Combien faut-il de personnes pour lancer UNE RÉVOLUTION ? ✊✊✊

Ya un truc qui me fascine, c’est quand une seule personne dans la foule se met à faire un truc, et un peu plus tard, tout le monde fait pareil…. Par exemple, chanter… ou alors danser… ou même applaudir…

Par contre pour, disons, lancer une Ola dans un stade, eh bien une seule personne, ça va pas suffire… Non, pour lancer une ola, il faut 30 personnes. Oui, 30 personnes…on va en reparler. Ce nombre, ça s’appelle une masse critique. C’est pile le nombre d’individus nécessaires pour déclencher un mouvement collectif par effet d’imitation. On atteint alors un point de bascule où d’un seul coup tout le monde se met a faire la même chose. Alors parfois une seule personne sera suffisante, et parfois il en faudra plus… beaucoup plus.

Mais alors c’est quoi le point de bascule pour déclencher… une révolution ? Là c’est beaucoup plus sérieux d’un coup. Combien il faut de mécontents pour faire basculer un gouvernement, comme pendant le printemps arabe… “Le printemps arabe, un mouvement de révolte qui a embrasé une partie du Maghreb et du Moyen-Orient en 2011”. Combien il faut d’initiateurs pour provoquer une révolution sociale comme avec les mouvements #metoo ou #blacklivesmatter ? Combien il faut d’acheteurs au lancement d’un produit pour déclencher une révolution technologique ? Bref, combien il faut de personnes pour lancer un mouvement collectif ? C’est quand même important comme question, non ?

Alors intuitivement, on se dit qu’il doit y avoir un peu d'épidémiologie derrière tout ça. Ben oui parce que les idées ou les comportements, ça se propage d’une personne à une autre, un peu comme un virus finalement. Donc on devrait pouvoir utiliser des méthodes d’épidémiologie pour étudier ce fameux point de bascule. Alors est-ce que ça marche ?

Prenons un cas de figure très simple pour commencer. Voici par exemple un réseau où chaque point représente une personne et deux personnes sont reliées par un trait si elles se connaissent. Imaginons maintenant qu’un nouveau virus apparaisse dans ce groupe. À votre avis qui sera la personne la plus susceptible de déclencher une pandémie ? Ben c’est lui, ça se voit bien. Il est très connecté et bien au centre du réseau. D’ailleurs on peut le simuler facilement. Si on considère que chaque personne infectée a, disons, 30% de chance de propager le virus à chacun de ses voisins – vous savez c’est le fameux taux de reproduction dont on nous parlait tout le temps pendant le covid – ben si c’est un individu à la périphérie qui est touché en premier, la propagation s’arrête rapidement, mais si c’est notre influenceur au milieu, ben on est reparti pour une pandémie quoi. Bref, dans cet exemple, une seule personne peut être suffisante pour déclencher une propagation massive, mais seulement si elle occupe une position centrale dans le réseau.

Alors est-ce que c’est pareil pour les idées ou les comportements ? En tout cas c’était la théorie du sociologue Paul Lazarfeld ****dans les années 50. Selon lui, la diffusion massive d’une idée, d’un produit ou d’un changement social est dû à une personne, centrale et charismatique, qui réussi à convaincre tout la population. C’est ce qu’il appellait à l’époque des leaders d’opinion, comme Martin Luther King ou Ghandi, ou dans un autre registre, Steve Jobs ou même Jancovici. Aujourd’hui on appelle ça des influenceurs. Et effectivement ça a bien l’air de marcher pour autre chose que des virus, hein. Par exemple si vous avez une jolie vidéo de chat à faire circuler, eh bien arrangez vous pour que Squeezie la partage**.** Elle sera vue par des millions de personnes, certains d’entre eux la partageront à leur tour et progressivement c’est quasiment l’ensemble du réseau qui sera touché. Pour déclencher une révolution, politique, sociale ou technologique, il suffirait donc de convaincre un unique influenceur, charismatique et centralisé, et le changement se propagerait comme une trainée de poudre… Sauf que ça, c’est ce qu’on pensait il y a 50 ans…

“Bienvenue dans cette édition spéciale consacrée au soulèvement égyptien, un million de personnes dans les rues du Caire…” En décembre 2010, un mouvement de contestation apparait en Tunisie puis s’étend rapidement en Egypte et dans de nombreux pays du monde arabe. Ce qui frappe évidemment, c’est la vitesse à laquelle cette révolution s’est propagée. En moins de 3 mois, une dizaine de pays font chuter leur gouvernement ou sombrent dans la guerre civile. “ Ce que je retient d’abord c’est la vitesse à laquelle les choses se sont passées”

