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On se heurte depuis longtemps au mur de la complexité biologique c'est la limite la plus navrante on va dire, où vraiment on a beaucoup de mal à faire émerger des modèles simples et réalistes en biologie. On a soit des modèles simples extrêmement qualitatifs soit des modèles très complexes et parfois assez sensibles à tel ou tel paramètre, telle ou telle façon de voir les choses ; alors que la modélisation en physique c'est une histoire longue, très bien rodée, avec des succès considérables. Après il y a tout le champ d'application aux sciences humaines où ça marche mal ; entre mal et très mal. Et puis parce que tout ce qui est modélisation de comportements, tout ce qui est modélisation d'interactions, ça se passe pas très bien, ou à moins de le mettre en place dans une approche comme on fait en intelligence artificielle maintenant, où on laisse la machine comprendre elle-même, réaliser sa propre interconnexion, un peu comme comme un réseau de neurones qu'on laisserait libre de se constituer comme il le souhaite comme ça évolue mais en perdant l'espoir de comprendre vraiment les raisons qui font qu'il s'organise de telle ou telle façon. Alors en économie il y a une dichotomie assez forte, je crois qu'on peut dire ça, certains argumenteraient contre mais je crois qu'on peut dire ça, il y a une dichotomie assez forte entre la microéconomie, où il y a dans certains domaines des concordances assez spectaculaires entre la modélisation et le problème, et la macroéconomie où c'est un grand fiasco ; et où même sur les problèmes simples, élémentaires, même après des décennies d'usage de tel ou tel modèle, on ne sait toujours pas s'il marche ou pas. (1:48:36)Villani, C. (2014, 22 septembre). Tout est mathématique. Conférence Honoris Causa de Cédric Villani à HEC Paris.