Biais de confirmation : définition, expérience et exemples en Bourse

Qu’est-ce que le biais de confirmation ?

Le biais de confirmation est la tendance à rechercher, à interpréter et à mémoriser les informations de façon favorable à ce que l’on croit déjà, au détriment de celles qui pourraient le démentir. Il ne s’agit pas de mauvaise foi : le tri se fait le plus souvent sans que l’on s’en rende compte. Le psychologue Raymond Nickerson, dans la revue de référence publiée en 1998, insiste précisément sur ce caractère involontaire.

Le biais agit à trois étages. On choisit ses sources (on lit le journal, l’analyste ou le forum qui pense comme soi). On interprète les faits ambigus dans le sens de son idée. On se souvient mieux de ce qui l’a confirmée. Chaque étage est discret ; leur somme produit une conviction qui paraît fondée sur l’expérience, alors qu’elle repose sur un échantillon soigneusement trié par son propriétaire.

Le biais de confirmation en résumé

C’est le plus connu des biais de cette famille, et sans doute le plus général : on le retrouve chez le juré, le médecin, l’enquêteur, le chercheur et, naturellement, chez l’investisseur. Il est aussi le plus mal compris, car on le réduit souvent à l’entêtement. Le cœur du phénomène est plus subtil : une manière de tester ses idées qui les met rarement en danger.

• Famille : croire ce qu’on veut croire
• Mis en évidence par : Peter C. Wason (University College de Londres), puis Charles Lord, Lee Ross et Mark Lepper (Stanford)
• Date : 1960 pour l’expérience fondatrice, 1979 pour l’étude sur la peine de mort, 1998 pour la synthèse de Nickerson
• Expérience de référence : la tâche 2-4-6 de Wason, publiée dans le Quarterly Journal of Experimental Psychology
• Proche de : la dissonance cognitive, le raisonnement motivé, la persévérance des croyances
• Sur les marchés : sélection des avis favorables à sa position, excès de confiance, rotation excessive du portefeuille

Quelle expérience l’a mis en évidence ?

Londres. Peter Wason, psychologue au groupe de recherche en psychologie industrielle du Medical Research Council installé à University College, reçoit un à un 29 étudiants en psychologie (17 hommes, 12 femmes). Il leur annonce que les trois nombres 2, 4, 6 obéissent à une règle simple qu’il a en tête. Leur tâche : la découvrir en proposant d’autres suites de trois nombres. À chaque proposition, l’expérimentateur répond seulement si elle est conforme ou non à la règle. Quand ils se sentent très sûrs d’eux, et pas avant, les étudiants annoncent la règle. Aucune limite de temps ne leur est imposée (la séance s’arrête toutefois au bout de quarante-cinq minutes), et ils notent sur une feuille chaque essai avec la raison de leur choix.

La règle est d’une simplicité désarmante : trois nombres rangés par ordre croissant. Mais 2, 4, 6 suggère des idées plus étroites, « nombres pairs consécutifs » ou « on ajoute 2 à chaque fois ». Beaucoup d’étudiants proposent alors 8, 10, 12, puis 20, 22, 24, reçoivent chaque fois un « oui », et annoncent triomphalement leur règle. Elle est fausse. Leurs essais ne pouvaient que la confirmer : aucun n’était conçu pour la mettre en défaut, par exemple avec 1, 2, 3 ou 5, 10, 31.

Le résultat, publié en 1960 sous le titre « On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task », est net. Six étudiants sur 29 trouvent la bonne règle du premier coup ; 13 annoncent une règle fausse avant de corriger ; 9 en annoncent au moins deux fausses ; un seul n’annonce rien. Ceux qui trouvent d’emblée ont produit en moyenne 8 essais, et bien plus d’essais incompatibles avec leur propre hypothèse ; ceux qui se trompent n’en ont produit que 3,7 en moyenne, presque tous conformes à leur idée. Dans 18 cas sur 22, la raison donnée au premier essai devenait la règle annoncée. Et, dans plus de la moitié des cas, l’étudiant à qui l’on vient de dire que sa règle est fausse continue de la suivre à l’essai suivant ; trois d’entre eux se contentent de l’annoncer à nouveau en d’autres termes.

