16 - Quand les causes écrasent les statistiques

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Quand les causes écrasent les statistiques

 

Considérez le scénario suivant et notez votre réponse intuitive à la

question :

 

Un taxi a été impliqué dans un accident de nuit avec délit de

fuite.

Deux sociétés de taxis travaillent dans la ville, les Verts et les

Bleus.

Vous disposez des informations suivantes :

◆ 85 % des taxis de la ville sont verts et 15 % bleus.

◆ Un témoin a identifié le taxi comme étant bleu. La cour a

vérifié la fiabilité du témoin dans des circonstances reproduisant

celles de la nuit de l'accident et a conclu que le témoin avait

identifié correctement chacune des deux couleurs à 80 %.

Quelle est la probabilité que le taxi impliqué dans l'accident

soit bleu plutôt que vert ?

 

C'est un problème classique de déduction de Bayes. Il y a deux

informations : un taux de base et la déclaration d'un témoin, d'une

fiabilité imparfaite. En l'absence de témoins, la probabilité que le

taxi coupable soit bleu est de 15 %, qui est le taux de base de ce

résultat. Si les deux sociétés de taxis avaient été de même taille, le taux de base n'aurait aucun intérêt et vous ne considéreriez que la

fiabilité du témoin, pour conclure que la probabilité serait de 80 %.

La règle de Bayes permet de combiner les deux sources

d'information. La bonne réponse est 41 %155 . Cependant, vous

pouvez probablement deviner ce que font les gens face à ce

problème : ils ignorent le taux de base et suivent le témoin. La

réponse la plus courante est 80 %.

 

Us et abus des stéréotypes causaux

 

Considérez maintenant une variation sur le même thème, où seul

le taux de base a été modifié.

On vous fournit les informations suivantes :

 

◆ Les deux sociétés utilisent le même nombre de taxis, mais

les taxis verts sont impliqués dans 85 % des accidents.

◆ L'information sur le témoin est la même que dans la

version précédente.

 

Les deux versions du problème sont impossibles à distinguer sur

le plan mathématique, mais elles sont très différentes sur le plan

psychologique. Les gens qui lisent la première version ne savent pas

comment se servir du taux de base et l'ignorent souvent. En

revanche, les gens qui voient la deuxième version accordent une

importance considérable au taux de base, et leur jugement est en

moyenne assez proche de la solution bayésienne 156 . Pourquoi ?

Dans la première version, le taux de base des taxis bleus est un

fait statistique sur les taxis de la ville. Un esprit toujours en quête

d'histoires causales ne trouve pas là de quoi se satisfaire : en quoi le

nombre de taxis bleus et verts dans la ville a causé ce délit de fuite ?

Dans la seconde version, en revanche, les chauffeurs des taxis

verts provoquent cinq fois plus d'accidents que les taxis bleus. La

conclusion est immédiate : les chauffeurs verts doivent être une

bande de fous furieux ! Vous venez de vous doter d'un stéréotype sur l'imprudence des verts, que vous appliquez à des inconnus, les

chauffeurs de la société. Ce stéréotype est facile à intégrer dans une

histoire causale, parce que l'imprudence est une donnée appropriée,

en termes de causalité, pour des chauffeurs de taxi individuels. Dans

cette version, il y a deux histoires causales qu'il faut combiner et

réconcilier. La première est celle du délit de fuite, qui laisse

évidemment penser que c'est un chauffeur vert imprudent le

coupable. La seconde est la déposition du témoin, qui suggère

fortement que le taxi était bleu. Les déductions quant à la couleur de

la voiture à partir des deux histoires sont contradictoires et

s'annulent à peu près mutuellement. Les chances sont

approximativement égales entre les deux couleurs (l'estimation

bayésienne est de 41 %, reflétant le fait que le taux de base des taxis

verts est un peu plus important que la fiabilité du témoin qui dit

avoir vu un taxi bleu).

