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"Le leader populiste dénonce toujours un système dont il est lui-même issu."
Matthieu Suquière |
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Eviter les pièges de la pensée : Les biais cognitifs
Oubli de la fréquence de base
L'oubli de la fréquence de base, appelé aussi "négligence de la taille de l'échantillon", est la tendance à oublier de prendre en considération la fréquence de base de la survenue d'un événement (sa probabilité) lorsqu'on cherche à en évaluer une probabilité. Cela conduit, le plus souvent, à surestimer cette probabilité.
Dans les années 1970, Amos Tversky (1937-1996), psychologue israélien, et Daniel Kahneman (né en 1934), psychologue et économiste américano-israélien, prix Nobel d'économie en 2002, ont conduit une série d'expériences qui mettent en évidence les erreurs provoquées par cet oubli, y compris dans des populations très diplômées. Ils ont notamment montré que les sujets sous-évaluaient souvent sérieusement l'importance des probabilités antérieures.
Exemple tiré de wikipedia :
"Supposons une ville avec un million d'habitants. Sur ce million d'habitants, 100 sont des terroristes connus et 999 900 ne sont pas des terroristes. Afin de détecter les terroristes, la ville souhaite installer des caméras de vidéo-surveillance avec un dispositif de reconnaissance faciale automatique. Cependant, la reconnaissance faciale n'est pas parfaite ; supposons que le taux d'erreur soit de 1 %.
Si une personne prise au hasard parmi les citoyens déclenche une alerte, quelle est la chance que ce soit un terroriste ?
Si l'on raisonne avec oubli de la fréquence de base, on considère uniquement le taux d'erreur de 1 %, et on conclut sur une probabilité de 99 % que le citoyen soit effectivement un terroriste.
Lorsqu'on comptabilise l'ensemble des alertes, deux situations se présentent :
99 % des terroristes feront sonner l'alerte (taux d'erreur de 1 % de faux négatifs) ;
1 % des non-terroristes feront également sonner l'alerte (taux d'erreur de 1 % de faux positifs).
Cela représente 99 terroristes sur 100 et 9999 non-terroristes sur 999 900, soit un total de 10 098 alertes. Lorsqu'une alerte se déclenche, la probabilité que le citoyen soit effectivement un terroriste est donc de 99 sur 10 098, soit 0,98 %. La probabilité qu'une alerte soit fausse est donc de 9999 sur 10 098, soit 99,02 %."
Exemple :
Un jour, dans la rue, vous croisez une femme qui vit en région parisienne, porte un tailleur et lit le Figaro.
Quelle est la probabilité la plus importante ?
1 - Elle est hôtesse de caisse
2 - Elle est DRH d'un grand laboratoire pharmaceutique
La bonne réponse est la 1. La réponse 2 révèle un oubli de la fréquence de base.
En effet, pour simplifier prenons des chiffres ronds :
Il y a 20 000 hôtesses de caisse en région parisienne.
Seule une hôtesse de caisse sur 100 porte un tailleur et lit le Figaro.
Le nombre d'occurrences de rencontres avec une hôtesse de caisse portant un tailleur et lisant le Figaro est de 20000/100 = 200
Il y a 10 femmes qui sont DRH d'un grand laboratoire pharmaceutique en région parisienne.
9 d'entre elles portent un tailleur et lisent le Figaro.
Il y a 209 occurrences possibles, 200/209 soit 95,7% de chances pour que la femme rencontrée soit hôtesse de caisse et 4,3% pour qu'elle soit DRH d'un grand laboratoire pharmaceutique.
En fait, ceux qui choisissent la réponse n°2 ont tendance à répondre à une autre question : Dans quelle population, hôtesse de caisse ou DRH d'un grand laboratoire pharmaceutique, porte-t-on le plus fréquemment un tailleur et lit-on le Figaro ?
Chez les médecins, l'oubli de la fréquence de base joue un rôle important, car un même symptôme peut avoir des origines diverses, par exemple un cancer avec une fréquence rare et un virus avec une fréquence beaucoup plus grande. Le médecin doit donc supposer en premier qu'il s'agit d'un virus et non rechercher d'abord une maladie rare.
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