29 - Le « Fourfold pattern »

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Le « Fourfold pattern »

 

Chaque fois que vous portez un jugement global sur un objet

complexe – une voiture que vous pourriez acheter, votre gendre ou

quelque situation incertaine –, vous assignez une valeur à certaines

de ses caractéristiques. Cela revient à dire que certaines

caractéristiques ont davantage d'influence que d'autres sur votre

jugement. Cette évaluation de caractéristiques est le produit du

Système 1 et est effectuée que vous en soyez conscient ou non.

Lorsque vous jugez une voiture, sa consommation de carburant, son

niveau de confort et son apparence sont autant de caractéristiques

auxquelles vous attacherez plus ou moins de poids. L'opinion que

vous avez de votre gendre dépend plus ou moins de sa fortune, de

son physique ou de son caractère. Il en va de même lorsque vous

êtes confronté à une situation incertaine : vous imaginez différents

scénarios possibles et y attachez plus ou moins de poids. Ainsi,

50 % de chances de gagner un million sont plus attrayantes que 1 %

de chances de gagner la même somme. Cette évaluation est parfois

une opération consciente et délibérée. Toutefois, la plupart du temps,

vous vous contentez d'accepter le jugement global que vous présente

votre Système 1.

 

Variations de probabilités

Si la métaphore du jeu et du pari est particulièrement prisée dans

l'étude de la prise de décision, c'est parce qu'elle offre un cadre

naturel d'évaluation du poids de telle ou telle perspective dans la

décision : plus un résultat est probable, plus il aura de poids dans

votre jugement. Dans le cadre d'un pari, la valeur attendue est la

moyenne des résultats possibles pondérés par leur probabilité. Ainsi,

la valeur attendue de « 20 % de chances de gagner 1 000 euros et

75 % de chances de gagner 100 euros » est égale à 275 euros.

Avant les travaux de Bernoulli, l'estimation de ces paris et

propositions se fondait sur leur valeur attendue. Bernoulli a conservé

cette méthode d'évaluation des résultats possibles – ce que l'on

appelle le principe d'anticipation – et l'a appliquée à la valeur

psychologique des résultats possibles. Selon sa théorie, l'utilité d'un

pari est la moyenne des utilités de ses résultats possibles, pondérés

par leur probabilité.

Le principe d'anticipation ne décrit toutefois pas de manière fidèle

la façon dont nous percevons les probabilités liées à des risques.

Dans les quatre exemples suivants, vos chances de gagner un

million d'euros augmentent à chaque fois de 5 %. Votre réaction est-

elle pour autant la même dans chaque cas ?

 

A. Vos chances passent de 0 à 5 %.

B. Vos chances passent de 5 % à 10 %.

C. Vos chances passent de 60 % à 65 %.

D. Vos chances passent de 95 % à 100 %.

 

Selon le principe d'anticipation, votre utilité augmente dans

chaque cas de 5 % de l'utilité de la perspective totale (gagner un

million d'euros). Est-ce là ce que vous vous dites ? Évidemment

non.

Tout le monde est d'accord pour dire que les augmentations de 0

à 5 % et de 95 % à 100 % sont plus notables que celles de 5 % à

10 % ou de 60 % à 65 %. Le fait de passer de 0 à 5 % de chances

correspond à un changement de situation : cela crée une possibilité qui n'existait pas auparavant, l'espoir de gagner quelque chose. Il

s'agit d'un changement qualitatif, là où l'augmentation de 5 % à

10 % n'est qu'un changement quantitatif. Certes, le passage de 5 % à

10 % représente mathématiquement un doublement de vos chances

de gagner mais il est généralement admis que la valeur

psychologique associée à cette augmentation n'est pas pour autant

doublée. L'impact d'une augmentation de 0 à 5 %, en revanche, est

une illustration de l'effet de possibilité, qui nous pousse à attribuer

un poids excessif à des résultats très improbables. Les gens qui

jouent régulièrement à la loterie en sont la meilleure illustration : ils

sont prêts à payer beaucoup plus que la valeur attendue associée à ce

genre de situations, où ils ont de très faibles chances de remporter

une somme importante.

