Les Fins De Relation Sont Plus Prévisibles Que La Météo. On Ne Construit Simplement Pas Pour Ça.
Par Momar Lissa Ndiaye (« MLN »), fondateur et PDG, weyoga Inc.
La prévision météorologique moderne est un vrai triomphe de la reconnaissance de schémas appliquée à un système chaotique — d'énormes quantités de données, suivies en continu, passées dans des modèles construits spécifiquement pour trouver la structure récurrente à l'intérieur du chaos apparent. Cela fonctionne assez bien pour que les gens planifient leur semaine sur des prévisions à cinq jours sans y penser deux fois. Les relations, qui fonctionnent sur bien moins de variables que l'atmosphère, n'ont jamais reçu un investissement comparable.
Ce n'est pas parce que les relations sont intrinsèquement moins prévisibles que les systèmes atmosphériques — les schémas comportementaux récurrents à l'intérieur d'une relation précise sont, si quoi que ce soit, plus stables et plus lisibles que le chaos atmosphérique, une fois réellement suivis. C'est qu'aucun investissement comparable n'a jamais été fait pour construire les instruments. La météo a reçu un siècle d'infrastructure dédiée. Les relations ont reçu des chroniques de conseils.
Le résultat est une étrange asymétrie : les gens acceptent volontiers une prévision de pluie pour demain, construite par reconnaissance de schémas appliquée à des données, tout en traitant l'idée que la trajectoire de leur propre relation pourrait être prédite de façon similaire — à partir de son propre ensemble de données, bien plus réduit, bien plus disponible — comme quelque chose de présomptueux ou d'intrusif. Les données existent. La volonté de construire l'instrument a, historiquement, été la pièce manquante.
Les relations ne sont pas moins connaissables que la météo. Elles sont simplement moins instrumentées — et c'est un manque résoluble, de nature technique, pas un fait sur le mystère intrinsèque des relations.
Fait partie de The Recognition Layer →
Momar Lissa Ndiaye (« MLN ») est fondateur et PDG de weyoga Inc., une société du Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai