L’Overfitting Politique : Emmanuel Macron et l’incapacité de généraliser par Guy Kapayo
L’Overfitting Politique : Emmanuel Macron et l’incapacité de généraliser
En intelligence artificielle, un modèle qui apprend trop bien les données de son passé finit par ne plus savoir généraliser.
On dit alors qu’il fait de l’overfitting : il s’adapte parfaitement à un contexte ancien, mais échoue à comprendre le monde nouveau.
Cette métaphore décrit parfaitement la crise politique que traverse aujourd’hui le président Emmanuel Macron.
Depuis quelques années, ses choix politiques — et notamment la succession rapide de Premiers ministres — traduisent un épuisement cognitif du système décisionnel, une perte de capacité à extraire les signaux pertinents du bruit ambiant.
1. Le modèle Macron au départ : une IA politique performante
Lorsqu’il émerge en 2017, Emmanuel Macron se présente comme un algorithme politique neuf :
entraîné à la fois sur les données de droite et de gauche,
optimisé pour capter les signaux faibles d’une France en mutation,
et calibré pour généraliser entre les mondes industriel, financier, et européen.
Il savait alors lire les tendances profondes :
mondialisation,
transition numérique,
fatigue du clivage gauche-droite.
Son modèle fonctionnait.
2. La dérive : le sur-apprentissage du pouvoir
Mais comme tout modèle non régularisé, le système Macron s’est mis à sur-apprendre.
À force de s’ajuster aux configurations politiques immédiates — crises sociales, remaniements, équilibres tactiques — il a perdu la capacité de percevoir les structures de fond :
la crise de représentation,
la lassitude démocratique,
la fracture territoriale,
le sentiment d’impuissance économique.
Chaque remaniement devient alors une tentative de recalibrage local, sans remise à plat du modèle global.
3. L’erreur de généralisation : Lecornu re-nommé
La récente séquence politique en est l’illustration parfaite.
Nommer, puis dénommer, puis renommer le même Premier ministre, en pleine absence de majorité parlementaire, traduit un modèle qui répète les mêmes patterns,
espérant obtenir un résultat différent —
exactement comme un algorithme en boucle qui reteste sans comprendre pourquoi la fonction de coût ne diminue plus.
C’est le signe d’un modèle bloqué dans son propre espace de paramètres.
4. Le bruit qui submerge le signal
Dans le langage algorithmique, le bruit désigne les données parasites.
En politique, le bruit, ce sont :
les réactions médiatiques,
les sondages instantanés,
les ego des entourages,
les micro-stratégies de communication.
Emmanuel Macron semble aujourd’hui submergé par le bruit, incapable de distinguer les signaux forts :
le coût de la vie, la désindustrialisation, la perte de sens collectif.
5. Conclusion : la nécessité d’une régularisation politique
Un modèle qui ne généralise plus doit être régularisé, c’est-à-dire soumis à des contraintes qui l’obligent à redevenir simple et pertinent.
En démocratie, la régularisation s’appelle :
l’écoute,
la délibération,
la redistribution du pouvoir,
et la reconnection au réel.
Tant que ces mécanismes ne seront pas réintroduits dans le système Macron, l’overfitting politique continuera :
un modèle brillant, mais enfermé dans sa propre boucle,
incapable de généraliser à la France réelle.
Conception et écriture:kapayoalimasi@gmail.com, ce dimanche 12.10.2025, Mainz en Allemagne
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