Les 9 biais cognitifs
Le biais de la loi des petits nombres :
Ce biais nous pousse à prendre pour certaines des informations qui ne sont pourtant pas étayées. Il nous pousse à penser qu’une avalanche est incertaine parce qu’une avalanche s’est produit il y peu de temps.
La « loi des petits » nombre se juge dans le temps et nous fait oublier qu’une observation basée sur trop peu d’occurrences ne peut être extrapolée ; ce que nous faisons avec notre système 1 pourtant.
Le biais de la disponibilité en mémoire :
Ce biais nous fait prendre pour fréquent un événement récent alors que ce n’est pas parce qu’un événement vient d’avoir lieu qu’il a plus de probabilités de se reproduire.
Si on vient d’entendre parler d’un crash d’avion aux informations, on surestime le danger du transport aérien.
Le biais de l’ancrage ou le poids de la 1ere impression :
Ce biais instaure les termes d’un débat et influence par conséquent notre réponse : D. Khaneman a montré qu’en avançant le premier un chiffre dans une négociation, 50 ou 500, on influence le niveau de la réponse. Cette astuce de marchandage crée un « ancrage » mental involontaire qui peut nous conduire à sur- ou sous-estimer notre réponse.
Par exemple, ne croyez pas que mettre des mots comme « merveilleux », « performant », « vacances magiques »… sur des publicités ou dans des vitrines ne sert à rien. Ces termes à consonance positive ont une influence sur la perception que vous avez de l’offre dans le magasin. Les études le prouvent : si vous aviez vu des termes négatifs (ou aucun), vous auriez acheté bien moins.
Pour médecin, le biais du cadrage le pousse à se concentrer sur un symptôme, un signe, un élément d’information ou un diagnostic particulier au début du processus du diagnostic sans modérer et corriger son avis immédiat en fonction d’autres possibilités – soit en manquant d’en tenir compte ou en les ignorant.
Le biais de la régression vers la moyenne :
Ce biais cognitif nous pousse à de mauvaises décisions en considérant que des variations correspondent à des tendances et à ne pas prendre en compte des fluctuations aléatoires ou de court terme.
Vous constatez qu’un client a passé une grosse commande suite à un email relationnel ; vous en concluez, peut-être hâtivement, que cette plus grosse commande découle de votre message : pourtant, lors de la prochaine commande, il peut tout à fait repasser une commande conforme à son habitude (conformément à la loi de « régression vers la moyenne »). Pour se défaire de ce biais très commun, il faut considérer toute la durée de la période d’étude : ici, par exemple, l’effet de contacts CRM sur la fidélité du client (sa life time value).
Le syndrome “je suis au-dessus de la moyenne” est un aspect fréquent de ce biais. Un investisseur peut être intimement convaincu d’être systématiquement meilleurs que ses concurrents. Des études en finance comportementale montrent que ce type de « conviction » va le pousser à réaliser un plus grand nombre d’opérations et donc à supporter des coûts de transaction plus élevés, sans pour autant obtenir de meilleurs résultats.