Hans Balgobin : « Le danger, c’est de confondre revenu apparent et capacité réelle »

Ancien lauréat mauricien devenu quantitative trader, ingénieur et expert en intelligence artificielle, Hans Balgobin analyse sans détour la marche arrière du gouvernement sur la réforme controversée des pensions. Pour lui, cette volte-face met en lumière des failles dans la préparation du projet et les limites d’une approche de technocracie inflexible.

Le gouvernement a suspendu, puis abandonné le means test, quelques jours seulement après son annonce. D’un point de vue de modélisation économique et actuarielle, que révèle une telle volte-face sur la qualité du travail préparatoire effectué en amont ?
Si le gouvernement a finalement abandonné la mesure, c’était probablement la bonne décision politique : une simple suspension aurait continué à inquiéter les retraités. Mais en modélisation, cette volte-face révèle un problème de préparation et d’humilité analytique. 

Dans mon travail de quantitative trader, je lutte contre l’overfitting : le moment où un modèle paraît élégant, mais correspond davantage à notre compréhension limitée qu’à la réalité. Un bon modèle doit être confronté aux données, aux comportements, aux effets secondaires et aux personnes qui vivent le système.

Ici, le modèle semblait supposer qu’un revenu suffisait à retirer un cash-flow, sans mesurer comment cette pension circule dans les familles, commerces locaux et réseaux de dépendance. Il y avait aussi une incohérence : pourquoi traiter différemment intérêts, dividendes et pensions issues du travail ? 

Le problème n’est donc pas l’intelligence des experts, mais l’excès de confiance et une abstraction qui n’a pas assez écouté le réel.

Un gouvernement élu a le droit de s’appuyer sur des experts non élus. Mais il doit expliquer, idéalement dès son manifeste, sa méthode de décision publique»

Si l’on analyse la pension comme un système de flux financiers à long terme, quels sont, selon vous, les principaux paramètres qui auraient dû être publiquement simulés avant toute réforme : espérance de vie, ratio actifs/retraités, inflation médicale, croissance des salaires ?
Il fallait simuler les paramètres classiques : espérance de vie, ratio actifs-retraités, inflation médicale, salaires, productivité, recettes fiscales, emploi, migration et coût des soins. Mais une pension n’est pas un modèle statique ; c’est un système dynamique avec boucles de rétroaction. 

Une vraie simulation devait montrer le scénario central, mais aussi les événements de queue, que les économistes sous-estiment souvent. Dans les années 2000, peu de modèles auraient anticipé la baisse mondiale de la fertilité. Pourtant, certains signaux existaient : mobile, activités plus solitaires, égalisation des carrières, coût d’opportunité des enfants.

Pour les pensions, il faut aussi intégrer automatisation, robotisation des soins, médecine personnalisée, vie en bonne santé plus longue, et capacité des personnes âgées à rester actives. Une réforme sérieuse devait publier une carte dynamique du futur, pas seulement une projection comptable.

Le means testing était présenté comme un outil de ciblage social. Techniquement, considérez-vous que Maurice dispose aujourd’hui de bases de données suffisamment fiables et interconnectées pour mesurer correctement les revenus et patrimoines des bénéficiaires sans générer d’erreurs massives ?     Je dirais clairement : pas suffisamment pour le ciblage précis qu’ils ont essayé de faire.
Maurice dispose de données pour des estimations globales et scénarios budgétaires. Mais ce n’est pas mesurer, au niveau individuel ou familial, les revenus disponibles, le patrimoine réel, les obligations financières et dépendances économiques. Le danger, c’est de confondre revenu apparent et capacité réelle. 

Si un pensionné a Rs 14 000 de revenu supplémentaire, cet argent peut déjà aider des enfants, un conjoint malade, rembourser des dettes ou soutenir l’économie locale. Pour un means testing aussi sensible, il fallait comprendre les cash-flows par âge, ménage, région et dépendance familiale. Sinon, on crée un instrument brutal, avec des cliff edges.

