Du déterminisme à l’inférence probabiliste : une avancée méthodologique dans la mesure des pertes de capital humain liées à la violence en Haïti

Patrick Prézeau Stephenson, Christian Louis, and Raymond F. Lerebours

POLLNEX Insights, 2026

Résumé

En 2025, Surin a proposé la première quantification macroéconomique de la mortalité liée aux gangs en Haïti à partir d’une estimation déterministe du capital humain détruit. Bien que pionnière, cette approche repose sur des paramètres fixes appliqués à un contexte marqué par une forte incertitude, une rareté des données et une volatilité structurelle. Cet article montre en quoi un cadre probabiliste fondé sur des simulations Monte Carlo — mis en œuvre en 2026 par POLLNEX — constitue une avancée qualitative. En intégrant l’incertitude paramétrique, la variabilité distributionnelle et la dynamique stochastique de la violence, l’approche probabiliste produit des estimations plus robustes et plus pertinentes pour l’action publique.

1. Introduction

L’étude de Surin (L’hémorragie invisible, 2025) a marqué une étape importante dans l’analyse économique de la crise sécuritaire haïtienne. Son estimation déterministe — entre 400 et 900 millions USD de capital humain détruit en 2024 — a fourni un premier ordre de grandeur du coût macroéconomique de la violence armée.

Cependant, les modèles déterministes supposent la stabilité des paramètres et la disponibilité de données fiables. Or, le contexte haïtien se caractérise par :

• une information démographique incomplète,
• une forte hétérogénéité des revenus,
• une incertitude sur l’âge et le profil socio‑économique des victimes,
• des multiplicateurs économiques volatils,
• et une dynamique de violence non stationnaire.

Dans un tel environnement, les estimations déterministes risquent de sous‑représenter l’ampleur réelle du phénomène et d’occulter l’incertitude structurelle qui l’entoure. Une approche probabiliste s’impose donc.

2. Limites du déterminisme dans les contextes à forte incertitude

Les modèles déterministes de valorisation du capital humain reposent sur des paramètres fixes :

1. nombre de décès,
2. revenu moyen ou PIB par habitant,
3. années productives restantes,
4. multiplicateur économique unique.

Cette structure est adaptée lorsque les données sont stables et bien mesurées. En Haïti, ce n’est pas le cas.

2.1 Incertitude paramétrique

L’âge des victimes est mal documenté, les revenus varient fortement entre secteurs formels et informels, et les multiplicateurs économiques ne sont pas calibrés pour les États fragiles. Un modèle déterministe réduit ces incertitudes à une valeur unique.

2.2 Volatilité structurelle

La violence haïtienne est marquée par des fluctuations rapides, des déplacements géographiques et des dynamiques de fragmentation. Les modèles déterministes ne capturent pas cette variabilité.

2.3 Pertinence pour les politiques publiques

Les décideurs ont besoin d’informations sur les risques extrêmes, les intervalles de confiance et les distributions de résultats — éléments absents des approches déterministes.

3. Le cadre probabiliste Monte Carlo

En 2026, POLLNEX a développé un modèle probabiliste fondé sur des simulations Monte Carlo pour estimer les pertes de capital humain liées à la violence. Ce cadre remplace les paramètres fixes par des distributions de probabilité, reflétant l’incertitude empirique.

3.1 Paramétrisation stochastique

Le modèle attribue des distributions à :

• la croissance du PIB,
• l’inflation,
• le chômage,
• la pauvreté,
• les multiplicateurs économiques,

Chaque simulation génère un scénario plausible, produisant des milliers de trajectoires.

3.2 Sorties distributionnelles

Le modèle fournit :

• des médianes,
• des percentiles (5e, 25e, 75e, 95e),
• des intervalles de confiance,
• des courbes de densité,
• des probabilités de pertes extrêmes.

3.3 Robustesse face à la rareté des données

Dans les États fragiles, l’incertitude est structurelle. Les modèles probabilistes l’intègrent explicitement plutôt que de la masquer.

4. Résultats comparatifs : déterminisme vs probabilisme

4.1 Tendances centrales

Les simulations confirment l’ordre de grandeur identifié par Surin : les pertes de capital humain demeurent massives.

4.2 Risques extrêmes

Le modèle probabiliste révèle :

• une probabilité non négligeable de pertes dépassant 1 milliard USD annuellement,
• une distribution asymétrique avec une queue supérieure lourde,
• une sensibilité élevée aux variations des multiplicateurs.

Ces éléments sont invisibles dans un modèle déterministe.

4.3 Dynamiques temporelles

La variance croissante des simulations suggère que la violence haïtienne évolue vers un régime d’incertitude accrue, et non vers une simple intensification linéaire.

5. Supériorité méthodologique de l’approche probabiliste

5.1 Intégration de l’incertitude

Les modèles probabilistes quantifient l’incertitude au lieu de la neutraliser.

5.2 Utilité pour les politiques publiques

Les décideurs ont besoin de distributions de risques, non de valeurs uniques. Les simulations Monte Carlo fournissent :

• des scénarios extrêmes,
• des probabilités de dépassement,
• des analyses de sensibilité.

5.3 Transparence et reproductibilité

Les distributions paramétriques rendent les hypothèses explicites et vérifiables.

5.4 Convergence avec les standards contemporains

Dans les domaines de l’épidémiologie, du climat ou de la finance, les modèles déterministes ont été remplacés par des approches probabilistes. L’économie de la violence doit suivre la même évolution.

6. Conclusion

L’estimation déterministe de Surin a constitué une étape essentielle dans la quantification des pertes économiques liées à la violence en Haïti. Toutefois, dans un contexte où l’incertitude est omniprésente et où la dynamique de violence est instable, les modèles déterministes ne suffisent plus.

Le cadre probabiliste développé en 2026 représente une avancée qualitative majeure. Il capture l’incertitude, quantifie les risques extrêmes et offre une représentation plus réaliste des pertes de capital humain.

Dans les États fragiles, où les données sont lacunaires et la volatilité structurelle, l’inférence probabiliste n’est pas seulement préférable — elle est indispensable.

References  

Banque mondiale. (2024). Haiti: Country overview (October 2024 update). World Bank. https://www.worldbank.org/

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Jones‑Lee, M. W. (1989). The economics of safety and physical risk. Basil Blackwell.

Mishan, E. J. (1971). Cost‑benefit analysis: An introduction. George Allen & Unwin.

Prézeau Stephenson, P., Louis, C., & Lerebours, R. F. (2026). Gang Violence Impact Simulator (v1.0) [Shiny app]. POLLNEX Insights. Available at: https://stepminer.shinyapps.io/Gang_Violence_Impact/

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Surin, R. (2025). L’hémorragie invisible : 400 à 900 millions de capital humain détruits par les gangs en 2024. https://lenouvelliste.com/article/259609/lhemorragie-invisible-400-a-900-millions-de-capital-humain-detruits-par-les-gangs-en-2024 .

United Nations Office on Drugs and Crime. (2024). Global study on homicide 2023. UNODC.

Viscusi, W. K. (1984). The value of life: Estimates with risks by occupation and industry. Economic Inquiry, 22(1), 29–48.

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