L'effet Less-is-Better

Comme l'illustre l'exemple ci-dessus, dans notre vie quotidienne, l'effet "moins c'est mieux" se manifeste probablement le plus souvent dans des situations où il s'agit d'offrir ou de recevoir des cadeaux, ce qui fausse nos perceptions de la valeur et de la générosité. Mais il a également des implications pour nos vies de consommateurs : L'effet "moins c'est mieux" peut affecter notre consentement à payer (CAP) pour divers produits, nous rendant enclins à surpayer des articles de qualité relativement médiocre. Il peut également nous amener à dévaloriser des objets qui ont objectivement plus de valeur, simplement en raison de la façon dont ils sont encadrés ou de petites imperfections.

Les spécialistes du marketing ou les vendeurs peuvent essayer de tirer parti de l'effet "moins c'est mieux" en ne proposant qu'une seule option dans une catégorie donnée et en la facturant plus cher que ce qu'elle vaut. L'effet "moins c'est mieux" peut également avoir des implications dans des situations où les enjeux sont plus importants que la simple réalisation d'un achat, comme lors du processus d'embauche.

L'effet "moins c'est mieux" a été inventé par Christopher Hsee, spécialiste des sciences du comportement à l'université de Chicago. Dans l'une de ses expériences sur ce biais, Hsee a demandé à des participants d'imaginer qu'ils passaient une journée d'été à la plage et qu'un vendeur de glaces travaillait à proximité. Un groupe de participants a été informé que le vendeur servait des boules de glace de 8 oz dans des coupes de 10 oz, tandis que l'autre groupe a été informé que les boules étaient de 7 oz servies dans une coupe de 5 oz. Après avoir reçu ces informations, les participants ont été invités à noter le prix qu'ils seraient prêts à payer pour une portion.

Les résultats ont montré que, de manière contre-intuitive, les gens étaient prêts à payer davantage pour la petite coupe de glace trop remplie que pour la plus grande, pas assez remplie. Toutefois, si l'on demandait aux participants d'imaginer qu'il y avait deux vendeurs sur la plage, vendant les deux options ^susmentionnées, cet effet disparaissait.2

L'exemple de la crème glacée illustre quelques points essentiels de l'effet "moins c'est mieux". Tout d'abord, lorsque les gens décident d'opter pour l'option la moins chère, ils le font parce que, dans le contexte, elle est d'une certaine manière plus attrayante. Bien que la plus grande boule de glace soit objectivement une meilleure option que la petite (en supposant que vous essayez de maximiser votre consommation de glace, comme toute personne raisonnable), lorsqu'elle est servie dans une coupe trop grande, les gens ont l'impression de se faire arnaquer. En revanche, même si la petite boule représente moins de glace, lorsqu'elle est servie dans une coupe encore plus petite, on a l'impression d'avoir reçu une portion généreuse.

La deuxième chose à souligner ici est que l'effet "moins c'est mieux" implique une sorte d'inversion des préférences (PR) : Lorsque les options sont présentées ensemble plutôt qu'isolément, les gens n'optent plus pour le choix inférieur. Cette découverte intéressante indique que nous abordons les décisions différemment en fonction du nombre d'options qui nous sont proposées et de la manière dont elles sont présentées. En effet, la recherche a mis en évidence plusieurs raisons pour lesquelles notre approche cognitive diffère dans ces contextes.

Notre perception du monde dépend du contexte

L'effet "moins c'est mieux" est l'un des nombreux exemples de la manière dont notre jugement peut être influencé par des facteurs contextuels ou environnementaux. Bien que nous ayons tendance à nous considérer comme des décideurs rationnels, la recherche a montré à maintes reprises que la manière dont nous traitons les informations dépend fortement de la façon dont elles nous sont présentées.

L'une des plus célèbres démonstrations de ce fait, inventée par les très influents économistes comportementaux Daniel Kahneman et Amos Tversky, est connue sous le nom de "framing". Dans une étude célèbre, on a demandé à des participants d'imaginer que les États-Unis se préparaient à l'apparition d'une nouvelle maladie qui devrait tuer 600 personnes. Ils devaient ensuite choisir entre deux options :

• Si le programme A est adopté, 200 personnes seront sauvées.
• Si le programme B est adopté, il y a un tiers de probabilité que 600 personnes soient sauvées et deux tiers de probabilité qu'aucune personne ne soit sauvée.