Le passage de 95 % à 100 % de chances est un autre changement

d'ordre qualitatif dont l'impact est considérable grâce à ce qu'on

appelle l'effet de certitude. Des résultats presque certains de se

produire sont sous-évalués par rapport à leur probabilité. Pour mieux

comprendre l'effet de certitude, imaginez que vous avez hérité d'un

million d'euros mais que votre belle-sœur cupide conteste le

testament en justice. Le jugement est attendu pour demain. Votre

avocat vous assure que votre dossier est solide et que vous avez

95 % de chances de gagner. Il prend toutefois le soin de vous

rappeler qu'il est impossible de prévoir avec certitude l'issue d'une

décision de justice. Un cabinet de gestion des risques vous propose

alors de racheter votre dossier en échange de 910 000 euros, à

prendre ou à laisser. Cette proposition est moins intéressante (de

40 000 euros !) que la valeur attendue du jugement à venir (950 000

euros), mais êtes-vous sûr que vous la refuseriez ? Si vous êtes un

jour confronté à cette situation, sachez qu'il existe de nombreux

cabinets qui profitent de cet effet de certitude et soulagent leurs

clients de l'incertitude à prix d'or.

La possibilité et la certitude ont des effets tout aussi puissants

quand il s'agit de perte. Lorsqu'un être aimé doit subir une

intervention chirurgicale, les 5 % de risque d'amputation nous

paraissent bien pires que seulement la moitié de 10 %. L'effet de

possibilité nous pousse à surévaluer des risques peu probables et à payer des sommes bien plus élevées que la valeur attendue afin

d'éliminer toute perspective négative. La différence psychologique

entre 95 % et 100 % de risque semble encore plus grande : l'infime

espoir que tout va bien se passer a un poids considérable sur notre

jugement. Cette surévaluation des scénarios peu probables est la

raison pour laquelle nous sommes si attirés à la fois par le jeu et par

les contrats d'assurance.

La conclusion est simple : la valeur (ou poids décisionnel) que les

gens attribuent à des scénarios possibles n'est pas identique à leur

probabilité, contrairement à ce qu'affirme le principe d'anticipation.

Les hypothèses improbables sont surévaluées (c'est l'effet de

possibilité), tandis que les résultats presque certains sont sous-

estimés par rapport à leurs chances de se réaliser. Le principe

d'anticipation, selon lequel le jugement est déterminé par la

probabilité, n'est donc guère pertinent du point de vue de l'analyse

psychologique.

Là où les choses se corsent, c'est qu'il est généralement admis que

pour être rationnel, un décideur doit se conformer au principe

d'anticipation. Cette question est au centre des travaux de

von Neumann et Morgenstern et de la version axiomatique de la

théorie de l'utilité qu'ils ont présentée en 1944. Ils ont montré que

toute évaluation de situation incertaine ne se conformant pas au

strict respect proportionnel des probabilités conduisait à des

incohérences et au désastre 291 . Leur dérivation du principe

d'anticipation à partir d'axiomes de choix rationnels a

immédiatement été saluée comme une grande avancée des

connaissances, plaçant la théorie de l'utilité espérée au centre du

modèle de l'agent rationnel étudié dans les sciences sociales et

économiques. Trente ans plus tard, Amos me présenta ces travaux

comme un objet sacré. Il me fit également découvrir une célèbre

remise en question de cette théorie.

 

Le paradoxe d'Allais

 

En 1952, quelques années après la publication des travaux de

von Neumann et Morgenstern, une rencontre fut organisée à Paris pour discuter de l'économie du risque. La plupart des meilleurs

économistes de l'époque étaient présents. Parmi les invités

américains figuraient les futurs lauréats du prix Nobel, Paul

Samuelson, Kenneth Arrow, Milton Friedman ainsi que le célèbre

statisticien Jimmie Savage.

