Dans quelle mesure nos croyances colorent notre perception de ce qui est bon ou mauvais? Que devons-nous croire, surtout sur nous-mêmes, juste pour survivre un autre jour?
En cette ère de Big Data, marquée par les brillants algorithmes de Google, certains d'entre nous sont impressionnés, certains sont prudemment optimistes et beaucoup sont confus et mal à l'aise. Que font les algorithmes et comment changent-ils le monde?
Cette question a inspiré une publication de recherche de l'école Wharton: «L'aversion à l'algorithme: les gens évitent à tort les algorithmes après les avoir vus errer». Les auteurs ont discuté de leurs conclusions dans un article récent: "Jeux de confiance: pourquoi les gens ne font pas confiance aux machines pour avoir raison" -http: //knowledge.wharton.upenn.edu/article/why-people-dont-trust-machines-to -be-right / (12 février 2015)
Cette recherche peut aider à expliquer pourquoi beaucoup de gens ne font pas confiance à la science et aux résultats des expériences scientifiques – en principe.
Pour ceux d'entre nous qui croient en la science, ce en quoi nous croyons est en fait la pratique de la science. Nous sommes convaincus que le processus scientifique est un moyen valable d'apprendre des informations utiles. Pour les profanes, le but de la science est de découvrir des réponses et des solutions pratiques aux problèmes. Pour les scientifiques, en particulier les chercheurs universitaires, leur travail consiste à poser des questions plus profondes et plus approfondies, à explorer l'inconnu. Les résultats d'une bonne expérience, que l'hypothèse originale soit validée ou non, conduisent à une succession de nouvelles questions et d'études qui enrichiront l'ensemble des connaissances.
L'énigme vient avec nos attentes de la science, et même la logique rationnelle, comme dans les logiciels et les algorithmes. Les scientifiques pensent en termes de probabilités. Les laïcs veulent croire en des absolus, parce que les probabilités peuvent être déroutantes. La nature de la croyance est la certitude.
Lorsque votre médecin vous dit que vous avez 40% de chances d'être en vie dans cinq ans à cause d'une tumeur cancéreuse, que comprenez-vous et croyez-vous?
Pourquoi les gens achètent-ils des billets de loterie alors que les chances de gagner sont de 1 sur des dizaines de millions? Est-ce que ces gens croient vraiment qu'ils pourraient gagner?
Combien ce que nous voulons croire agissent comme un filtre qui colore le jugement? Avec quelle constance agissons-nous sur nos croyances? Dans quelle mesure nos croyances nous servent-elles?
À partir d'un état d'esprit pratique axé sur les réponses et les solutions, nous nous attendons à ce que la logique rationnelle («science») soit parfaite et 100% correcte tout le temps. Parce que cet état d'esprit est déterministe et jugé, nous voulons faire la distinction entre une «bonne réponse» et une «mauvaise réponse». Les bonnes réponses sont bonnes, tout le reste est mauvais. Pour les réponses basées sur les probabilités, certaines seront «correctes» et d'autres «fausses», parfois. Nous sommes déçus parce que nous n'avons pas obtenu ce que nous voulons – quelque chose à quoi nous pouvons clairement croire. Nous blâmons le processus pour notre confusion.
En jouant dans un casino, même si nous acceptons le fait que les mathématiques prouvent définitivement que le casino gagnera toujours, finalement, nous voyons aussi des "poussées de chance" et nous les expérimentons nous-mêmes. Les machines à sous de casino sont même conçues pour fournir de petits paiements occasionnels pour inciter les clients à croire que la chance est de leur côté et continuer à jouer.
La recherche à Wharton a montré que beaucoup de gens préfèrent faire confiance à leur propre jugement, plutôt que les résultats d'un algorithme, même lorsqu'ils sont présentés avec des preuves montrant la supériorité de l'algorithme sur le jugement humain. L'explication est que nous avons des attentes beaucoup plus élevées de la perfection des mathématiques. En voyant des preuves qu'un algorithme (ou science) ne fournit pas une réponse correcte, nous en sommes beaucoup plus méfiants que lorsque nous sommes confrontés à notre propre faillibilité humaine.
Ce comportement est également au cœur de l'état d'esprit entrepreneurial. Chaque jour, les entrepreneurs prennent des décisions qui reposent, de manière vague, sur des estimations probabilistes. Les résultats sont rarement assurés et souvent inconnus. Une startup pourrait-elle être établie uniquement sur des algorithmes, sur une prise de décision pilotée par les données? Google, Facebook et bien d'autres explorent cette direction.
Les entrepreneurs ont une perspective différente sur le risque, et tout n'est pas basé sur l'ego. Ils doivent embrasser un paradoxe fondamental, avoir un très fort sentiment de confiance en soi, tout en ayant, en même temps, un esprit très ouvert à la rétroaction de sources externes. Cette rétroaction est essentielle pour l'entrepreneur et l'entreprise de se développer. L'état d'esprit de l'entrepreneur est comme un algorithme mental qui veut apprendre et s'améliorer le plus rapidement possible. Plus il peut absorber de données, mieux c'est. Les entrepreneurs doivent faire face à des croyances dans des dimensions plus complexes que le reste d'entre nous parce qu'ils luttent constamment pour survivre. Au moins c'est ce qu'ils croient – comme Andy Grove a écrit dans son livre: "Only the Paranoid Survive".
