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.

Why it works

La dissonance cognitive entre un modèle confiant et une preuve inconvenante peut se résoudre soit en mettant à jour le modèle soit en réinterprétant la preuve pour qu'elle corresponde. Le chemin de moindre résistance est généralement le second — rejeter l'anomalie comme une valeur aberrante, l'attribuer à la malchance, ou mal étiqueter la preuve. S'engager explicitement à mettre à jour le modèle plutôt qu'à expliquer la preuve est un renversement délibéré de ce défaut.

How to do it

1. Avant une action, écrivez le résultat que votre modèle prédit.
2. Après le résultat, comparez la prédiction à la réalité sans adoucir l'écart.
3. Identifiez quelle hypothèse précise dans votre modèle l'écart contredit.
4. Révisez cette hypothèse, aussi inconfortable soit-elle, avant la prochaine décision.

Données probantes

Le suivi prospectif des prédictions est l'un des moyens les plus fiables d'identifier les erreurs de modèle, utilisé systématiquement dans la recherche sur la super-prévision. Les prévisionnistes qui suivent et notent leurs prédictions se calibrent substantiellement mieux que ceux qui ne le font pas. (observational)

Le suivi des prédictions exige un engagement préalable honnête ; les gens sont enclins à une réinterprétation « je le savais depuis le début » sans le registre externe.

Sources

• Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting — tracking records vs unaided retrospective judgment

Erreur fréquente

Réviser le cadrage du résultat (« ça ne compte pas parce que le contexte était inhabituel ») plutôt que le modèle qui a généré la mauvaise prédiction.