Jugement et prise de décision

Introduction

Dans notre vie quotidienne, nous sommes amenés à porter des jugements et, éventuellement, à prendre des décisions. S'il est théoriquement possible de porter certains jugements de manière parfaitement rationnelle, nous allons voir que ce n'est généralement pas le cas. En effet, pour des raisons de rapidité et d'économie psychique, nous utilisons généralement des heuristiques lorsque nous portons des jugements. Ces heuristiques sont des opérations mentales simplifiées, et fausses d'un point de vue purement logique, qui nous permettent de juger au quotidien. La prise de décision qui découle du jugement, n'est pas plus rationnelle. Cette dernière se différencie du jugement dans la mesure où elle implique une action consécutive à un jugement. Les modèles existants concernant la prise de décison sont relativement peu nombreux et, à notre sens, encore insuffisamment développés. Ainsi, le modèle de la prise de décision basée sur l’utilité, en provenance directe de l’économie, doit être considéré avec précaution. en effet, ce modèle part du principe que rationalité et quantité d’argent reçue sont une seule et même chose ce qui paraît difficilement justifiable d’un point de vue psychologique. Néanmoins, ce modèle, que nous verrons plus loin, comporte certains aspects intéressants qui méritent d’être connus.

Jugement

Heuristiques

Les heuristiques de jugement, sont des opérations mentales automatiques, intuitives et rapides pouvant être statistiques ou non statistiques. Ces raccourcis cognitifs sont utilisés par les individus afin de simplifier leurs opérations mentales dans le but de répondre aux exigences de l’environnement. Les heuristiques peuvent apparaître quotidiennement et par habitude dans la prise de décision, le jugement, l’estimation de probabilité et la prédiction de valeurs. Les heuristiques permettent aux individus un gain de temps car, en les utilisant, ils ne tiennent pas compte de toute la complexité des informations pertinentes à la situation. Cependant, elles mènent parfois à des biais et à des erreurs dans le jugement et la prise de décision. Les plus développées dans la littérature sont les heuristiques de représentativité, de disponibilité, d’ancrage et d’ajustement. Ces dernières ont été mises en évidence par Amos Tversky et Daniel Kahneman en 1974. Les interprétations résultant des heuristiques selon Tversky et Kahneman ne font cependant pas l’unanimité auprès de la communauté scientifique. En effet, selon eux, les heuristiques mènent à des raisonnements de qualité tandis que pour d’autres auteurs, ils aboutissent à de mauvaises réflexions. Les heuristiques sont appliquées dans de nombreux autres domaines, notamment dans le marketing, la santé publique, la politique et la justice.

Une origine liée aux sciences économiques

Herbert Simon est le premier à avoir introduit la notion d'heuristique dans un article intitulé A behavioural model of rational choice publié dans le Quarterly Journal of Economics en 1951. Simon y propose la notion de rationalité limitée pour modéliser le comportement des humains et suggère que les individus utilisent des règles approximatives pour prendre des décisions plutôt que de considérer tous les paramètres d'un problème. Pour Simon, les heuristiques sont des règles rationnelles approximatives fournissant des réponses satisfaisantes, sans être optimales. En 1967, Harold Kelley prolonge les travaux d'Herbert Simon en développant la théorie de la covariation aussi appelée théorie de l'attribution causale. À partir des années 1970, la notion d'heuristique change avec Amos Tversky et Daniel Kahneman qui en 1974 développent l’idée que les individus ne prennent pas toujours leurs décisions de manière rationnelle. Ils seraient soumis à des biais et peuvent commettre des erreurs. Leurs ressources cognitives ne leur permettant pas d’utiliser des règles rationnelles, les individus recourraient à des raccourcis cognitifs : les heuristiques, qui sont des opérations mentales « intuitives, rapides et automatiques ». Tversky et Kahneman sont les auteurs principaux ayant étudié et développé le concept d'heuristique de jugement. Ils sont par exemple à l'origine des heuristiques de représentativité, de disponibilité et d'ancrage et d'ajustement.

