Les gens ont tendance à accorder plus d’attention aux succès qu’aux échecs. D’une manière ou d’une autre, cela nous aide à protéger notre estime de soi et notre image de soi. Cependant, cette tendance peut conduire à un biais cognitif, appelé biais de survie.

Ce biais est la conséquence du fait que le progrès ou le succès est plus saillant dans l’esprit que l’échec ou l’échec. Souvent, sans tenir compte de ce biais, nous tirons des conclusions hâtives, optimistes et erronées. Examinons les implications du biais de survie et certains des scénarios dans lesquels il peut être facile à observer.

Qu’est-ce que le biais de survie ?

C’est un biais de sélection qui apparaît lorsqu’un sous-groupe est confondu avec l’ensemble du groupe sans tenir compte du fait que dans le sous-groupe d’échec il n’est pas visible ou est plus improbable. L’individu biaisé ne considère que les observations “survivantes”, sans considérer celles qui n’ont pas survécu. Ignorez tout ce qui n’a pas gagné, survécu ou réussi.

Dans ce biais, l’attention est concentrée sur ce qui a réussi le processus de sélection, ignorant ce qui n’a pas réussi. Ce processus de sélection des survivants entraîne avec lui l’extraction de conclusions erronées dans lesquelles la perception ou l’inclusion de l’ensemble est perdue.

Ce qui précède peut nous conduire à un optimisme illusoire ou injustifié, car lors de l’évaluation du groupe ou de la situation, en ne prenant en compte que les cas qui ont survécu, toutes les données ne sont pas prises en compte.

Exemples de biais de survie

Les exemples de ce biais sont variés et notables. Voyons quelques-uns.

Imaginez que vous organisez une course avec plusieurs personnes et qu’à la fin de celle-ci, vous partez du principe que les trois premières personnes qui ont franchi la ligne d’arrivée sont les meilleures. Cependant, avez-vous analysé pourquoi d’autres n’ont pas gagné ? Une crampe, une blessure ou les chaussures sont autant de facteurs qui ont pu empêcher les meilleurs de gagner réellement.

En ne gardant que les trois champions, on peut tomber dans le biais de survie en pensant que ce sont les meilleurs sans discuter. Si vous voulez que cette hypothèse soit vraiment solide, vous pouvez faire une analyse plus approfondie des caractéristiques, non seulement des champions, mais aussi des perdants, et à partir de cette analyse, conclure s’ils sont ou non les meilleurs.

Un autre exemple de ce biais est lorsque les instituts de langues mettent en évidence les étudiants qui ont appris une langue et ont obtenu de bons résultats aux tests internationaux, mais omettent ceux qui n’ont pas réussi à l’apprendre et n’ont pas obtenu de bons résultats aux tests.

On peut également observer le biais de survie lorsque les entreprises de cosmétiques sondent leurs clients sur certains de leurs produits, en laissant de côté ceux qui ne sont pas clients.

Quelles sont vos causes ?

Nous avons vu que le biais de survie est une erreur de sélection, un raccourci cognitif qui peut nous conduire à des conclusions erronées. Mais qu’est-ce qui le cause?

Ses causes peuvent être attribuées à un malentendu entre une cause et un effet, notamment. S’il est vrai que la corrélation et la causalité peuvent exister ensemble, la corrélation n’implique pas nécessairement la causalité. Lorsque nous parlons de causalité, nous nous référons aux cas dans lesquels l’action A cause B, tandis que la corrélation est simplement une relation.

Le biais de survie nous amène à confondre les deux concepts et à croire que la corrélation en est la cause. Le simple fait que nous observions un modèle dans un ensemble de données nous amène à rechercher une cause et à commencer à fonder un raisonnement sur celle-ci, comme l’exemple de la course, dans laquelle ceux qui sont arrivés en premier (effet) étaient considérés comme les meilleurs coureurs (cause), sans tenir compte des perdants.

Ce biais nous fait croire que la corrélation « être le meilleur coureur » et « arriver premier » est une causalité. Mais ce n’est pas forcément le cas, car il peut arriver que le meilleur coureur perde parce qu’il a eu une crampe pendant la course qui l’a empêché de bien courir. Pour résumer, le biais de survie résulte d’une mauvaise compréhension de la cause et de l’effet.

Comment prévenir ce biais ?

Pour éviter le biais de survie, nous ferions bien de travailler avec des échantillons de données représentatifs. Une autre façon de gérer ce biais est la stratégie de débiaisage  : la capacité à réduire les biais cognitifs. Pour l’appliquer, nous devons faire ce qui suit:

• Prendre conscience de la dynamique des biais (le biais de survie) dans lesquels s’encourt notre esprit.
• S’engager à changer et exercer un plus grand contrôle sur nos pensées.
• Déterminez à quels moments ou dans quelles circonstances le biais de survie apparaît.
• Planifiez une stratégie qui nous aide à combattre ou à prévenir l’apparition de préjugés.
• Appliquer des stratégies pour prévenir les biais au quotidien.

En guise de conclusion, on peut dire que le biais de survie nous conduit sur la voie des inférences faciles. Tirer une conclusion sur quelque chose ou quelqu’un sur la base des succès ou de la survie est une erreur qui est produite en omettant des données de l’autre partie de l’échantillon : les échecs ou les non-survivants.

Heureusement, nous pouvons appliquer différentes stratégies pour lutter contre ce biais et l’empêcher de nous conduire sur la mauvaise voie.

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