L'un des organisateurs de cet événement s'appelait Maurice Allais

et devait lui aussi recevoir un prix Nobel quelques années plus tard.

Allais réservait un petit tour à ses invités de marque et les soumit à

un test. Son objectif était de montrer que ses invités étaient victimes

d'un effet de certitude les poussant à enfreindre la théorie de la

valeur attendue et les axiomes du choix rationnel sur lesquels repose

cette théorie. Les questions ci-dessous sont une version simplifiée

du problème qu'Allais soumit à ses invités292 . Dans les situations A

et B suivantes, quel choix feriez-vous ?

 

A. 61 % de chances de gagner 520 000 euros ou 63 % de

gagner 500 000 euros ?

B. 98 % de chances de gagner 520 000 euros ou 100 % de

chances de gagner 500 000 ?

 

La plupart des gens choisissent la première option dans le premier

problème et la seconde dans le deuxième. Si vous aussi avez fait ces

choix, vous venez de commettre un crime contre la logique et avez

violé les règles du choix rationnel. À Paris, les grands économistes

ont commis les mêmes erreurs que vous dans une version un peu

plus sophistiquée du paradoxe d'Allais.

Pour comprendre pourquoi ces choix sont problématiques,

imaginez que le résultat doit être déterminé par tirage au sort dans

une urne contenant exactement 100 billes : une bille rouge, vous

gagnez ; une bille blanche, vous perdez. Dans le problème A, la

plupart des gens choisissent la première option même si elle

présente moins de chances de gagner car la différence de l'enjeu

(l'argent à gagner) est plus impressionnante que l'écart de probabilité

entre les deux options. Dans le problème B, une vaste majorité de gens optent pour l'urne qui les assure de gagner 500 000 euros. La

plupart des gens assument parfaitement leur choix, jusqu'à ce qu'on

attire leur attention sur leur logique interne.

Si vous comparez les deux problèmes, vous verrez que les deux

urnes du problème B ne sont qu'une version plus favorable des urnes

du problème A, avec dans chaque urne 37 billes blanches

(perdantes) remplacées par des billes rouges (gagnantes). L'urne de

gauche (première partie de l'énoncé) présente une amélioration

nettement supérieure à celle de droite (seconde partie de l'énoncé)

puisque chaque bille rouge vous permet de gagner 520 000 euros à

gauche, contre seulement 500 000 euros à droite. Vous avez donc au

départ une préférence pour l'urne de gauche, préférence qui devrait

être renforcée puisque cette urne vous est encore plus favorable dans

le scénario B, sauf que dans le problème B, vous préférez désormais

celle de droite ! Ce schéma de pensée n'est pas logique mais peut

s'expliquer de manière psychologique : c'est l'effet de certitude qui

est à l'œuvre. Les 2 % de différence entre 100 % et 98 % dans le

problème B sont beaucoup plus marquants que le même écart (2 %)

de 63 % et 61 % dans le problème A.

Ainsi qu'Allais l'avait prévu, ses éminents invités ne remarquèrent

pas que leurs préférences allaient à l'encontre de la théorie de l'utilité

jusqu'à ce qu'il leur fasse remarquer. Allais pensait que cette

démonstration aurait l'effet d'une bombe : les principaux théoriciens

de la prise de décision faisaient des choix contraires à leurs propres

assertions sur la rationalité ! Il pensait visiblement que son

assistance serait ainsi convaincue des faiblesses de ce qu'il appelait

 

– non sans un certain mépris – « l'école américaine » et embrasserait 293 la vision qu'il avait lui-même développée. Il n'en fut rien .