En 1979, à Stanford, Charles Lord, Lee Ross et Mark Lepper montrent le même mécanisme appliqué à l’interprétation. Ils réunissent 48 étudiants, 24 partisans et 24 adversaires de la peine de mort, et leur font lire deux études fictives. L’une compare 14 États avant et après l’adoption de la peine capitale (le taux d’homicide baisse dans 11 d’entre eux) ; l’autre compare 10 paires d’États voisins (le taux est plus élevé côté peine de mort dans 8 paires sur 10). Chaque camp juge mieux conduite l’étude qui lui donne raison, trouve des défauts de méthode à l’autre, et déclare ressortir de la lecture plus convaincu qu’avant. Les mêmes données, à en croire les intéressés, ont polarisé les deux groupes.

Comment fonctionne-t-il ?

Le premier ressort est une stratégie de test. Joshua Klayman et Young-Won Ha ont montré en 1987, dans la Psychological Review, que les participants de Wason ne cherchent pas tant à confirmer qu’à tester des cas positifs : ils vérifient si les exemples que leur idée prédit sont bien conformes. Cette « stratégie du test positif » est souvent raisonnable dans la vie courante. Elle devient un piège quand la règle réelle est plus large que l’hypothèse, comme dans la tâche 2-4-6 : on accumule des « oui » qui ne prouvent rien.

Le deuxième ressort est l’asymétrie d’examen. Une information conforme passe la douane sans contrôle ; une information contraire est fouillée jusqu’à ce qu’on y trouve un défaut. C’est ce qu’ont fait les étudiants de Stanford avec les études sur la peine de mort, et ce que décrit le raisonnement motivé quand l’enjeu personnel s’y ajoute. Le troisième ressort est la mémoire : on se rappelle les prédictions réussies, pas les autres.

Le biais s’aggrave quand la conviction est forte, quand l’hypothèse a été formulée tôt et en public, quand on y a mis de l’argent ou de l’amour-propre, et quand l’environnement fournit un flot continu d’informations parmi lesquelles choisir. Il s’atténue quand on est tenu de rendre compte de son raisonnement à quelqu’un d’exigeant, et quand on s’oblige à formuler à l’avance ce qui prouverait qu’on a tort. Francis Bacon l’avait décrit dès 1620 dans le Novum Organum (livre I, aphorisme 46) : l’entendement humain, une fois une opinion adoptée, attire tout le reste pour la soutenir, et néglige ou écarte les cas contraires, même plus nombreux.

Que fait-il sur les marchés ?

L’étude la plus directe a été menée sur un forum boursier. JaeHong Park, Prabhudev Konana, Bin Gu, Alok Kumar et Rajagopal Raghunathan ont interrogé en octobre 2009 502 investisseurs de l’un des plus grands forums boursiers de Corée du Sud, hébergé par le portail Naver. Chacun indiquait d’abord son opinion sur une action (vente forte, vente, achat, achat fort), puis évaluait une série de messages haussiers, baissiers ou neutres. Résultat publié en 2013 dans Information Systems Research : les investisseurs jugent plus crédibles les messages qui vont dans leur sens, et accordent peu de valeur aux messages neutres, comme s’ils venaient chercher des opinions plutôt que des informations.

La suite est plus coûteuse. Les investisseurs les plus touchés par le biais sont aussi les plus sûrs d’eux : ils tradent plus activement et attendent des rendements plus élevés que ce que les faits justifient. Dans la version de travail de 2010, les auteurs reliaient ce biais à des rendements réalisés plus faibles ; l’article publié conclut plus prudemment que fréquenter une communauté en ligne n’améliore pas forcément les résultats. Le forum, qui devait élargir l’information, sert de chambre d’écho. On retrouve ici l’excès de confiance, dont le biais de confirmation est l’un des fournisseurs attitrés.

Sur le terrain, le schéma est familier. Une position est ouverte à l’achat ; chaque bonne nouvelle est lue comme une validation, chaque mauvaise comme du « bruit » ou une « opportunité de renforcer ». Les analyses haussières sont enregistrées, les baissières sont parcourues en diagonale. Lorsque le cours finit par trancher, la thèse a été confirmée cinquante fois et contredite une seule, ce qui ne l’empêche pas d’être fausse.

