Heuristique

L'heuristique a ceci de particulier qu'elle n'est pas toujours erronée. En tant que généralisations, il existe de nombreuses situations dans lesquelles elles peuvent donner lieu à des prédictions exactes ou à une bonne prise de décision. Cependant, même si le résultat est favorable, il n'a pas été obtenu par des moyens logiques. Lorsque nous utilisons des heuristiques, nous risquons d'ignorer des informations importantes et de surévaluer ce qui est moins pertinent. Il n'y a aucune garantie que l'utilisation de l'heuristique donne de bons résultats et, même si c'est le cas, nous prendrons la décision pour la mauvaise raison. Au lieu de se fonder sur la raison, notre comportement résulte d'un raccourci mental sans véritable justification.

Les heuristiques deviennent plus préoccupantes lorsqu'elles sont appliquées à la politique, à l'université et à l'économie. Nous pouvons tous avoir recours à des heuristiques de temps à autre, ce qui est vrai même pour les membres d'institutions importantes qui sont chargés de prendre des décisions importantes et influentes. Il est nécessaire que ces personnalités aient une compréhension globale des biais et des heuristiques qui peuvent affecter notre comportement, afin de promouvoir la précision de leur part.

Les heuristiques peuvent être utiles dans la conception de produits. Plus précisément, parce que les heuristiques sont intuitives pour nous, elles peuvent être appliquées pour créer une expérience plus conviviale et plus utile pour le client. Par exemple, la psychologie des couleurs est un phénomène qui explique comment nos expériences avec différentes couleurs et familles de couleurs peuvent susciter certaines émotions ou certains comportements. En tirant parti de l'heuristique de représentativité, on peut choisir d'utiliser des couleurs passives (bleu ou vert) ou ^des couleurs plus actives (rouge, jaune, orange) en fonction des objectifs de l'application ou du produit.18 Par exemple, si un développeur essaie d'évoquer un sentiment de calme pour son application qui propose des méditations guidées, il peut choisir de faire en sorte que les couleurs primaires du programme soient des bleus et des verts clairs. Les couleurs comme le rouge et l'orange sont plus énergisantes sur le plan émotionnel et peuvent être utiles dans des environnements tels que les salles de sport ou les programmes de crossfit.

En intégrant l'heuristique dans les produits, nous pouvons améliorer l'expérience de l'utilisateur. Si une application, un appareil ou un article comporte des caractéristiques qui le rendent intuitif, facile à naviguer et familier, les clients seront plus enclins à continuer à l'utiliser et à le recommander à d'autres. En faisant appel à ces raccourcis mentaux, nous pouvons minimiser les risques d'erreur de l'utilisateur ou de frustration face à un produit trop compliqué.

Les outils d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique utilisent déjà la puissance de l'heuristique pour informer leurs résultats. En bref, les outils d'intelligence artificielle simples fonctionnent sur la base d'un ensemble de règles intégrées et parfois d'heuristiques ! Ces règles sont encodées dans le système, ce qui facilite la prise de décision et la présentation du matériel d'apprentissage. Les algorithmes heuristiques peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes informatiques avancés, en fournissant des solutions efficaces et approximatives. Comme pour les humains, l'utilisation d'heuristiques peut entraîner des erreurs et doit donc être utilisée avec prudence. Toutefois, les outils d'apprentissage automatique et l'IA peuvent être utiles pour soutenir la prise de décision humaine, en particulier lorsqu'elle est obscurcie par l'émotion, la partialité ou l'irrationalité dues à notre propre susceptibilité aux heuristiques.

Dans leur article "Judgment Under Uncertainty : Heuristics and Bia^ses "2, Daniel Kahneman et Amos Tversky ont identifié trois types d'heuristiques différents : la disponibilité, la représentativité, ainsi que l'ancrage et l'ajustement. Chaque type d'heuristique est utilisé dans le but de réduire l'effort mental nécessaire pour prendre une décision, mais ils interviennent dans des contextes différents.

Heuristique de disponibilité

L'heuristique de disponibilité, telle que définie par Kahneman et Tversky, est le raccourci mental utilisé pour émettre des jugements de fréquence ou de probabilité basés sur "la facilité avec laquelle des instances o^u des occurrences peuvent être rappelées".3 Cet aspect a été abordé dans l'exemple précédent, jugeant la fréquence avec laquelle ^les tornades se produisent au Kansas par rapport au Nebraska.3

L'heuristique de disponibilité se produit parce que certains souvenirs nous viennent plus facilement à l'esprit que d'autres. Dans l'exemple de Kahneman et Tversky, on a demandé aux participants si plus de mots de la langue anglaise commençaient par la lettre K ou si la troisième lettre était K. Il est intéressant de noter que la plupart des participants ont répondu par la première réponse alors qu'en réalité, c'est la seconde qui est vraie. L'idée est qu'il est beaucoup plus difficile de penser à des mots dont la troisième lettre est K qu'à des mots qui commencent par K.4 Dans ce cas, les mots qui commencent par K nous sont plus facilement accessibles que les mots dont la troisième lettre est K.

