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Disparu en juin 2023 à l’âge de 92 ans, Daniel Ellsberg a surtout été salué pour son rôle de lanceur d’alerte dans l’affaire des Pentagon Papers. Mais outre cette leçon de courage, on lui doit aussi une leçon de management : le paradoxe qui porte son nom.

Dans un article de 1961 publié par le prestigieux Quarterly Journal of Economics, Ellsberg propose le problème  suivant. Imaginez que vous devez choisir entre deux urnes, avec pour objectif de tirer une boule rouge. La première urne contient 50 boules rouges et 50 boules noires. La seconde contient 100 boules, rouges ou noires, dans des proportions inconnues.

La différence entre les deux urnes illustre une distinction que faisait, dès 1921, l’économiste Frank Knight entre le risque et l’incertitude. Le risque est mesurable, l’incertitude ne l’est pas. Vous pouvez choisir l’urne qui présente un risque (une chance de succès de 50%) ; ou l’urne qui contient une incertitude (une chance de succès inconnue).

Si vous êtes comme la grande majorité des gens, vous choisissez la première urne. En général, nous préférons le risque quantifiable (l’urne avec une répartition égale 50/50) à l’incertitude non quantifiable (l’urne avec une répartition inconnue). Et après tout, pourquoi pas !

Mais voici le paradoxe auquel nous conduit ce choix. Supposez maintenant qu’on vous dise que ce sont les boules noires, et non les rouges, qui sont gagnantes. Changez-vous d’avis pour piocher dans la seconde urne ? Si oui, votre choix est illogique : le problème est strictement le même ; la couleur des boules gagnantes ne devrait rien changer à votre décision ! Choisirez-vous, alors, de vous en tenir à la première urne ? Hélas, c’est illogique aussi. Si vous aviez choisi la première urne, c’est bien que vous pensiez que les chances de tirer une boule noire seraient supérieures dans la seconde : pour être cohérent avec votre premier choix, c’est donc cette seconde urne que vous devriez maintenant choisir.

En d’autres termes, vous voilà contraint de violer les principes de base de la décision rationnelle, telle que la définissent les économistes et les théoriciens de la prise de décision. Si nous nous conformions au modèle rationnel, nous devrions être strictement indifférent entre une probabilité de 50% et une probabilité inconnue. Mais voilà, psychologiquement, nous ne le sommes pas.

Ce problème s’appelle aversion à l’incertitude (ou à l’ambiguïté). Il faut souligner que l’aversion à l’incertitude n’est pas la même chose que l’aversion au risque. Dans notre exemple, il serait évidemment logique de préférer une urne qui contient 60 boules gagnantes à une urne qui en contient 40 ; et si vous acceptez de tirer dans une urne qui contient moins de boules gagnantes, vous devriez exiger en contrepartie de ce risque un gain plus important. Ca, c’est l’aversion au risque, et c’est parfaitement rationnel. Ce qui l’est moins, c’est de pénaliser systématiquement une situation où les probabilités de succès et le montant des gains ne sont pas parfaitement connus.

L’aversion à l’incertitude peut nous faire commettre des erreurs importantes, car dans la réalité il est rare que les risques soient parfaitement quantifiables. Dans vos investissements, par exemple, vous allez sans doute préférer des produits que vous comprenez et dont vous croyez connaître le profil de risque et rester à l’écart des produits dont le risque et le rendement ne sont pas bien connus. C’est intuitivement très sensé, bien sûr, mais cela peut aussi vous conduire à ignorer des options plus attrayantes, comme des classes d’actifs nouvelles. Dans vos choix de carrière, vous savez qu’aller travailler dans une start-up peut vous permettre de toucher le gros lot, mais la taille de ce lot et la probabilité de le gagner sont très difficiles à estimer – ce qui conduit beaucoup de gens à préférer la sécurité.

L’aversion à l’incertitude est difficile à contrecarrer, mais on peut essayer. La manière la plus simple, c’est de mettre des chiffres là où il n’y en a pas, en vous efforçant d’assigner des probabilités aux différents évènements possibles. Comme vous ne connaissez pas les probabilités réelles, ces chiffres ne reflèteront que votre croyance personnelle (on parle d’ailleurs de probabilité subjective).

Cela peut sembler étrange, et pourtant c’est utile. Reprenons l’exemple des deux urnes : si vous vous demandez quelle est la probabilité de succès de la seconde urne, en l’absence de toute autre information, vous devez supposer qu’elle est de 50%. Comparée avec la première urne, la seconde n’est plus aussi inquiétante : elle est strictement équivalente. En formalisant une probabilité, vous avez transformé, à vos propres yeux, l’incertitude en risque.

On objecte parfois que cette méthode conduit aussi à des erreurs, puisque les probabilités utilisées sont subjectives, donc fausses par définition. Et il est vrai que si votre estimation est complètement fausse, le résultat le sera aussi ! Mais si vous voulez progresser dans votre capacité à estimer des probabilités, il faut bien que vous vous livriez à l’exercice, et que vous appreniez de vos succès et de vos erreurs.  En somme, pour ne pas rester paralysé dans le brouillard de l’incertitude, nous n’avons pas d’autre choix que d’essayer de le dissiper.  Même si c’est difficile.


Publié le mercredi 6 décembre 2023 . 6 min. 21

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