Certains économistes affirment que le problème n’est pas la pension universelle elle-même, mais son financement. Êtes-vous d’accord avec l’idée qu’il faut d’abord réformer la structure fiscale plutôt que toucher à l’universalité de la pension ?
Je suis assez d’accord que le vrai sujet est le financement, mais je ne limiterais pas la réponse à la fiscalité. Il faut que les sources de financement progressent plus vite que la demande liée au vieillissement, à l’espérance de vie et à la morbidité. Pour cela, il faut identifier les grandes sources futures de productivité et les capter par des véhicules adaptés : allocations diversifiées, actions internationales, actifs productifs et fond souverain systématique. 

Oui, les actions comportent un risque. Mais sur le long terme, elles représentent aussi la capacité de civilisation à créer et innover. Il faut gérer le risque, pas le fuir. L’universalité se défend si le financement devient plus intelligent.

L’universalité [de la pension] se défend si le financement devient plus intelligent»

En tant que quantitative trader, vous êtes habitué à gérer le risque systémique. Si vous deviez quantifier le « risque budgétaire pension » de Maurice sur 10 à 20 ans, quels seraient les trois signaux d’alerte majeurs que vous surveilleriez ?
Je regarderais trois grands signaux. Le premier, c’est la demande : nombre de bénéficiaires, espérance de vie, morbidité, et années vécues avec besoins médicaux ou sociaux élevés. Le deuxième, c’est le rythme de financement : population active, production taxable, TVA, impôt sur les sociétés, salaires, investissement étranger, et demain IA, robotisation et travail automatisé. Si la base productive ne grandit pas assez vite, le système devient fragile. Le troisième, c’est le taux de capitalisation des fonds existants : où les réserves sont investies et avec quel rendement ajusté au risque. 

Ces signaux doivent ensuite être décomposés – démographie, santé, fiscalité, productivité, dette – pour repérer les canaris dans la mine avant que le système ne se tende.

L’abolition du means testing apaise la colère populaire, mais alourdit potentiellement le déficit budgétaire. À votre avis, le gouvernement vient-il de résoudre un problème politique immédiat, tout en aggravant un problème structurel ?
Pas nécessairement. On dit que cette mesure devait économiser environ Rs 6 milliards, mais il faut se demander si cette économie était réelle. Si le means testing avait créé des effets de seuil, une baisse de consommation locale ou une pression sur les familles, le coût indirect aurait pu être élevé. Le déficit reste un problème, mais cette mesure n’était pas la bonne solution. 

Si le PIB mauricien est autour de Rs 800 milliards, le montant de Rs 6 milliards est important, mais pas impossible à combler. Un point supplémentaire de croissance pourrait plus que compenser cet écart. L’IA peut y contribuer : micro-entreprises plus efficaces, meilleure gestion publique, automatisation, réduction du gaspillage. À Maurice, de petites améliorations peuvent produire de grands effets.

Peut-on encore mener une réforme crédible après un tel recul, ou la confiance entre l’État et la population est-elle durablement fragilisée ?
Oui, on peut encore mener une réforme crédible. En politique publique, l’humilité n’est pas une faiblesse. Reconnaître qu’une mesure n’a pas été bien calibrée peut devenir un point de départ positif, si le gouvernement montre qu’il a réellement écouté et qu’il veut reconstruire avec la population. 

Il y aura toujours des critiques. Mais beaucoup de citoyens veulent savoir si l’État sait s’adapter, consulter et trouver de meilleures solutions. La confiance se gagne par la transparence et l’écoute. Si les décideurs pensent imposer une réforme plus intelligemment que le marché des idées, ils se trompent.

Dans un pays de petite taille comme Maurice, existe-t-il des modèles internationaux — Singapour, pays nordiques, Nouvelle-Zélande — qui pourraient inspirer une réforme plus soutenable sans sacrifier la justice sociale ?
Oui, Maurice peut s’inspirer de plusieurs modèles, mais sans les copier mécaniquement. Dans un petit pays, la variable la plus importante est la confiance. Si les personnes âgées croient que l’État ne va pas leur retirer leur dignité, alors il devient possible de discuter d’un meilleur système. 

Mais cela ne peut pas se faire par surprise. Il faut un débat public, des consultations et de la pédagogie. Je crois au crowd policymaking : avec la technologie, Maurice peut organiser une collaboration massive. Mon intuition est qu’un ciblage par âge, très progressif, peut être étudié. En revanche, le ciblage par revenu est plus difficile : il risque d’être invasif et parfois plus coûteux que bénéfique.

