Biais d’optimisme

Encyclopédie

Le biais d’optimisme est un biais cognitif qui pousse une personne à croire qu’elle a moins de chances de vivre un événement négatif. Il est également connu sous le nom d’optimisme irréaliste ou d’optimisme comparatif.

Le biais d’optimisme est courant et transcende le sexe, l’ethnie, la nationalité et l’âge. Des biais d’optimisme sont même signalés chez des animaux non humains tels que les rats et les oiseaux.

Quatre facteurs peuvent amener une personne à avoir un biais d’optimisme : l’état final souhaité, les mécanismes cognitifs, les informations dont elle dispose sur elle-même par rapport aux autres et son humeur générale. Le biais d’optimisme se manifeste dans un certain nombre de situations. Par exemple : les personnes qui pensent qu’elles courent moins de risques d’être victimes d’un crime, les fumeurs qui pensent qu’ils ont moins de risques d’être atteints d’un cancer du poumon ou d’une maladie que les autres fumeurs, les personnes qui sautent pour la première fois à l’élastique qui pensent qu’elles courent moins de risques de se blesser que les autres sauteurs, ou les traders qui pensent qu’ils sont moins exposés à des pertes potentielles sur les marchés.
Bien que le biais d’optimisme se produise à la fois pour les événements positifs (comme le fait de se croire plus prospère financièrement que les autres) et pour les événements négatifs (comme le fait d’être moins susceptible d’avoir un problème d’alcool), davantage de recherches et de preuves suggèrent que le biais est plus fort pour les événements négatifs (l’effet de valence). Des conséquences différentes résultent de ces deux types d’événements : les événements positifs conduisent souvent à des sentiments de bien-être et d’estime de soi, tandis que les événements négatifs entraînent des conséquences qui impliquent plus de risques, comme le fait d’adopter des comportements risqués et de ne pas prendre de précautions en matière de sécurité.

Facteurs

Les facteurs à l’origine du biais d’optimisme peuvent être classés en quatre groupes différents : les états finaux souhaités du jugement comparatif, les mécanismes cognitifs, les informations sur le soi par rapport à un objectif et l’affect sous-jacent. Ces facteurs sont expliqués plus en détail ci-dessous.
Le biais d’optimisme est généralement mesuré à l’aide de deux déterminants du risque : le risque absolu, où l’on demande aux individus d’estimer leur probabilité de subir un événement négatif par rapport à leur probabilité réelle de subir un événement négatif (comparaison avec eux-mêmes) et le risque comparatif, où l’on demande aux individus d’estimer la probabilité de subir un événement négatif (leur estimation personnelle du risque) par rapport à d’autres personnes du même âge et du même sexe (une estimation objective du risque). Des problèmes peuvent survenir lorsque l’on tente de mesurer le risque absolu, car il est extrêmement difficile de déterminer la statistique du risque réel pour un individu. Par conséquent, le biais d’optimisme est principalement mesuré dans des formes de risque comparatif, où les individus sont comparés à d’autres, par le biais de comparaisons directes et indirectes. Les comparaisons directes demandent si le risque d’un individu de subir un événement est inférieur, supérieur ou égal au risque d’une autre personne, tandis que les comparaisons indirectes demandent aux individus de fournir des estimations distinctes de leur propre risque de subir un événement et du risque d’autres personnes de subir le même événement.
Après avoir obtenu les scores, les chercheurs peuvent utiliser les informations pour déterminer s’il existe une différence dans l’estimation du risque moyen de l’individu par rapport à l’estimation du risque moyen de ses pairs. En général, lors d’événements négatifs, le risque moyen d’un individu semble inférieur au risque estimé par les autres, ce qui permet de démontrer l’effet du biais. Le biais d’optimisme ne peut être défini qu’au niveau du groupe, car au niveau individuel, l’évaluation positive peut être vraie. De plus, des difficultés peuvent survenir dans les procédures de mesure, car il est difficile de déterminer si une personne est optimiste, réaliste ou pessimiste. La recherche suggère que le biais provient de la surestimation du risque du groupe plutôt que de la sous-estimation de son propre risque.

Exemple : les participants attribuent une probabilité plus élevée au choix d’une carte avec un smiley au dos qu’à celui d’une carte avec un froncement de sourcils.

Effet de valence

L’effet de valence est utilisé pour désigner l’effet de la valence sur l’optimisme irréaliste. Il est étudié par Ron S. Gold et son équipe depuis 2003. Ils posent des questions sur le même événement de différentes manières : « certains participants ont reçu des informations sur les conditions qui favorisent un événement donné lié à la santé, tel que le développement d’une maladie cardiaque, et ont été invités à évaluer la probabilité comparative qu’ils subissent l’événement. D’autres participants ont reçu des informations correspondantes sur les conditions qui préviennent le même événement et ont été invités à évaluer la probabilité comparative qu’ils évitent l’événement ». Dans l’ensemble, ils ont constaté que l’optimisme irréaliste était plus élevé en cas de valence négative qu’en cas de valence positive.

Les effets de valence, qui sont également considérés comme une forme de biais cognitif, ont plusieurs implications dans le monde réel. Par exemple, ils peuvent conduire les investisseurs à surestimer les bénéfices futurs d’une entreprise, ce qui pourrait contribuer à une tendance à la surévaluer. En ce qui concerne la réalisation des objectifs organisationnels, ils pourraient encourager les gens à produire des calendriers irréalistes qui contribuent à l’erreur de planification, qui entraîne souvent une mauvaise prise de décision et l’abandon d’un projet.

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