charles Goodhart en 1975 (et reprise dans un ouvrage de 1981
1Charles Goodhart, 1981, « Problems of Monetary Management: The U.K. Experience« . Anthony S. Courakis (ed.), Inflation, Depression, and Economic Policy in the West. Rowman & Littlefield: 111–146.), elle s’énonce de la manière suivante :
Any observed statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it for control purposes.
En français (ma traduction) :
Toute régularité statistique tend à s’effondrer dès lors qu’une pression lui est appliquée pour la contrôler.
Une formulation plus directe est la suivante :
Tout indicateur statistique cesse d’être un indicateur statistique fiable dès lors qu’il fait l’objet d’enjeux, car il est sujet à des manipulations.
Voici quelques exemples où la loi de Goodhart peut être observée :
- un gouvernement a intérêt à masquer les chiffres réel du chômage s’il souhaite être jugé pour l’efficacité de sa politique d’emploi
- dans une équipe où une prime est donné à celui ou celle ayant la meilleure performance, les salariés ont intérêt à saboter le travail de leurs collègues plutôt que se concentrer sur leurs propres performances
- lorsqu’une mesure de performance est introduite dans une organisation et qu’elle est utilisée pour récompenser ou punir les membres de cette organisation, ces derniers ont intérêt à allouer davantage de leur temps pour « soigner » leurs statistiques au détriment d’autres tâches qui peuvent être au moins aussi importantes
Un moyen de lutter contre les conséquences de cette loi est de mettre en place des mesures indépendantes. Toutefois, cette mesure protège seulement d’une manipulation directe de l’indicateur, mais pas d’une manipulation indirecte (comme le sabotage).