J. Doyne Farmer

J. Doyne Farmer
James Doyne Farmer en août 2010
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William L. Burke (en)

James Doyne Farmer (né le ) est un scientifique et entrepreneur américain spécialisé dans les systèmes complexes dont les recherches portent sur la théorie du chaos, la complexité et l'éconophysique. Il est professeur en sciences des systèmes complexes à la Smith School of Enterprise and the Environment (en) de l'Université d'Oxford, où il dirige également le programme d'économie de la complexité à l'Institute for New Economic Thinking de l'Oxford Martin School (en). Il est par ailleurs professeur associé au Santa Fe Institute. Ses recherches actuelles portent sur l'économie de la complexité (en), et plus particulièrement sur le risque financier systémique et le progrès technologique.

Au cours de sa carrière, il a apporté d'importantes contributions à l'étude des systèmes complexes, chaotiques, à la vie artificielle, la biologie théorique, la prévision des séries temporelles et à l'éconophysique. Il a cofondé la Prediction Company (en), l'une des premières entreprises à pratiquer le trading quantitatif entièrement automatisé. Pendant ses études supérieures, il a dirigé un groupe nommé Eudaemonic Enterprises (en) et a conçu un ordinateur numérique portable, utilisé pour gagner à la roulette. Il est fondateur et directeur scientifique (en) de Macrocosm Inc., une entreprise qui se consacre à l'application pratique des méthodes de l'économie de la complexité.

En , il publie Making Sense of Chaos: A Better Economics for a Better World chez Allen Lane[1]

Biographie

Jeunesse

Bien que né à Houston, au Texas, J. Farmer grandit à Silver City, Nouveau-Mexique. Il est fortement influencé par Tom Ingerson, un jeune physicien et chef scout qui éveille son intérêt pour les sciences et l'aventure[2],[3].

Farmer obtient une licence en physique de l'université Stanford en 1973 et poursuivit ses études à l'université de Californie à Santa Cruz, où il s'intéresse à la cosmologie physique sous la direction de George R. Blumenthal.

Gagner à la roulette

Alors qu'il est encore étudiant, Farmer et son ami d'enfance Norman Packard (en) forment un groupe appelé Eudaemonic Enterprises[2]. Le mot eudémonie vient d'Aristote et désigne un état d'éveil acquis grâce à une vie menée en accord avec la raison.

L'ordinateur de Farmer, dissimulé dans une chaussure, est exposé au Heinz Nixdorf MuseumsForum (en).

Ils achètent une roulette et font une étude expérimentale et théorique approfondie de sa physique. Pour mettre en œuvre leur système, ils construisirent un ordinateur numérique portable, à peu près en même temps que le premier ordinateur de bureau Apple. Farmer programme à la main, en langage machine, le programme de trois kilo-octets de l'ordinateur. Ce programme comprend un module de calcul en virgule flottante, un séquenceur pour effectuer les calculs et un système d'exploitation fonctionnant grâce à des entrées et des sorties vibratoires au niveau des orteils. La première version de l'ordinateur était dissimulée sous les aisselles, tandis qu'une version ultérieure était cachée dans une chaussure[2],[4].

Leur stratagème exploite le fait que, généralement, plus de dix secondes s'écoulent entre le moment où le croupier lâche la bille et la clôture des mises. Pendant ce laps de temps, une personne mesure la position et la vitesse de la bille et du rotor en actionnant un interrupteur dans sa chaussure avec son gros orteil. L'ordinateur utilise ces informations pour prédire le point d'atterrissage probable de la bille. Un signal est alors transmis à une seconde personne, qui place rapidement les mises.

Les membres d'Eudaemonic Enterprises effectuent plus de onze voyages à Las Vegas, Reno et Tahoe, et obtiennent un avantage de 20 % sur le casino. Il rencontrent cependant des problèmes matériels persistants. Ces problèmes, combinés à leur crainte de violences de la part des casinos, les empêchèrent de jouer de grosses mises et de réaliser les gains importants dont ils rêvent[2].

Chaos et le collectif des systèmes dynamiques

Après son projet sur la roulette, Farmer réoriente sa thèse vers la dynamique chaotique. Il s'associe à James P. Crutchfield, Norman Packard et Robert Shaw pour fonder le Dynamical Systems Collective (connu par la suite sous le nom de Chaos Cabal)[5].

Dans sa thèse de doctorat soutenue en 1981, Farmer démontre comment la variation d'un paramètre d'un système de dimension infinie peut engendrer une séquence d'attracteurs chaotiques de complexité croissante, évoquant la transition vers la turbulence[6].

