Nous connaissons tous ce fumeur à la chaîne qui a vécu une vie ancienne et saine. Nous lisons tous les jours sur Steve Jobs, Bill Gates et Mark Zuckerberg, des décrocheurs universitaires qui ont lancé des entreprises d’un milliard de dollars. Et nous avons tendance à attribuer notre propre succès au dévouement plutôt qu’à la chance. Ce sont tous des exemples typiques de biais de survie.
Le biais de survie est un biais courant qui conduit à de fausses conclusions en se concentrant sur les éléments qui ont dépassé un processus de sélection et en négligeant ceux qui ne l’ont pas fait. Nous voyons ceux qui ont « survécu » et ne prêtons aucune attention à ceux qui ont échoué.
Personne n’aurait écrit un long article sur l’un des très nombreux fumeurs invétérés qui meurent du cancer. Cependant, chaque publication s’empressait de couvrir l’histoire de Batuli Lamichhane, une femme qui avait alors 112 ans et fumait 30 cigarettes par jour. Elle a célébré son 118e anniversaire en mars 2020, faisant d’elle l’une des personnes vivantes les plus âgées au monde. Toute une histoire, hein ?
Dans le cas de Batuli Lamichhane, nous en savons assez sur la toxicité des cigarettes pour réaliser qu’il s’agit d’un coup de chance, mais de nombreux fumeurs espèrent toujours qu’ils font partie de ces quelques chanceux qui, d’une manière ou d’une autre, ne sont pas affectés par leur habitude de fumer. Et ce n’est pas tout. À côté de cet exemple extrême, nous sommes quotidiennement la proie du biais de survie.
Le biais de survie est omniprésent
Aucun des innombrables entrepreneurs qui ont abandonné l’université pour lancer une startup et qui ont échoué ne se sont retrouvés sur la couverture de Forbes. Les entreprises qui n’existent plus ne sont plus incluses dans les revues historiques de performance du marché. Lorsque vous essayez de prédire l’avenir à partir du passé, le biais de survie est un défaut expérimental omniprésent.
Ce tweet ironique m’a incité à écrire un article sur le biais de survie :
L’un des exemples les plus célèbres de biais de survie s’est produit pendant la Seconde Guerre mondiale. L’armée américaine essayait de réduire les pertes d’avions. Afin de déterminer quelles parties des avions étaient les plus vulnérables, ils ont analysé les schémas des impacts de balles des avions revenant d’un conflit. Les résultats étaient clairs : les ailes et les queues recevaient le plus de balles. Ainsi, la conclusion était d’augmenter l’armure dans ces zones.
Un statisticien appelé Abraham Wald est intervenu et a suggéré une conclusion entièrement différente : l’armée américaine devrait augmenter le blindage autour du moteur des avions, a-t-il déclaré. Les avions qui reviennent sont ceux qui ont été touchés dans les ailes et la queue. Ceux qui ont été touchés ailleurs – le moteur – ne sont pas revenus et n’ont donc pas été inclus dans les analyses de l’armée américaine. Dans The Black Swan, le statisticien financier et auteur Nassim Nicholas Taleb appelle ces données assombries par le biais de survie les « preuves silencieuses ».
La question du biais de survie est également évidente dans les entreprises. Comme le dit Daniel Kahneman dans Thinking, Fast and Slow : « Une décision stupide qui fonctionne bien devient une décision brillante avec le recul. »
La plupart des entrepreneurs, sinon tous, ne savent pas ce qu’ils font. Ils n’ont pas de plan méticuleux étape par étape à suivre. Pourtant, nous avons tendance à essayer d’imiter la « recette » utilisée par les quelques-uns qui ont réussi.
Dans la plupart des cas, ces entrepreneurs à succès créeront un récit après coup pour expliquer comment leur vision s’est transformée en réalité, omettant d’admettre le rôle que la chance et les circonstances ont joué dans leur succès. Et, à cause du biais de survie et de notre amour pour les bonnes histoires, nous avons tendance à les croire.
Comment éviter le biais de survie
Bien que l’optimisme puisse être utile, gonfler nos chances de succès parce que nous oublions d’inclure les échecs dans notre ensemble de données ajoutera un risque inutile à un processus décisionnel déjà complexe. Il existe trois stratégies que vous pouvez appliquer pour éviter le biais de survie :
- Cherchez ce qui manque. Nous avons tendance à nous concentrer sur le visible. Au lieu de cela, faites attention à l’invisible. Qu’il s’agisse d’entrepreneurs prospères, de balles dans des avions ou de fumeurs à la chaîne, dépassez les gagnants évidents : considérez tous les éléments qui n’ont pas dépassé le processus de sélection.
- Acceptez le rôle de la chance. Que vous ou quelqu’un d’autre réussissiez, essayez de ne pas tomber dans le piège d’attribuer votre succès uniquement aux compétences et au travail acharné. Aussi dur que quelqu’un ait travaillé, il est très probable qu’il y ait eu un élément de chance, qu’il s’agisse de rencontrer la bonne personne au bon moment, de recevoir un soutien inattendu ou de tomber sur une information précieuse.
- Méfiez-vous des recettes rétrospectives. Quand les gens demandent : « Comment avez-vous fait ? Qu’est-ce qui vous a permis de réussir ? » il est tentant de répondre par un plan détaillé étape par étape, mais c’est rarement le reflet de la réalité. Partagez vos erreurs, vos échecs, ainsi que votre percée, mais ne les présentez pas comme plus que votre parcours personnel et encouragez les gens à trouver leur propre recette. De même, soyez prudent avec un contenu trop normatif prétendant connaître les étapes exactes et correctes pour réussir.
Il est rassurant de penser que nous pouvons simplement reproduire ce qu’un infime pourcentage de personnes qui réussissent ont fait. Mais si cela fonctionnait de cette façon, nous n’aurions pas si peu d’artistes, de scientifiques, d’écrivains, de designers et d’entrepreneurs à succès. Au lieu d’essayer d’appliquer une recette de succès « éprouvée et testée » basée sur un échantillon non représentatif, une meilleure utilisation de notre temps serait de définir ce que le succès signifie pour nous.
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