L'exemple du taxi illustre deux types de taux de base. Les taux de

base statistiques sont des données sur une population à laquelle

appartient un cas, mais elles ne se rapportent pas au cas pris

individuellement. Les taux de base causaux modifient votre façon

de considérer comment le cas individuel s'est produit. Les deux

types de taux de base sont traités différemment :

◆ Les taux de base statistiques sont généralement sous-estimés, et

parfois complètement négligés, quand des informations spécifiques

sur le cas étudié sont disponibles.

◆ Les taux de base causaux sont traités comme des informations

sur le cas individuel et sont facilement combinés avec d'autres

informations se rapportant au cas.

La version causale du problème du taxi a pris la forme d'un

stéréotype : les chauffeurs verts sont dangereux. Les stéréotypes

sont des déclarations sur le groupe acceptées (avec certaines

précautions) comme des faits concernant tous ses membres. Voici

deux exemples :

 

La plupart des bacheliers de ce lycée du centre-ville entrent à

l'université.

On aime beaucoup le cyclisme en France.

 

Ces déclarations sont volontiers interprétées comme la description

d'une propension chez les membres individuels d'un groupe, et ils

s'intègrent dans une histoire causale. Beaucoup de bacheliers de ce

lycée du centre-ville ont envie et sont capables d'entrer à l'université.

Il existe des forces dans la culture et la vie sociale françaises qui

font que beaucoup de Français s'intéressent au cyclisme. Vous vous

souviendrez de ces faits quand vous penserez à la possibilité qu'un

bachelier particulier de ce lycée aille à l'université, ou quand vous

vous demanderez s'il faut évoquer le Tour de France dans une

conversation avec un Français que vous venez de rencontrer.

 

Dans notre culture, le mot stéréotype a une connotation négative,

mais j'en fais ici un usage neutre. Une des caractéristiques

fondamentales du Système 1 est qu'il représente les catégories

comme des normes et des prototypes. C'est comme cela que nous

pensons aux chevaux, aux réfrigérateurs et aux agents de police ;

nous avons en mémoire une représentation d'un ou plusieurs

membres « normaux » de chacune de ces catégories. Quand les

catégories sont sociales, on appelle ces représentations des

stéréotypes. Certains sont faux, de manière pernicieuse, et les

stéréotypes hostiles peuvent avoir des conséquences terribles, mais

on ne peut échapper aux faits psychologiques : c'est par des

stéréotypes, qu'ils soient corrects ou erronés, que nous envisageons

les catégories.

Vous apprécierez l'ironie de la chose. Dans le contexte du

problème des taxis, la négligence du taux de base est un défaut

cognitif, une défaillance du raisonnement bayésien, et il est

souhaitable de s'appuyer sur les taux de base causaux. Le stéréotype

des chauffeurs verts améliore la précision du jugement. Mais dans

d'autres contextes, comme une embauche ou l'élaboration d'un profil

psychologique, les stéréotypes se heurtent à une norme sociale nette,

prévue de plus par la loi. Comme il se doit. Dans des contextes sociaux sensibles, mieux vaut ne pas parvenir à des conclusions

potentiellement fausses sur un individu à partir des statistiques d'un

groupe. Nous considérons comme moralement souhaitable que les

taux de base soient traités comme des faits statistiques sur le groupe

plutôt que comme des faits présumés sur des individus. Autrement

dit, nous rejetons les taux de base causaux.

La norme sociale contre les stéréotypes, dont fait partie

l'opposition au profil psychologique, a joué un rôle considérable

dans le développement d'une société plus civilisée et plus égalitaire.

Il est cependant important de garder à l'esprit que le fait de négliger

des stéréotypes valides aboutit immanquablement à des jugements

loin d'être optimaux. Sur le plan moral, la résistance aux stéréotypes

est louable, mais l'idée simpliste qui veut que cette résistance n'ait

pas de prix est fausse. Elle a un prix, qui mérite d'être payé si l'on

veut aboutir à une meilleure société, mais s'il est spirituellement

satisfaisant et politiquement correct de nier l'existence de ce prix,

sur le plan scientifique, c'est indéfendable. Dans les débats à forte

connotation politique, il est courant d'avoir recours à l'heuristique de

l'affect. Les positions que nous défendons ne coûtent rien et celles

que nous dénonçons ne rapportent rien. Nous devrions pouvoir faire

mieux.

