Jugement et prise de décision

Introduction

Jugement et prise de décision sont, pour des raisons obscures, souvent étudiées et présentées séparément par les différents auteurs en psychologie. Néanmoins, à notre sens, ces deux thèmes sont sensiblement équivalents, dans la mesure où la prise de décision n'est qu'un jugement qui implique une action. Ainsi, les facteurs qui influencent le jugement sont forcément les mêmes que ceux qui influencent la prise de décision. Aussi, nous avons fait le choix de les présenter ensemble, sans suivre la distinction habituelle qui sépare ces deux thèmes. Il faut aussi noter que nous présentons ici une approche "psychologique", mais que le sujet de la prise de décision intéresse de très nombreuses disciplines, plus ou moins scientifiques, bien au-delà de la psychologie. En effet, la prise de décision peut également être vue sous l'angle des sciences politiques, de la médecine, du management, de la sociologie, de la psychothérapie, du coaching, etc.

Dans le domaine de la psychologie, la prise de décision est généralement considérée selon deux approches. L'approche normative tente d'établir des lois, de déterminer la rationalité, afin de prévoir les décisions prises par les sujets. Cette manière de considérer la prise de décision est la plus classique en psychologie. L'approche cognitive quant à elle considère que la prise de décision est un processus continu intégré, en interaction avec l'environnement.

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 naturellement pas plus rationnelle.

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 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 that we are going to examine in the nest sections.

Neuroscience perspective

The anterior cingulate cortex (ACC), orbitofrontal cortex (and the overlapping ventromedial prefrontal cortex) are brain regions involved in decision making processes. A recent neuroimaging study found distinctive patterns of neural activation in these regions depending on whether decisions were made on the basis of personal volition or following directions from someone else. Patients with damage to the ventromedial prefrontal cortex have difficulty making advantageous decisions. A recent study of a Two-alternative forced choice task involving Rhesus monkeys found that neurons in the parietal cortex not only represent the formation of a decision but also signal the degree of certainty (or "confidence") associated with the decision. Another recent study found that lesions to the ACC in the macaque resulted in impaired decision making in the long run of reinforcement guided tasks suggesting that the ACC may be involved in evaluating past reinforcement information and guiding future action. Emotion appears to aid the decision making process: Decision making often occurs in the face of uncertainty about whether one's choices will lead to benefit or harm (see also Risk). The somatic-marker hypothesis is a neurobiological theory of how decisions are made in the face of uncertain outcome. This theory holds that such decisions are aided by emotions, in the form of bodily states, that are elicited during the deliberation of future consequences and that mark different options for behavior as being advantageous or disadvantageous. This process involves an interplay between neural systems that elicit emotional/bodily states and neural systems that map these emotional/bodily states. Although it is unclear whether the studies generalize to all processing, subconscious processes have been implicated in the initiation of conscious volitional movements. See the Neuroscience of free will.

Cognitive and personal biases

Biases can creep into our decision making processes. Many different people have made a decision about the same question (e.g. "Should I have a doctor look at this troubling breast cancer symptom I've discovered?" "Why did I ignore the evidence that the project was going over budget?") and then craft potential cognitive interventions aimed at improving decision making outcomes.

Here is a list of commonly debated biases in judgment and decision making.

• Selective search for evidence (a.k.a. Confirmation bias in psychology) (Scott Plous, 1993) – People tend to be willing to gather facts that support certain conclusions but disregard other facts that support different conclusions. Individuals who are highly defensive in this manner show significantly greater left prefrontal cortex activity as measured by EEG than do less defensive individuals.
• Premature termination of search for evidence – People tend to accept the first alternative that looks like it might work.
• Cognitive inertia – Unwillingness to change existing thought patterns in the face of new circumstances.
• Selective perception – We actively screen-out information that we do not think is important. (See prejudice.) In one demonstration of this effect, discounting of arguments with which one disagrees (by judging them as untrue or irrelevant) was decreased by selective activation of right prefrontal cortex.
• Wishful thinking – a tendency to want to see things in a positive light, which can distort perception and thinking.
• Choice-supportive bias occurs when people distort their memories of chosen and rejected options to make the chosen options seem more attractive.
• Recency – People tend to place more attention on more recent information and either ignore or forget more distant information (see semantic priming). The opposite effect in the first set of data or other information is termed primacy effect.
• Repetition bias – A willingness to believe what one has been told most often and by the greatest number of different sources.
• Anchoring and adjustment – Decisions are unduly influenced by initial information that shapes our view of subsequent information.
• Group think – peer pressure to conform to the opinions held by the group.
• Source credibility bias – A tendency to reject a person's statement on the basis of a bias against the person, organization, or group to which the person belongs. People preferentially accept statement by others that they like (see prejudice).
• Incremental decision making and escalating commitment – We look at a decision as a small step in a process and this tends to perpetuate a series of similar decisions. This can be contrasted with zero-based decision making (see slippery slope).
• Attribution asymmetry – People tend to attribute their own success to internal factors, including abilities and talents, but explain their failures in terms of external factors such as bad luck. The reverse bias is shown when people explain others' success or failure.
• Role fulfillment – A tendency to conform to others' decision-making expectations.
• Underestimating uncertainty and the illusion of control – People tend to underestimate future uncertainty because of a tendency to believe they have more control over events than they really do.
• Framing bias is best avoided by using numeracy with absolute measures of efficacy.
• Sunk-cost fallacy— is a specific type of framing effect that affects decision making. It involves an individual making a decision about a current situation based on what they have previously invested in the situation. A possible example to this would be an individual that is refraining from dropping a class that that they are most likely to fail, due to the fact that they feel as though they have done so much work in the course thus far.
• Prospect theory—involves the idea that when faced with a decision making event, an individual is more likely to take on a risk when evaluating potential losses, and are more likely to avoid risks when evaluating potential gains. This can influence one's decision making depending if the situation entails a threat, or opportunity.