Pratiques de coaching pour résultat biais

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 résultat biais, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. Évaluer les décisions par le processus, pas le résultat
   Jugez une décision par la qualité du raisonnement à l'époque, pas par ce qui s'est passé.
   Le biais rétrospectif : pourquoi tout semble évident après coup
2. Le biais du survivant : apprendre de ce qu'on ne voit pas
   Le biais du survivant est l'erreur qui consiste à tirer des conclusions uniquement des cas qui ont traversé un filtre — gagnants, survivants, réussites visibles — tandis que les échecs qui n'apparaissent jamais sont exclus silencieusement. L'exemple historique le plus clair est l'étude de la Seconde Guerre mondiale d'Abraham Wald sur les avions : l'armée voulait blinder les impacts de balles visibles sur les avions revenus ; Wald a montré qu'il fallait blinder là où aucun dommage n'apparaissait, car les avions touchés à ces endroits ne revenaient pas.
3. Appliquez le test d'équivalence des résultats
   Demandez-vous : si le même tort résultait de l'action ou de l'inaction, laquelle préféreriez-vous ? La divergence révèle le biais.
   Le biais d'omission — pourquoi ne rien faire semble plus sûr qu'agir
4. Vérifier si vous exigez une prime d'ambiguïté injuste
   Estimez ce que vous accepteriez sous un risque comparable à probabilités connues — si votre barre est bien plus haute pour les probabilités inconnues, cet écart est le biais.
   L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités
5. Le biais de statu quo — pourquoi on s'en tient au défaut
   Le biais de statu quo, documenté par Samuelson et Zeckhauser (1988), est la tendance à préférer l'option actuelle aux alternatives, même quand une comparaison neutre favoriserait le changement. Il est piloté par l'aversion à la perte, le biais d'omission, et l'inertie — non par une satisfaction réelle — et il est largement corrigible en recadrant le défaut.
6. La négligence du taux de base : pourquoi nous ignorons les probabilités
   La négligence du taux de base est la tendance à sous-pondérer ou ignorer les probabilités préalables (la fréquence générale d'un événement) quand une information vivante et précise est disponible. Identifiée par Kahneman et Tversky, c'est l'un des biais les plus solidement répliqués de la recherche en jugement, et elle conduit à une surconfiance systématique dans les prédictions sur des cas particuliers. La corriger exige de rechercher ou d'estimer activement les taux de base avant d'évaluer une information individuelle.
7. Remarquer quelles données vous avez sélectionnées — et lesquelles vous avez ignorées
   Vos conclusions reposent sur un échantillon des données disponibles — demandez-vous ce que cet échantillon a exclu.
   L'échelle d'inférence
8. Appliquer un examen supplémentaire quand un choix semble évidemment bon
   L'affect positif est un déclencheur de biais aussi fiable que la peur — auditez les opportunités qui ressemblent à des gains évidents.
   L'heuristique de l'affect — quand les sentiments remplacent les faits
9. Le biais rétrospectif : pourquoi tout semble évident après coup
   Le biais rétrospectif est la tendance, une fois qu'un résultat est connu, à croire qu'on l'aurait prédit ou attendu depuis le début — rendant le monde plus prévisible qu'il ne l'était. C'est l'un des effets les plus répliqués de la recherche sur le jugement et il corrompt discrètement le retour d'information, les évaluations de performance, et les leçons apprises, parce qu'on évalue les décisions par leurs résultats plutôt que par l'information disponible au moment où elles ont été prises.
10. Le biais d'omission — pourquoi ne rien faire semble plus sûr qu'agir
    Omission bias, documented by Spranca, Minsk, and Baron (1991), is the tendency to judge harmful inactions as less morally blameworthy than equally harmful actions — and to choose inaction even when acting would produce better outcomes. It is driven by the moral asymmetry between doing and allowing, but it systematically underweights the real costs of not acting.

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