Face à ces deux options, 72% ont choisi le programme A et 28% le programme B. Cependant, à un autre groupe de participants, Kahneman et Tversky ont présenté deux options différentes :

• Si le programme C est adopté, 400 personnes mourront.
• Si le programme D est adopté, il y a un tiers de chances que personne ne meure et deux tiers de chances que 600 personnes meurent.1

L'astuce ici est que ces options sont en fait les mêmes que les deux premières - les programmes A et C ont tous deux pour résultat 200 survivants et 400 morts, et les programmes B et D ont tous deux les mêmes chances de succès et d'échec. Et pourtant, le changement de formulation a conduit à des résultats très différents : seuls 22 % ont choisi le programme C, et 78 % le programme D.

Les différentes réponses découlent de la manière dont les choix ont été formulés : en termes de gains (personnes sauvées) ou de pertes (personnes non sauvées). Lorsque les options sont présentées en termes de gains, les gens deviennent averses au risque, choisissant le programme A parce qu'il s'agit d'un pari plus sûr que le programme B. En revanche, lorsqu'elles sont présentées en termes de pertes, les gens recherchent davantage le risque, choisissant de parier sur le programme D plutôt que d'accepter la perte garantie du programme C.

Ce qu'il faut retenir, c'est que les gens réagissent souvent très différemment à la même information, en fonction de la manière dont elle leur est présentée. Cette constatation est utile pour comprendre l'effet "moins c'est mieux", mais elle n'est pas tout à fait suffisante, car elle n'explique pas pourquoi cet effet ne se produit que lorsque nous évaluons nos options séparément. Pourquoi les préférences des gens s'inversent-elles lorsqu'ils considèrent l'ensemble de leurs choix ?

Certains attributs sont plus difficiles à évaluer

L'une des raisons de l'effet "moins c'est mieux" est connue sous le nom d'hypothèse d'évaluabilité. L'essentiel de cette théorie est que nous avons plus de mal à évaluer certaⁱns attributs que d'autres3 et que, lorsque nous essayons de juger des objets isolément, nos impressions sont beaucoup plus fortement influencées par des caractéristiques faciles à évaluer.

La principale raison pour laquelle un attribut peut être difficile à évaluer est que nous manquons d'informations sur sa distribution : nous ne savons pas quelle est sa valeur moyenne, ni quelles sont ses valeurs maximales et minimales possibles. Par exemple, si vous essayez de décider d'acheter ou non un certain type de voiture et que le vendeur vous indique la puissance du modèle, cette information ne serait pas très utile si vous ne connaissiez pas la puissance de la voiture moyenne ou l'importance de la différence de puissance entre une voiture de sport et un véhicule moins performant.

Souvent, nous essayons de simplifier le processus de prise de décision en considérant les objets en termes relatifs. Selon la théorie des normes, lorsqu'il est difficile d'évaluer un objet isolément, les gens ont tendance à penser à d'autres objets de la même catégorie pour s'en servir comme point de référence. Par exemple, lorsque vous recevez un livre à couverture rigide de votre ami, le fait qu'il ait coûté 35 dollars n'a de sens que s'il est comparé au prix d'autres livres. Pour juger ce cadeau, vous penseriez probablement (automatiquement) au livre "moyen" et l'utiliseriez comme point de référence. Cela vous permet de juger de la position relativ^e du livre dans sa propre catégorie, ce qui est beaucoup plus facile.2 Mais comme vous vous fiez maintenant à la position relative de l'article plutôt qu'à sa valeur absolue, cela peut conduire à un jugement biaisé. Par exemple, même si un manteau de 45 dollars est peu coûteux, il s'agit toujours d'un cadeau objectivement plus généreux qu'un livre de 35 dollars.

Certaines caractéristiques se distinguent plus que d'autres

Un autre facteur, un peu plus simple, à l'origine de l'effet "moins c'est mieux" est la saillance, c'est-à-dire l'importance de certains aspects d'un objet. La saillance est un puissant déterminant de la façon dont nous percevons le monde, car elle oriente notre attention vers les informations les plus voyantes et les plus susceptibles d'attirer l'attention. Nous avons également tendance à nous appuyer sur des informations très saillantes pour prendre des décisions, plus que sur des détails banals.

Dans de nombreuses démonstrations de l'effet "moins c'est mieux", l'impression que les gens ont de l'option objectivement supérieure est souvent handicapée par une caractéristique négative très saillante. Un exemple

L'effet "moins c'est mieux" a des implications sur la manière dont nous devrions aborder nos décisions en tant que consommateurs. Comme les faits l'ont montré, nous réagissons souvent très différemment à un même objet selon que nous le rencontrons seul ou avec d'autres options. Lorsque nous avons d'autres points de référence auxquels comparer un objet, nous pouvons juger de sa qualité en toute connaissance de cause, mais si l'objet est seul, nous sommes enclins à surestimer sa valeur et nous risquons de le payer trop cher.