Rôle et utilisation des heuristiques dans le jugement

Dans la prise de décision et le jugement, les heuristiques permettent d'effectuer plus simplement des jugements, de faire face à l’incertitude, de préserver les efforts des acteurs et de leur faire gagner du temps. Elles servent également à généraliser et à porter des jugements abstraits. Il existe de nombreuses variantes dans les heuristiques. Nous nous contenterons ici d’en donner les principales et d’offrir quelques exemples.

Heuristique de représentativité et biais associés

Tversky et Kahneman ont observé le phénomène suivant : plus une chose est typique d'une catégorie, plus les individus la classent dans cette catégorie. L’heuristique de représentativité est une règle qui «consiste à estimer la probabilité d’appartenance d’un objet à une classe d’objets à partir de sa ressemblance avec un cas prototypique de cette classe». Selon Tversky et Kahneman, cette règle est utilisée pour répondre à des questions de probabilité comme : « Quelle est la probabilité qu'A appartienne à la classe B ? ». Si A est très représentatif de B, l’individu jugera qu'A a une forte probabilité d’appartenir à B. Ils développent l’idée que l’heuristique de représentativité est aussi utilisée pour catégoriser socialement les individus en fonction de leur ressemblance avec les stéréotypes caractérisant ces catégories. Cette règle peut expliquer certains biais de jugement.

Ignorance des probabilités a priori (ignorance du taux de base)

Un premier biais expliqué par l’heuristique de représentativité consiste à ignorer les probabilités a priori (ignorance du taux de base). En 1973 Tversky et Kahneman ont étudié ce phénomène en demandant à des sujets de lire une brève description d’un individu pris d’un groupe de 100 personnes. La moitié des sujets étaient informés que le groupe de 100 personnes était composé de 30 % d’avocats et 70 % d’ingénieurs (le taux de base) et l’autre moitié que la composition du groupe était de 70 % d’avocats et de 30 % d’ingénieurs. La description lue par les sujets correspondait au stéréotype de l’ingénieur. La tâche des participants était d’estimer la probabilité de cet individu d’être un ingénieur plutôt qu’un avocat. Quel que soit le taux de base fourni aux sujets, ceux-ci ont estimé que l’individu décrit avait une grande probabilité d’être ingénieur : il n’y avait donc pas de différence significative entre les deux groupes de participants. Par contre, lorsque les sujets n'avaient pas de description à leur disposition, ils tenaient effectivement compte du taux de base. Tversky et Kahneman en ont conclu que, lorsque les sujets disposaient d'une description de l'individu, ils avaient utilisé l’heuristique de représentativité en ignorant le taux de base fourni. Lorsque les individus doivent estimer la probabilité d’obtenir un résultat particulier dans un échantillon, leur réponse est donc affectée par le fait qu’ils ne tiennent pas correctement compte de la taille de cet échantillon et de leur mauvaise compréhension du hasard.

Heuristique de disponibilité et biais associés

Selon les observations de Tversky et Kahneman, plus il est facile de se souvenir d’un événement, plus celui-ci est considéré comme fréquent et inversement. L’heuristique de disponibilité « consiste à juger la fréquence ou la probabilité d’un événement en fonction de la facilité avec laquelle on peut se remémorer des exemples de cet événement ». Ce phénomène est expliqué par le fait que les individus se rappellent mieux des exemples d’événements très fréquents que des exemples d’événements peu fréquents. Cette heuristique peut toutefois mener à plusieurs biais.

La facilité de rappel des souvenirs

Un des biais énoncé par Tversky et Kahneman est dû à la facilité de rappel des souvenirs. Il arrive que la facilité d’accès en mémoire d’un événement ne reflète pas sa fréquence exacte d’apparition. Par exemple, les individus de l’étude de Slovic, Fischoff et Liechtenstein croyaient que mourir d’un homicide était plus fréquent que mourir d’un cancer de l’estomac. Or le décès par cancer de l’estomac est dix-sept fois plus fréquent que l’homicide. Cependant, les cas de meurtre sont plus facilement accessibles en mémoire grâce, entre autres, aux médias.

