15 - Linda : moins, c'est plus

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Linda : moins, c'est plus

 

Notre expérience la plus célèbre, et la plus débattue, impliquait un

personnage féminin fictif, Linda. Amos et moi avons inventé le

problème de Linda pour fournir des preuves concluantes du rôle de

l'heuristique dans le jugement et de son incompatibilité avec la

logique 151 . Voici comment nous décrivions Linda :

 

Linda a trente-trois ans, elle est célibataire, ne mâche pas ses

mots et est très intelligente. Elle est diplômée en philosophie.

Quand elle était étudiante, elle se sentait très concernée par les

questions de discrimination et de justice sociale, et avait

également pris part à des manifestations contre le nucléaire.

 

Dans les années 1980, les gens qui entendaient cette description

ne manquaient jamais de rire, parce qu'ils comprenaient aussitôt que

Linda avait été à l'université de Californie de Berkeley, célèbre à

l'époque pour ses étudiants radicaux et politiquement engagés. Dans

une de nos expériences, nous avons soumis aux participants une liste

de huit scénarios possibles pour Linda. Comme dans le cas du

problème de Tom W, certains devaient classer les scénarios par

représentativité, d'autres par probabilité. Le problème de Linda est

similaire, quoique légèrement remanié.

Linda est enseignante dans une école élémentaire.

Linda travaille dans une librairie et prend des cours de yoga.

Linda est active au sein du mouvement féministe.

Linda est psychiatre à l'assistance sociale.

Linda est membre de la Ligue des électrices.

Linda est employée de banque.

Linda travaille dans les assurances.

Linda est employée de banque et est active au sein du

mouvement féministe.

 

Le problème a vieilli de bien des façons. La Ligue des électrices

n'a plus la même importance aujourd'hui, et l'idée d'un

« mouvement » féministe a quelque chose de pittoresque, preuve du

changement du statut de la femme au cours des trente dernières

années. Même à l'ère de Facebook, pourtant, la description de Linda

suscite un consensus presque parfait : elle colle parfaitement au

personnage d'une activiste féministe, elle correspond plutôt bien à

quelqu'un qui travaillerait dans une librairie et prendrait des cours de

yoga – et nettement moins à une employée de banque ou des

assurances.

Intéressons-nous maintenant aux éléments clés de la liste : Linda

ressemble-t-elle plus à une employée de banque, ou à une employée

de banque active au sein du mouvement féministe ? Tout le monde

reconnaît qu'elle correspond mieux à l'idée d'une « employée de

banque féministe » qu'au stéréotype des employées de banque. Le

stéréotype de la caissière dans une banque n'est pas une activiste

féministe, et le fait d'ajouter ce détail à la description apporte

davantage de cohérence à l'histoire.

La différence tient aux évaluations de vraisemblance, parce qu'il y

a une relation logique entre les deux scénarios. Pensez en termes de

diagrammes de Venn. L'ensemble des employées de banque

féministes est totalement inclus dans l'ensemble des employées de

banque, puisque toutes les employées de banque féministes sont des

employées de banque. Par conséquent, la probabilité que Linda soit une employée de banque féministe doit être inférieure à la

probabilité qu'elle travaille dans une banque. Quand vous spécifiez

un événement possible plus en détail, vous ne pouvez que réduire sa

probabilité. Le problème suscite donc un conflit entre l'intuition de

la représentativité et la logique de la probabilité.

Notre expérience, à l'origine, était inter-sujets. Chaque participant

voyait une série de sept résultats qui incluait un seul des éléments

cruciaux (« employée de banque » ou « employée de banque

féministe »). Certains classaient les résultats par ressemblance,

d'autres par vraisemblance. Comme dans le cas de Tom W, les

classements moyens par ressemblance et par vraisemblance étaient

identiques : « employée de banque féministe » arrivait avant

« employée de banque ».

Puis nous sommes allés plus loin en expérimentant en intra-sujets.

Nous avons conçu le questionnaire tel que vous l'avez vu,

« employée de banque » en sixième position et « employée de

banque féministe » en dernière position. Nous étions persuadés que

les sujets remarqueraient la relation entre les deux résultats et que

leurs classements correspondraient à la logique. À vrai dire, nous en

étions si sûrs que nous n'avons pas jugé bon de procéder à une

expérience dédiée. Mon assistante menait une autre expérience dans

le laboratoire, et elle a demandé aux sujets de remplir le

questionnaire de Linda avant de signer le bon de sortie pour toucher

leur vacation.

Une dizaine de questionnaires s'étaient accumulés dans une

bannette sur le bureau de mon assistante avant que j'y jette un coup

d'œil en passant, et que je m'aperçoive que tous les sujets avaient

classé « employée de banque féministe » comme étant plus probable

« qu'employée de banque ». Je fus tellement pris au dépourvu que je

revois encore, comme dans un flash, la couleur grise du bureau

métallique et l'endroit exact où chacun se trouvait au moment de

cette découverte. Surexcité, j'appelai promptement Amos pour lui

dire ce que nous avions trouvé : nous avions opposé la logique à la

représentativité, et c'était cette dernière qui l'avait emporté !

Dans le langage de ce livre, nous avions observé une défaillance

du Système 2 : nos participants avaient eu largement la possibilité de détecter l'adéquation de la règle logique, puisque les deux

résultats étaient inclus dans le même classement. Mais ils n'avaient

pas exploité cette possibilité. Quand nous avons élargi l'expérience,

nous nous sommes aperçus que 89 % des étudiants de notre

échantillon ne respectaient pas la logique de la probabilité.

Convaincus que des participants formés aux statistiques feraient

mieux, nous avons soumis le même questionnaire aux doctorants du

programme de sciences de la décision de l'École de commerce de

Stanford, qui avaient tous suivi des cours de haut niveau dans le

domaine des probabilités, des statistiques et de la théorie de la

décision. Nous fûmes une nouvelle fois surpris : 85 % d'entre eux

classèrent également « employée de banque féministe » avant

« employée de banque ».

Dans ce que nous avons plus tard décrit comme des tentatives

« de plus en plus désespérées » pour éliminer cette erreur, nous

avons présenté Linda à des groupes numériquement importants en

leur posant cette question simple :

 

Quelle solution est la plus probable ?

Linda est une employée de banque.

Linda est une employée de banque et elle est active au sein

du mouvement féministe.

 

Cette version dépouillée du problème a rendu Linda célèbre dans

certains cercles, et nous a valu des années de controverses. Entre

85 % et 90 % des étudiants de plusieurs grandes universités

choisirent la seconde possibilité, contre toute logique. Et ce qui était

remarquable, c'était l'absence de remords des coupables. Quand, un

rien indigné, j'ai lancé à ma classe : « Vous rendez-vous compte que

vous avez violé une règle de logique élémentaire ? », au dernier

rang, quelqu'un a crié : « Et alors ? » Une étudiante qui avait

commis la même erreur s'est même expliquée en disant : « Je

croyais que vous vouliez juste connaître mon opinion. »

En général, quand les gens ne parviennent pas à appliquer une

règle logique évidente, on parle d'erreur logique. Amos et moi

avons avancé l'idée d'une erreur de conjonction, que les gens

commettent quand ils jugent qu'une conjonction entre deux

événements (ici, employée de banque et féministe) est plus probable

qu'un seul des événements (employée de banque) dans une

comparaison directe.

Comme dans l'illusion de Müller-Lyer, l'erreur logique reste

séduisante même quand vous savez qu'elle existe. Le naturaliste

Stephen Jay Gould a décrit comment lui-même dut se démener avec

le problème de Linda. Il connaissait la bonne réponse, bien sûr, et

pourtant, raconta-t-il, « un petit bonhomme dans ma tête continue de

sauter sur place en me hurlant : “Mais elle ne peut pas être une

simple employée de banque, lis donc la description 152 ” ». Ce petit

bonhomme était bien sûr le Système 1 de Gould qui lui parlait sur

un ton insistant. (Quand il écrivait ces mots, la terminologie des

deux systèmes n'avait pas encore été adoptée.)

La bonne réponse à la version courte du problème de Linda n'a

été celle de la majorité que dans une seule de nos études : 64 % d'un

groupe d'étudiants en sciences sociales de Stanford et Berkeley ont

jugé, comme il le fallait, qu'« employée de banque féministe » était

moins probable qu'« employée de banque ». Dans la version

originale à huit résultats (voir ci-dessus), 15 % seulement d'un

groupe comparable avait fait ce choix. La différence est révélatrice.

Dans la version longue du test, les deux résultats cruciaux étaient

séparés par un élément (Linda travaille dans les assurances), et les

lecteurs évaluaient chaque résultat indépendamment, sans les

comparer. Alors que dans la version courte, une comparaison

explicite était requise, mobilisant le Système 2, ce qui avait permis

aux étudiants mieux formés en statistiques d'échapper à l'erreur

logique. Malheureusement, nous n'avons pas exploré le

raisonnement de l'importante minorité (36 %) de ce groupe averti

qui avait fait le mauvais choix.

Les jugements de probabilité de nos participants, dans les

problèmes de Tom W et de Linda, correspondaient avec précision

aux jugements de représentativité (ressemblance avec les stéréotypes). La représentativité appartient à un groupe d'évaluations

fondamentales étroitement liées qui sont susceptibles d'être

produites ensemble. Les résultats les plus représentatifs s'associent à

la description de la personnalité pour donner les histoires les plus

cohérentes. Celles-ci ne sont pas forcément les plus probables, mais

elles sont plausibles, et les notions de cohérence, de plausibilité et

de probabilité sont souvent confondues chez les gens qui ne se

méfient pas.

La substitution inconditionnelle de la plausibilité à la probabilité a

des effets pernicieux sur les jugements quand les scénarios sont

utilisés comme des outils de prédiction. Considérez ces deux

scénarios, qui ont été présentés à deux groupes différents à qui l'on a

demandé d'évaluer leur probabilité :

 

Une énorme inondation quelque part en Amérique du Nord

l'an prochain, qui causera la mort par noyade de plus de 1 000

personnes.

Un séisme l'an prochain en Californie, qui provoquera des

inondations entraînant la mort par noyade de plus de 1 000

personnes.

 

Le scénario du séisme en Californie est plus plausible que le

scénario en Amérique du Nord, bien que sa probabilité soit

certainement moindre. Comme il fallait s'y attendre, les jugements

de probabilité ont été supérieurs dans le cas du scénario plus

informatif et détaillé, contre toute logique. C'est un piège pour les

prévisionnistes et leurs clients : le fait d'ajouter des détails à des

scénarios les rend plus plausibles, mais moins susceptibles de se

produire.

Pour apprécier le rôle de la plausibilité, considérez les questions

suivantes :

 

Quelle est la solution la plus probable ?

Mark a des cheveux.

Mark a des cheveux blonds.

 

et

 

Quelle est la solution la plus probable ?

Jane est enseignante.

Jane est enseignante et se rend à pied à son travail.

 

Les deux questions ont la même structure logique que le problème

de Linda, mais elles n'entraînent pas d'erreur logique, parce que le

résultat plus détaillé n'est que cela, plus détaillé, pas plus plausible,

ou plus cohérent, ou débouchant sur une meilleure histoire.

L'évaluation de la plausibilité et de la cohérence ne suggère pas une

réponse à la question de probabilité. En l'absence d'une intuition

concurrente, la logique prévaut.

 

Christopher Hsee, de l'université de Chicago, a demandé aux

participants d'une expérience d'évaluer le prix d'ensembles de

vaisselle vendus à l'occasion de la liquidation d'une boutique locale,

où ces articles se vendent généralement entre 30 et 60 euros l'unité.

Trois groupes prenaient part à l'expérience. Le tableau ci-dessous a

été montré à un groupe ; c'est ce que Hsee appelle l'évaluation

conjointe, parce qu'elle permet une comparaison des deux

ensembles. Les deux autres groupes n'ont vu qu'un seul ensemble ;

c'est l'évaluation simple. J'appelle l'évaluation conjointe une

expérience intra-sujet, alors que l'évaluation simple est inter-sujets.

En partant du principe que les pièces des deux services sont de

même qualité, lequel vaut le plus ? C'est une question facile. Vous

pouvez voir que l'ensemble A contient toutes les pièces de

l'ensemble B, ainsi que sept pièces intactes supplémentaires, donc il

doit coûter plus cher. De fait, les participants à l'expérience

d'évaluation conjointe de Hsee étaient prêts à payer un peu plus pour

l'ensemble A que pour l'ensemble B : 32 euros au lieu de 30.

