![\"\"](\"http:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/VincentBErtet-LErreurEstHumaine-191x300.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
Int\u00e9ressant ? Oui et non.<\/p>\n
Dans une premi\u00e8re partie il explique les deux modes de prise de d\u00e9cision : les heuristiques et les choix rationnels. Les heuristiques \u00e9tant, disons, des raisonnements simples et rapides pour des d\u00e9cisions d’urgence. Le contrepoint sont les choix rationnels fond\u00e9s sur une logique plus rigoureuse, n\u00e9cessitant un temps de r\u00e9flexion plus long.<\/p>\n
Ensuite il d\u00e9crit les diff\u00e9rentes formes des limitations cognitives dans nos d\u00e9cisions : les biais (je dirais plut\u00f4t les choix tendancieux). Par exemple, notre habitude de mal estimer les \u00e9v\u00e9nements rares ou trop fr\u00e9quents. On voit, en ce moment, en ce qui concerne les vaccins : c’est dangereux parce qu’il y a eu quelques cas de thrombose ou c’est inutile parce que sont efficacit\u00e9 n’est que de 90 %. Ceci est juste un exemple des nombreux autres biais.<\/p>\n
Cette partie est un r\u00e9sum\u00e9 du livre \u00ab\u00a0Syst\u00e8me 1 – Syst\u00e8me 2\u00a0\u00bb<\/em> de Daniel Kahnemann<\/em> (\u00ab\u00a0Thinking Fast and Slow\u00a0\u00bb en anglais). C’est cette th\u00e9orie qui lui a valu un Prix Nobel. Un bon compl\u00e9ment serait le livre \u00ab\u00a0Rationalit\u00e9\u00a0\u00bb<\/em> de Steve Pinker<\/em>.<\/p>\n Ensuite, il y a un chapitre entier d’application de ces biais \u00e0 la finance, op\u00e9rations boursi\u00e8res, etc… Domaine qui, vraisemblablement, fait partie du sien mais, comme il le dit dans les conclusions : \u00ab\u00a0la finance moderne est devenue inaccessible pour le commun des mortels\u00a0\u00bb (p. 200).<\/p>\n Enfin, il y a une partie que c’est celle que j’ai appr\u00e9ci\u00e9 le moins : \u00ab\u00a0La rationalit\u00e9 limit\u00e9e dans un monde moderne\u00a0\u00bb<\/em>. En fait, il s’agit tout d’abord de montrer comment l’utilisation de mod\u00e8les statistiques modernes permettent de s’affranchir de ces biais de raisonnement. En fait, tout cela rel\u00e8ve de ce qu’on appelle \u00ab\u00a0Inf\u00e9rence statistique\u00a0\u00bb<\/em>, branche des Statistiques<\/em> qui existe depuis tr\u00e8s longtemps. Le pendant moderne, informatique, est l’Apprentissage Automatique<\/em> (Machine Learning<\/em>), une branche de l’Intelligence Artificielle qui, grosso modo, fait la m\u00eame chose que l’Inf\u00e9rence Statistique, mais d’une autre fa\u00e7on. L’apprentissage automatique est un domaine qui fait beaucoup de progr\u00e8s depuis les ann\u00e9es 90.<\/p>\n Il y a une partie int\u00e9ressante sur les \u00ab\u00a0nudges\u00a0\u00bb<\/em> mais… trop longue : 18 pages, soit 10% de la longueur du livre. Ne m\u00e9ritait pas autant.<\/p>\n Il parle aussi de \u00ab\u00a0Les Algorithmes\u00a0\u00bb<\/em>. On voit souvent appara\u00eetre cette expression, avec un aura, ce qui est le cas ici aussi. Un algorithme n’a rien de transcendantal, c’est juste une suite d’op\u00e9rations bien d\u00e9finies permettant de r\u00e9aliser un calcul. L’algorithme consid\u00e9r\u00e9 comme le plus ancien est celui d’Euclide, permettant de trouver le plus grand diviseur commun \u00e0 deux nombres. Algorithme que nous avons tous appris \u00e0 ex\u00e9cuter en primaire avec un crayon et une feuille de papier.<\/p>\n Il y a des expressions, que l’on retrouve souvent avec un aura non m\u00e9rit\u00e9 : algorithmes, IA, big data, … et dont la signification et implications ne sont pas tout \u00e0 fait celles sous entendues.<\/p>\n Pour r\u00e9sumer mon avis sur ce livre, la premi\u00e8re partie expliquant les modes de prise de d\u00e9cision est bien r\u00e9sum\u00e9e. Une introduction avant de s’attaquer aux 600 pages du livre de Kahnemann<\/em>. C’est la partie essentielle du livre. La partie suivante, concernant la finance, bien pour ceux qui s’int\u00e9ressent. Le reste, aurait pu \u00eatre condens\u00e9 et sans se lancer dans la mythologie des algorithmes ou du big data (par exemple).<\/p>\n Par contre, la partie finale (Conclusion) est tr\u00e8s int\u00e9ressante.