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Auteur — Camille Hamet

Le bonheur est-il une formule mathématique ?

L’algorithme

Le campus de Mountain View, en Californie, accueille régulièrement des « Talks at Google », conférences organisées par la célèbre firme américaine. En ce jour de mars 2017, le directeur des affaires commerciales de Google X, incubateur des projets les plus fous de la maison mère Alphabet Inc., n’est pas venu parler de parts de marché et de développement. Il est venu parler du bonheur. Car Mo Gawdat est aussi l’auteur du livre Solve for Happy, titre que l’on pourrait traduire par Une solution pour être heureux. En vrai « Googler », il présente cette solution sous la forme d’un algorithme, formulé au terme d’une dizaine d’années de recherches.

Détail de la couv’ du livre de Mo Gawdat

Malgré le succès et la reconnaissance, malgré l’argent et les voitures de collection, malgré une famille aimante et une vie agréable entre les États-Unis et les Émirats arabes unis, Mo Gawdat était « constamment déprimé » lorsqu’il a commencé à se renseigner sur le bonheur. « Comme je viens du Moyen-Orient, la psychothérapie n’était pas vraiment une option, alors j’ai fait ce que je savais faire de mieux », explique-t-il à l’assistance. « J’ai utilisé mon expérience d’homme d’affaires, ou plutôt mon expérience d’ingénieur, pour aborder le sujet d’un point de vue très, très différent. J’ai commencé à regarder le bonheur d’un point de vue mathématique et scientifique, en supposant que si j’avais étais heureux jusqu’à 25 ans, puis malheureux, il devait y avoir quelque chose de cassé dans la machine. » Après avoir collecté autant de données que possible sur les différentes choses qui le rendaient heureux, Mo Gawdat a estimé que leur seul point commun était le fait qu’elles correspondaient à ses propres attentes. Il est donc parvenu à la conclusion que « le bonheur est égal ou supérieur aux événements de notre vie, moins nos attentes quant à la façon dont cette vie devrait se dérouler ».

Autrement dit, la question n’est pas de savoir si nous percevons le verre à moitié vide ou à moitié plein, mais de savoir ce que nous attendions de ce verre et comment nous réagissons à ce que nous obtenons. Si nous nous attendons à un verre rempli à ras bord et que la vie nous tend un verre rempli à moitié, nous serons incapables de savourer l’eau qu’il contient.  La sérénité et la décontraction de l’homme de 49 ans qui se tient en face de l’assistance à Mountain View ce jour-là laisse pourtant deviner que cette eau est véritablement délicieuse. Chaussé d’une paire de baskets, vêtu d’un jean délavé et d’un tee-shirt Pink Floyd, il ponctue sa théorie de légers mouvements de mains qui trahissent un corps à la fois énergique et paisible. Le regard vif derrière des lunettes de vue aussi rondes que celles de John Lennon, il s’exprime d’une voix claire et posée. Même lorsqu’il évoque le terrible événement qui l’a poussé à partager son algorithme avec le monde en écrivant Solve for Happy.

Mo Gawdat

En 2014, son fils aîné, Ali, a 21 ans. Il fait ses études à Boston. C’est un garçon « merveilleux », « sage », « gentil », « honnête » et « drôle » qui fait la fierté de Mo Gawdat. Au mois de juillet, il arrive à Dubaï pour des vacances en famille improvisées. Quatre jours plus tard, Ali se plaint de douleurs à l’estomac. Mo Gawdat et sa femme Nibal le conduisent à l’hôpital pour une banale appendicectomie. Mais le chirurgien va commettre cinq erreurs à la suite. Et ils ne reverront jamais leur enfant vivant. « En l’espace de quatre heures, notre vie est passée de l’organisation de l’un de nos meilleurs moments à la perte de l’être que nous avions de plus cher. » Une bien cruelle mise à l’épreuve pour une théorie du bonheur, qui s’est néanmoins montrée à la hauteur de la tragédie : « Il serait exagéré de dire que nous étions heureux, mais nous n’étions pas malheureux, nous n’étions pas en colère, nous n’étions pas détruits […], nous ne voulions pas tuer le chirurgien, et nous ne culpabilisions pas de l’avoir amené à cet hôpital en particulier. » Peut-être parce que le bonheur selon Mo Gawdat n’a rien de magique et passe par l’acceptation de cinq vérités : le présent, le changement, l’amour, le destin… et la mort. Mais le directeur des affaires commerciales de Google X n’est pas le seul à tenter de résoudre ce problème existentiel de manière mathématique.