En évaluation simple, les résultats étaient inversés. L'ensemble B

était considéré comme valant beaucoup plus que l'ensemble A :

33 euros contre 23. Nous savons pourquoi. Les ensembles (y

compris les ensembles de vaisselle !) sont représentés par des

normes et des prototypes. Vous pouvez percevoir immédiatement

que la valeur moyenne des pièces est nettement plus basse pour

l'ensemble A que pour l'ensemble B, parce que personne n'est

disposé à payer pour de la vaisselle cassée. Si la moyenne domine

l'évaluation, il n'est pas surprenant que l'ensemble B soit considéré

comme de plus grande valeur. Hsee a baptisé la logique qui en

résulte « moins, c'est plus ». Quand on retire 16 articles de

l'ensemble A (dont 7 intacts), sa valeur s'accroît.

La découverte de Hsee a été reproduite par l'économiste

expérimental John List sur un vrai marché avec des cartes

représentant des joueurs de baseball. Il a mis aux enchères des

ensembles de dix cartes de grande valeur, et des ensembles

identiques auxquels il avait ajouté trois cartes de valeur plus

modeste. Comme pour l'expérience avec la vaisselle, les ensembles

plus importants se voyaient accorder une plus grande valeur lors de

l'évaluation conjointe, et moins lors de l'évaluation simple. Du point

de vue de la théorie économique, c'est un résultat troublant : la

valeur économique d'un service de vaisselle ou d'une collection de

cartes de baseball est une variable de type somme. Le fait d'y ajouter

un article ayant une valeur positive ne peut qu'en augmenter la

valeur.

Le problème de Linda et celui de la vaisselle présentent

exactement la même structure. La probabilité, comme la valeur

économique, est une variable de type somme, comme l'illustre cet

exemple :

probabilité (Linda est employée de banque) = probabilité

(Linda est une employée de banque féministe) + probabilité

(Linda est une employée de banque non féministe)

 

C'est aussi pour cette raison, comme dans le cas de l'étude Hsee,

que les évaluations simples du problème de Linda débouchent sur

une logique du « moins, c'est plus ». Le Système 1 pratique des

moyennes plutôt que des additions, donc, quand on retire de

l'ensemble les employées de banque non féministes, la probabilité

subjective augmente. Cependant, la nature de type somme de la

variable est moins évidente pour la probabilité que pour l'argent. Par

conséquent, l'évaluation conjointe n'élimine l'erreur que dans

l'expérience de Hsee, pas dans celle de Linda.

Linda n'est pas la seule erreur de conjonction à subsister dans

l'évaluation conjointe. Nous avons croisé des violations comparables

de la logique dans bien d'autres jugements. Dans une expérience, il a

été demandé aux participants de classer quatre résultats possibles au

prochain tournoi de Wimbledon en commençant par le plus

probable. À l'époque, Björn Borg dominait les courts. Voici les

résultats :

 

A. Borg va gagner le match.

B. Borg va perdre le premier set.

C. Borg va perdre le premier set mais gagner le match.

D. Borg va gagner le premier set mais perdre le match.

 

Les éléments cruciaux sont B et C. B est l'événement le plus

inclusif et sa probabilité doit être supérieure à celle d'un événement

qui l'inclut. Contrairement à la logique, mais pas à la représentativité

ou à la plausibilité, 72 % des gens ont accordé à B une probabilité

plus faible qu'à C – un autre exemple de « moins, c'est plus » dans

une comparaison directe. Là encore, le scénario qui a été jugé le plus

probable était incontestablement plus plausible, il correspondait de façon plus cohérente à ce que l'on savait du meilleur joueur de

tennis du monde.

Pour couper court à toute objection et prouver que l'erreur de

conjonction n'était pas due à une mauvaise interprétation de la

probabilité, nous avons imaginé un problème qui nécessitait des

jugements de probabilité, mais où les événements n'étaient pas

décrits en mots, et où le terme probabilité n'apparaissait pas du tout.

Nous avons parlé aux participants d'un dé normal à six faces, dont

quatre vertes et deux rouges, qui serait lancé vingt fois. On leur a

montré trois séquences de verts (V) et de rouges (R), et on leur a

demandé d'en choisir une. Ils étaient censés (hypothétiquement)

gagner 25 euros si c'était la séquence qu'ils avaient choisie qui

sortait. Les séquences étaient :

 

1. RVRRR

2. VRVRRR

3. VRRRRR

 

Le dé ayant deux fois plus de faces vertes que rouges, la première

séquence n'est pas vraiment représentative – comme le fait que

Linda soit employée de banque. La deuxième séquence, qui contient

six lancers, correspond davantage à ce que l'on peut attendre de ce

dé, car elle comprend deux V. Toutefois, cette séquence a été

obtenue en ajoutant un V au début de la première, donc, elle ne peut

être qu'un peu moins probable que la première. C'est l'équivalent

non verbal de Linda employée de banque féministe. Comme dans

l'étude de Linda, la représentativité l'a emporté. Près des deux tiers

des participants ont préféré parier sur la séquence 2 plutôt que sur la

1. Cependant, confrontée à des arguments expliquant les deux choix,

une grande majorité a trouvé l'argument correct (en faveur de la

séquence 1) plus convaincant.

