Erreurs de décision : le biais et le bruit

Nous savons désormais tous que, dans les décisions que nous prenons, il peut y avoir des erreurs systématiques, prévisibles : c’est ce qu’on appelle des biais. Par exemple, tous les recruteurs ont été sensibilisés aux biais de groupe, qui leur font préférer des candidats qui leur ressemblent, ou qui sont conformes au stéréotype du poste. Et tous les managers connaissent le biais d’optimisme, et savent le traquer chez celles et ceux qui viennent leur soumettre des projets ambitieux.

Mais il n’y a pas que les biais dans la vie. Quand nous faisons une prévision, quand nous estimons un budget, quand nous évaluons la performance d’un collaborateur, il y a un autre type d’erreur, dont on ne parle presque jamais, et qui cause pourtant autant de dégâts, voire plus. Cette autre manière de se tromper, c’est le bruit.

Pour illustrer la différence entre le biais et le bruit, imaginons qu’une équipe de cinq tireurs se retrouve au stand de tir et se partage une carabine. Si tous les tireurs ratent leur cible de la même manière (PAGE 1), on soupçonne tout de suite qu’il se passe quelque chose : il doit y avoir une cause commune à leurs erreurs. Peut-être la visée de la carabine est-elle faussée ? Peut-être le vent souffle-t-il très fort ? On peut aussi parier que si un sixième tireur prend la même carabine, son tir atteindra sensiblement le même point de la cible.

Supposons maintenant qu’une autre équipe de tireurs se livre au même exercice, mais obtient un résultat différent (PAGE 2). Cette fois, les impacts sont bien centrés sur le centre de la cible, mais ils sont dispersés. Nous n’éprouvons pas le besoin d’imaginer une explication particulière à cette observation – sinon le fait que nos participants ne sont pas des tireurs d’élite. Et si nous devions deviner où un sixième tireur va toucher la cible, nous serions bien en peine de le dire.

Et bien sûr, on peut imaginer la situation – fréquente – où les deux problèmes se conjuguent. (PAGE 3). Les tirs sont dispersés, et leur barycentre n’est pas centré.

Comme dans ces exemples, l’erreur que nous commettons dans nos décisions peut être un biais, du bruit, ou une combinaison des deux. Prenons l’exemple d’une prévision de ventes. Nous essayons d’approcher une valeur « juste » -- le centre de la cible – qui serait de prévoir exactement ce que nous allons vendre. L’écart entre la prévision et la réalité, c’est l’erreur. Si, en moyenne, nos prévisions sont trop optimistes (ou trop pessimistes), nous avons un biais : une erreur partagée, prévisible, et explicable. Mais quand nous considérons chaque prévision, elle n’est pas fausse de la même manière. Toutes nos prévisions ne sont pas également optimistes. Il y a aussi une part d’erreur aléatoire, imprévisible, et largement inexplicable : le bruit.

Les biais, bien sûr, sont très importants. Mais si nous voulons prendre des décisions correctes, il est aussi important de réduire le bruit que le biais. On peut ne pas se tromper en moyenne… et pourtant se tromper à tous les coups !

Pourtant, nous prêtons généralement beaucoup moins d’attention au bruit qu’au biais. Voilà une erreur que nous gagnerions à corriger !