Alors qui est le fameux leader d’opinion qui a provoqué tout ça ? Eh bien justement… yen a pas… En 2017, le politologue et informaticien Zachary Steiner-Threkeld ****étudie rétrospectivement la naissance de cette révolution… sur Twitter. Il récupère pour ça 14 millions de tweets postés entre 2010 et 2011 et géolocalisés au moyen-orient et en Afrique du Nord. À la manière d’un épidémiologiste qui cherche le patient zéro d’une pandémie, Steiner-Trekeld se demande d’où sont partis les tout premiers tweets qui appelaient à la révolution. Et ses résultats sont étonnants: le démarrage de la révolution ne s’est pas fait au centre du réseau, comme on pourrait s’y attendre, mais en périphérie. C’est ce qu’on voit sur ce graphique: la mobilisation sur Twitter se traduit en mobilisation dans la rue, mais seulement lorsqu’elle apparait en périphérie du réseau. ****Les influenceurs, au centre, ils ont aucun effet déclencheur sur le nombre de manifestants. En fait, dans la chronologie, les influenceurs, ils arrivent après, une fois que le mouvement est déjà lancé. C’est exactement le contraire de la théorie de Lazarfeld. Plutôt qu’une propagation qui irait des influenceurs vers les autres, on observe la dynamique inverse : de la périphérie vers le centre… Et on retrouve la même tendance pour les révolutions technologiques…

Prenons par exemple le nombre d’inscrits sur Twitter au lancement de l’application vers la fin des années 2000. Il y a une histoire connue qui dit que Twitter est devenu populaire grâce à une influenceuse : Oprah Winfrey. En 2009, c’est la femme la plus influente des Etats-Unis et le 14 avril, elle écrit son premier tweet en direct à la télévision. Quelque mois plus tard, Twitter est devenu un phénomène mondial… ****Mais en fait, si on regarde bien la courbe d’adoption, on voit que l’engouement pour Twitter avait déjà démarré avant l’arrivée d’Oprah Winfrey. C’est exactement comme pour les révolutions arabes : le mouvement apparaît d’abord dans les profondeurs du réseau, dans les zones périphériques et peu connectées, et c’est seulement une fois qu’une masse critique est atteinte que ça se propage aux influenceurs, au centre du réseau.

Pourtant, c’est bizarre. On sait que les virus se propagent du centre vers la périphérie et pas l’inverse, d’ailleurs c’est beaucoup plus intuitif comme ça. Alors qu’est ce qui se passe ? Eh bien en fait la clé du mystère, c’est qu’il existe deux types de contagion : une pour les virus et les vidéos de chats et une autre pour les révolutions. Je vous explique.

D’un côté, on a les contagions simples, qui sont … simples. Ça concerne par exemple les maladies, les informations ou les vidéos virales qui circulent sur le web. La particularité de ce type de contagion, c’est qu’un seul contact suffit à propager l'élément. Si quelqu’un qui a le covid éternue à côté de vous, boum, vous avez le covid. Simple. Pareil pour une information, si je vous dis que je suis né en 1981, eh bien maintenant vous le savez, pas besoin qu’on vous le répète, et vous allez peut-être propager l’info à vos amis. (d’ailleurs là vous êtes en train de calculer mon âge).

De l’autre côté, on a les contagions complexes. Là ça concerne les choses difficiles à adopter, non-familières ou risquées, comme une habitude alimentaire par exemple. Si vous mangez des burgers avec vos collègues tous les midis et qu’un jour vous arrivez avec une salade, tout le monde ne va pas se mettre à manger de la salade le lendemain. Ils vont juste vous trouver bizarre. Ça restera un comportement marginal dans ce groupe. En fait, une contagion complexe a besoin de ce qu’on appelle un “renforcement social”. Il faut qu’il y ait un certain pourcentage de vos amis qui adoptent un comportement avant que vous ne l’adoptiez à votre tour. Si un jour 10 personnes arrivent avec une salade, eh ben le 11ème il va plus facilement abandonner son burger. Et il se trouve que les contagions simples vont se propager du centre vers la périphérie, mais les contagions complexes vont suivre le chemin inverse: de la périphérie vers le centre.

