Je vois deux instructions distinctes pour répondre à votre question. La première est Comment une philosophie informatique et une pensée informatique ont-elles influencé le domaine de l'économie, et pourquoi les économistes devraient-ils se soucier de l'approche informatique ? C'est une question vraiment cool mais très large que j'éviterai de tenter de résoudre.
La seconde est plus spécifique: maintenant que les informaticiens savent que de nombreux problèmes en théorie des jeux sont difficiles, comment convaincre les économistes qu'il s'agit de problèmes importants ou d'objections à leur travail? Ce n'est peut-être pas ce que vous aviez en tête, mais cela semble être une interprétation de ce que vous avez écrit, donc je veux y répondre parce que je pense que c'est un peu problématique et je pense qu'il y a des raisons de ne pas écrire un essai argumentant ce point ( ce qui pourrait expliquer tout manque de réponses).
Premièrement, les micro-économistes sont souvent des théoriciens et ils peuvent être plus intéressés à comprendre le problème dans leur modèle que dans le nôtre. Il n'y a aucune raison a priori qu'une approche soit meilleure que l'autre. Par analogie, de nombreux informaticiens théoriques sont heureux de concevoir des algorithmes qui fonctionnent sur des nombres réels même si cela peut nécessiter des opérations indécidables. De même, pour un économiste, la complexité peut être un détail qui obscurcit la compréhension de ce qui est important dans leur modèle plutôt qu'une considération clé. Cela semble plus une question de préférence ou de philosophie que de bien ou de mal.
Deuxièmement, il n'est pas clair que l'informatique soit encore en mesure de faire valoir de manière convaincante que nos modèles correspondent mieux au monde réel que le leur, jusqu'à ce que nous disposions de données expérimentales pour le confirmer. (Après tout, il se pourrait par exemple que les marchés trouvent souvent rapidement des équilibres dans la pratique, donc la dureté de l'informatique n'est pas pertinente pour les applications du monde réel.) Sans données, le désaccord est philosophique et il est difficile de prétendre qu'il y a un bon ou un mauvais côté . Je ne sais pas si nous avons encore suffisamment de données pour faire des revendications spécifiques.
Troisièmement, je pense que de nombreux économistes à qui ces questions sont pertinentes en ont pris note. Dans des domaines tels que l'appariement, par exemple (sujet du prix Nobel de l'année dernière!), Une complexité informatique et une approche algorithmique sont importantes pour tenter d'implémenter des solutions à grande échelle. Donc, si un économiste prétend que la complexité n'est pas pertinente pour ses intérêts, elle pourrait avoir raison; mais il y en a d'autres qui le remarquent.
Donc, en somme, même si cela semble être un objectif valable pour aider les économistes à prendre conscience des résultats concernant la complexité de l'économie (surtout que certains s'y intéressent), je ne suis pas sûr que nous soyons en mesure de faire valoir qu'ils devraient en tenir compte ou changer leur approche; et je pense qu'un argument scientifique solide nécessiterait plus de données que de simple philosophie.