La plupart des économistes qui défendaient la théorie du choix

rationnel se contentèrent d'ignorer le paradoxe d'Allais. Comme

souvent lorsqu'une théorie dominante et utile est remise en question,

ils qualifièrent l'expérience d'Allais d'anomalie et continuèrent

d'utiliser la théorie de l'utilité espérée comme si de rien n'était. En

revanche, les théoriciens de la prise de décision – parmi lesquels des

statisticiens, des économistes, des philosophes et des psychologues –

s'intéressèrent de très près à l'expérience d'Allais. Lorsque Amos et moi-même avons commencé nos travaux, l'un de nos principaux

objectifs était de parvenir à une explication psychologique

satisfaisante de ce dernier.

La plupart des théoriciens de la prise de décision, dont Allais,

continuèrent à croire en la rationalité de l'être humain et tentèrent de

reformuler les règles pour expliquer le problème d'Allais. Au fil des

ans, de nombreux spécialistes ont essayé de présenter une

explication plausible de l'effet de certitude, sans grand succès. Amos

n'était guère porté sur le sujet : pour lui, les théoriciens qui

essayaient ainsi de rationaliser ces infractions à la théorie de l'utilité

se faisaient les « avocats de causes perdues ». Nous avons donc pris

une autre direction. Tout en conservant la théorie de l'utilité comme

logique de choix rationnel, nous avons abandonné l'idée que les gens

étaient toujours parfaitement rationnels. Nous nous sommes mis en

devoir de développer une théorie psychologique capable de décrire

les choix que les individus font, indépendamment de leur degré de

rationalité. Dans la théorie des perspectives, l'évaluation subjective

d'un résultat ne serait pas égale à sa probabilité.

 

Poids décisionnels

 

Bien des années après avoir publié la théorie des perspectives,

Amos et moi avons mené une étude mesurant les poids décisionnels

permettant de comprendre pourquoi les gens préfèrent parier de

petites sommes d'argent. L'estimation des gains est présentée dans le

tableau n°4 294 .

 

Tableau 4

 

On notera que la probabilité et le poids décisionnel affichent la

même valeur aux extrêmes : 0 lorsque le résultat est impossible, 100 lorsqu'il est certain. Entre les deux, toutefois, poids décisionnels

et probabilité révèlent des écarts importants. Au début, nous

sommes en présence de l'effet de possibilité : des événements peu

probables sont considérablement surévalués. Le poids décisionnel

correspondant à une probabilité de 2 % est de 8,1. Si les gens se

conformaient aux axiomes du choix rationnel, ce chiffre devrait être

2. Cet événement peu probable est donc surévalué par un facteur 4.

L'effet de certitude, observable en fin de tableau, est encore plus

frappant. Un risque de 2 % de ne pas gagner réduit l'utilité du pari

de 13 points (le poids décisionnel passe de 100 à 87,1).

Pour mieux comprendre l'asymétrie entre l'effet de possibilité et

l'effet de certitude, imaginez d'abord que vous avez 1 % de chances

de gagner un million d'euros. Vous aurez la réponse demain. Puis,

imaginez que vous êtes quasiment sûr de gagner un million d'euros

mais qu'il y a 1 % de chances pour que cela ne se produise pas.

Encore une fois, vous aurez la réponse demain. L'angoisse créée

dans la seconde hypothèse paraît bien plus importante que l'espoir

suscité dans la première. L'effet de certitude est également plus

frappant dans le cas d'un risque (problème médical) que d'un

événement positif (gain d'argent). Comparez avec quelle différence

d'intensité vous percevez l'infime espoir de réussite dans une

intervention chirurgicale presque certaine d'échouer, par rapport à la

crainte que suscite 1 % de risque.

La combinaison des effets de certitude et de possibilité aux

extrêmes de l'échelle des probabilités s'accompagne inévitablement

de perceptions déformées sur les valeurs intermédiaires. On observe

que les probabilités s'échelonnant entre 5 % et 95 % sont associées à

un spectre de poids décisionnels bien moins étendu (de 13,2 à 79,3),

soit deux tiers seulement de ce que l'on pourrait rationnellement

attendre. Les spécialistes des neurosciences ont confirmé ces

observations et découvert que certaines aires du cerveau réagissaient

aux variations de probabilité. La réponse du cerveau face à ces

variations de probabilités ressemble étrangement à la courbe des

poids décisionnels 295 .

