Les gens sont notoirement trop confiants. Peu importe le contexte - sport, finances, politique - les gens croient que leurs jugements et leurs décisions sont meilleurs qu'ils ne le sont en réalité. Le choc vient plus tard après Steven Bradbury remporte une médaille d'or olympique d'hiver, Le Brexit déstabilise les marchés financierset la Donald Trump remporte la nomination républicaine.
L'excès de confiance a été blâmé pour tout, depuis le naufrage du Titanic jusqu'à la Grande Récession. La recherche sur l'excès de confiance l'implique dans la détérioration des jugements à travers une gamme de situations, y compris les investisseurs comportement de sur-négociation, les gestionnaires mauvaise prévision, leur tendance à introduire des produits à risqueet leur tendance à s'engager fusions destructrices de valeur.
L'excès de confiance est l'un des biais cognitifs les plus puissants parce qu'il est si omniprésent, et nous amène à faire des jugements importants et des décisions sans un degré raisonnable de considération. Heureusement, il existe des stratégies que vous pouvez utiliser pour réduire l'excès de confiance.
Comment savez-vous quand vous êtes trop confiant?
L'excès de confiance est généralement mesurée en termes de précision du jugement lors de l'estimation d'une gamme de résultats plausibles. Par exemple, au moment de porter un jugement sur le prix futur de l'action de BHP Billiton, vous pourriez probablement imaginer une gamme de prix plausibles dans lesquels vous seriez assez confiant que le prix futur baisserait. Les scientifiques appellent cela un "intervalle de confiance".
Un intervalle de confiance comprend deux nombres - une limite inférieure et une limite supérieure - qui, ensemble, créent une plage que vous êtes, typiquement, 80% va certainement inclure la vraie réponse. Par exemple, vous pourriez deviner que les actions BHP d'un an à compter de ce jour seront $ 25 et produiront un intervalle de confiance 80% avec une limite inférieure de $ 15 et une limite supérieure de $ 35.
Dans cet exemple, vous affirmeriez 80% que les actions BHP d'une année se situeraient entre $ 15 et $ 30. Si on vous demande de créer un nombre différent d'intervalles de confiance 80% pour plusieurs questions différentes, alors 80% de ces intervalles de confiance devrait s'avérer exact et contenir le vrai résultat.
Généralement, cependant, les taux d'exactitude sont beaucoup plus bas qu'ils ne devraient l'être. Par exemple, dans un étude approfondie, les intervalles 80% des gens contenaient la bonne réponse juste 48% du temps. Par conséquent, les jugements des gens sont trop confiants parce que la gamme de résultats qu'ils jugent plausibles manque souvent la vérité.
Pourquoi les gens sont-ils trop confiants?
Bien que plusieurs théories ont été proposées pour expliquer pourquoi les gens sont trop confiants, aucun d'entre eux n'explique toutes les observations que les scientifiques ont faites et donc il n'y a actuellement aucune théorie globale de l'excès de confiance.
Selon une théorieLorsqu'ils font un jugement, les gens font une meilleure estimation initiale qui sert de point de départ, puis ils estiment l'éventail des résultats plausibles en s'étendant vers l'extérieur à partir de cet ancrage. Par exemple, si on vous demande de donner une fourchette plausible pour le prix futur de l'action de BHP, vous pouvez utiliser comme point de départ le cours actuel de l'action, qui est autour de $ 20, puis l'élargir en fonction d'autres facteurs.
Selon cette théorie de l'ancrage, l'éventail final des résultats plausibles reste trop proche du point de départ et, par conséquent, ils semblent trop confiants parce que leur fourchette attendue n'inclut souvent pas la vérité.
Cette théorie prédit que l'établissement d'une ancre explicite en demandant aux gens d'indiquer leur point de départ devrait augmenter l'excès de confiance et pourtant un article a trouvé le contraire.
A deuxième théorie déclare qu'en communiquant avec les autres, les gens préfèrent être informatifs à l'exactitude. Par exemple, la plupart des gens préfèrent deviner que le cours de l'action BHP se situera entre $ 15 et $ 25 plutôt qu'entre $ 1 et $ 100. Ce dernier est certainement plus précis mais relativement peu informatif et peu utile.
Cependant, lorsque les gens jugent qu'un ensemble restreint de résultats est plausible, ils semblent trop confiants parce que leur fourchette attendue n'inclut souvent pas la vérité. Cette théorie prédit le degré de surconfiance à changer en fonction du contexte (par exemple, à quel point la précision est importante). Cependant, il y a aucune preuve que de tels changements de contexte affectent le degré d'excès de confiance.
A troisième théorie déclare que l'excès de confiance reflète effectivement des suppositions de point de départ extrêmement pauvres. Par exemple, si vous ne connaissiez pas le cours actuel de l'action BHP, votre point de départ pourrait être très éloigné, par exemple $ 2,000. Dans ce cas, peu importe à quel point vous avez élargi votre éventail de résultats plausibles à partir de ce point de départ, vous paraîtrez trop confiant car votre fourchette attendue n'inclurait pas la vérité.
Cette théorie est appuyée dans des contextes de laboratoire où des jugements sont faits sur des événements aléatoires où les chercheurs peuvent déterminer la gamme correcte de résultats plausibles. Cependant, cette théorie est impossible à tester dans les circonstances les plus typiques lorsque la plage correcte ne peut pas être calculée.
Comment peut-on éviter une trop grande confiance?
Bien que l'excès de confiance soit l'un des biais cognitifs les plus puissants, certaines stratégies peuvent être utilisées pour le réduire. Les stratégies les plus efficaces encouragent la prise en compte de plus d'informations et d'alternatives possibles.
Une stratégie consiste à mener un "pré-mortem". Pour ce faire, vous faites une meilleure estimation, puis supposez que l'estimation est inexacte, puis générez des raisons plausibles expliquant pourquoi la supposition était inexacte. Une recherche a trouvé que l'excès de confiance est réduit après avoir demandé aux gens d'énumérer les arguments qui contredisent le raisonnement qui a conduit à la supposition.
Alternativement, vous pouvez supposer que votre première supposition est fausse et ensuite penser à une seconde supposition qui est basée sur un raisonnement différent. Une recherche révèle que la moyenne de ces deux suppositions tend à produire des points de départ plus précis que la première estimation.
Une autre stratégie utilise le "sagesse de la foule". La stratégie consiste à recueillir les meilleures estimations des autres et ensuite en utilisant la moyenne de ces suppositions comme votre propre point de départ. Une recherche montre que plus le nombre d'estimations moyennées est élevé, mieux c'est, tant que le raisonnement sous-jacent (et donc les erreurs) est différent.
Alors, quand vous faites des jugements, soyez humbles, cherchez de nouvelles perspectives et espérez faire des erreurs.
A propos de l'auteur
Adrian R. Camilleri, chargé de cours en marketing, Université RMIT
Cet article a été publié initialement le The Conversation. Lis le article original.
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