Cette idée de contagion complexe, elle a été décrite la première fois par le sociologue Mark Granovetter. En 1978 il publie cet article majeur où il propose ce qu’il appelle un modèle de seuil**.** Alors le seuil, c’est une notion importante hein, c’est le pourcentage de vos amis qui commencent à faire un truc avant que vous ne le fassiez à votre tour. Par exemple avec un seuil de 50%, il faut que la moitié de votre entourage commence à faire quelque chose pour vous convaincre de le faire aussi. Un seul contact ne suffit pas, il faut un renforcement, c’est donc une contagion complexe. Et Granovetter dans sa publi, il prend l’exemple d’une manifestation et il dit bien que chaque personnes peut avoir un seuil différent en fonction de la cause qui est en jeu. Par exemple sur un groupe de 100 personnes, on peut avoir des seuils comme ça. Donc ici la hauteur de chaque barre représente le seuil d’une personne. Ceux qui ont un seuil proche de 0%, ce sont des militants très motivés qui sont prêts à se lancer en premier, et ceux qui ont un seuil proche de 100% c’est disons plus des conservateurs qui rejoindront le mouvement seulement si tous les autres sont déjà dans la rue.

Le truc interessant, c’est que ce modèle de seuil il produit des phénomènes d’emballement à partir d’une certaine masse critique. Pour bien le voir, on peut ranger nos 100 personnes du seuil le plus faible au seuil le plus elevé.Dans cet exemple, les individus avec un seuil de 0% ils se lancent tout de suite. Ils ont pas besoin de renforcement. Les autres en revanche, ils attendent de voir. Par exemple lui avec un seuil de 4%, il ne se lancera que si 4 personnes parmi les 100 sont déjà engagées. Mais dès le premier tour de simulation, on a déjà 4 militants dans la rue, ce qui déclenche donc son activation, et par effet domino, celle des trois suivants qui avaient un seuil à 5%. Le total de manifestants s’élève alors à 8 personnes, ce qui activent tout ceux qui ont un seuil inférieur ou égal à 8% et si on continue cette réaction en chaine, on se retrouve au final avec tout le monde qui manifeste… mis à part quelques ultra-conservateurs qui ne se lanceront jamais. Dans cet exemple, les 4 initiateurs avec un seuil de 0% ont suffit à déclencher une révolte collective. Et ce qui est fascinant c’est qu’il en fallait vraiment 4, hein. Si j’en met seulement 3, par exemple en augmentant le seuil de celui là de 0 à 4%, eh bien les 3 qui s’activent au tout début sont pas suffisants pour faire basculer le système parce que le prochain a un seuil de 4% et ya que 3 actifs, donc la propagation s’arrête. Pour cet exemple, la masse critique est donc de 4. C’est le nombre minimum nécessaire pour déclencher la réaction en chaîne. Évidemment, ce point de bascule, il dépend de la distribution des seuils dans la population… Ce qui se traduirait dans la vraie vie, par exemple par le contexte économique. En temps de crise, les gens seront plus sensibles ce qui se traduit par une baisse générale des seuils d’activations. Cette fois la masse critique est bien plus faible et à la moindre étincelle, eh bien le pays s’embrase…

Alors à l’époque, Grannovetter il travaillait avec un stylo et un bloc note, mais aujourd’hui on a des ordinateurs, donc je vais vous montrer ce que ça donne avec un vrai réseau… Alors, j’ai une base de données ici, je vais choisir un réseau pas trop gros… Par exemple, celui-là C’est un réseau social de musiciens mais peu importe hein, de toute façon tous les réseaux humains se ressemblent. On va l’afficher correctement… voilà. Alors comme avant hein, chaque point est une personne et deux personnes sont connectées si elles se connaissent. Ici la taille des points est proportionnelle à la popularité des individus. Et moi je vais utiliser une mesure de centralité qui est un peu plus précise pour voir les influenceurs… Voilà, donc on a quelques points qui se dégagent en rouge, c’est ceux qui ont le plus d’influence. Et celui-là, juste pour l’exemple, on va l’appeler Squeezie, c’est notre influenceur principal. Ok, alors on commence avec une contagion simple. Ok donc par exemple Squeezie envoie une vidéo de chat… et comme prévu, la vidéo se propagent rapidement à tout le réseau. En revanche, si l’initiateur est placé en périphérie du réseau… cette fois je vais choisir un tout petit point bleu dans un coin, disons celui-là… Eh bien cette fois la vidéo se transmet péniblement à 3 personnes et la propagation s'arrête. Ça on connait déjà hein, ce qu’on veut voir maintenant c’est le cas d’une contagion complexe.