 

Influence des taux de base causaux

 

Amos et moi avons fabriqué les variantes du problème du taxi,

mais ce n'est pas nous qui avons inventé la formidable notion des

taux de base causaux. Nous l'avons empruntée au psychologue Icek

Ajzen. Dans son expérience, Ajzen a montré aux participants de

courtes vignettes décrivant des étudiants qui avaient passé un

examen à Yale, et il a demandé aux sujets d'évaluer la probabilité

que chaque étudiant ait réussi. La manipulation des taux de base

causaux était simple : Ajzen a dit à un groupe que les étudiants qu'ils

voyaient venaient d'une classe ayant eu 75 % de réussite, et à un

autre groupe qu'ils venaient d'une classe qui n'avait affiché que 25 %

de réussite. C'est une manipulation puissante, parce que le taux de

base des réussites amène immédiatement à déduire que l'examen réussi par seulement 25 % devait être extrêmement difficile. La

difficulté d'un examen est, bien sûr, un des facteurs causaux qui

déterminent chaque résultat individuel. Comme prévu, les sujets

d'Ajzen ont été très sensibles aux taux de base causaux, et ont estimé

que les étudiants de la classe à 75 % avaient plus de chances de

réussir que les autres.

Ajzen a fait appel à une méthode ingénieuse pour suggérer un

taux de base non causal. Il a dit à ses sujets que les étudiants qu'ils

voyaient avaient été prélevés dans un échantillon qui avait lui-même

été constitué en sélectionnant des étudiants qui avaient réussi ou

échoué. Par exemple, les informations sur le groupe à fort taux

d'échec sont présentées comme suit :

 

L'investigateur s'intéressait principalement aux causes de

l'échec et a mis en place un échantillon dont 75 % des membres

avaient échoué à l'examen.

 

Remarquez la différence. Ce taux de base est un fait purement

statistique sur l'ensemble d'où proviennent des exemples. Il n'a

aucune influence sur la question posée, qui est de savoir si l'étudiant

montré a réussi ou échoué. Comme prévu, les taux de base explicites

ont eu un impact sur le jugement, mais beaucoup moins que les taux

de base causaux, équivalents sur le plan statistique. Le Système 1

peut gérer des histoires dont les éléments sont liés causalement,

mais il n'est pas doué pour le raisonnement statistique. Pour un

penseur bayésien, bien sûr, ces deux versions se valent. Il est tentant

d'en conclure que nous sommes parvenus à un résultat satisfaisant :

les taux de base causaux sont utilisés ; les faits purement statistiques

sont (plus ou moins) négligés. L'étude que nous allons voir

maintenant est une de mes préférées, et elle montre que la situation

est en réalité beaucoup plus complexe.

 

Peut-on enseigner la psychologie ?

Les chauffeurs de taxi imprudents et l'examen terriblement

difficile illustrent deux déductions que les gens peuvent tirer des

taux de base causaux : une caractéristique stéréotypée qui est

attribuée à un individu, et un élément significatif de la situation qui

affecte la performance d'un individu. Les participants à ces

expériences ont fait les bonnes déductions et leurs jugements se sont

améliorés. Malheureusement, les choses ne se passent pas toujours

aussi bien. L'expérience classique que je vais vous décrire montre

que les gens ne puisent pas dans les taux de base des informations

susceptibles d'entrer en conflit avec d'autres convictions. Ce qui

nous mène à la conclusion déplaisante que l'enseignement de la

psychologie n'est, en gros, qu'une perte de temps.

