Le biais survivant (Biais de survie en anglais) est une sorte de Erreur logique et statistique Inconscient qui nous fait considérer uniquement les aspects d’une question qui ont surmonté un certain type de sélection ignorant les aspects qui n’ont pas réussi ce processus. Prenons un exemple: si nous voyons un ancien pont romain encore intact, il est facile de penser que les Romains savaient comment construire mieux que nous. Le problème, cependant, est que ce que nous regardons est leLe seul pont restant Parmi les centaines qui avaient été créées et qui se sont effondrées. Ce pont est simplement l’un des mieux construits et mieux entretenus: c’est un survivant. Nous observons ce qui est resté, pas tout ce qui a existé. La même chose s’applique lorsque nous écoutons des histoires d’entrepreneurs prospères qui attribuent tout à une routine parfaite ou à une décision courageuse. Dans ces histoires, il y a toujours un détail: toutes les personnes qui ont fait les mêmes choix et ont échoué! Si nous nous concentrons uniquement sur qui « l’a fait », nous tombons dans un piège mathématique: le Biais du survivant. Une erreur qui nous amène à évaluer les situations, décisions ou stratégies basées sur nous données incomplètes.
Dans cet article, nous voyons quel est le biais du survivant, comment les influences de nos choix et en tant qu’exemple le plus célèbre – celles des trous sur les plans pendant la Seconde Guerre mondiale – ont souvent été trop simplifiées.
Qu’entend par « biais de survivant »
Le biais du survivant est un Erreur logique et statistique qui se produit lorsque nous analysons uniquement les cas qui ont « survécu » à un processus de sélection, ignorant complètement ceux qui ne l’ont pas fait. En mots simples: nous regardons les succès et oublions les échecs.
Ce biais (c’est-à-dire la distorsion d’une évaluation due à un préjudice) nous amène souvent à des conclusions déformées: nous pensons qu’un certain chemin ne garantit le succès que parce que nous connaissons quelqu’un qui l’a fait. Nous oublions cependant tous les cas dans lesquels ce même chemin n’a conduit à rien. Pour vraiment comprendre ce qui fonctionne, nous devons également regarder ceux qui n’ont pas « survécu ».
L’exemple le plus célèbre de biais du survivant: le mythe de l’avion
L’une des histoires les plus connues liées au biais du survivant est celle deavion De Abraham WaldRéfugié de mathématicien juif aux États-Unis. Pendant la Seconde Guerre mondiale, le aviation Les États-Unis ont subi de lourdes pertes pendant les missions. Pour réduire les dommages, l’armée a commencé à examiner Le avions qui est retourné à la base. Ils ont remarqué que les ailes et la queue étaient souvent criblées de coups de feu, tandis que les moteurs et la cabine roulante étaient presque toujours intacts. Cela semblait logique, par conséquent, renforcer les zones les plus endommagées.
Avant de le faire, cependant, ils consultent le Groupe de recherche statistique (SRG) de l’Université Columbia. Et c’est là qu’Abraham Wald, membre du groupe de recherche, est entré en scène. Wald a fait une proposition contre-intuitive: pas renforcer le zones frapper, mais ceux sans trous.
Le raisonnement était simple: si ces avions étaient revenus malgré avoir été affectés dans certains domaines, cela signifiait que ceux Dommages pas ils étaient mortel. Au contraire, les avions qui avaient été affectés dans le moteurs ou dans le cabine probablement Pas ils étaient survivantset ne faisait donc pas partie de l’échantillon observable. Ceux zonesapparemment « intact« , Ils étaient en fait le plus vulnérable.
À première vue, cette idée qui peut sembler paradoxale, mais il est absolument logique si vous considérez le biais du survivant: pour vraiment comprendre quels plans ils sont mortels, il ne suffit pas d’observer qui a survécu, mais il doit être pris en compte avant tous ceux qui ne sont jamais revenus!
La vraie histoire d’Abraham Wald
Cette histoire, aussi fascinante, est une version simplifiée de la véritable contribution de Wald. L’image du «génie qui nie l’armée» est probablement née d’un article de 1980, ce qui a simplifié le travail de Wald avec des tons populaires.
En réalité, Wald n’a pas simplement suggéré de renforcer les zones sans trous: ceci Il savait déjà Aussi l’armée. Le défi était de comprendre comment protéger ces domaines avec si peu d’informations. Wald a développé une méthode statistique rigoureuse pour estimer la vulnérabilité des différentes sections Planes, basés exclusivement sur les données des avions survivants. Il a réussi à démontrer, par exemple, que les 20 mm soufflent aux moteurs et ceux de 7,9 mm à la cabine pilote ont considérablement augmenté la probabilité de démolition. Ses conclusions ont conduit à des stratégies défensives plus efficaces et, surtout, anticipé de nombreux outils d’analyse encore utilisés pour travailler avec des données incomplètes.
Comment le biais des survivants influence notre vie
Le biais du survivant a également des conséquences sur la nôtre vie quotidienne Et travail. Nous pensons, par exemple, à quelle fréquence nous entendons les histoires de personnages tels que Steve Jobs, Bill Gates ou Mark Zuckerberg, tous milliardaires qui ont quitté le collège. Ces histoires sont souvent présentées comme inspiration: Si vous êtes assez brillant et motivé, vous n’avez pas besoin d’un diplôme. Mais les nombreux qui ont fait le même choix ne sont jamais racontés et échoués. En réalité, ceux qui mettent fin à l’université gagnent plus, ont une carrière plus stable et moins de problèmes financiers. Mais le biais du survivant nous amène à faire des choix en n’observant que ceux qui ont «fait», déformant notre perception.
Cela s’applique à tout: start-ups, régimes, investissements, carrières. Nous regardons les « gagnants », nous les imitons et pensons qu’il suffit de reproduire leurs choix pour obtenir le même résultat. Mais nous risquons donc d’ignorer ce qui pourrait nous apprendre quelque chose: les échecs.