L’effet de pseudocertitude est un biais de la théorie des perspectives (prospect theory) selon lequel, dans une prise de décision à plusieurs étapes, on traite comme « certain » un résultat qui ne l’est en réalité pas. Autrement dit, on fait abstraction de l’incertitude initiale lorsqu’on choisit une option dans un stade ultérieur .
Exemple
Kahneman et Tversky (1981) ont illustré ce biais par un jeu en deux phases :
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Phase 1 : 75 % de chance de gagner rien, 25 % de chance de passer en phase 2.
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Phase 2 : choisir entre
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A : gain certain de 30 $
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B : 80 % de chance de gagner 45 $
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Lorsque le choix est demandé avant la phase 1, 74 % des participants préfèrent A (30 $ sûr) à B (espérance de 36 $).
Mais posée directement en une seule étape, aussi 25 % de chance de 30 $ vs 20 % de 45 $, la majorité (58 %) choisit la seconde option à plus forte espérance. Ils ont ainsi ignoré l’incertitude de la première phase, traitant la phase 2 comme si elle était « certaine » .
Sources principales
- Tversky, A. & Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choice. Science.
- Wikipedia, « Pseudocertainty effect », dernière consultation le 28 avril 2025 : https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudocertainty_effect
Stratégies de mitigation
- Conserver la vision d’ensemble et recalculer explicitement l’incertitude cumulée à chaque étape.
- Exiger une reformulation des décisions en une seule phase pour comparer des options équivalentes.
- Présenter systématiquement les espérances mathématiques (EV) plutôt que des gains « sûrs ».
- Introduire un délai réflexif entre chaque sous-décision pour éviter le traitement automatique.
- Former les décideurs à reconnaître ce biais dans les scénarios multi-étapes.