Le biais du survivant est une forme de biais de sélection consistant à surévaluer les chances de succès d’une initiative en concentrant l’attention sur les sujets ayant réussi mais qui sont des exceptions statistiques (des « survivants ») plutôt que des cas représentatifs.
Ce biais est souvent observé dans les domaines des affaires, de la finance et du marketing. Par exemple, une entreprise peut être considérée comme un succès car elle a survécu à la concurrence, alors qu’en réalité, la plupart des entreprises qui ont tenté de se lancer sur le même marché ont échoué.
Le biais du survivant peut également être observé dans la vie quotidienne. Par exemple, quelqu’un qui a gagné à la loterie peut être considéré comme un individu chanceux, alors qu’en réalité, la plupart des personnes qui jouent à la loterie perdent de l’argent.
Les causes du biais du survivant
Le biais du survivant est causé par un certain nombre de facteurs, notamment :
- La sélection naturelle. Les individus qui ont survécu sont ceux qui ont été les plus adaptés à leur environnement. Ces individus sont donc susceptibles d’avoir des caractéristiques ou des comportements qui les ont aidés à survivre. Cependant, ces caractéristiques ou comportements ne sont pas nécessairement les mêmes que ceux qui auraient permis à tous les individus de survivre.
- La visibilité. Les individus qui ont survécu sont plus susceptibles d’être visibles que ceux qui ont échoué. Par exemple, les entreprises qui ont réussi sont plus susceptibles d’être connues que les entreprises qui ont échoué. Cela peut conduire à une surestimation de la probabilité de réussite.
- La confirmation des biais. Les individus ont tendance à rechercher des informations qui confirment leurs croyances. Cela peut conduire à une surestimation de l’importance des facteurs qui ont contribué au succès.
La sélection naturelle
La sélection naturelle est un processus qui favorise les individus qui sont les plus adaptés à leur environnement. Ces individus sont donc plus susceptibles de survivre et de se reproduire, ce qui transmet leurs caractéristiques à la génération suivante.
Dans le contexte du biais du survivant, la sélection naturelle peut conduire à une surestimation de l’importance des facteurs qui ont contribué au succès. Par exemple, une entreprise qui a réussi peut être due à une combinaison de facteurs, dont certains peuvent être rares ou difficiles à reproduire. Cependant, en ne tenant compte que des entreprises qui ont réussi, il est possible de surestimer l’importance des facteurs qui ont contribué à leur succès.
La visibilité
Les individus qui ont survécu sont plus susceptibles d’être visibles que ceux qui ont échoué. Par exemple, les entreprises qui ont réussi sont plus susceptibles d’être connues que les entreprises qui ont échoué. Cela peut conduire à une surestimation de la probabilité de réussite.
Dans le contexte du biais du survivant, la visibilité peut conduire à une surestimation de l’importance des facteurs qui ont contribué au succès. Par exemple, un nouveau médicament peut être efficace pour un certain nombre de patients. Cependant, les patients qui ont réussi à être traités avec succès sont plus susceptibles d’être visibles que les patients qui n’ont pas pu être traités avec succès. Cela peut conduire à une surestimation de l’efficacité du médicament.
La confirmation des biais
Les individus ont tendance à rechercher des informations qui confirment leurs croyances. Cela peut conduire à une surestimation de l’importance des facteurs qui ont contribué au succès.
Dans le contexte du biais du survivant, la confirmation des biais peut conduire à une surestimation de l’importance des facteurs qui ont contribué au succès. Par exemple, un investisseur peut être convaincu qu’une stratégie d’investissement particulière est efficace. Il est donc plus susceptible de rechercher des informations qui confirment cette croyance. Cela peut conduire à une surestimation de l’efficacité de la stratégie d’investissement.
Les conséquences du biais du survivant
Le biais du survivant peut avoir des conséquences négatives, notamment :
- Des décisions erronées : Le biais du survivant peut conduire à des décisions erronées, car il peut donner une fausse impression des chances de succès d’une initiative.
- Une mauvaise compréhension des risques : Le biais du survivant peut conduire à une mauvaise compréhension des risques associés à une initiative.
- Une surestimation de la réussite : Le biais du survivant peut conduire à une surestimation de la réussite d’une initiative.
Le biais du survivant peut avoir des conséquences importantes dans de nombreux domaines, notamment la gestion d’entreprise, la finance, la médecine et la recherche. Il peut conduire à des décisions erronées, à des investissements mal placés et à des traitements médicaux inefficaces.