Les probabilités très faibles ou très importantes (moins de 1 % ou

plus de 99 %) constituent un cas particulier. Il est difficile d'attribuer un poids décisionnel unique à des événements rarissimes car ils sont

soit totalement ignorés – et donc associés à une valeur zéro –, soit

généralement surévalués. Rares sont les gens qui passent des heures

à s'inquiéter des risques nucléaires ou à rêver d'un héritage

fantastique légué par un parent inconnu. Toutefois, lorsque nous

nous concentrons sur un événement improbable, nous lui attachons

un poids décisionnel bien supérieur à celui que son niveau de

probabilité devrait nous autoriser. Les gens sont en outre

pratiquement insensibles aux variations de risques dans le cas de

faibles probabilités. Un risque de cancer de 0,001 % n'est guère plus

inquiétant qu'un risque de 0,0001 %, même si une autre façon

d'exprimer les mêmes chiffres consisterait à dire que le premier cas

représente 3 000 cas de cancer contre seulement 30 dans le second.

Lorsque vous pensez à un risque, vous vous inquiétez et le poids

décisionnel reflète votre degré d'inquiétude. En raison de l'effet de

possibilité, l'inquiétude n'est pas proportionnelle à la probabilité que

le risque se réalise. Il ne suffit pas de réduire ou de limiter le risque :

pour éliminer l'inquiétude, la probabilité doit être ramenée à zéro.

La question ci-dessous est inspirée d'une étude sur la rationalité

des consommateurs face au risque sanitaire. Menée dans les

années 1980 par une équipe d'économistes, elle s'adressait à des

parents de jeunes enfants 296 .

 

Imaginez que vous utilisez actuellement un insecticide

coûtant 10 euros la bouteille. Cet insecticide est la cause de

15 cas d'empoisonnement par inhalation affectant 15 enfants

pour 10 000 bouteilles vendues.

Vous apprenez l'existence d'un autre insecticide, plus cher,

qui réduit le risque d'empoisonnement à 5 cas pour 10 000

bouteilles. Combien êtes-vous prêt à payer pour ce nouvel

insecticide ?

 

Les parents étaient en moyenne prêts à débourser 2,38 euros de

plus pour réduire le risque d'empoisonnement de deux tiers (de 15 à 5 cas pour 10 000 bouteilles). Ils étaient toutefois disposés à payer

8,09 euros de plus – soit trois fois plus – pour éliminer ce risque

entièrement. D'autres séries de questions ont montré que les parents

traitaient ces deux risques (risque d'inhalation et empoisonnement

d'enfant) de manière séparée et étaient prêts à payer un « bonus »

pour éliminer complètement l'un ou l'autre de ces risques. Ce

« bonus » est compatible avec l'analyse psychologique de

l'inquiétude mais pas avec le modèle rationnel297 .

 

Fourfold pattern

 

Lorsque Amos et moi avons commencé à travailler sur la théorie

des perspectives, nous sommes rapidement arrivés à deux

conclusions : les gens attribuent des valeurs au gain ou à la perte

plutôt qu'à un montant financier, et les poids décisionnels qu'ils

assignent aux résultats possibles ne correspondent pas à la

probabilité que ces résultats se réalisent. Aucune de ces deux idées

n'était nouvelle mais ensemble, elles permettaient de comprendre un

schéma de préférence que nous avons baptisé le fourfold pattern

(littéralement, « schéma à quatre entrées »). Ce nom lui est resté. En

voici une illustration :

 

Figure 13

◆ La première ligne de chaque case indique une perspective.

◆ La deuxième ligne décrit l'état émotionnel suscité par cette perspective.

