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Comment nos biais cognitifs nous influencent-ils pendant l’épidémie de COVID-19 ?

Texte mis à jour le 2020-07-19


Face à la quantité d’informations disponibles dans son environnement, l’être humain a souvent recours à ce que l’on appelle des processus mentaux intuitifs, dits “heuristiques”, qui permettent de traiter des informations et de prendre des décisions de façon rapide et à moindre coût. Ces heuristiques peuvent être très efficaces ou au contraire conduire à des erreurs systématiques que l’on nomme “biais cognitifs”. Apprenons à les comprendre afin de s’en libérer dans nos jugements !

Certains biais cognitifs ont pu influencer nos comportements vers une minimisation de la crise de la COVID-19. Nous n’avons pas aujourd’hui le recul nécessaire pour évaluer l’impact des biais cognitifs dans la perception et la gestion de la crise et il serait très difficile d’un point de vue méthodologique d’attribuer un acte spécifique (par exemple, ne pas fermer les écoles) à un biais donné (tel un biais d’optimisme de la part de tel ou telle dirigeant·e). Cependant, il a été montré à travers de nombreuses expériences de psychologie expérimentale et de neurosciences que certains biais sont particulièrement pertinents pour expliquer le comportement humain. Voici une sélection, forcément arbitraire et non exhaustive, de biais cognitifs qui ont sûrement influencé notre perception et les décisions prises pendant la crise.

  1. Les biais d’optimisme : nous avons tendance à être irrationnellement optimistes, et cela a plusieurs implications :

Par ailleurs, lorsque nous apprenons de nouvelles informations, nous les intégrons plus facilement si elles sont en notre faveur plutôt qu’en notre défaveur. Par exemple, si un individu estime dans un premier temps sa probabilité d’être atteint d’un cancer à 40 % et qu’on lui annonce que cette probabilité n’est “que” de 30 %, il aura tendance à intégrer cette nouvelle information plus facilement que si on lui avait annoncé que cette probabilité était finalement de 50 %.

Ce biais peut expliquer en partie pourquoi les pays d’Europe et d’Amérique du Nord, entre autres, ne se sont pas sentis tout de suite concernés par l’épidémie lorsqu’elle se propageait en Chine à une époque où les flux humains étaient pourtant considérables à l’échelle mondiale.

2. Le biais de confirmation : ce biais engendre une sensibilité accrue aux éléments qui confirment nos croyances ou nos hypothèses, et une sensibilité réduite à ceux qui les infirment.

Par exemple, si une personne pense que porter un masque ne sert à rien dans la lutte contre la propagation du coronavirus SARS-CoV-2, elle va avoir tendance à être sensible préférentiellement aux faits qui vont dans ce sens et à ne pas considérer les faits qui prouvent le contraire. En conséquence, elle peut se focaliser sur le fait qu’il y a eu autant de décès dans un pays qui a rendu le port du masque obligatoire que dans un autre qui n’a pas rendu le masque obligatoire, sans tenir compte des autres facteurs explicatifs potentiels tels que la densité de population, les habitudes culturelles, l’âge de la population ou les facteurs de comorbidités.

3. Le biais de disponibilité : nos estimations de la probabilité d’un événement sont biaisées par la facilité avec laquelle son occurrence nous vient à l’esprit. Si c’est facile, nous estimons cet événement comme probable. Ce phénomène peut engendrer une surestimation de la fréquence d’actes de délinquance médiatisés, et susciter alors une peur exagérée, ou au contraire une sous-estimation de la prévalence d’une maladie si l’on ne connaît pas de malades dans notre entourage, et induire le non-respect des règles de sécurité.

La sous-estimation du risque pour des personnes qui n’ont pas connu de malades sévères est particulièrement pertinente aujourd’hui pour la pandémie de COVID-19. Des individus à faible risque, dits “jeunes et invincibles”, sous-estiment fréquemment leur contribution dans le risque de transmission de la maladie et son impact sur la population du fait qu’il n’y a pas de cas graves dans leur entourage.

Il existe également une autre spécificité en cas d’épidémie : la sous-estimation de la croissance exponentielle du nombre de personnes atteintes par la COVID-19 lorsque le taux de reproduction est supérieur à 1. Lorsqu’un individu contagieux contamine plusieurs personnes, qui elles-mêmes peuvent contaminer plusieurs personnes, le nombre de cas augmente de façon exponentielle. Que les informations disponibles soient chiffrées ou visuelles, nous avons tendance à sous-estimer les taux de croissance exponentiels.


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Sources

Des experts en droit, en psychologie et en économie explorent la puissance de l'heuristique "rapide et frugale" dans la création et la mise en œuvre du droit.

Gigerenzer, G. In G. Gigerenzer & С. Engel (Eds.), Heuristics and the law (pp. 17-44). Cambridge, MA: MIT Press© 2006.

Les préjugés dans les jugements révèlent certaines heuristiques de penser face à l'incertitude.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124-1131. Retrieved June 22, 2020.

Introduction au biais d’optimisme.

Jefferson, A., Bortolotti, L., & Kuzmanovic, B. (2017). What is unrealistic optimism?. Consciousness and Cognition, 50, 3-11.

Cette étude reflète que nous pouvons surestimer notre gain à un jeu aléatoire en fonction de notre histoire passée.

Langer, E. J., & Roth, J. (1975). Heads I win, tails it's chance: The illusion of control as a function of the sequence of outcomes in a purely chance task. Journal of Personality and Social Psychology, 32(6), 951–955.

Les gens s'évaluent eux-mêmes de manière plus positive que la plupart des autres personnes : c'est l'effet "je suis supérieur à la moyenne".

Brown, J. D. (2012). Understanding the better than average effect: Motives (still) matter. Personality and Social Psychology Bulletin, 38(2), 209-219.

Description du biais d’optimisme.

Weinstein, N. D. (1980). Unrealistic optimism about future life events. Journal of personality and social psychology, 39(5), 806.

Cette étude montre qu’on actualise nos croyances davantage en réponse à des informations positives qu’en réponse à des informations négatives pour nous. Les personnes les plus optimistes présentent une absence de mise à jour sélective et une diminution du codage neuronal des informations indésirables concernant l'avenir.

Sharot, T., Korn, C. W., & Dolan, R. J. (2011). How unrealistic optimism is maintained in the face of reality. Nature neuroscience, 14(11), 1475–1479.

Dans une étude, les participants devaient estimer la fréquence à laquelle on retrouve une lettre donnée (exemple: “K”) en première ou en troisième position d’un mot dans la langue anglaise. Les sujets avaient tendance à juger la première position comme plus fréquente pour la majorité des lettres présentées alors qu’elles étaient toutes plus fréquentes en troisième position. Cela est dû au fait que les types de mots qui viennent plus facilement à l’esprit sont ceux qui commencent par un “K” : il sont donc considérés comme plus fréquents.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive psychology, 5(2), 207-232.

L’expérience de la lentille d’eau dans une mare révèle notre sous-estimation de la croissance exponentielle.

Wagenaar, W. A., & Timmers, H. (1979). The pond-and-duckweed problem : three experiments on the misperception of exponential growth. Acta psychologica, 43(3), 239-251.

Cette étude montre qu’on a tendance à être sensible préférentiellement aux faits qui vont dans le sens de nos croyances et à ne pas considérer les faits qui prouvent le contraire.

Beattie, J., & Baron, J. (1988). Confirmation and matching biases in hypothesis testing. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 40(2), 269-297.

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