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Doctorante en sciences économiques et assistante à l’enseignement à l’Université de Lausanne.
Thèmes: Economie du travail, sport, économie internationale
La Grèce va-t-elle faire défaut sur sa dette? La Grande-Bretagne va-t-elle sortir de l’Union Européenne? Qui sera élu à la présidence des Etats-Unis? Telles sont les questions auxquelles sont confrontés bon nombre d’analystes. D’ailleurs, qu’est-ce qui rend une prédiction fiable? C’est exactement la question que se sont posée les agences américaines du renseignement… Elles qui, jusqu’ici, n’avaient pas évalué les leurs! Pour y répondre, elles se sont adressées au Professeur Philipp Tetlock, spécialiste de psychologie politique. Une large étude (appelée le «Good Judgment Project»), a ainsi été lancée en 2011: des dizaines de milliers de personnes comme vous et moi, mais aussi des experts, ont participé à un «tournoi de prédiction» d’événements géopolitiques globaux.
Les résultats furent surprenants: une large majorité des pronostiqueurs, y compris les fameux experts, ne font pas mieux qu’un «chimpanzé jouant aux fléchettes»! Cependant, une infime partie de ces pronostiqueurs s’est distinguée en donnant des prédictions systématiquement plus précises. Ces derniers ont été baptisés les «super-pronostiqueurs».
Quelles sont les caractéristiques de ces super-pronostiqueurs?
A l’inverse de ce que l’on pourrait penser, ce ne sont pas des individus dotés d’une intelligence surdimensionnée. En fait, ils sont juste au-dessus de la moyenne. Alors comment font-ils pour battre les prédictions des experts de la CIA? Sans accès à des informations privilégiées, ils se distinguent par leur façon de penser à la fois analytique, prudente et rigoureuse.
Tandis que la plupart des gens vont chercher une réponse immédiate lorsqu’on leur demande «Est-ce que la Grèce va faire défaut?», les super-pronostiqueurs vont plutôt fragmenter la question en plusieurs parties (De quoi s’agit-il exactement? Quelles informations sont importantes pour répondre à cette question?) et réfléchir méthodiquement afin d’aboutir à une conclusion. Le problème lorsque l’on recherche une réponse immédiate est notre tendance à forcer toute nouvelle information à rentrer dans le moule de notre avis de départ ou même ignorer une information en contradiction avec notre idée initiale.
Comment améliorer nos prédictions?
Il est intéressant de constater que la prédiction (à court terme) n’est pas un talent divin, mais plutôt une compétence. Donc celle-ci peut être entrainée et améliorée. L’étude a mis en avant deux méthodes permettant d’améliorer ses performances de prévision:
- Le «Teaming» (association): la création de groupes de pronostiqueurs permettant le partage d’information et des tâches, mais aussi de «se rationnaliser» les uns les autres;
- Le «Training» (formation): la participation à un module décrivant quelques astuces de prédiction comme des modèles mathématiques, l’art de réviser ses prédictions ou encore comment éviter des biais cognitif comme l’oubli de la fréquence de base.
Comme on peut le voir sur le graphique ci-dessous, ces deux méthodes permettent de réduire considérablement son erreur de prédiction:
Et vous, êtes-vous capable de prédire ce qu’il va se passer les 6 prochains mois? Etes-vous un super-pronostiqueur? Ce concours est ouvert à tous, alors à vous de jouer!
Pour en savoir plus:
- Unité de cours «Tendances conjoncturelles»
- P. Tetlock et D. Gardner. Superforecasting: The Art and Science of Prediction. Crown. (29.06.2015)
Livre sur l’art de la prédiction et les méthodes pour nous améliorer.
- RTS (Tout un monde). Les "super-pronostiqueurs", ces individus aux capacités de prédiction élevées. (14.01.2016 – Durée: 08:33)
Interview de Dan Gardner.
- Openclassrooms.com. Peut-on prévoir le monde avec Big Data? (26.02.2016)
Vidéos illustrant les biais et les erreurs de prédiction.
Maude Lavanchy,
Doctorante en sciences économiques et assistante à l’Université de Lausanne.
Cet article est une contribution d’une invitée. Son contenu n’engage que la responsabilité de l’auteur.
Doctorante en sciences économiques et assistante à l’enseignement à l’Université de Lausanne.