◆ La troisième résume le comportement qu'adoptent la plupart des gens lorsqu'on leur propose soit de parier, soit de

remporter (ou de perdre) avec certitude le montant correspondant à la valeur attendue (autrement dit, ils ont le choix entre « 95 % de chances de gagner 10 000 euros » et « la certitude de gagner 9 500 euros »). Leur comportement est qualifié d'« aversion au risque » lorsqu'ils choisissent la certitude et de « prise de risque » lorsqu'ils optent pour le pari.

◆ La quatrième ligne décrit les attitudes probables de la part d'un accusé et d'un plaignant en cas de poursuite

judiciaire.

 

Le fourfold pattern est considéré comme un des grands apports de

la théorie des perspectives. Trois de ces scénarios étaient bien

connus, le quatrième (situé en haut à droite dans le tableau) était

nouveau et inattendu.

Le premier cas de figure (en haut à gauche) correspond aux

travaux de Bernoulli : les gens préfèrent éviter les prises de risque

lorsqu'ils estiment avoir de bonnes chances de réaliser des gains

importants. Ils sont prêts à accepter moins que la valeur attendue du

pari en échange de l'assurance d'un gain diminué.

L'effet de possibilité présenté en dessous explique pourquoi les

loteries remportent un tel succès. S'ils peuvent gagner une somme

très importante, les gens semblent assez indifférents au fait que leurs

chances sont infimes. La loterie est l'exemple par excellence de

l'effet de possibilité. Sans billet de loterie, il est impossible de

gagner ; avec un ticket, cela devient possible et peu vous importe

que vos chances soient réduites ou même minuscules. En achetant

un billet de loto, les gens n'acquièrent pas seulement une chance de

gagner, ils s'offrent le plaisir de rêver de gagner.

La dernière case (en bas à droite) correspond à l'achat de la

certitude. Les gens sont prêts à payer bien plus que la valeur

attendue pour être assurés de gagner quelque chose, c'est grâce à ce

mécanisme que les compagnies d'assurances parviennent à couvrir

des risques tout en réalisant des profits. Ici encore, les gens

n'achètent pas seulement une protection contre une catastrophe

improbable, ils éliminent une inquiétude et s'offrent la tranquillité

d'esprit.

 

Les résultats de la deuxième case en haut à droite nous ont

d'abord surpris. Nous étions habitués à raisonner en termes d'aversion au risque, à l'exception de la troisième case où les paris

sont préférés. En analysant les occurrences où nous faisions les

mauvais choix, nous avons remarqué que nous étions aussi

téméraires face à une possibilité de perte que prudents face à une

possibilité de gain. Nous n'étions pas les premiers à observer ces

comportements de prise de risque face à des perspectives négatives :

deux auteurs avaient déjà signalé ce fait, mais sans en tirer grand-

chose 298 . Nous avions toutefois la chance de posséder un cadre nous

permettant d'interpréter facilement les attitudes de prise de risque et

cette découverte a été cruciale dans notre travail. Nous avons en

effet identifié deux raisons expliquant cet effet.

Le premier est une réduction de la sensibilité. Une perte certaine

suscite une forte aversion car la réaction à la perte de 900 euros est

supérieure à 90 % de celle suscitée par une perte de 1 000 euros. Le

second facteur est peut-être encore plus important : le poids

décisionnel associé à une probabilité de 90 % est de seulement 71,

soit beaucoup moins que la probabilité afférente. Résultat : lorsque

vous avez le choix entre une perte certaine et un pari avec une forte

probabilité de perte encore plus importante, votre sensibilité réduite

rend la perte certaine plus déplaisante et l'effet de certitude réduit

votre aversion pour le pari. Ces deux mêmes facteurs sont aussi les

raisons pour lesquelles nous sommes plus attirés par des certitudes

et moins par le pari en cas d'issue favorable.

Les courbes de la fonction de valeur et des poids décisionnels

permettent d'expliquer les comportements de la première ligne de la

figure 13. Dans les cases du bas, toutefois, ces deux facteurs ont des

effets opposés : la réduction de sensibilité continue à encourager la

prudence en cas de gain et la prise de risque en cas de perte, mais la

surestimation des événements rares l'emporte sur cet effet et produit

des comportements de prise de risque en cas de gain et de prudence

en cas de perte.

