Les principaux biais cognitifs, suite
Le biais de la négligence du taux de base :
Il nous pousse à oublier de prendre en compte la fréquence d’un phénomène et à le sur- ou sous-estimer. Autrement dit, il nous pousse ignorer à la probabilité qu’un événement se produise avant d’obtenir des informations.
Par exemple, après avoir joué à un jeu commercial promettant un gagnant sur 1 fois sur 10 000 tentatives en moyenne, vous recevez un courrier de l’entreprise vous annonçant que « vous avez 99 % de chances d’avoir gagné ». Vous êtes ravi, persuadé d’être le gagnant à 99 %. Erreur !
Vous serez déçu… car vous oubliez que la fréquence du phénomène « gagnant » et de 1/10 000 seulement et que donc si 10 000 personnes ont joué, statistiquement, il y en aura en moyenne 1 gagnant. Mais comme il n’y a que 99 % de chance que vous ayez gagné, seule une seule des 100 personnes qui recevront la lettre « vous avez 99 % de chances » d’avoir gagné » sera le gagnant ; 99 seront déçues (mais excitées et incitées à s’abonner pour concrétiser, …).
Autrement dit, c’est un biais qui nous fait nous réjouir ou nous inquiéter pour rien.
Le biais du cadrage :
Ce biais montre que la formulation d’une question, d’une situation, nous rend influençables et influe sur nos décisions. Dans une célèbre expérience a montré comment un groupe de «cobayes » choisi dans un cas une option formulée « 66 % de risque de ne sauver personne » et dans l’autre « 66 % de risque que tout le monde meure », ce qui est pourtant la même chose.
Le biais de la représentativité :
Ce biais traduit l’inclination des individus à considérer que ce qui a été observé, vécu ou mémorisé est plus fréquent qu’en réalité. Il nous fait négliger les statistiques au profit des stéréotypes et des données « personnalisantes ».
Une heuristique est un raccourci mental.
Aussi appelé « heuristique de représentativité », ce biais nous fait penser que cette jeune femme vulgaire en jupe courte bon marché est peut-être prostituée alors qu’il est bien plus probable qu’elle soit qu’une simple employée.
Pour un médecin, cela se traduit par une propension à reproduire des diagnostics récents ou frappants chez ses patients. ils lui reviennent plus facilement à l’esprit (c.-à-d. qu’ils sont plus disponibles metalement). Ces diagnostics sont ainsi surestimés lors de l’évaluation de la probabilité du diagnostic actuel.
Le biais de confirmation :
Nous pousse à voir la confirmation de ce que l’on croit dans des phénomènes et à faire un tri sélectif dans les informations de manière à confirmer les hypothèses qui nous arrangent. Ce biais est marqué dans les contextes polémiques où les informations sont insuffisantes pour trancher un débat.
Ce biais influence les chercheurs comme les consommateurs qui ont tous tendance à accueillir favorablement les informations qui confirment leurs convictions. Ce biais a comme effet négatif d’aller à l’encontre de l’innovation et des idées originales. Pour le contrer il faut se forcer à examiner toutes les options et les informations, y compris celles qui vont à l’encontre de nos attentes ou a priori.
Le biais de l’aversion pour la perte :
Comme le démontre D Kahneman, la peur de perdre est plus forte que l’attirance de gagner et influence les décisions, notamment des financiers, comme l’a confirmé Terrance Odean dans son étude des investisseurs de 1987 à 1993.
L’inconvénient de ce biais est qu’il aggrave nos pertes car il renforce nos tendances à ne pas se débarrasser de ce qui ne fonctionne pas (comme les actions peu rentables dans les portefeuilles financiers). Dans un tel cas, ce biais nous pousse à nous dire que cela ira mieux plus tard pour justifier notre inaction.
Le biais de la préférence pour le centre :
Pourquoi le consommateur choisit plutôt les produits au centre des rayons.