En gestion d’entreprise, le biais du survivant peut conduire à des décisions erronées en matière de stratégie, de marketing ou d’investissement. Par exemple, une entreprise qui a connu un succès fulgurant peut être due à une combinaison de facteurs chanceux, plutôt qu’à une stratégie exceptionnelle. En imitant la stratégie de cette entreprise, d’autres entreprises peuvent être tentées de prendre des risques inutiles.
En finance, le biais du survivant peut conduire à des investissements mal placés. Par exemple, un investisseur peut être tenté d’investir dans des actifs qui ont connu une forte performance dans le passé. Cependant, il est important de se rappeler que ces actifs ont déjà été sélectionnés sur la base de leur performance, ce qui signifie qu’ils sont plus susceptibles d’être surévalués. En investissant dans ces actifs, l’investisseur peut prendre un risque plus élevé de perdre de l’argent.
En médecine, le biais du survivant peut conduire à des traitements médicaux inefficaces. Par exemple, un nouveau médicament peut être efficace pour un certain nombre de patients, mais il peut également avoir des effets secondaires graves pour d’autres patients. En ne tenant compte que des patients qui ont été traités avec succès, les médecins peuvent être tentés de prescrire ce médicament à des patients qui ne sont pas susceptibles d’en bénéficier.
En recherche, le biais du survivant peut conduire à des conclusions erronées. Par exemple, un chercheur peut être tenté de publier des résultats qui confirment ses hypothèses, sans prendre en compte les résultats qui ne confirment pas ses hypothèses. Cela peut conduire à une surestimation de l’efficacité d’un traitement ou d’une intervention.
Exemples de conséquences du biais du survivant
- Les entreprises qui ont survécu à la crise financière de 2008 sont souvent considérées comme des entreprises performantes, alors qu’en réalité, la plupart des entreprises ont été touchées par la crise.
- Les personnes qui ont gagné à la loterie sont souvent considérées comme des individus chanceux, alors qu’en réalité, la plupart des personnes qui jouent à la loterie perdent de l’argent.
- Les personnes qui ont réussi dans leur carrière sont souvent considérées comme des individus talentueux, alors qu’en réalité, la réussite est souvent due à un mélange de facteurs, dont le talent, la chance et les opportunités.
Le biais du survivant a été à l’origine de nombreuses décisions erronées dans l’histoire. Par exemple, pendant la Seconde Guerre mondiale, les ingénieurs militaires ont remarqué que les avions qui revenaient des missions de bombardement avaient des trous de balles principalement sur les ailes et la queue. Ils ont donc conclu que ces zones devaient être renforcées pour améliorer la protection des avions. Cependant, ils ont négligé de prendre en compte les avions qui n’étaient pas revenus, c’est-à-dire ceux qui avaient été abattus. Ces avions avaient en fait des trous de balles partout, y compris dans les zones qui avaient été renforcées.
Un autre exemple est celui des investissements dans les technologies Internet au début des années 2000. De nombreuses entreprises ont investi dans des technologies qui se sont avérées être des échecs. Ces investissements ont été motivés par le succès de quelques entreprises technologiques, telles qu’Amazon et Google. Cependant, ces entreprises ont réussi pour des raisons spécifiques, qui ne s’appliquaient pas à la plupart des autres entreprises technologiques.
Enfin, le biais du survivant peut également être observé dans la médecine. Par exemple, un nouveau médicament peut être efficace pour un certain nombre de patients, mais il peut également avoir des effets secondaires graves pour d’autres patients. En ne tenant compte que des patients qui ont été traités avec succès, les médecins peuvent être tentés de prescrire ce médicament à des patients qui ne sont pas susceptibles d’en bénéficier.
Comment éviter le biais du survivant
Il existe plusieurs façons d’éviter le biais du survivant, notamment :
- Tenir compte de l’ensemble des données : Il est important de tenir compte de l’ensemble des données, y compris des échecs.
- Évaluer les risques : Il est important d’évaluer les risques associés à une initiative avant de prendre une décision.
- Être conscient du biais : Il est important d’être conscient du biais du survivant afin de l’éviter.
Conclusion
Le biais du survivant est un biais cognitif important qui peut avoir des conséquences importantes dans de nombreux domaines. En étant conscient de ce biais, il est possible de l’éviter et de prendre des décisions plus éclairées.
Voici quelques exemples de questions que l’on peut se poser pour éviter le biais du survivant :
- Quels sont les facteurs qui ont contribué au succès ou à l’échec ?
- Qu’est-ce qui aurait pu se passer si les événements s’étaient déroulés différemment ?
- Quelles sont les conclusions que l’on peut tirer de ces données ?
En se posant ces questions, il est possible d’obtenir une vision plus complète d’un phénomène et de prendre des décisions plus éclairées.