L’équation du bonheur

En août 2014, des chercheurs de l’University College de Londres publient une équation mathématique capable de prédire avec précision le degré de bonheur d’un individu à un moment donné. Cette équation a été testée avec succès sur plus de 18 000 personnes via l’application mobile The Great Brain Experiment. Mais pour la construire, les chercheurs avaient demandé à seulement 26 personnes, toutes âgées de 20 à 40 ans, de se livrer à un petit jeu. À chaque étape de ce jeu, les participants devaient choisir entre deux options : gagner une certaine somme ou bien tenter de gagner beaucoup plus, mais aussi prendre le risque de perdre gros. Tout au long de l’expérience, les chercheurs leur demandaient à quel point ils étaient heureux, et croisaient leurs réponses avec leur activité cérébrale grâce à l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle. D’après les résultats, le sentiment de bonheur est lié à la dopamine, un neurotransmetteur impliqué dans la motivation et le plaisir. Et comme le « Googler » Mo Gawdat, les chercheurs de l’University College de Londres ont découvert que les attentes des individus avaient une grande influence sur leur ressenti. Elles auraient même une plus grande influence que les gains ou les pertes réels. « Le bonheur ne dépend pas du fait de réussir mais du fait de réussir mieux que prévu », résume Robb Rutledge, leader de l’équipe. L’équation présentée en 2014 tient donc compte de trois éléments : la récompense (CR), les espoirs (EV), l’écart entre la récompense reçue et celle que l’individu espère (RPE).

Deux ans plus tard, les chercheurs ont fait entrer un quatrième élément dans cette équation : le rapport à l’Autre. Car une nouvelle étude leur avait démontré que les gains et les pertes des autres participants avaient eux aussi un impact sur le degré de bonheur du cobaye. Basée sur le même type de jeu que la première, cette étude impliquait 47 personnes, toutes averties qu’un autre participant avait parié sur le même sujet qu’elles. En moyenne, leur propre sentiment de bonheur diminuait sous l’effet de la culpabilité lorsque cet autre participant perdait, et sous l’effet de l’envie lorsqu’il gagnait. Mais cette réaction variait énormément d’une personne à l’autre, ce qui permettrait, selon Robb Rutledge, de prédire le degré d’altruisme d’une personne : « La manière dont le bonheur est affecté par le sort des autres nous dit si elle se montrera généreuse ou bien avare. » Une intuition vérifiée par un test proposant aux cobayes de partager leurs gains : les plus impactées par la culpabilité donnaient 30 % de leur argent, tandis que les plus impactées par l’envie n’en donnaient que 10 %. equation bonheur Or la bonté a elle aussi été pensée en termes mathématiques, et ce dès les années 1960. À cette époque, le scientifique américain George Price s’intéresse à la biologie évolutive. Son équation à lui – wΔz = Cov(wi, zi) + E(wi zi) – explique l’émergence de traits comportementaux par le fait qu’ils produisent un bénéfice à un certain niveau d’organisation biologique, qu’il s’agisse du groupe social, de la famille, de l’individu ou du gène. C’est le cas de l’altruisme, qui serait selon ses calculs un égoïsme : lorsque nous croyons nous conduire de façon aimable, nous agissons en réalité en vue de notre propre intérêt.

En donnant un si terrible visage à la si belle idée de bonté, cette équation a certainement contribué au malheur de George Price, qui a fini par se sectionner la carotide avec une paire de ciseaux à ongles en janvier 1975, après avoir distribué son argent et erré dans les rues de Londres parmi les marginaux. L’altruisme, en revanche, jouerait un rôle crucial dans la réalisation de notre bonheur. C’est du moins ce que laisse entendre Mo Gawdad en insistant sur l’importance de l’amour inconditionnel, c’est-à-dire sur le fait d’être bons envers les personnes qui nous entourent. Et la conclusion de la plus grande enquête jamais menée sur le sujet. Celle de la prestigieuse université Harvard, qui a duré 75 ans.