Heuristique de représentativité

Les individus ont tendance à classer les événements en catégories, ce qui, comme l'illustrent Kahneman et Tversky, peut entraîner l'utilisation de l'heuristique de représentativité. Lorsque nous utilisons cette heuristique, nous classons des événements ou des objets en fonction de leur relation avec des exemples qui nous sont déjà familiers. Par exemple, si une personne rencontrée lors d'un cours ^à l'université ressemble à ce que nous pensons être le stéréotype de l'étudiant en médecine, nous pouvons estimer qu'il est très probable qu'elle étudie la médecine, même en l'absence de toute preuve tangible pour étayer cette hypothèse.

L'heuristique de représentativité est associée à la théorie du protot^ype.6 Théorie importante en sciences cognitives, la théorie du prototype explique la reconnaissance des objets et des identités. Elle suggère que nous classons différents objets et identités dans notre mémoire. Par exemple, nous pouvons avoir une catégorie pour les chaises, une catégorie pour les poissons, une catégorie pour les livres, etc. La théorie du prototype postule que nous développons des exemples prototypiques pour ces catégories en faisant la moyenne de tous les exemples d'une catégorie donnée que nous rencontrons. Ainsi, le prototype d'une chaise devrait être l'exemple de chaise le plus moyen possible, sur la base de notre expérience de cet objet. Ce processus facilite l'identification des objets, car nous comparons chaque objet que nous rencontrons aux prototypes stockés dans notre mémoire. Plus l'objet ressemble au prototype, plus nous sommes convaincus qu'il appartient à cette catégorie.

La théorie du prototype peut donner lieu à l'heuristique de représentativité dans les situations où un objet ou un événement particulier est considéré comme similaire au prototype stocké dans notre mémoire, ce qui nous amène à classer l'objet ou l'événement dans la catégorie représentée par ce prototype. Pour revenir à l'exemple précédent, si votre camarade ressemble beaucoup à votre prototype d'étudiant en médecine, vous pouvez le classer dans cette catégorie sur la base de la théorie du prototype de la reconnaissance des objets et des identités. Toutefois, vous commettez ainsi l'heuristique de représentativité.

Ancrage et heuristique d'ajustement

Une autre heuristique proposée par Kahneman et Tversky dans leur premier article est l'heuristique d'ancrage et d'aju^stement.7 Cette heuristique décrit comment, lors de l'estimation d'une certaine valeur, nous avons tendance à donner une valeur initiale, puis à l'ajuster en augmentant ou en diminuant notre estimation. Cependant, nous restons souvent bloqués sur cette valeur initiale - ce que l'on appelle l'ancrage - ce qui nous amène à faire des ajustements insuffisants. Ainsi, la valeur ajustée est biaisée en faveur de la valeur initiale à laquelle nous nous sommes ancrés.

Pour illustrer l'heuristique d'ancrage et d'ajustement, Kahneman et Tversky ont posé aux participants des questions telles que "estimez le nombre de pays africains au sein des Nations unies (ONU)". Une roue étiquetée avec des chiffres de 0 à 100 a été lancée et les participants ont été invités à dire si le chiffre sur lequel la roue avait atterri était supérieur ou inférieur à leur réponse à la question. Ensuite, les participants ont été invités à estimer le nombre de pays africains au sein des Nations unies, indépendamment du nombre sur lequel ils avaient tourné la roue. Quoi qu'il en soit, Kahneman et Tversky ont constaté que les participants avaient tendance à s'ancrer sur le nombre aléatoire obtenu en faisant tourner la roue. Les résultats ont montré que lorsque le nombre obtenu en faisant tourner la roue était de 10, l'estimation médiane donnée par les participants était de 25, alors que lorsque le nombre obtenu à partir de la roue était de 65, l'estimation médiane des participants était de 45,8.

Une étude réalisée en 2006 par Epley et Gilovich, intitulée "The Anchoring and Adjustment Heuristic : Why the Adju^stments are Insufficient "9 , s'est penchée sur les causes de cette heuristique. Ils ont montré que l'ancrage se produit souvent parce que les nouvelles informations auxquelles nous nous référons sont plus accessibles que d'autres informations. En outre, ils ont fourni des preuves empiriques pour démontrer que nos ajustements ont tendance à être insuffisants parce qu'ils nécessitent un effort mental important, que nous ne sommes pas toujours motivés pour consacrer à la tâche. Ils ont également constaté que les incitations à la précision conduisaient les participants à effectuer des ajustements plus suffisants. Ainsi, cette heuristique particulière se produit généralement lorsqu'il n'y a pas d'incitation réelle à fournir une réponse exacte.

