Loi de Goodhart

Dès qu’on optimise explicitement pour une métrique, les acteurs ajustent leur comportement pour maximiser cette métrique — souvent au détriment de l’objectif que la métrique était censée mesurer.

Origine

Charles Goodhart est économiste britannique à la Banque d’Angleterre. En 1975, dans un contexte de politique monétaire, il observe que lorsque le gouvernement utilise un indicateur comme cible — la masse monétaire M3 — cet indicateur perd sa fiabilité prédictive. Les agents économiques s’adaptent à la mesure elle-même.

La formulation courante que tout le monde connaît est due à l’anthropologue Marilyn Strathern (1997) :

“When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.”

Ce qui était une observation technique en économie monétaire est devenu un principe universel sur les systèmes d’incitation.

La théorie

La loi repose sur un mécanisme simple : les indicateurs mesurent une réalité de façon imparfaite, par proxy. Tant qu’ils restent des indicateurs, l’imprécision est acceptable. Quand ils deviennent des objectifs, les acteurs optimisent directement pour le proxy — sans nécessairement faire progresser la réalité sous-jacente.

La mesure était censée refléter la réalité. Elle finit par la remplacer.

Deux lois cousines éclairent le même phénomène : la loi de Campbell (1976), qui décrit la corruption des indicateurs sociaux utilisés comme critères de décision, et la McNamara Fallacy, qui décrit le biais consistant à ne considérer que ce qui est mesurable et à ignorer ce qui ne l’est pas.

En pratique

En éducation : “Teaching to the test” — enseigner uniquement ce qui est évalué à l’examen, au détriment de la compréhension profonde du sujet.

En entreprise : “Nombre de lignes de code écrites” comme mesure de productivité → code verbeux, inutilement complexe, difficile à maintenir. Les développeurs optimisent pour la ligne, pas pour la valeur.

En santé publique : Des objectifs de temps d’attente aux urgences ont conduit à garder des patients dans des ambulances en attente devant les portes, pour que le compteur ne commence pas. La statistique s’améliorait, pas la santé des patients.

En réseaux sociaux : Optimiser pour l’engagement (likes, partages, commentaires) conduit à du contenu émotionnellement chargé, clivant, conçu pour déclencher des réactions — pas pour informer ou construire une relation durable avec une audience.

Nuances et limites

La loi de Goodhart ne dit pas que mesurer est inutile. Les métriques sont indispensables pour naviguer dans la complexité. Elle dit que la relation entre une métrique et l’objectif qu’elle représente se dégrade dès que la métrique devient une cible explicite.

La solution n’est pas de cesser de mesurer, mais de mesurer sans transformer les mesures en objectifs primaires. Certaines pratiques permettent de contourner le piège : multiplier les indicateurs (rendre plus difficile l’optimisation pour un seul), ajouter de la friction au suivi (réduire la saillance permanente des chiffres), distinguer clairement l’analyse (comprendre ce qui se passe) de l’optimisation (chercher à maximiser un chiffre).

Le piège est subtil parce qu’il se met en place progressivement. On commence par observer les chiffres, on finit par écrire pour eux.

Sources : Goodhart, C. (1975). “Problems of Monetary Management” · Strathern, M. (1997). “Improving ratings” · Wikipedia — Goodhart’s law