Certains des premiers sujets de l’enquête
Crédits : Harvard Second Generation Study

L’enquête ultime

L’altruisme semble se trouver au cœur même de la démarche des chercheurs mobilisés par Harvard sur la question du bonheur. En effet, quatre directeurs se sont succédé à la tête de l’étude et les premiers d’entre eux n’ont pas pu en récolter les tout derniers résultats. C’est le psychiatre Robert Waldinger qui les a présentés au monde en 2015, lors d’une conférence TED organisée par la fondation américaine Sapling. « Les fondateurs de cette étude n’auraient jamais, même dans leurs rêves les plus fous, imaginé que je me tiendrais ici aujourd’hui, 75 ans plus tard », a-t-il dit à l’assistance.

Tout commence en 1938, à l’initiative du psychiatre George Vaillant. Les participants sont alors sélectionnés selon des critères socio-démographiques. 268 d’entre eux appartenaient à la promotion 1939-1944 de Harvard, échantillon qui incluait John Fitzgerald Kennedy, futur président des États-Unis. Les autres ont été choisis dans les quartiers pauvres de Boston. En tout, le quotidien de 724 hommes a été scruté par les chercheurs. Ces derniers les ont régulièrement interrogés sur leur famille, leur travail et leur santé. Ils ont analysé leurs dossiers médicaux, réalisé des prises de sang et des scanners de cerveau, autopsié les participants décédés au cours de l’étude. « Et donc, qu’avons-nous appris ? Quelles sont les leçons qui ressortent des dizaines de milliers de pages d’informations que nous avons recueillies sur ces vies ? » faisait mine de demander Robert Waldinger à la conférence TED de 2015. « Eh bien, les leçons ne portent pas sur la richesse, ou la célébrité, ou le travail. Le message le plus évident que nous avons ressorti de cette étude de 75 ans est celui-ci : les bonnes relations nous rendent plus heureux et en meilleure santé. C’est tout. »

Robert Waldinger
Crédits : TED

L’étude montre en effet que les individus les plus connectés à leur famille, à leurs amis et à leur cercle social sont non seulement plus heureux, mais aussi en meilleure santé. À l’inverse, « les gens qui sont plus isolés des autres que ce qu’ils souhaiteraient s’avèrent être moins heureux, leur santé décline plus tôt en milieu de vie, les capacités de leur cerveau déclinent plus vite, et ils ont des vies plus courtes que les gens qui ne sont pas seuls ». L’étude montre également que la qualité des relations prévaut sur la quantité. La santé des participants qui ont vécu une situation de conflit est en moyenne moins bonne que celle des autres. « Par exemple, les mariages conflictuels, sans beaucoup d’affection, sont très mauvais pour notre santé, peut-être même plus que le divorce. » Mais « les bonnes relations ne protègent pas uniquement nos corps, elles protègent également nos cerveaux ». Les couples octogénaires dont chacune des parties sait qu’elle pourra compter sur l’autre en cas de besoin ont une mémoire plus performante que les autres. Robert Waldinger soutient ainsi que, faute de se laisser entièrement saisir par le biais des mathématiques, le bonheur repose sur un calcul à la fois évident et complexe, rassurant et décourageant : investir dans nos relations. « Ce qu’on aimerait, c’est une solution facile, quelque chose qui rendrait nos vies belles et les maintiendrait comme ça. Les relations sont désordonnées et compliquées, et le dur labeur de s’accrocher à la famille et aux amis, ce n’est ni sexy ni glamour. Tout au long de la vie. Ça ne finit jamais. » Et il semblerait que l’aventure de Harvard non plus ne finisse jamais. En tout cas, elle ne s’arrête pas là. Waldinger a démarré la deuxième génération de l’étude, qui concerne les enfants des 724 participants. Elle devrait être au moins aussi longue que la première.

La plus longues étude réalisée sur le bonheur
Crédits : Harvard Second Generation Study


Couverture : Happy². (Ulyces.co)


 

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