Carrière

Années 1980 : Los Alamos

Après son doctorat, Farmer fait un stage post-doctoral au laboratoire national de Los Alamos, où il obtient une bourse Oppenheimer en 1983. Il y développe un certain intérêt pour ce qui sera appelé plus tard les systèmes complexes[7],[8],[9]. En 1988, il fonde le Complex Systems Group et recrute un groupe de chercheurs post-doctoraux tels Kunihiko Kaneko, Christopher Langton, Walter Fontana, Steen Rasmussen (en), David Wolpert (en), Stephanie Forrest, James Theiler et Seth Lloyd[10].

Farmer développera, notamment, le concept de métadynamique (en) (avec Norman Packard)[11].

Années 1990 : Prediction Company

En 1991, Farmer démissionne de son poste à Los Alamos et co-fonde, avec Norman Packard et son ancien collègue étudiant James McGill, la Prediction Company (en). L'objectif des associés était de démontrer que le paradigme de l'époque, qui suppose que les marchés sont parfaitement efficaces et qu'il n'est pas possible de faire des profits significatifs sans avoir de l'information interne[12].

Années 2000 : Santa Fe Institute

Farmer quitte la compagnie en 1999 pour travailler à l'Institut de Santa Fe, où il mène des recherches interdisciplinaires entre les domaines de l'économie et les systèmes complexes, contribuant à la création de l'éconophysique.

Années 2010 et suivantes : Université d'Oxford

J. Doyne Farmer rejoint l'Oxford-Man Institute of Quantitative Finance (en) de l'université d'Oxford en 2012. Au cours des années suivantes, il rejoint différents groupes de l'institution et devient professeur permanent de celle-ci.

Notes et références

  1. ↑ (en) Making Sense of Chaos, (lire en ligne).
  2. (en) Thomas Bass, The Eudaemonic Pie, Houghton Mifflin Harcourt, .
  3. ↑ (en) John Brockman, Curious Minds: How a Child Becomes a Scientist, Knopf Doubleday Publishing Group, (ISBN 978-1-4000-7686-4, lire en ligne Inscription nécessaire).
  4. ↑ (en) « Heinz Nixdorf Museum's exhibit of the roulette beating shoe computer » [archive du ], Heinz Nixdorf Museum (consulté le ).
  5. ↑ (en) Packard, Crutchfield, Farmer et Shaw, « Geometry from a Time Series », Physical Review Letters, vol. 45, no 9,‎ , p. 712–716 (DOI 10.1103/PhysRevLett.45.712, Bibcode 1980PhRvL..45..712P, lire en ligne [archive du ], consulté le ).
  6. ↑ (en) J. Doyne Farmer et J. J. Sidorowich, « Predicting Chaotic Time Series », Physical Review Letters, vol. 59, no 8,‎ , p. 845–848 (PMID 10035887, DOI 10.1103/PhysRevLett.59.845, Bibcode 1987PhRvL..59..845F, lire en ligne [archive du ]).
  7. ↑ (en) J. Doyne Farmer, T. Toffoli et S. Wolfram, « Cellular Automata, Proceedings of an Interdisciplinary Workshop », Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 10,‎ (lire en ligne).
  8. ↑ (en) J. Doyne Farmer, A. S. Lapedes, N. Packard et B. Wendroff, « Evolution, Games, and Learning: Models for Adaptation in Machines and Nature », Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 22, nos 1–3,‎ , vii–xii (DOI 10.1016/0167-2789(86)90227-7, Bibcode 1986PhyD...22D...7F).
  9. ↑ (en) C. G. Langston, C. Taylor, J. Doyne Farmer et S. Rasmussen, Artificial Life II, Addison Wesley Longman, coll. « Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity Proceedings », (ISBN 978-0-201-52571-7).
  10. ↑ (en) M. Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos, Simon & Schuster, (ISBN 978-0-671-87234-2, lire en ligne).
  11. ↑ (en) J. Doyne Farmer, S. Kauffman et N. Packard, « Autocatalytic Replication of Polymers », Physica D, vol. 22, nos 1–3,‎ , p. 50–67 (DOI 10.1016/0167-2789(86)90233-2, Bibcode 1986PhyD...22...50F, lire en ligne [archive du ], consulté le ).
  12. ↑ (en) Thomas Bass, The Predictors: How a Band of Maverick Physicists Used Chaos Theory to Trade Their Way to a Fortune on Wall Street, Penguin Press Science, .

Liens externes

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