Si vous deviez concevoir votre réforme idéale de la pension mauricienne, quel modèle proposeriez-vous concrètement ? Maintien de l’universalité avec ajustement fiscal, pension à paliers, système contributif hybride, ou autre ? Selon vous, quelle serait la meilleure réforme possible pour Maurice, et pourquoi ?
Pour moi, la pension est d’abord un contrat social. Ceux qui touchent déjà la pension, ou sont très proches de la retraite, devraient continuer avec les règles anticipées. À un certain âge, la capacité d’adaptation est limitée. 

Pour les futurs retraités, il faut ouvrir une conversation nationale. Je serais favorable à un système universel mais à paliers, lié surtout à l’âge et à la capacité réelle de rester actif. Une pension minimale pourrait commencer à 60 ans, puis augmenter progressivement avec la baisse de l’espérance de vie en bonne santé.

L’idée est simple : tant que les personnes peuvent faire une activité partielle, transmettre ou contribuer, on accompagne cette transition. Puis, à mesure que les capacités diminuent, l’État augmente son soutien. Le principe doit rester humain : quand les capacités se réduisent, l’État doit préserver la dignité.

Maurice dispose-t-elle aujourd’hui de bases de données suffisamment fiables et interconnectées pour mesurer correctement les revenus et patrimoines des bénéficiaires sans générer d’erreurs massives ?»

En conférence de presse, lundi, Ashok Subron, le ministre de la Sécurité sociale, a dénoncé l’influence d’une supposée « clique de non-élus » dans la conception de cette réforme. En tant qu’analyste habitué à distinguer données, biais et signaux, voyez-vous dans cette déclaration un problème réel de gouvernance technocratique ou plutôt une lecture politique de la crise ?
Je ne pense pas qu’il faille automatiquement présenter cela comme un scandale technocratique. Dans un État souverain, le Premier ministre et le gouvernement ont le droit de consulter des experts et de leur déléguer des analyses. Le vrai problème est plutôt de savoir si les élus, les partenaires sociaux et la population ont été suffisamment consultés avant une réforme aussi sensible. 

Si ce désaccord interne est devenu public, il faudra clarifier les règles d’engagement. Mais la question de fond reste l’efficacité de la décision publique. Il faut ouvrir davantage le marché des idées : organiser le crowd policymaking, appliquer l’expertise, réitérer avec le public, puis affiner jusqu’à obtenir une vraie légitimité.

Si des experts non élus – consultants, technocrates, analystes financiers – ont effectivement eu une influence déterminante sur la réforme, où doit se situer, selon vous, la frontière entre expertise technique et légitimité démocratique ? 
La frontière doit se situer dans les règles d’engagement démocratiques. Un gouvernement élu a le droit de s’appuyer sur des experts non élus. Mais il doit expliquer, idéalement dès son manifeste, sa méthode de décision publique : données utilisées, consultations prévues, profils d’experts mobilisés, et contrôle des décisions.

Les citoyens ne votent pas seulement pour des mesures, mais aussi pour une manière de gouverner. Ensuite, le gouvernement peut ajuster son dispositif, mais doit expliquer pourquoi. L’expertise devient légitime lorsqu’elle reste lisible, responsable et reliée au mandat démocratique.

Le Budget 2026-2027 ambitionne de positionner Mauritius comme un hub de confiance pour l’IA et les services cloud. Sur le plan technique, quelles infrastructures critiques manquent encore au pays pour rendre cette ambition crédible à l’échelle internationale ?
Maurice devra construire un mélange d’infrastructures souveraines et de partenariats public-privé. Le pays se situe sur des routes numériques importantes entre l’Afrique australe et l’Asie. Cela peut aider à attirer AWS, Azure ou Google Cloud, mais aussi des fournisseurs africains ou asiatiques, pour développer une infrastructure locale ou régionale. 