Combien de situations tragiques illustrent cette deuxième case !

C'est dans ce genre de situation que des gens, confrontés à des choix

désavantageux, se lancent dans des paris désespérés et acceptent une

forte probabilité d'aggraver leur situation en échange d'un faible

espoir d'amélioration. Ces comportements de prise de risque transforment généralement des erreurs réparables en catastrophes

retentissantes. Il est trop difficile d'accepter une perte certaine et

trop tentant de croire en un salut improbable, pour agir de manière

judicieuse et limiter les dégâts. C'est là par exemple que des

entreprises dépassées par une nouvelle technologie supérieure

dépensent leurs dernières ressources dans une tentative désespérée

de rattraper leur retard. La défaite est une chose si difficile à

accepter que le camp vaincu continue souvent à se battre alors

même que l'issue de la bataille est déjà certaine et n'est plus une

question de temps.

 

Parier en marge du tribunal

 

Le juriste Chris Guthrie a proposé une brillante illustration du

fourfold pattern dans deux situations où le plaignant et l'accusé d'un

procès au civil envisagent un arrangement à l'amiable. Seule la

solidité du dossier du plaignant varie.

Imaginez que vous portez plainte au civil et réclamez des

dommages et intérêts importants. Tout se passe bien et votre avocat

vous donne son opinion d'expert, à savoir que vous avez 95 % de

chances de gagner la somme que vous réclamez mais il ajoute à titre

d'avertissement qu'« on ne sait jamais à 100 % la teneur d'un verdict

tant qu'il n'a pas été énoncé ». Il vous encourage donc à accepter un

arrangement par lequel vous n'obtiendrez que 90 % de la somme que

vous réclamez. Vous vous trouvez dans le premier cas de la

figure 13 et la question que vous vous posez est la suivante : « Suis-

je prêt à prendre le risque – même infime – de ne rien obtenir du

tout ? Après tout, 90 % de la somme représente déjà beaucoup

d'argent et je suis sûr de les obtenir. » Deux émotions sont à l'œuvre

et vous poussent dans la même direction : la certitude d'un gain

(déjà considérable) et la crainte d'une lourde déception et de

profonds regrets si vous refusez cette proposition et n'obtenez pas

gain de cause. Vous comprenez maintenant la nature des pressions

qui expliquent les comportements prudents dans ce genre de

situation. Un plaignant ayant un dossier solide préférera donc éviter

le risque.

À présent, mettez-vous dans la peau de l'accusé. Même si vous

n'avez pas encore perdu tout espoir, vous voyez bien que le procès

ne vous est pas favorable. Les avocats du plaignant vous proposent

un accord par lequel vous devrez payer 90 % des dommages et

intérêts et il est certain qu'ils n'accepteront pas moins. Allez-vous

accepter leur offre ou continuer la procédure judiciaire ? Vous êtes

face à une forte probabilité de perte, autrement dit le scénario de la

deuxième case en haut à droite dans la figure 13. La tentation de

continuer le procès est forte : l'accord proposé par le plaignant est

presque aussi désavantageux que le pire des scénarios et vous avez

encore un faible espoir de l'emporter au tribunal. Là encore, vous

êtes en proie à deux émotions distinctes : vous êtes fortement rebuté

par la perspective d'une perte certaine et séduit par la possibilité –

 même infime – d'obtenir gain de cause. Un accusé ayant un dossier

faible sera donc plus disposé à parier qu'à accepter un accord

désavantageux. Dans cette confrontation entre le plaignant prudent

et l'accusé téméraire, c'est le second qui a la haute main. Cette

position de force devrait apparaître lors des négociations entre les

deux parties, le plaignant finissant par accepter une somme moindre

que ce que l'issue du procès lui aurait selon toute probabilité permis

d'obtenir. Ces comportements ont été confirmés au cours

d'expériences menées avec des étudiants en droit et des magistrats

ainsi que par l'analyse des négociations menées en marge des

tribunaux 299 .