Cette expérience a été réalisée il y a longtemps par le

psychologue social Richard Nisbett et son étudiant Eugene Borgida,

à l'université du Michigan157 . Ils ont parlé à des étudiants de la

célèbre « expérience du bon Samaritain », réalisée quelques années

plus tôt à l'université de New York. Dans cette expérience, les

participants avaient été placés dans des cabines individuelles et

avaient été invités à s'exprimer dans un interphone sur leur vie

personnelle et sur leurs problèmes. Ils devaient parler chacun à son

tour pendant deux minutes. Un seul micro était activé à la fois.

Chaque groupe se composait de six participants, dont un leurre. Le

leurre intervenait le premier, suivant un script préparé par les

expérimentateurs. Il décrivait les difficultés qu'il éprouvait pour

s'adapter à New York et reconnaissait, avec une gêne manifeste, être

sujet à des crises, surtout quand il était stressé. Puis les autres

prenaient la parole. Quand ce fut de nouveau au tour du leurre, il

devint nerveux, incohérent, affirma qu'il se sentait au bord d'une

crise, et demanda de l'aide. Ses derniers mots, entendus par les

participants, furent : « Est-est-ce que quelqu-qu-qu'un argh p-p-

pourrait m'aider euh-euh-euh (bruits d'étranglements). Je … Je vais

m-m-mourir-argh-euh-euh Je … vais mourir-euh-euh je crise je-euh

(bruits d'étouffement, puis silence). » À ce moment-là, le micro du

participant suivant s'activa, et l'on n'entendit plus rien de l'individu

qui était peut-être en train de mourir.

Selon vous, qu'ont fait les participants à l'expérience ? Pour ce

qu'ils en savaient, l'un d'entre eux venait d'avoir une attaque et avait

demandé de l'aide. Cependant, il y avait plusieurs autres personnes

susceptibles de réagir, donc, il était possible de rester tranquillement

à l'abri dans sa cabine. Voici les résultats : seuls quatre des quinze

participants réagirent immédiatement à l'appel à l'aide. Six ne

sortirent jamais de leur cabine, et cinq autres ne le firent que

longtemps après que la « victime » s'était apparemment étouffée.

L'expérience montre que les individus se sentent déchargés de la

responsabilité quand ils savent que d'autres ont entendu le même

appel à l'aide158 .

Ces résultats vous ont-ils surpris ? C'est fort probable. La majorité

d'entre nous considère comme des gens bien ceux qui se rueraient à

l'aide de la victime dans une telle situation, et nous nous attendons à

ce que toute personne convenable fasse de même. Cette expérience

avait évidemment pour but de montrer que c'est loin d'être le cas.

Même des gens bien, normaux, ne se précipitent pas pour aider

autrui quand ils se disent que d'autres peuvent se charger de faire

face aux manifestations déplaisantes d'une attaque. Oui, même vous.

Êtes-vous disposé à approuver la déclaration suivante ? « Quand

j'ai lu la description de l'expérience du bon Samaritain, je me suis dit

que je me serais immédiatement porté au secours de l'inconnu,

comme je le ferais probablement si je me trouvais seul avec la

victime d'une attaque. J'avais probablement tort. Si je me retrouve

dans une situation où d'autres que moi peuvent intervenir, peut-être

que je ne bougerai pas. La présence des autres réduirait mon

sentiment de responsabilité personnelle plus que je ne le pensais au

départ. » C'est ce qu'un professeur de psychologie espérerait vous

avoir appris. Auriez-vous tiré les mêmes conclusions par vous-

même ?

Le professeur de psychologie qui décrit l'expérience du bon

Samaritain veut que ses étudiants considèrent le faible taux de base

comme causal, tout comme dans le cas de l'examen fictif à Yale. Il

veut qu'ils déduisent, dans les deux cas, qu'un taux d'échec

étonnamment élevé implique que le test est d'une grande difficulté.