Comment le reconnaître chez soi ?

Le biais est invisible de l’intérieur, mais il laisse des traces dans les habitudes. Quelques signes :

• Vous pouvez dire pourquoi votre position va gagner, mais pas ce qui vous ferait admettre qu’elle a perdu.
• Vous lisez jusqu’au bout les analyses favorables, et cherchez l’auteur ou la date des analyses contraires pour les disqualifier.
• Vous suivez surtout des comptes, des chaînes ou des forums qui partagent votre vue du marché.
• Après une mauvaise nouvelle, votre premier réflexe est de trouver pourquoi elle ne compte pas.
• Vos notes de trading contiennent beaucoup d’arguments pour, et presque jamais la colonne contre.

Que peut-on y faire ?

On ne supprime pas ce biais par la bonne volonté : en 1984, Charles Lord, Mark Lepper et Elizabeth Preston ont montré que la consigne d’être juste et impartial corrige beaucoup moins qu’une consigne précise, celle d’envisager l’hypothèse inverse. Le tri se fait en amont de la conscience. Ce qui marche, c’est de modifier la procédure. La plus efficace consiste à écrire avant d’entrer en position ce qui invaliderait l’idée : un niveau de prix, un chiffre, un événement. C’est la transposition de la méthode de Karl Popper : une hypothèse vaut par les tests qui pourraient la réfuter, non par les exemples qui l’illustrent.

Deuxième outil, chercher délibérément la meilleure analyse contraire, la plus solide et non la plus caricaturale, et la résumer par écrit comme si l’on devait la défendre. Troisième outil, le journal : noter la thèse, les arguments et ce qui l’aurait contredite, puis relire à froid. Quatrième, l’avocat du diable, quand on travaille à plusieurs, à condition qu’il ait vraiment le droit de gagner. Ce qui ne marche pas : multiplier les sources sans changer la manière de les choisir. Dix sources qui pensent comme vous valent une source, répétée dix fois.

Que lui objecte-t-on ?

La première objection est méthodologique, et elle est sérieuse. Klayman et Ha ont montré que la stratégie du test positif n’est pas irrationnelle en soi : quand la règle cherchée est rare, tester des cas positifs est souvent le moyen le plus informatif de progresser. La tâche 2-4-6 est construite pour la piéger, ce qui ne prouve pas qu’elle échoue partout. Une partie de ce que l’on appelle biais de confirmation serait donc une heuristique raisonnable placée dans un environnement hostile.

La deuxième objection porte sur la polarisation. L’étude de Lord, Ross et Lepper reposait sur des changements d’opinion déclarés par les participants, non sur une mesure avant et après. Les tentatives ultérieures de reproduire un renforcement des croyances face à des preuves contraires ont souvent échoué : dans trois grandes expériences publiées en 2020, Andrew Guess et Alexander Coppock ne trouvent pas trace de cet effet de rejet, même dans les conditions qui lui sont le plus favorables. L’interprétation biaisée existe ; l’idée qu’une preuve contraire renforce systématiquement la croyance est beaucoup plus fragile.

Enfin, accorder plus de poids à ce qui cadre avec ses connaissances n’est pas toujours une faute. Un physicien a raison de douter d’une expérience qui contredit la conservation de l’énergie. Le biais commence quand ce scepticisme ne s’applique qu’aux résultats qui dérangent, et jamais à ceux qui arrangent.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

• Psychologie du trader : les biais et leurs remèdes, ce biais vu depuis la salle de marché, avec ses remèdes
• Francis Bacon, qui décrit dès 1620 l’esprit qui plie tous les faits à son opinion
• L’économie comportementale, le cadre dans lequel ces biais sont étudiés en finance
• Sur le forum : une série de messages consacrée au biais de confirmation, où les membres en donnent leurs propres exemples
• Sur le forum : le phénomène Baader-Meinhof, ou l’illusion de fréquence, un proche parent : une fois remarqué, on le voit partout