Alors, on va fixer un seuil à 25% pour tout le monde. ça veut dire que si j’ai un quart de mes contact qui se déclenchent, je me déclenche aussi. Eh bien si c’est Squeezie qui lance le mouvement…. …ça ne fait rien du tout ! C’est étonnant non ? Squeezie n’a réussi à convaincre qu’une seule personne, avant que la contagion ne s'arrête. D’ailleurs si on zoom sur cette personne, on voit qu’en fait elle n’a que deux contacts, qui sont Squeezie et un autre. Donc quand Squeezie se lance, eh ben ce point, il a effectivement la moitié de ses amis en rouge, c’est juste 1 sur 2. Et comme le seuil fixé à 25%, ben ça suffit pour qu’il se lance à son tour, mais après, ça va pas plus loin. Dans le cas d’une contagion complexe, c’est pas des influenceurs qu’il nous faut. Ce qu’il faut c’est une région avec un maillage très dense, où les gens ont des amis qui sont eux même amis les uns avec les autres. C’est ça qui va permettre le renforcement social : une communauté solidaire avec un fort tissu social. On peut visualiser ces régions avec une autre mesure, c’est la densité du réseau. Donc cette fois la couleur nous indique les régions les plus denses, les plus soudées. Et vous voyez que les influenceurs ils sont mal placés, c’est pour ça que ça marche pas. Au contraire, c’est en périphérie, ici ou là qu’une contagion complexe aura le plus de chance de démarrer. Et effectivement si je lance la simulation depuis la région la plus à droite… Au début, on voit que le mouvement reste marginal et se propage lentement dans des régions un peu souterraines, un peu moins mainstream, avant d’atteindre un point de bascule qui finit par convertir tout le monde. Et Squeezie, eh bien lui, il acceptera ce nouveau mouvement que si 25% de ses contacts le font aussi. Mais pour lui ça nécessite beaucoup plus de monde pour lui que pour n’importe qui d’autre. C’est pour ça que les influenceurs arrivent après. Bref, les vidéos de chat arrivent par Squeezie alors que les révolutions naissent dans les profondeurs du réseau.

D’ailleurs je profite de cette vidéo pour vous faire une annonce importante. Je vais bientôt lancer une nouvelle série d’expériences sociales avec vous sur ma chaine, vous savez comme on avait fait ensemble dans la série 100X. Eh bien il y a une deuxième saison qui est en préparation. On se retrouvera donc tous sur un lieu de tournage et vous pourrez participer à mes expériences et les vidéos seront ensuite diffusées sur la chaine – y’aura une expérience justement sur le point de bascule où on va essayer de mesurer ensemble cette fameuse masse critique. Voilà il y a un financement participatif qui va être lancé au mois de septembre. Vous pouvez déjà vous inscrire, ça ne vous engage à rien pour l’instant hein, c’est juste pour me dire que vous aimeriez bien participer aux expériences et soutenir le projet… et vous recevrez une notification quand ça va démarrer. Voilà je vous met le lien en description, n’hésitez pas à aller vous inscrire et on continue tout de suite notre vidéo…

Bon et alors, combien il faut de personne pour lancer une révolution ? Eh bien vous l’avez compris, on peut pas répondre comme ça. Ça dépend du réseau, de la distribution des seuils et du contexte général. Alors on peut quand même essayer des cas un peu plus simples juste pour se donner une idée.