Heuristique d’ancrage et d’ajustement et biais associés

Afin d’estimer la grandeur (fréquence, probabilité…) d’un nouvel évènement, les individus ont tendance à utiliser l’heuristique d’ancrage et d’ajustement. Pour ce faire, aussi bien les enfants que les adultes se basent sur une quantité ou une information qui peuvent être pertinentes ou non (une "ancre"). Par la suite, ils l'ajusteront en considérant les particularités de ce nouvel évènement. Cependant, l’ajustement est en général insuffisant comme le prouve l’étude initiale de Tversky et Kahneman de 1974. Dans celle-ci, les sujets devaient tout d’abord tourner une roue de la fortune truquée. Ils recevaient alors un pourcentage qui était soit 10 % soit 65 %. Ensuite, ils devaient évaluer si le pourcentage était inférieur ou supérieur à celui du nombre de pays africains représentés aux Nations unies. Enfin, ils devaient en estimer le pourcentage exact. Les résultats montrent que l’estimation est influencée par le pourcentage fourni par la roue de la fortune. Les gens se sont donc basé sur celui-ci : ce nombre a été l’ancre de leur estimation. L’estimation de ceux dont l’ancre était de 10 % tournait autour de 25 % tandis que l’estimation de ceux qui avaient reçu 65 % était aux alentours de 45 %. L’effet d’ancrage apparaît dans de nombreux types de phénomènes tels que l’attribution causale ou encore la prédiction de la probabilité d’un évènement futur. Dans les situations sociales, les individus utilisent leurs propres points de références comme point d’ancrage sauf quand ceux-ci sont ambigus. Ils se baseraient alors sur les comportements et attributs des autres ou sur des détails non pertinents de la situation. De nombreux facteurs humains régulent l’influence des ancres comme l’humeur, la personnalité, l’expertise dans le sujet concerné et les habilités cognitives des personnes.

Decision making (Prise de décision)

Decision making can be regarded as the cognitive process resulting in the selection of a course of action among several alternative scenarios. Every decision making process produces a final choice. The output can be an action or an opinion of choice.

Human performance in decision terms has been the subject of active research from several perspectives. From a psychological perspective, it is necessary to examine individual decisions in the context of a set of needs, preferences an individual has and values they seek. From a cognitive perspective, the decision making process must be regarded as a continuous process integrated in the interaction with the environment. From a normative perspective, the analysis of individual decisions is concerned with the logic of decision making and rationality and the invariant choice it leads to. Yet, at another level, it might be regarded as a problem solving activity which is terminated when a satisfactory solution is reached. Therefore, decision making is a reasoning or emotional process which can be rational or irrational, can be based on explicit assumptions or tacit assumptions. Decisions are likely to be involuntary and following the decision, we spend time analyzing the cost and benefits of that decision. This is known as "Rational Choice Theory," which encompasses the notion that we maximize benefits and minimize the costs. One must keep in mind that most decisions are made unconsciously. Jim Nightingale, Author of Think Smart-Act Smart, states that "we simply decide without thinking much about the decision process." In a controlled environment, such as a classroom, instructors encourage students to weigh pros and cons before making a decision. However in the real world, most of our decisions are made unconsciously in our mind because frankly, it would take too much time to sit down and list the pros and cons of each decision we must make on a daily basis.

Logical decision making and science

Logical decision making is an important part of all science-based professions, where specialists apply their knowledge in a given area to making informed decisions. For example, medical decision making often involves making a diagnosis and selecting an appropriate treatment. Some[which?] research using naturalistic methods shows, however, that in situations with higher time pressure, higher stakes, or increased ambiguities, experts use intuitive decision making rather than structured approaches, following a recognition primed decision approach to fit a set of indicators into the expert's experience and immediately arrive at a satisfactory course of action without weighing alternatives. Recent robust decision efforts have formally integrated uncertainty into the decision making process. However, decision analysis, recognized and included uncertainties with a structured and rationally justifiable method of decision making since its conception in 1964.

In economics, it is thought that if humans are rational and free to make their own decisions, then they would behave according to the rational choice theory. This theory states that people make decisions by determining the likelihood of a potential outcome, the value of the outcome and then multiplying the two. For example, with a 50% chance of winning $20 or a 10% chance of winning $10, people more likely to choose the first option. However, in reality, there are some factors that affect decision making abilities and cause people to make irrational decisions, one of them being availability bias. Availability bias is the tendency for some items that are more readily available in memory to be judged as more frequently occurring. For example, someone who watches a lot of movies about terrorist attacks may think the frequency of terrorism to be higher than it actually is.