Grâce au problème suivant, nous avons réalisé une percée, parce

que nous avons enfin trouvé une situation où l'incidence de l'erreur de conjonction était nettement réduite. Deux groupes de sujets

devaient considérer de légères variantes d'un même problème :

 

L'incidence des erreurs était de 65 % dans le groupe confronté au

problème de gauche, et de seulement 25 % dans celui confronté au

problème de droite.

Pourquoi la question « Combien des 100 participants… » est-elle

tellement plus facile que « Quel pourcentage… » ? Une explication

probable est que la référence à 100 individus évoque une

représentation spatiale. Imaginez qu'un grand nombre de personnes

aient pour instruction de se répartir en plusieurs groupes dans une

pièce : ceux dont les noms commencent par les lettres A à L doivent

se rassembler dans le coin avant gauche. Puis on leur enjoint de faire

un tri plus serré : la relation d'inclusion est maintenant évidente, les

individus dont le nom commence par C formant un sous-ensemble

de la foule regroupée dans le coin avant gauche. Dans la question

sur l'enquête médicale, on peut imaginer que les victimes d'infarctus

se retrouvent dans un coin de la pièce, et certaines d'entre elles ont

moins de 55 ans. Tout le monde ne partagera pas cette imagerie

particulièrement vivante, mais beaucoup d'expériences ultérieures

ont montré que la représentation de fréquence, comme on l'appelle,

permet plus facilement d'apprécier qu'un groupe est totalement

inclus dans l'autre. La solution de l'énigme semble être que la

question « combien ? » vous fait penser à des individus, ce qui n'est

pas le cas quand elle est reformulée en « quel pourcentage ? ».

Que nous ont appris ces études sur le fonctionnement du

Système 2 ? Une conclusion, qui n'est pas nouvelle, est que le

Système 2 n'est pas particulièrement alerte. Les étudiants, qu'ils

soient en première année ou en année de diplôme, qui ont participé à

nos études sur l'erreur de conjonction « connaissaient » certainement

la logique des diagrammes de Venn, mais ils ne l'ont pas appliquée

de façon fiable même quand toutes les informations appropriées

étaient étalées sous leurs yeux. L'absurdité de la logique du « moins,

c'est plus » a été mise en évidence par l'étude de Hsee sur la

vaisselle et a été aisément identifiée avec la double question

« combien ? »/« quel pourcentage ? », mais elle n'a pas été criante

pour les milliers de personnes qui ont commis l'erreur de

conjonction dans le problème original sur Linda, et dans d'autres du

même genre. Dans tous ces cas, la conjonction a semblé plausible,

ce qui a suffi pour que le Système 2 l'approuve.

La paresse du Système 2 explique en partie cela. Si leurs

prochaines vacances en avaient dépendu, et si on leur avait donné un

temps indéfini, si on leur avait dit de suivre la logique et de ne

répondre que quand ils seraient sûrs de leur réponse, je pense que la

plupart de nos sujets auraient évité l'erreur de conjonction. Mais

leurs vacances ne dépendaient pas d'une bonne réponse ; ils y ont

consacré très peu de temps, et se sont satisfaits de répondre comme

si on s'était contenté de « leur demander leur opinion ». La paresse

du Système 2 est une donnée importante de la vie. De plus, on a

observé que la représentativité pouvait bloquer l'application d'une

règle logique évidente, ce qui présente également un intérêt.

