Quand les maths passent l'art à la machine

Fabian Bocart, mathématicien et créateur de start-up, applique l'économétrie au marché de l'art. En collectant cinq ans de données provenant de ventes aux enchères mondiales, il a constitué une base de cinq millions d'informations sur lesquelles il applique des algorithmes statistiques. Son modèle identifie les variables clés : le nom de l'artiste et son impact historique dominent à 60-65 % du prix, suivi de la taille de l'oeuvre (20-25 %), puis la date de création, la signature et le matériau. L'esthétique et la « qualité » ne représentent que 5-10 % de la valorisation.

Selon Bocart, les experts se trompent dans trois cas sur quatre lors de leurs estimations, tandis que sa machine atteint 75 % de précision en comparant prédiction et prix final. Il souligne que l'algorithme, dépourvu de biais personnel, peut analyser des millions de données en quelques secondes, là où l'expert ne dispose que de son expérience et de son jugement subjectif. Cependant, les galeristes adoptent progressivement ces outils : ils reconnaissent que les maths aident à objectiver le marché sans remplacer l'expertise humaine, qui reste utile pour ajuster et contredire les résultats statistiques.