Prenons d’abord, la Ola. Combien il faut de personnes pour lancer une Ola dans un stade ? Maintenant que vous avez un peu de théorie, on va pouvoir s’amuser… Les premiers chercheurs qui se sont posé cette question, c’était des physiciens qui ont eu l’intuition que ça pouvait être un cas d’étude interessant. En 1999, ils collectent des données vidéo de Ola dans différents stades de foot et ils observent par exemple qu’une Ola se propage à 43km/h et qu’elle tourne presque toujours dans le sens des aiguilles d’une montre sans qu’on ait la moindre idée de pourquoi dans ce sens et pas l’autre. Mais bon, ça c’est anecdotique hein, ce qui nous intéresse c’est ce point de bascule. On veut savoir combien de personnes doivent se lever en même temps pour entraîner leurs voisins, puis les voisins des voisins, etc… Eh ben alors c’est parti, on va modéliser un stade.. Bon je simplifie un peu hein, on dit que ça c’est la tribune et chaque point bleu c’est une personne assise. Ceux qui sont debout je les représenterai en rouge. Ensuite, ben, on reprend la même approche que tout à l’heure : d’abord on défini le réseau d’influence. Ici c’est facile, c’est juste un réseau de voisinage. Donc chacun est ‘connecté’ aux personnes qui sont autour de lui dans un certain rayon de perception. Et finalement il nous faut un seuil : on va dire par exemple qu’une personne décide de se lever si dans son rayon de perception il y a au moins, disons 25% de gens qui viennent de se lever. Et c’est tout. Si je lance la simulation avec une seule personne qui se lève, eh bien comme prévu, il ne se passe rien…. On essaye avec un groupe de 10 copains qui se lèvent en même temps: toujours rien. Avec 20 copains ? Ah cette fois on a un petit démarrage mais ça s’éteint rapidement. Et avec un groupe de 30... cette fois c’est parti et ça ne s’arrêtera plus. Sur ce graphique on peut voir la taille de la ola quand je fais varier le nombre d’initiateurs entre 0 et 50. Et clairement, on a un point de bascule aux alentours de 30 personnes. Et voilà, on a la réponse, pour lancer une Ola il faut 30 personnes… mais seulement si le seuil à 25%. Et oui parce que comme on a dit, ce seuil il peut varier en fonction du contexte. Par exemple, si le match est ennuyeux, ça pourra être 80% et dans ce cas personne n’a envie de se lever à moins que vraiment tout le stade s’y mette. Et inversement si le spectacle est au rendez-vous eh bien le seuil diminue et on verra apparaitre des Olas beaucoup plus fréquemment. C’est pareil que pour les révolutions. Plus la population est sensible, plus le point de bascule est facile a atteindre. D’ailleurs dans un stade ça s’applique aussi bien aux débordements de violence hein, ****qui sont aussi des contagions complexes, et avec un maillage aussi dense, eh bien on peut plus facilement observer ce genre de comportements collectifs. Après notez quand même que, même si le seuil est très bas, il faudra toujours un déclencheur pour faire la bascule. Si vous prenez par exemple le mouvement #metoo ou le printemps arabe, eh bien pendant des décennies, des tranches de la population ont vécu avec un seuil très bas sans qu’il ne se passe rien, mais à la moindre étincelle tout s’enflamme.

Plutôt qu’une révolution dans la rue, on peut envisager un scenario un peu different : c’est un changement dans nos habitudes sociales, une sorte de révolution culturelle si vous voulez. Alors, comment ça marche ? Eh bien il faut savoir que la plupart de nos comportements sont dictés par des normes et des conventions sociales qui nous permettent de vivre ensemble. Comment on se parle, comment on s’habille, comment on se dit bonjour et au revoir, tout ça c’est des codes sociaux qui sont partagés par toute une population et qui font partie de la culture de cette population. Par exemple en France pour se dire bonjour, en général entre hommes on se serre la main et sinon on se fait la bise, mais ça depend de la région et du contexte professionnel. Par exemple le nombre de bises varie sur d’une région à l’autre, en général c’est deux, mais ça peut être une, trois ou quatre. Avant de chercher à les changer, il faut comprendre comment apparaissent ces codes sociaux. C’est un mécanisme complément décentralisé. Je vous montre avec une simulation. Prenons le nombre de bises. Ici chaque pixel represente une personne et la couleur indique le nombre de bises que cette personne va tenter lors de sa prochaine rencontre. Au début, tout le monde essaye au hasard, il n’y a pas de norme, mais on va mettre une petite règle supplémentaire, on va dire que quand deux personnes arrivent à se coordonner, sur un coup de chance, elles essayerons de refaire la même nombre de bises la prochaine fois qu’elles rencontre quelqu’un. C’est un apprentissage social. Et c’est tout! Si je lance la simulation, en faisant des pairs aléatoires à chaque tour, eh bien au bout d’un moment toute la population s’est mis d’accord sur une norme, ici 3 bises. Et ya personne qui décide vraiment hein, c’est juste des interactions deux par deux et un petit effet d’apprentissage. D’ailleurs si je relance la simulation du début, ben je pourrais voir apparaître une norme différente. Peu importe le nombre de bises, tout ce qui compte c’est que tout le monde soit d’accord sur la même option. On peut aussi imaginer que les gens interagissent plus souvent avec ceux qui sont dans leur région. Eh bien avec cette nouvelle règle, on voit apparaitre en simulation une sorte de régionalisme: ici on fait 2 bises , mais là on a l’habitude d’en faire 3 et ici 4. Et évidemment vous me voyez venir : une fois qu’une norme culturelle est en place, combien il faut de personnes pour la changer ? Si vous allez dans le finistère et que vous vous entetez à faire 3 bises à tous les gens que vous croisez, est-ce que ça va suffire pour faire basculer la norme dans tous le département ? Probablement pas, mais alors combien de personnes il faut ? Eh bien pour répondre à cette question, il nous faut une expérience, et c’est justement ce qu’à fait un de mes chercheurs préférés, Damon Centola.

