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Biais de surconfiance

Avoir plus confiance en son jugement qu'il ne le mérite

Jugement

Qu'est-ce que c'est?

Le biais de surconfiance est l'un des biais cognitifs les plus étudiés et prend trois formes : la surestimation (croire que nous faisons mieux que nous ne le faisons), la surévaluation relative (nous croire meilleurs que les autres) et l'excès de précision (une certitude excessive dans nos jugements). Beaucoup de gens s'estiment au-dessus de la moyenne sur les qualités valorisées, en proportion trop élevée pour que tous aient raison. Les professionnels n'y échappent pas : la surconfiance a été observée chez des médecins, des avocats et des dirigeants. Les entrepreneurs ont souvent une grande confiance dans les chances de leur propre projet, ce qui peut aider à comprendre à la fois pourquoi ils se lancent et pourquoi beaucoup échouent. Dans les études de calibration, les réponses dont on se dit sûr à 90 % se révèlent justes nettement moins souvent. Le biais résiste aux retours d'expérience, en partie parce que nous attribuons nos échecs à la malchance et nos succès à notre talent. La surconfiance conduit à une préparation insuffisante, à une mauvaise évaluation des risques, à des plans de secours trop minces et à l'illusion que les problèmes complexes ont des solutions simples. Pour calibrer sa confiance, il faut suivre ses prévisions dans le temps et envisager délibérément les scénarios où l'on pourrait se tromper.

Exemple

Croire qu'un projet prendra 3 mois quand des projets similaires en ont pris plus de 6. Se considérer comme un conducteur au-dessus de la moyenne. Être sûr à 99 % d'une réponse qui s'avère fausse.

Références

Fischhoff, B., Slovic, P., & Lichtenstein, S. (1977). Savoir avec certitude : le bien-fondé d'une confiance extrême. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 3(4), 552-564.

Lichtenstein, S., Fischhoff, B., & Phillips, L. D. (1982). Calibration des probabilités : l'état de l'art jusqu'en 1980. In D. Kahneman, P. Slovic, & A. Tversky (Eds.), Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (pp. 306-334). Cambridge University Press.

Moore, D. A., & Healy, P. J. (2008). Le problème de l'excès de confiance. Psychological Review, 115(2), 502-517.

Comment l'éviter

Doxa s'appuie sur l'IA et peut se tromper. Comment c'est construit

Question

Quel est mon bilan sur des prédictions similaires ?

Question

Quelles hypothèses fais-je qui pourraient être fausses ?

Question

Quelle largeur devrait vraiment avoir ma fourchette d'estimation ?

Question

Que ne sais-je pas qui pourrait affecter ce résultat ?

Question

Un expert dans ce domaine serait-il d'accord avec mon évaluation ?

Technique

Demandez l'avis de personnes qui contesteront vos opinions.

Technique

Utilisez les taux de base de situations passées similaires.

Technique

Tenez un journal de vos prévisions et vérifiez régulièrement votre taux de réussite.

Technique

Exprimez les estimations sous forme de fourchettes plutôt que de chiffres uniques.

Technique

Faites un pré-mortem pour repérer les causes d'échec que vous avez négligées.