Au milieu des années 80, un économiste de Princeton par ailleurs amateur de vin, Orley Ashenfelter, publie une formule de prévision de la qualité future des grands bordeaux. Sur quoi se fonde-t-il ? Sur trois données seulement : la température moyenne de la saison, la pluviométrie de l’hiver, et celle des vendanges.

Evidemment, les professionnels de la profession rigolent doucement – ou moins doucement, comme Parker, qui trouve la formule "ridicule et absurde". A une grande vente aux enchères, l’économiste est sifflé. Mais rira bien qui rira le dernier : contre les attentes des experts, mais comme prévu par la formule, 1986 déçoit et 1989 émerveille. Aujourd’hui, les avis des pros se sont, comme par hasard, rapprochés des résultats d’Ashenfelter… lequel aura, pendant de longues années, gagné beaucoup d’argent en pariant contre eux.

Triomphe du "big data" ? Pas du tout – c’est même tout le contraire. Une hypothèse claire et raisonnable (d’ailleurs soufflée par un grand propriétaire bordelais) ; un modèle économétrique simplissime ; et voilà : la prévision statistique fait mieux que les experts. Alors, avant de vous jeter sur des modèles de "big data" incompréhensibles, si vous essayiez le "small data" ?