Pour reproduire ce phénomène experimentalement, Centola a inventé un jeu, qu’il appelle le jeu des prénoms. Alors ça marche comme ça : il invite des participants au laboratoire et il leur montre la photographie d’un visage, par exemple celui-là. Ensuite les participants sont groupés 2 par 2 au hasard et ils doivent essayer de deviner le prénom de la personne en photo. Si les participants donnent le même prénom que leur partenaire, ils gagnent de l’argent. Sinon ils gagnent rien. Mais ils peuvent pas discuter et ils ont un seul essai, donc évidemment le premier coup ils tentent un truc au hasard et en général ça marche pas. Ensuite on reforme de nouvelles paires de participants et on recommence, toujours avec la même photo. Et ce qu’il se passe, comme dans notre simulation, c’est qu’au bout d’un moment tout le monde va finir par s’accorder sur le même prénom, ici par exemple “Elisabeth”, alors qu’à aucun moment ils se sont mis d’accord explicitement, ils peuvent juste donner un prénom, écouter le prénom de l’autre et changer de partenaire. Mais par renforcement, au bout d’un moment, toute la population converge vers une réponse commune de manière complètement décentralisée. Exactement comme pour les bises ou pour n’importe quelle autre norme sociale. Alors le prénom en soi il est pas important hein, vous avez compris, c’est juste une manière conceptuelle de reproduire ce processus en laboratoire, sous une forme un peu ludique. Et une fois que la norme est en place, eh ben c’est là que ça devient marrant parce qu’on va essayer de la renverser. Pour ça on introduit un groupe de “révolutionnaires”, c’est à dire des participants inflexibles qui donnent toujours le même prénom tout le temps. Par exemple si tout le monde est d’accord sur le prénom Elisabeth et que 5% des participants se mettent soudainement à proposer Anita à chaque tour et sans jamais changer, est-ce que ça suffit pour faire basculer la norme vers Anita ? Et si on met 10% révolutionnaires, 15% ou 20% ? Où se trouve le point de bascule ? Eh bien Centola, il a testé toutes ces valeurs expérimentalement. Par exemple avec 17% de révolutionnaires, vous voyez que la norme qui est en place, c’est la courbe grise reste parfaitement insensible à la tentative de changement culturelle, représentée par la courbe en noire À 19%, 20% ou 21%, rien ne change. Mais avec 25% de révolutionnaires, d’un seul coup, c’est la bascule. L’ancienne norme sociale est abandonnée par l’ensemble des participants et les révolutionnaires parviennent à imposer leur choix. Sur l’ensemble de l’expérience, on observe une transition très nette entre 21% et 25% de révolutionnaires (ce qui est d’ailleurs parfaitement en accord avec la théorie). C’est donc là que se situe notre point de bascule pour changer une habitude culturelle. Alors l’article est très elegant très bien écrit, je vous recommande les travaux de Damon Centola c’est un super chercheur, d’ailleurs ses livres de vulgarisation sont aussi très agréables à lire

Alors combien de personnes pour démarrer une révolution ? Eh bien vous avez compris, c’est pas une question facile. En fonction du contexte, de la nature du problème, de la composition du groupe, il faudra jusqu’à 25% des gens, mais souvent c’est moins que ça, donc une minorité sera toujours suffisante. Au final, le chiffre exact, il est pas si important, l’essentiel c’est de bien comprendre le mécanisme qui se cache derrière. La recherche s’est beaucoup accélérée sur le sujet depuis 5 ou 10 ans, je sais pas si c’est une bonne ou une mauvaise nouvelle hein, on pourrait être plus efficace pour défendre des causes justes, mais ça ouvre aussi évidemment des possibilités de manipulation. Contrôler un mouvement social juste avec des équations, ça fait un peu penser à la science-fiction d’Isaac Asimov, mais bon, pour l’instant, on n’en est encore loin.

Voilà si cette vidéo vous a plu je vous invite à vous inscrire sur la page du financement participatif pour être mis au courant dès le lancement de l’opération je vous mets quelques liens en description, et moi je vous dis à très bientôt pour une prochaine vidéo. Allez ciao !