Cette étude montre également que le fait de trop se concentrer sur les imperfections peut fausser notre jugement lorsqu'il s'agit de choisir entre plusieurs solutions. Dans l'étude sur la vaisselle, le grand service contenait peut-être des pièces cassées, mais il avait tout de même beaucoup plus de valeur que le petit service en parfait état. Notre incapacité à faire abstraction de ce genre de choses peut nous amener à laisser de côté des options tout à fait valables.

En plus de nous coûter de l'argent, l'effet "moins c'est mieux" peut fausser notre prise de décision dans des scénarios où l'enjeu est plus important. Par exemple, dans une autre étude menée par Christopher Hsee, les participants ont évalué deux candidats hypothétiques à un poste de programmeur informatique, soit séparément, soit conjointement. Le candidat A avait écrit 70 programmes informatiques et avait une moyenne générale de 2,5, tandis que le candidat B avait écrit 10 programmes informatiques et avait une moyenne générale de 4,9.

Dans la pratique, le candidat A serait probablement plus apte à remplir le rôle - même si sa moyenne est inférieure, il a beaucoup plus d'expérience pratique pour l'aider à faire le travail. Lorsque les participants à l'expérience ont jugé les deux candidats ensemble, ils l'ont compris et ont eu tendance à choisir le candidat A. Mais lorsque les candidats ont été jugés séparément, c'est le contraire qui s'est produit. Cela s'explique par le fait que la plupart des gens ne connaissent pas les informations relatives à la distribution de l'expérience en programmation informatique : sans familiarité dans ce domaine, il est difficil^e de donner un sens à des chiffres tels que 10 ou 70 programmes. Ces résultats suggèrent que les employeurs pourraient améliorer la qualité de leur prise de décision en évaluant les candidats conjointement, comme dans le cadre d'un entretien de groupe, plutôt que séparément.

La meilleure stratégie pour contourner l'effet "moins c'est mieux" est également très simple : il s'agit de comparer les prix. Comme nous l'avons vu, ce biais ne s'applique que dans les situations où l'on ne nous présente qu'une seule option à la fois. Dans la mesure du possible, essayez de trouver des informations sur les alternatives et comparez vos options côte à côte avant de vous engager dans l'une d'entre elles. Vous éviterez ainsi d'ignorer certains attributs au profit d'autres plus faciles à évaluer et vous prendrez une décision plus équilibrée.

L'effet "moins c'est mieux" a été inventé par Christopher Hsee, spécialiste des sciences du comportement à l'université de Chicago. Des phénomènes similaires avaient déjà été étudiés par d'autres chercheurs : par exemple, dans un article publié en 1995 par Victoria Medvec, Scott Madey et Thomas Gilovich, il a été constaté que les athlètes étaient moins heureux ap^rès avoir gagné une médaille d'argent qu'après avoir gagné une médaille de bronze.5 Cette découverte, ainsi que d'autres, a démontré que les gens avaient souvent des préférences qui étaient contre-intuitives, ou semblaient réagir plus positivement à des options inférieures. Cependant, on pense que l'effet "moins c'est mieux" repose sur des mécanismes différents de ceux d'autres effets similaires, et ⁱl se distingue par le fait qu'il implique une inversion des préférences lorsque les options sont présentées conjointement plutôt que séparément.2

Dans les années 1980, les légendaires économistes comportementaux Daniel Kahneman et Amos Tversky ont introduit ce qui allait être connu sous le nom de "problème Linda", en demandant aux gens de lire cette esquisse de personnalité :

Linda a trente et un ans, elle est célibataire, franche et très intelligente. Elle s'est spécialisée dans la philosophie. Lorsqu'elle était étudiante, elle s'intéressait beaucoup aux questions de discrimination et de justice sociale, et a également participé à des manifestations antinucléaires.