Rapide et facile

Bien que différents dans leurs explications, ces trois types d'heuristiques nous permettent de réagir automatiquement sans trop d'efforts de réflexion. Ils fournissent une réponse immédiate et n'utilisent pas beaucoup d'énergie mentale, ce qui nous permet de consacrer nos ressources mentales à d'autres questions plus urgentes. En ce sens, les heuristiques sont efficaces, ce qui explique en grande partie pourquoi nous continuons à les utiliser. Cela dit, nous devons être attentifs à la confiance que nous leur accordons, car leur exactitude n'est pas garantie.

Comme l'ont illustré Tversky et Kahneman, l'utilisation d'heuristiques peut nous amener à nous engager dans divers biais cognitifs et à c^ommettre certaines erreurs10 . La prise de conscience des heuristiques peut nous aider à les éviter, ce qui nous amènera finalement à adopter des comportements plus adaptés.

Les heuristiques découlent de la pensée automatique du système 1. On croit souvent à tort que l'on peut éviter les erreurs de jugement en s'appuyant exclusivement sur le système 2. Toutefois, comme le souligne Kahneman, ni le système 2 ni le syst^ème 1 ne sont infaillibles.11 Si le système 1 peut conduire à se fier à des heuristiques entraînant certains biais, le système 2 peut donner lieu à d'au^tres biais, tels que le biais de confirmation.12 En réalité, les systèmes 1 et 2 se complètent mutuellement et leur utilisation conjointe peut conduire à une prise de décision plus rationnelle. En réalité, les systèmes 1 et 2 se complètent et leur utilisation conjointe peut conduire à une prise de décision plus rationnelle. En d'autres termes, nous ne devons pas porter des jugements automatiques, sans réfléchir, mais nous ne devons pas non plus trop réfléchir au point de chercher des preuves spécifiques pour étayer notre position. Il est donc possible d'éviter les heuristiques en s'efforçant de porter des jugements, mais ce faisant, nous devons nous efforcer de ne pas suranalyser la situation.

Les trois premières heuristiques - disponibilité, représentativité, ancrage et ajustement - ont été identifiées par Tverksy et Kahneman dans leur article de 1974 intitulé "Judgment Under Uncertainty : Heuristics an^d Biases".13 Outre la présentation de ces heuristiques et de leurs expériences pertinentes, ils ont énuméré les biais respectifs que chacune d'entre elles peut entraîner.

Par exemple, en définissant l'heuristique de disponibilité, ils ont montré comment elle peut conduire à une corrélation illusoire, c'est-à-dire à la croyance erronée que deux événements coïncident fréquemment. Kahneman et Tversky ont fait le lien en illustrant comment l'heuristique de disponibilité peut nous amener à surestimer ou à sous-estimer la fréquence à laquelle certains événements se produisent. Cela peut nous amener à établir des corrélations entre des variables alors qu'en réalité il n'y en a pas.

Se référant à notre tendance à surestimer notre précision dans les jugements de probabilité, Kahneman et Tversky ont également examiné comment l'illusion de validité est facilitée par l'heuristique de la représentativité. Plus un objet ou un événement est représentatif, plus nous sommes confiants dans la prédiction de certains résultats. L'illusion de validité, telle qu'elle fonctionne avec l'heuristique de représentativité, peut être démontrée par les hypothèses que nous faisons sur les autres sur la base de nos expériences passées. Si vous n'avez jamais eu que de bonnes expériences avec des personnes originaires du Canada, vous serez enclin à juger la plupart des Canadiens comme étant agréables. En réalité, votre petit échantillon ne peut pas représenter l'ensemble de la population. La représentativité n'est pas le seul facteur permettant de déterminer la probabilité d'un résultat ou d'un événement, ce qui signifie que nous ne devrions pas être aussi confiants dans nos capacités de prédiction.

Les personnes travaillant dans le domaine de la publicité doivent avoir une bonne compréhension des heuristiques, car les consommateurs s'appuient souvent sur ces raccourcis lorsqu'ils prennent des décisions d'achat. Une heuristique qui entre fréquemment en jeu dans le domaine de la publicité est l'heuristique de rareté. Lorsque nous évaluons la valeur d'un objet, nous avons souvent recours à cette heuristique, ce qui nous amène à penser que la rareté ou l'exclusivité d'un objet contribue à sa valeur.

