La prise de décision fait partie intégrante de notre vie quotidienne. Quand il s'agit de décisions importantes, nous voulons généralement travailler avec les autres - en supposant que les groupes sont meilleurs que les individus. Après tout, cela a été démontré dans les deux cas les humains et animaux. Les comités, les groupes spéciaux et les jurys y parviennent généralement "sagesse des foules"En partageant des opinions et des points de vue individuels - en les discutant au sein du groupe jusqu'à ce qu'il y ait un consensus.

Mais deux têtes ne valent pas toujours mieux qu'une. La présence d'un leader trop dominant, les contraintes de temps et la dynamique sociale pourraient dissiper les avantages des groupes. Dans une étude récente, publiée dans Rapports scientifiques, nous avons étudié les meilleures conditions pour prendre des décisions lorsque les circonstances sont incertaines. En d'autres termes, si nous ne sommes pas en mesure de prendre une décision en toute connaissance de cause, sommes-nous mieux seuls ou en groupe?

En présence d'incertitude, l'information provenant des sens n'est généralement pas suffisante pour prendre des décisions précises. Aussi dans décisions perceptuelles, comme la recherche d'un objet particulier dans une image, le raisonnement n'aide pas. Dans de telles circonstances, les meilleures décisions sont généralement celles prises en utilisant gut sentiment. Cependant, la recherche suggère que discuter de votre décision avec d'autres devrait améliorer votre performance.

Dans nos expériences, nous avons montré aux participants une séquence d'images d'environnements arctiques avec une foule de pingouins et, éventuellement, un ours polaire. Les images ont été manipulées comme ces deux espèces vivre aux pôles opposés. Après chaque image, les participants devaient décider, le plus rapidement possible, s'il y avait un ours polaire sur la photo. Chaque image a été montrée pendant un quart de seconde, rendant ainsi la tâche assez difficile pour un individu - voir l'animation ci-dessous.

Y a-t-il un ours polaire? (Indice: oui)

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Nous avons recruté des participants 34 et les avons divisés en trois groupes. Dans les ensembles A et B (participants 10 chacun), les personnes ont réalisé l'expérience isolément sans interaction les unes avec les autres. Après chaque décision, les participants de l'ensemble B ont également indiqué leur degré de confiance dans cette décision. Comme tous les participants voyaient les mêmes images, nous avons ensuite étudié la performance des paires et des groupes possibles que nous pourrions former en agrégeant leurs réponses.

Dans l'ensemble C, nous avons formé sept paires au hasard et placé chaque participant dans une pièce séparée. Nous avons permis à chaque paire d'échanger des informations pendant l'expérience. Un membre de chaque couple a pris deux décisions: l'une basée sur la seule information perceptuelle (première réponse doublée) et l'autre prenant également en compte la première réponse de l'autre membre et son degré de confiance (deuxième réponse).

Lors de l'appariement de participants isolés (ensembles A et B) en ajoutant simplement leurs réponses ensemble, la sagesse des foules fait une différence: les couples étaient plus précis que les individus. Si la paire n'était pas d'accord sur une décision, nous avons utilisé la décision du membre le plus confiant. Cependant, étonnamment, communiquer des participants de l'ensemble C a fait 50% plus d'erreurs que les participants isolés des ensembles A et B. Autrement dit, avoir des gens travaillant ensemble plutôt que de faire la même tâche n'améliore pas la performance: ça l'aggrave .

La communication de groupe a non seulement augmenté le nombre de décisions erronées prises par les gens, mais elle a également empêché les participants d'évaluer correctement leur confiance dans les décisions. Nous savons que les gens qui se sentent très confiants à propos d'une décision ont plus de chances d'être corrects que ceux qui se sentent moins confiants. Bien que cela soit vrai pour l'ensemble B, dans l'ensemble C, la confiance de la décision n'était pas corrélée avec la réponse correcte ou non.

Ce qui s'est passé dans l'expérience, c'est que des personnes trop confiantes (mais inexactes) ont convaincu les personnes moins confiantes (mais exactes) de changer leurs opinions en faveur d'une mauvaise décision. Par conséquent, demander aux participants de communiquer leur degré de confiance après chaque décision est risqué.

Lire l'inconscient

Dans l'étude, nous avons également examiné l'activité cérébrale des différents décideurs en utilisant l'électroencéphalographie (EEG), qui utilise des électrodes placées sur le cuir chevelu pour suivre et enregistrer les ondes cérébrales. L'objectif était de trouver des modèles pour évaluer la qualité d'une décision sans demander aux participants à quel point ils étaient confiants.

Nous avons constaté que l'intensité des ondes cérébrales dans des régions spécifiques du cerveau reflète la confiance en la décision de l'utilisateur. Nous avons ensuite développé une interface cerveau-ordinateur (BCI) (un ordinateur directement connecté à l'EEG) pour prédire la confiance en la décision de chaque participant en utilisant leurs signaux cérébraux et le temps de réponse via des algorithmes d'apprentissage automatique. Notre interface a été conçue pour puiser dans l'inconscient et capturer la preuve de la confiance en la décision avant que d'autres raisonnements entrent en jeu.

Lors de l'utilisation de notre RCC, les participants n'ont reçu aucun commentaire sur leur niveau de confiance. De cette façon, nous pourrions établir à qui on devrait accorder plus de confiance sur chaque décision sur la seule base de l'activité cérébrale - ce qui nous a permis d'améliorer la précision des décisions de couple et de groupe lors de l'addition des réponses par la suite.

Nos résultats suggèrent que deux esprits valent mieux qu'un en période d'incertitude que si les gens n'échangent pas d'informations. En outre, les décisions de groupe optimales peuvent être prises en utilisant notre BCI pour établir quels membres du groupe devraient faire confiance plus selon leurs signaux de cerveau.

Cela pourrait aider une variété de lieux de travail pour améliorer la prise de décision. Pour atteindre la performance maximale, nous aurions besoin de plusieurs utilisateurs isolés équipés de BCI. Ceci est particulièrement valable pour les scénarios où des décisions erronées peuvent avoir des conséquences graves. Par exemple, dans la surveillance, où les agents de police surveillent les caméras de sécurité pour identifier les menaces sur une scène. Ou en finance, pour permettre aux courtiers de prendre de meilleures décisions et d'économiser de l'argent. De même, dans le domaine de la santé, les radiologues pourraient être aidés par notre BCI pour mieux diagnostiquer les images radiographiques. Ceci, à son tour, pourrait réellement aider à sauver des vies.

A propos de l'auteur

Davide Valeriani, chercheur postdoctoral en interfaces cerveau-ordinateur et cofondateur d'EyeWink Ltd. Université d'Essex

Cet article a été publié initialement le The Conversation. Lis le article original.

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