<\/p>\n (p. 92)<\/p>\n Les experts sont largement victimes du biais de r\u00e9trospection. Il y a une diff\u00e9rence fondamentale entre pr\u00e9dire quelque chose et rendre compte de quelque chose. Juste avant le r\u00e9f\u00e9rendum sur le Trait\u00e9 \u00e9tablissant une constitution pour l’Europe en mais 2005, les analystes \u00e9taient bien en peine de pr\u00e9dire l’issue du vote. Une fois le r\u00e9sultat connu, beaucoup d’entre eux \u00e9taient sur les plateaux t\u00e9l\u00e9vis\u00e9s pour expliquer que la victoire du \u00ab\u00a0non\u00a0\u00bb \u00e9tait \u00e9vidente. Car l’esprit humain, avec sa facilit\u00e9 \u00e0 produire des narratives, est toujours en mesure d’expliquer a posteriori ce qui s’est pass\u00e9.<\/p><\/blockquote>\n (p. 199)<\/p>\n Prenons le comportement de vote. D’un c\u00f4t\u00e9, la tr\u00e8s large majorit\u00e9 des \u00e9lecteurs votent en ayant une information imparfaite sur les questions politiques, \u00e9conomiques, sociales, internationales, etc. Comme le co\u00fbt de s’informer sur ces sujets est d\u00e9mesur\u00e9 par rapport au b\u00e9n\u00e9fice qu’il peut en tirer (un vote individuel ne pesant quasiment pas sur le r\u00e9sultat final), l’\u00e9lecteur n’est pas incit\u00e9 \u00e0 s’informer : il est \u00ab\u00a0rationnellement mal inform\u00e9\u00a0\u00bb. D’un autre c\u00f4t\u00e9, la plupart des \u00e9lecteurs votent de fa\u00e7on passionnelle plut\u00f4t que raisonn\u00e9e. Voter de fa\u00e7on passionnelle, ou irrationnelle, consiste \u00e0 fonder son choix sur des consid\u00e9rations id\u00e9ologiques plut\u00f4t que sur une analyse objective de la situation. Dans \u00ab\u00a0The Myth of the Rational Voter\u00a0\u00bb (2007), l\u2019\u00e9conomiste Bryan Caplan d\u00e9fend l’id\u00e9e que l’\u00e9lecteur n’est pas incit\u00e9 \u00e0 voter de fa\u00e7on rationnelle non plus. Comme son propre vote p\u00e8se peu, il n’y a aucun int\u00e9r\u00eat \u00e0 voter de fa\u00e7on raisonn\u00e9e plut\u00f4t que passionnelle. Selon Caplan, l’\u00e9lecteur est ainsi \u00ab\u00a0rationnellement irrationnel\u00a0\u00bb. Cet exemple montre qu’un comportement irrationnel n’est pas n\u00e9cessairement une propri\u00e9t\u00e9 intrins\u00e8que de l’individu mais une r\u00e9ponse rationnelle \u00e0 un environnement donn\u00e9.<\/p><\/blockquote>\n Cela est contre-intuitif, mais souvent nous ne pensons et n’agissons pas de fa\u00e7on rationnelle. Par exemple, apr\u00e8s les attaques du World Trade Center, beaucoup d’entre nous ont eu peur de prendre l’avion et ont privil\u00e9gi\u00e9 les d\u00e9placements en voiture lorsqu’ils \u00e9taient possibles. Pourtant la probabilit\u00e9 de mourir en avion est tr\u00e8s inf\u00e9rieure \u00e0 celle de mourir en voiture.<\/p>\n Pourquoi avons-nous tendance \u00e0 accorder plus de poids aux informations qui confirment nos croyances qu’\u00e0 celles qui les infirment ? Pourquoi les narrations construites par notre cerveau peuvent \u00eatre parfaitement coh\u00e9rentes et n\u00e9anmoins totalement erron\u00e9es ? Bref, pourquoi sommes-nous biais\u00e9s ? Comprendre et savoir rem\u00e9dier aux biais cognitifs est fondamental car leurs cons\u00e9quences tant au niveau individuel qu’au niveau collectif sont loin d’\u00eatre anodines.<\/p>\n Maniement des probabilit\u00e9s, compr\u00e9hension du hasard, prise de d\u00e9cision : dans chacun de ces domaines, l’influence des biais cognitifs est majeure. En s’appuyant sur de nombreux exemples de notre quotidien et dans un style tr\u00e8s vivant, Vincent Berthet met en lumi\u00e8re notre rationalit\u00e9 limit\u00e9e. Et montre comment certains acteurs en tirent parfois profit.<\/p>\n Une plong\u00e9e au coeur de notre irrationalit\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Int\u00e9ressant ? Oui et non. Dans une premi\u00e8re partie il explique les deux modes de prise de d\u00e9cision : les heuristiques et les choix rationnels. Les heuristiques \u00e9tant, disons, des raisonnements simples et rapides pour des d\u00e9cisions d’urgence. Le contrepoint<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[29,17,23],"tags":[],"class_list":["post-1931","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-economie","category-lecture","category-psychologie","comments-off"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1931","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1931"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1931\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1931"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1931"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1931"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Citations<\/h2>\n
Quatri\u00e8me de couverture<\/h2>\n