Une étude réalisée en 2011 par Praveen Aggarwal, Sung Yul Jun et Jong Ho Huh a évalué l'impact des "messages de pénurie" sur le comportement des consommateurs. Ils ont constaté que les annonces de "quantité limitée" et de "durée limitée" influencent toutes deux les intentions d'achat des consommateurs, mais que les messages de "quantité limitée" sont plus efficaces. Cela explique pourquoi les gens sont si excités par les soldes du vendredi noir, qui ne durent qu'un jour, et pourqu^oi les comptes à rebours des unités disponibles sur les chaînes de téléachat conduisent souvent à des achats impulsifs.14

La connaissance de l'heuristique de la rareté peut aider les entreprises à prospérer, car les messages sur les "quantités limitées" rendent les consommateurs potentiels compé^titifs et augmentent leurs intentions d'achat.15 Cette technique de marketing peut être un outil utile pour stimuler les ventes et attirer l'attention sur votre entreprise.

L'un des inconvénients des heuristiques est qu'elles peuvent conduire à des stéréotypes, qui sont souvent nuisibles. Kahneman et Tversky ont illustré comment l'heuristique de représentativité pouvait entraîner la propagation de stéréotypes. Les chercheurs ont présenté aux participants une esquisse de la personnalité d'un homme fictif nommé Steve, suivie d'une liste de professions possibles. Les participants devaient classer la probabilité que chaque profession soit celle de Steve. Comme l'esquisse de personnalité décrivait Steve comme timide, serviable, introverti et organisé, les participants ont eu tendance à indiquer q^u'il était probable qu'il soit bibliothécaire.16 Dans ce cas particulier, le stéréotype est moins nocif que beaucoup d'autres, mais il illustre avec précision le lien entre heuristique et stéréotypes.

Publié en 1989, l'article de Patricia Devine intitulé "Stereotypes and Prejudice : Their Automatic and Controlled Components" illustre comment, même chez les personnes qui ont peu de préjugés, le rejet des stéréotypes requiert un certain niveau de motivation ^et de capacité cognitive.17 Nous utilisons généralement des heuristiques pour éviter de dépenser trop d'énergie mentale, en particulier lorsque nous ne sommes pas suffisamment motivés pour consacrer des ressources mentales à la tâche à accomplir. Ainsi, lorsque nous n'avons pas les capacités mentales nécessaires pour porter un jugement ou prendre une décision avec effort, nous pouvons nous fier à des réponses heuristiques automatiques et, ce faisant, risquer de propager des stéréotypes.

Les stéréotypes sont un exemple de la manière dont l'heuristique peut mal tourner. Les grandes généralisations ne s'appliquent pas toujours et leur utilisation continue peut avoir de graves conséquences. Cela souligne l'importance d'un jugement et d'une prise de décision réfléchis, par opposition à une prise de décision automatique.

Qu'est-ce que c'est ?

Les heuristiques sont des raccourcis mentaux qui nous permettent de juger rapidement sur la base de généralisations ou de règles empiriques.

Pourquoi cela se produit-il ?

Les heuristiques, en général, sont des moyens efficaces de réagir lorsque nous sommes confrontés à des problèmes ou à des décisions. Elles se mettent en place automatiquement, ce qui nous permet d'allouer notre énergie mentale à d'autres tâches. Des heuristiques spécifiques apparaissent dans différents contextes : l'heuristique de disponibilité se produit parce que nous nous souvenons mieux de certains souvenirs que d'autres, l'heuristique de représentativité peut être expliquée par la théorie du prototype, et l'heuristique d'ancrage et d'ajustement se produit en raison du manque d'incitation à fournir l'effort nécessaire pour un ajustement suffisant.

Exemple 1 - Publicité

L'heuristique de rareté, qui fait référence à la valeur que nous accordons aux objets lorsqu'ils sont limités, peut être utilisée à l'avantage des entreprises qui cherchent à augmenter leurs ventes. Des recherches ont montré que le fait d'annoncer des objets comme étant "en quantité limitée" augmente la compétitivité des consommateurs et leur intention d'acheter l'article en question.

Exemple 2 - Stéréotypes

Si les heuristiques peuvent être utiles, nous devons faire preuve de prudence, car il s'agit de généralisations qui peuvent nous amener à propager des stéréotypes allant de l'inexactitude à la nocivité.

Comment l'éviter ?

Le fait de consacrer plus d'efforts à la prise de décision au lieu de prendre des décisions de manière automatique peut nous aider à éviter les heuristiques. Cela demande plus de ressources mentales, mais permet de faire des choix plus rationnels.

Qu'est-ce que l'heuristique ?

Cet entretien avec Sekoul Krastev, directeur général de The Decision Lab, porte sur l'histoire des heuristiques, leurs applications dans le monde réel et leurs conséquences, tant positives que négatives.

10 erreurs de prise de décision qui nous freinent au travail

Dans cet article, Melina Moleskis examine les erreurs de prise de décision les plus courantes sur le lieu de travail. Qu'il s'agisse de prendre en compte le retour d'information fourni par les clients ou de résoudre les problèmes liés à la prise de décision à la volée, le Dr Moleskis propose des solutions réalistes que tout le monde peut mettre en œuvre.