Mais il ne suffit pas d’héberger des serveurs. Il faut aussi énergie fiable, redondance, cybersécurité, compétences locales, gouvernance des données et capacité d’opérer ces systèmes. En parallèle, Maurice doit bâtir une capacité souveraine minimale : modèles open source, serveurs d’État sécurisés, cloud public pour certains services, et équipes capables de modifier, auditer et déployer ces outils. Ensuite, ces capacités pourront être exportées.

Le gouvernement évoque des partenariats avec de grandes entreprises américaines et européennes. Pensez-vous que Maurice devrait prioriser le transfert de compétences locales ou attirer d’abord des capitaux et centres de données étrangers ?
Je pense qu’il faut attirer les capitaux, les infrastructures et les grands partenaires, mais avec une condition claire : chaque partenariat doit transférer des compétences locales. Penser que Maurice peut former ses talents dans un vide local, sans exposition aux grandes entreprises et aux standards internationaux, serait naïf. Nous sommes dans une compétition mondiale. 

Si des acteurs américains, européens, africains ou asiatiques construisent des infrastructures cloud, IA ou cybersécurité ici, cela peut accélérer nos compétences. Mais il faut négocier : formation, stages, équipes mixtes, accès aux outils, recherche appliquée et montée de fournisseurs mauriciens. Le capital doit laisser derrière lui des capacités.

Concernant le futur laboratoire de cybercrimina-listique, quelles capacités devraient être prioritaires : digital forensics, détection de ransomware, analyse blockchain, ou cyber threat intelligence ?
La priorité serait un socle digital forensics et analyse blockchain. Dans les deux cas, il faut reconstruire des traces, corréler des événements et identifier rapidement l’origine probable d’une attaque, d’une fraude ou d’une infraction. Pour la blockchain, il ne s’agit pas de casser le chiffrement, mais de suivre transactions, points d’entrée et de sortie, et liens avec des acteurs identifiables.

Ensuite, la cyber threat intelligence est presque aussi importante. Maurice doit comprendre qui pourrait nous cibler, pourquoi, et par quels vecteurs. Il faut du wargaming permanent : ransomware, phishing, fraude financière, infrastructures ou campagnes coordonnées. Enfin, il faut une réponse opérationnelle encadrée par la loi : préserver les preuves, coordonner internationalement et agir vite.

Dans le contexte de l’IA générative, Maurice est-elle suffisamment préparée face aux nouveaux risques comme les deepfakes, la fraude vocale assistée par IA ou les cyberattaques automatisées ?
Maurice a une population relativement à l’aise avec la technologie, mais nous ne sommes pas encore suffisamment préparés à la vitesse des nouveaux risques liés à l’IA générative. Les deepfakes, fraudes vocales et attaques automatisées exploitent surtout confiance, urgence et émotion. 

La première défense, c’est donc la formation du public. Il faut apprendre aux gens à ralentir : ne pas cliquer trop vite, ne pas installer des logiciels inconnus, vérifier une demande inhabituelle par un autre canal, et se méfier de la panique. Il faut aussi protéger les personnes âgées, ciblées par des arnaques personnalisées. 

Les entreprises font déjà des simulations de phishing ; Maurice pourrait faire pareil, avec des campagnes régulières.

Vous travaillez à  l’intersection entre IA, data et finance quantitative. Si vous deviez conseiller le gouvernement en une mesure phare sur cinq ans, recommanderiez-vous davantage d’investissements dans la cybersécurité, la régulation de l’IA, ou la formation massive de talents locaux ? Pourquoi ?
Je dirais : les talents avant tout. Toujours. Une population formée, curieuse et capable d’utiliser l’IA résoudra beaucoup de problèmes plus vite et mieux qu’un système trop centralisé. Si nous développons massivement les compétences locales, elles sauront prioriser cybersécurité, régulation, productivité, recherche et entrepreneuriat. 

Il ne faut pas créer de gatekeeping inutile, ni laisser des réflexes anciens ralentir le progrès. Il y aura des erreurs, mais si nous apprenons vite, corrigeons vite et soutenons les talents locaux, Maurice sera mieux préparé.

La régulation de l’IA sera largement influencée par les cadres internationaux ; adaptons-les intelligemment. La cybersécurité est essentielle, et des groupes locaux comme Cyberstorm montrent la voie. Mais même là, la réponse revient aux talents.