Pratiques de coaching pour modèle incertitude

Décrivez presque n'importe quoi sur lequel vous travaillez et IX Coach trouve les pratiques dont l'adéquation avec la réalité est la plus proche. Pour modèle incertitude, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. Séparer « le monde est incertain ici » de « je n'en sais pas encore assez »
   Demandez : un expert du domaine ferait-il encore face à cette incertitude ? Sinon, le problème est un manque de compétence — pas une ambiguïté fondamentale.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
2. Distinguer le risque de l'ambiguïté avant de réagir
   Identifiez si vous faites face à des probabilités connues ou véritablement inconnues — le bon outil dépend de la réponse.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
3. Utiliser le raisonnement maximin pour les décisions à enjeu élevé et irréversibles sous ambiguïté
   Choisissez l'option dont le pire résultat plausible est le plus supportable — quand vous ne pouvez pas calculer la valeur attendue, optimisez le plancher.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
4. Mettre à jour progressivement à mesure que les preuves arrivent plutôt que d'attendre la certitude
   Énoncez votre meilleure estimation actuelle de probabilité, identifiez ce qui la ferait bouger, et mettez à jour quand cette preuve arrive.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
5. Se méfier de la fausse précision dans les prévisions et modèles
   Traitez toute probabilité précise ou prévision quantitative avec une suspicion explicite quant à savoir si le modèle correspond au domaine.
   Le sophisme ludique : quand vous confondez la vraie vie avec un jeu
6. Distinguer l'incertitude (quantifiable) de l'ignorance (non quantifiable)
   Sachez quand vous pouvez attribuer une probabilité et quand la situation est si nouvelle qu'un chiffre serait fabriqué.
   L'entraînement à la calibration
7. Penser et communiquer en probabilités explicites
   Remplacez le langage vague (« probablement », « sans doute ») par des probabilités numériques.
   La superprévision
8. Mettez à jour la carte à partir d'un retour réel
   Quand la réalité contredit votre modèle, révisez le modèle — non votre description de la réalité.
   La carte n'est pas le territoire
9. L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
   L'aversion à l'ambiguïté, démontrée par le paradoxe d'Ellsberg en 1961, est la tendance à préférer des paris à probabilités connues plutôt que des paris à probabilités inconnues — même quand la valeur attendue est identique ou que l'option inconnue pourrait être meilleure. Elle est pilotée par l'inconfort face à l'incertitude knightienne et détourne systématiquement les gens d'opportunités non familières mais potentiellement à haute valeur.
10. Suivre vos estimations et vous calibrer
    Comparez vos estimations de Fermi aux chiffres réels quand vous le pouvez, et utilisez l'écart pour améliorer les estimations futures.
    L'estimation de Fermi

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