Choisir la bonne classe de référence pour toute prédiction

Trouvez le taux de base statistique pour la catégorie à laquelle appartient votre décision — pas seulement les exemples inspirants.

Why it works

En planifiant un projet ou une décision, les gens s'appuient naturellement sur les exemples les plus vifs dans leur mémoire — qui sont disproportionnellement des réussites. Choisir explicitement une « classe de référence » — l'ensemble de toutes les entreprises largement similaires — et consulter sa distribution historique de résultats force une comparaison avec la population entière plutôt qu'avec un échantillon sélectionné de survivants.

How to do it

1. Nommez la catégorie à laquelle appartient votre projet ou décision (par exemple « ouverture d'un premier restaurant », « lancement de produit logiciel », « reconversion vers le conseil »).
2. Cherchez la distribution historique des résultats dans cette catégorie : quel pourcentage réussit, quel est le résultat médian, quels sont les modes d'échec courants ?
3. Utilisez cette distribution comme estimation de départ avant d'ajuster selon des facteurs spécifiques à votre cas.
4. Pondérez fortement le taux de base sauf si vous avez des raisons concrètes et spécifiques de penser que votre cas est différent.

Données probantes

La prévision par classe de référence, formalisée par Daniel Kahneman et Amos Tversky, montre que l'utilisation de la distribution statistique d'une classe de référence surpasse systématiquement les prédictions en vision interne. Elle a été développée en outil de planification par Bent Flyvbjerg dans la recherche sur les grandes infrastructures. (observational)

Les données de classe de référence sont souvent difficiles à obtenir et la classe de référence elle-même est un jugement. La méthode est plus puissante dans les domaines disposant de données historiques existantes (construction, projets logiciels) et moins praticable où elles n'existent pas.

Sources

• Kahneman & Lovallo (1993), "Timid Choices and Bold Forecasts", Management Science — inside vs. outside view

Erreur fréquente

Choisir une classe de référence flatteuse (« des projets comme le mien mais réussis ») plutôt que la classe la plus large et exacte, ce qui réintroduit le biais du survivant par la petite porte.