La foire aux biais (et heuristiques)

• Heuristique de représentativité : le cas Linda

Un grand classique du tandem Kahneman/Tversky. Linda est une trentenaire, célibataire brillante et engagée. Qu’est-ce qui est le plus probable ? Qu’elle soit employée de banque ? Féministe ? Ou employée de banque et féministe ? Nous penchons quasiment tous pour la troisième hypothèse, la plus vraisemblable vu ce que nous croyons savoir des employées de banque et des fémi­nistes. Or c’est illogique, car quelles que soient les caractéristiques de Linda, d’un point de vue statistique « Linda est ceci » demeure toujours plus probable que « Linda est ceci et cela ».

• Heuristique d’ancrage/ajustement : un mauvais repère dans le brouillard

Tirez au sort un numéro, puis estimez combien l’ONU compte d’États membres. Plus le numéro que vous avez sorti est élevé, et plus vous intégrerez d’États à l’ONU (eh oui, l’expérience a été faite !). Dans le doute, nous procédons à des estimations à partir d’un point de repère, même suggéré par le hasard, et même s’il n’a rien à voir avec la question qui nous occupe. Un ancrage qui, paradoxalement, nous fait dériver vers lui, et non vers la vérité.

• Heuristique de disponibilité : c’est le plus bruyant qui a raison

Nous extrapolons à partir du souvenir qui a le plus frappé notre imagination, ou tout simplement le plus récent. Un schizophrène commet un meurtre ? L’information reste gravée dans notre esprit, et si nous ne connaissons rien à la schizophrénie, nous en concluons que tous les schizophrènes sont dangereux. On ne parle pas des trains qui arrivent à l’heure, donc tous sont en retard !