Imaginons à présent le cas d'une « poursuite fantaisiste », où le

plaignant réclame une somme importante avec des arguments très

faibles qui ont peu de chances d'aboutir à sa victoire au tribunal. Les

deux parties sont conscientes des probabilités et savent qu'un accord

négocié ne fera gagner au plaignant qu'une partie de la somme qu'il

exige. La négociation décrite ici correspond à la troisième case du

tableau 13 : faible probabilité de gains élevés ; la poursuite

fantaisiste n'est rien d'autre qu'un billet de loto offrant la possibilité

de rapporter gros 300 . La surestimation de ses faibles chances de

succès pousse le plaignant à se montrer agressif dans les

négociations. Pour l'accusé, ce procès est un désagrément

comportant un risque faible de conséquences graves. La surestimation de ses faibles chances de défaite incite l'accusé à la

prudence. En acceptant de verser une partie de la somme réclamée

par le plaignant, l'accusé se protège contre le faible risque d'une

décision particulièrement néfaste pour lui. Les comportements sont

inversés : le plaignant est prêt à tenter le diable tandis que l'accusé

recherche la sécurité. Les plaignants auteurs de poursuites

fantaisistes gagnent généralement plus d'argent – grâce aux accords

négociés – que ce que les statistiques leur permettraient d'espérer.

Les décisions décrites dans la figure 13 ne sont pas complètement

déraisonnables. Il est possible de comprendre les sentiments tant du

plaignant que de l'accusé qui les poussent à se montrer agressifs ou

conciliants. À long terme toutefois, ces divergences avec la valeur

attendue s'avèrent généralement coûteuses. Prenez le cas d'une

grande organisation comme la ville de New York et imaginez qu'elle

est visée chaque année par 200 cas de poursuites fantaisistes,

chacune ayant 5 % de chances de coûter un million de dollars à la

ville. Imaginez maintenant que la ville propose un accord de

compensation de 100 000 dollars pour chaque plaignant. La ville

doit ensuite choisir laquelle de ces deux solutions elle appliquera par

la suite à tous ces cas : le procès ou l'accord négocié (pour des

raisons de simplicité, nous ne tiendrons pas compte des frais

judiciaires).

 

◆ Si la ville opte pour le procès, elle en perdra 10 sur 200, ce qui lui coûtera 10 millions de dollars au total.

◆ Si elle décide de verser 100 000 dollars à chaque plaignant, il lui en coûtera 20 millions de dollars.

 

À long terme, le fait de payer un bonus pour éviter un risque

minimal s'avère donc coûteux. Cela vaut pour tous les scénarios

présentés dans la figure 13 : les divergences systématiques avec la

valeur attendue finissent par être désavantageuses, que l'on s'efforce

d'éviter le risque ou qu'on le recherche. La surestimation

systématique d'événements improbables – une caractéristique de la

prise de décision intuitive – conduit à terme à des rendements

inférieurs.

 

*

Le « fourfold pattern » en bref

 

« Il est tenté d'accepter un arrangement pour mettre un terme à

cette poursuite fantaisiste et éviter une perte catastrophique bien

qu'improbable. C'est ce qu'on appelle surestimer une faible

probabilité. Sachant qu'il a de fortes chances d'être confronté à ce

problème de manière récurrente, il ferait mieux de ne pas céder. »

« Pour nos vacances, nous ne comptons jamais sur une offre de

dernière minute. Nous sommes prêts à payer cher la certitude. »

« Ils n'accepteront pas de reconnaître leurs pertes tant qu'ils

auront une chance de se refaire. C'est la prise de risque en situation

de perte. »

« Ils savent que les risques d'explosion au gaz sont minimes mais

ils veulent les éliminer. C'est l'effet de possibilité, ils veulent

pouvoir être tranquilles. »

 

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