La leçon que les étudiants sont censés en tirer est qu'une caractéristique particulièrement influente dans la situation dépeinte,

comme la dilution de la responsabilité, pousse des gens normaux

comme eux à se comporter d'une façon incroyablement égoïste.

Il est très difficile de changer d'avis sur la nature humaine, et ça

l'est encore davantage de changer d'avis pour admettre le pire sur

son propre compte. Nisbett et Borgida se doutaient que leurs

étudiants fuiraient le travail et le désagrément. Bien sûr, les

étudiants seraient capables et disposés à réciter les détails de

l'expérience du bon Samaritain, et ils répéteraient même

l'interprétation « officielle » en termes de dilution de la

responsabilité. Mais leurs convictions quant à la nature humaine en

seraient-elles pour autant altérées ? Pour le savoir, Nisbett et

Borgida leur ont montré de courtes interviews de deux personnes

censées avoir pris part à l'expérience new-yorkaise. Les entretiens

étaient brefs et ennuyeux. Les personnes interviewées avaient l'air

de gens bien, normaux, gentils. Ils décrivaient leurs passe-temps,

leurs loisirs et leurs projets d'avenir, tous parfaitement

conventionnels. Après avoir vu la vidéo d'une interview, les

étudiants devaient deviner à quelle vitesse l'interviewé était venu en

aide à la victime.

Pour appliquer le raisonnement bayésien à la tâche confiée aux

étudiants, vous devriez commencer par vous demander ce que vous

auriez deviné des deux individus si vous n'aviez pas visionné leurs

interviews. On répond à cette question en consultant le taux de base.

On nous a appris que quatre seulement des quinze participants

s'étaient précipités pour aider après le premier appel au secours. La

probabilité qu'un participant non identifié soit intervenu

immédiatement est donc de 27 %. Par conséquent, votre première

pensée, face à un participant anonyme, devrait être qu'il n'a pas

bougé. Ensuite, la logique bayésienne veut que vous ajustiez votre

jugement en fonction de toute information appropriée sur l'individu.

Or, les vidéos avaient été soigneusement préparées afin de livrer le

moins d'information possible. Elles ne donnaient aucune raison de

soupçonner que ces individus seraient plus ou moins prêts à aider

qu'un étudiant choisi au hasard. En l'absence de nouvelles informations utiles, la solution bayésienne consiste à s'en tenir au

taux de base.

Nisbett et Borgida ont demandé à deux groupes d'étudiants de

regarder les vidéos et de prédire le comportement des deux

individus. Dans le premier groupe, on ne leur parla que du

déroulement de l'expérience, pas de son résultat. Leurs prédictions

reflètent leur vision de la nature humaine et leur compréhension de

la situation. Comme vous vous y attendiez peut-être, ils ont prédit

que les deux individus se seraient aussitôt précipités au secours de la

victime. Le second groupe d'étudiants était au courant à la fois du

déroulement de l'expérience et de son résultat. La comparaison des

prédictions des deux groupes fournit une réponse à une question

cruciale : les étudiants ont-ils appris des résultats de l'expérience du

bon Samaritain quelque chose qui a modifié leur façon de penser ?

La réponse est sans ambiguïté : ils n'ont rien appris du tout. Leurs

prédictions sur les deux individus étaient impossibles à distinguer de

celles des étudiants qui ne connaissaient pas les résultats statistiques

de l'expérience. Ils connaissaient le taux de base du groupe dont

venaient les deux personnes, mais n'en étaient pas moins convaincus

que celles qu'ils avaient vues dans les vidéos n'avaient pas hésité un

instant à venir au secours de l'inconnu en crise.

Pour les professeurs de psychologie, cette étude a des

implications décourageantes. Quand nous enseignons à nos étudiants

le comportement des participants de l'expérience du bon Samaritain,

nous espérons qu'ils vont apprendre quelque chose qu'ils ne savaient

pas. Nous souhaitons changer leur façon de penser sur le

comportement des gens dans une situation particulière. Cet objectif

n'a pas été atteint dans l'étude de Nisbett et Borgida, et il n'y a

aucune raison de croire que les résultats auraient été différents s'ils

avaient choisi une autre expérience psychologique surprenante.