Ensuite, les participants ont reçu huit descriptions possibles de la profession de Linda, qu'ils ont classées par ordre de probabilité. Les trois dernières affirmations étaient, dans l'ordre, les suivantes : "Linda est caissière de banque" ; "Linda est vendeuse d'assurances" ; et "Linda est caissière de banque et active dans le mouvement féministe". À la surprise des chercheurs, seuls 15 % des personnes ont correctement répondu qu'il était moins probable que Linda soit une guichetière féministe qu'une simple guichetière. Tous les autres ont commis ce que l'on appelle le sophisme de la conjonction : croire à tort qu'il y a plus de chances que deux événements se produisent ensemble que l'un d'entre eux ne se produise seul. (En réalité, ce n'est jamais vrai.) Cela était vrai même pour les personnes très instruites.

Dans leurs tentatives "de plus en plus désespérées" d'obtenir la bonne réponse des gens, Kahneman et Tversky ont essayé une version abrégée du problème de Linda, en demandant aux gens d'indiquer ce qui était le plus probable : que Linda soit une caissière de banque ou une caissière de banque féministe. Lorsqu'on présentait les deux options ensemble, l'erreur n'était pas encore totalement éliminée, mais (du moins pour les groupes instruits) elle était fortement réduite : dans l'une de leurs études, 64 % des étudiants diplômés ont trouvé la bonne réponse. Cela reflète l'effet "moins c'est mieux" : lorsque les gens évaluaient séparément les professions possibles de Linda, ils s'appuyaient davantage sur des caractéristⁱques faciles à utiliser pour se faire une opinion, mais ils le faisaient un peu moins lorsque les alternatives étaient montrées ensemble.4

Ce biais a des implications sur la manière dont les spécialistes du marketing doivent aborder la mesure de la satisfaction des clients. Comme l'écrit Christopher Hsee dans l'un de ses articles sur l'effet "moins c'est mieux", dans certains cas, les spécialistes du marketing peuvent disposer de deux versions d'un produit qu'ils souhaitent tester. Comme l'a montré la recherche, ils peuvent obtenir des résultats différents selon qu'ils demaⁿdent à un groupe de personnes de tester les deux produits ou qu'ils demandent à deux groupes de personnes de tester chacun une version.2

De manière surprenante, Hsee recommande d'évaluer chaque version séparément, même si une évaluation séparée rend les gens vulnérables à l'effet "moins c'est mieux". Pourquoi ? Parce qu'une fois qu'un produit est sur le marché, les clients n'ont pas la possibilité de l'évaluer conjointement avec l'autre version qui n'a pas été sélectionnée. Il est plus logique d'opter pour l'option la plus performante lors d'évaluations séparées, car c'est ainsi que les consommateurs la percevront également.

Qu'est-ce que c'est ?

L'effet "moins c'est mieux" décrit comment les gens font parfois des choix sous-optimaux lorsqu'ils évaluent des options de manière isolée. Les préférences des individus s'inversent lorsqu'ils évaluent leurs choix conjointement.

Pourquoi cela se produit-il ?

Ce biais se produit parce que, lorsque nous faisons des choix entre des alternatives, notre jugement est sensible au contexte, comme le montre l'effet de cadrage. L'effet "moins c'est mieux" est également ancré dans l'hypothèse de l'évaluabilité, selon laquelle nous avons tendance à nous fier davantage aux attributs facilement évaluables lorsque nous prenons une décision, et dans la théorie de la norme, selon laquelle nous avons tendance à penser aux membres moyens ou "prototypiques" de la catégorie d'un objet afin de juger cet objet. Cela nous permet d'évaluer l'objet en termes de position relative au sein de sa catégorie, plutôt qu'en termes absolus.

Exemple 1 - Le problème de Linda et l'effet "moins c'est mieux".

Le problème de la Linda est un exemple célèbre tiré d'un article de Kahneman et Tversky, qui montre que même les personnes instruites sont sujettes à l'erreur de conjonction. Toutefois, les gens commettent moins cette erreur lorsque les deux événements jugés sont présentés simultanément, plutôt que séparément, comme dans l'effet "moins c'est mieux".

Exemple 2 - Le marketing et l'effet "moins c'est mieux".

Les spécialistes du marketing doivent parfois tester plusieurs versions d'un produit avant d'en choisir une définitive. Christopher Hsee, qui a inventé l'effet "moins c'est mieux", recommande de s'appuyer sur des évaluations séparées plutôt que sur des évaluations conjointes, car cela correspond mieux à l'expérience du client.

Comment l'éviter ?

La meilleure façon d'éviter l'effet "moins c'est mieux" est de toujours comparer les options avant de prendre une décision.

L'heuristique de représentativité, expliquée

La façon dont les gens réagissent au problème de Linda, qui reflète l'effet "moins c'est mieux", est motivée par l'heuristique de la représentativité. Cette page explique ce biais en détail.