Ce qu'il y a de remarquable, dans l'histoire de Linda, c'est le

contraste qu'elle offre avec l'étude sur la vaisselle cassée. Les deux

problèmes ont la même structure, mais donnent des résultats

différents. Les gens qui voient l'ensemble de vaisselle comportant

des pièces cassées lui attribuent un prix très bas ; leur comportement

est le reflet d'une règle d'intuition. D'autres, qui voient les deux

ensembles, appliquent aussitôt la règle logique qui veut que plus de

pièces ajoutent forcément de la valeur. L'intuition gouverne les

jugements dans une situation de test inter-sujets ; la logique prend le

dessus dans l'évaluation conjointe. Dans le problème de Linda, en revanche, l'intuition a souvent surclassé la logique, même dans

l'évaluation conjointe, bien que nous ayons identifié certaines

situations où la logique prévaut.

Amos et moi étions convaincus que les violations frappantes de la

logique de probabilité que nous avions observées dans des

problèmes transparents étaient intéressantes et méritaient d'être

signalées à nos collègues. Nous pensions également que les résultats

appuyaient notre théorie sur le pouvoir de l'heuristique du jugement,

et qu'ils convaincraient les sceptiques. Nous nous trompions

lourdement. Au lieu de cela, le problème de Linda devint un cas

d'école pour l'étude des normes de la controverse.

Il attira certes une attention considérable, mais il cristallisa aussi

les critiques de notre approche du jugement. Comme nous l'avions

déjà fait, des chercheurs trouvèrent des combinaisons d'instructions

et d'indices qui réduisaient l'incidence de l'erreur logique ; certains

affirmaient que, dans le contexte du problème de Linda, il était

raisonnable que les sujets comprennent le mot « probabilité »

comme s'il voulait dire « plausibilité ». D'aucuns en vinrent parfois à

laisser entendre que toute notre entreprise était erronée : s'il était

possible d'atténuer ou d'expliquer une illusion cognitive pertinente,

il en irait de même pour d'autres 153 . Or ce raisonnement néglige la

caractéristique majeure de l'erreur de conjonction en tant que conflit

entre l'intuition et la logique. Les preuves que nous avions

accumulées en faveur de l'heuristique à partir d'expériences inter-

sujets (y compris celles sur Linda) n'étaient pas remises en question

– elles étaient simplement ignorées, et leur pertinence était atténuée

par l'accent mis exclusivement sur l'erreur de conjonction. Le

problème de Linda eut pour effet d'accroître la visibilité de nos

travaux auprès du grand public, et d'entamer légèrement la

crédibilité de notre approche auprès des spécialistes du secteur.

Nous ne nous y étions pas du tout attendus.

Si vous assistez à un procès, vous vous apercevrez que les avocats

recourent en général à deux types de critiques : pour démolir un

dossier, ils remettent en cause les arguments les plus solides qui le

soutiennent ; pour discréditer un témoin, ils se concentrent sur les

éléments les plus faibles de son témoignage. Il est également habituel de se concentrer sur les faiblesses dans les débats

politiques. Je ne pense pas que ce soit approprié dans les

controverses scientifiques, mais j'ai fini par admettre, comme si cela

faisait partie de nos existences, que les normes du débat dans les

sciences sociales n'interdisent pas d'avoir recours à des arguments de

type politique, surtout quand ce sont des sujets essentiels qui sont en

jeu. Or, la prédominance du biais dans le jugement est un sujet

essentiel.

Il y a quelques années, j'ai eu une conversation amicale avec

Ralph Hertwig, qui n'a jamais faibli dans ses critiques à l'encontre

du problème de Linda, et avec qui j'avais collaboré dans le vain

espoir de surmonter nos différences 154 . Je lui ai demandé pourquoi,

comme d'autres, il avait choisi de se concentrer uniquement sur

l'erreur de conjonction, plutôt que sur d'autres découvertes qui

étayaient plus solidement nos conclusions. Avec un sourire, il m'a

répondu : « C'était plus intéressant. » Et il a ajouté que le problème

de Linda avait attiré tant d'attention que nous n'avions aucune raison

de nous plaindre.

 

*

 

« Moins, c'est plus » en bref

 

« Ils ont bâti un scénario très compliqué et soutiennent qu'il est

tout à fait probable. Il ne l'est pas – ce n'est qu'une histoire

plausible. »

« Ils ont ajouté un cadeau bon marché à leur produit hors de prix,

et leur offre a du coup perdu de son attrait. Dans ce cas, moins, c'est

plus. »

« Dans la plupart des situations, une comparaison directe oblige

les gens à faire preuve de davantage de prudence et de logique. Mais

pas toujours. Parfois, l'intuition bat la logique même quand on a la

bonne réponse sous le nez. »

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