D'ailleurs, ils ont signalé avoir obtenu des résultats comparables en

travaillant sur une autre étude, où une légère pression sociale

suffisait à pousser les gens à accepter des chocs électriques

beaucoup plus puissants qu'ils n'auraient cru pouvoir le supporter.

Les étudiants qui n'accordent pas plus d'attention à la force du

contexte social n'ont rien appris d'utile de cette expérience. Pour reprendre les termes de Nisbett et Borgida, les étudiants

« s'exemptent tranquillement eux-mêmes » (et leurs amis et

connaissances) des conclusions d'expériences qui les prennent au

dépourvu. Mais que les professeurs de psychologie ne désespèrent

pas, car Nisbett et Borgida signalent un moyen de permettre aux

étudiants d'apprécier l'intérêt de l'expérience du bon Samaritain. Ils

ont pris un nouveau groupe d'étudiants et leur ont expliqué le

déroulement de l'expérience, sans leur donner les résultats. Ils leur

ont montré les vidéos, et leur ont seulement dit que les interviewés

qu'ils venaient de voir n'avaient pas aidé l'inconnu, puis ils ont

demandé à leurs étudiants de deviner les résultats de l'ensemble de

l'expérience. Leur réponse a été frappante : dans l'ensemble, ils se

sont livrés à une évaluation très précise.

Pour enseigner aux étudiants des éléments de psychologie qu'ils

ne connaissaient pas auparavant, il faut les surprendre. Mais quelle

surprise sera efficace ? Nisbett et Borgida se sont aperçus que quand

ils soumettaient à leurs étudiants un fait statistique étonnant, les

étudiants se débrouillaient pour ne rien apprendre du tout. Mais

quand les étudiants étaient surpris par des cas individuels – deux

braves gens qui n'avaient pas bougé –, ils opéraient aussitôt une

généralisation et en déduisaient que le fait de se porter au secours de

la victime était plus difficile qu'ils ne l'avaient imaginé. Nisbett et

Borgida résument leurs résultats par une phrase mémorable :

 

La réticence des sujets à déduire le particulier du général

n'avait d'égale que leur disposition à déduire le général du

particulier.

 

Cette conclusion a des conséquences profondes. Les gens à qui

l'on enseigne des faits statistiques surprenants sur le comportement

humain peuvent être impressionnés au point d'en parler à leurs amis,

mais cela ne signifie pas que leur compréhension du monde a

vraiment changé. Le test, pour l'apprentissage de la psychologie, est

de savoir si votre compréhension des situations que vous rencontrez a changé, non de savoir si vous avez appris un fait nouveau. Il y a un

gouffre entre notre façon de penser les statistiques et notre façon de

penser les cas individuels. Des résultats statistiques ayant une

interprétation causale ont un effet plus marquant sur notre pensée

que l'information non causale. Mais même des statistiques causales

convaincantes ne changeront pas des convictions anciennes ou

ancrées dans l'expérience personnelle. En revanche, des cas

individuels surprenants ont un impact puissant et sont un outil plus

efficace pour enseigner la psychologie parce que l'incongruité doit

être résolue et intégrée à une histoire causale. C'est pourquoi, dans

ce livre, les questions sont adressées personnellement au lecteur.

Vous serez plus susceptible d'apprendre quelque chose en étant

surpris par votre propre comportement qu'en apprenant des faits

surprenants sur les gens en général.

 

*

 

Les causes et les statistiques en bref

 

« Nous ne pouvons pas partir du principe qu'ils vont vraiment

apprendre quelque chose de simples statistiques. Montrons-leur un

ou deux cas individuels représentatifs pour influencer leur

Système 1. »

« Pas la peine de se demander si cette information statistique va

être ignorée. Au contraire, elle va immédiatement servir à alimenter

un stéréotype. »

 

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