Des probabilités difficiles à intégrer...

Nous pensons souvent nous appuyer sur la probabilité pour estimer la survenue d'un événement. Par exemple, un couple peut avoir tendance à penser que leur chance d'avoir une fille après avoir eu trois garçons d'affilée est plus élevée. Pourtant, il n'en est rien.
Ainsi, notre raisonnement est facilement biaisé par certains automatismes mentaux ou raccourcis de pensée qui réduisent la solution d'un problème inférentiel à un jugement très simple.

Quels sont ces bais de raisonnement ?

Différents biais de pensée ont tendance à nous induire en erreur et nous conduisent ainsi à faire des pronostics erronés. En voici les principaux :

• L'erreur du parieur (ou sophisme de Monte-Carlo) : Ce biais est assez répandu chez les amateurs de jeux de hasard. Il consiste à penser que si un événement s'est répété de nombreuses fois durant une période déterminée, il devrait survenir moins souvent au cours de la période suivante, et vice versa. c'est le cas, par exemple, du joueur qui, face à la roulette, pense que le noir a plus de chance de sortir au prochain coup car le rouge est sorti plusieurs fois d'affilée. Or, à chaque lancer, la probabilité de tomber sur le rouge ou le noir est la même, soit 50%. En effet, ce qui s'est produit aux tours précédents n'influence pas ce qui se produira au tour suivant.
  
  
• Le biais de représentativité : Nous avons tendance à calculer la probabilité d'un événement en basant notre jugement sur un nombre trop limité d'éléments que nous considérons néanmoins comme représentatifs. Par exemple, si l'on revient sur la cas du joueur à la roulette, son raisonnement consiste à penser que sur un temps prolongé, le nombre de sorties du noir est équivalent à celui des sorties du rouge, ce qui est tout à fait rationnel. Cependant, le temps sur lequel se base ce joueur est bien trop court. C'est ce même piège dans lequel tombe le couple qui pense avoir une fille après avoir eu trois garçons d'affilée. En effet, une famille, même nombreuse, représente un échantillon trop petit pour être statistiquement significatif.
  
  
• Le biais de conjonction : Il s'ajoute généralement au biais de représentativité. Il s'agit de la tendance à baser notre jugement de probabilité sur des similarités. Par exemple, si l'on présente une personne comme étant indépendante, sociable et passionnée de football, et que l'on demande s'il est plus probable que cet individu soit un commerçant ou un commerçant et un footballeur, la grande majorité d'entre nous aura tendance à choisir la deuxième option. En effet, nous avons tendance à additionner les probabilités de deux faits conjoints. Pourtant, ces deux faits n'étant pas liés entre eux, la probabilité pour qu'ils surviennent simultanément est inférieure à celle des deux faits pris séparément. Autrement dit, la probabilité qu'un individu soit seulement commerçant est bien plus élevée que celle qu'il soit à la fois commerçant et footballeur.

Pourquoi sommes-nous enclins à de tels biais cognitifs ?

Le plus souvent, ces raccourcis mentaux, assez intuitifs, facilitent nos décisions sans forcément les fausser. Mais il est vrai que dans certains cas, ces biais de pensée nous conduisent à des jugements erronés, notamment lorsqu'il s'agit de jeux de hasard. Ainsi, le raisonnement intuitif que nous adoptons dans la plus part des cas peut différer du raisonnement exact, au point d'altérer notre estimation des risques et nous mettre en danger.

Inspiré des travaux d'Amos Tversky, de Daniel Kahneman et de Daniela Ovadia.