Biais du résultat : définition, expériences et exemples en Bourse

Qu’est-ce que le biais du résultat ?

Le biais du résultat est la tendance à évaluer une décision prise dans l’incertitude d’après ce qui s’est passé ensuite, et non d’après ce qu’on pouvait savoir au moment de la prendre. La même décision, avec les mêmes informations et les mêmes risques, est jugée sage si elle réussit et imprudente si elle échoue. Les anglophones l’appellent outcome bias ; les joueurs de poker disent plus simplement qu’on juge au résultat.

Dans un monde sans hasard, ce serait une bonne méthode : une décision qui échoue serait une décision fausse. Mais dès que l’issue dépend en partie de la chance, le résultat devient un mauvais juge. Une position bien construite peut perdre, une position absurde peut gagner, et c’est la fréquence des issues sur un grand nombre de décisions, non l’issue d’une seule, qui renseigne sur leur qualité.

Le biais du résultat en résumé

Le biais du résultat ferme la famille du hasard mal compris, et il en est la conséquence pratique la plus directe : faute de distinguer la part du hasard dans chaque issue, on attribue tout à la décision. Il est proche du biais rétrospectif, qui fait croire après coup que l’issue était prévisible, mais il en diffère : on peut savoir que l’issue était imprévisible et juger quand même la décision à son aune.

• Famille : le hasard mal compris
• Mis en évidence par : Jonathan Baron et John C. Hershey, université de Pennsylvanie
• Date : 1988, Journal of Personality and Social Psychology
• Expérience de référence : des décisions médicales et des paris d’argent identiques, présentés avec une issue heureuse ou malheureuse et notés par des étudiants
• Proche de : le biais rétrospectif, le biais d’autocomplaisance, l’illusion de contrôle
• Sur les marchés : méthodes jugées sur quelques trades, prises de risque récompensées tant qu’elles paient

Quelles expériences ont révélé le biais du résultat ?

Jonathan Baron et John Hershey publient en 1988, dans le Journal of Personality and Social Psychology, « Outcome bias in decision evaluation ». Le protocole est d’une simplicité désarmante. Des étudiants de l’université de Pennsylvanie lisent de courts cas décrivant une décision prise dans l’incertitude, avec toute l’information dont disposait le décideur, puis l’issue. On leur demande de noter la qualité de la décision, sur une échelle allant de « clairement correcte » à « incorrecte et inexcusable ».

Le cas le plus connu est médical. Un homme de 55 ans souffre d’une maladie cardiaque ; une opération de pontage porterait son espérance de vie de 65 à 70 ans, mais 8 % des patients meurent de l’opération elle-même. Le médecin décide d’opérer. Dans une version, l’opération réussit ; dans l’autre, le patient meurt. L’information, le raisonnement et le risque sont identiques. Pourtant, la décision est jugée meilleure quand le patient survit : dans la première expérience, sur vingt étudiants, l’écart moyen est significatif. Les variantes, où le patient décide lui-même ou où il s’agit d’un examen de diagnostic, donnent le même résultat.

Les auteurs passent ensuite à l’argent. On présente des choix entre un gain certain de 200 dollars et une chance sur cinq de ne rien gagner contre quatre sur cinq de gagner 300 dollars, puis l’issue du tirage. Là encore, la même décision est jugée meilleure quand la roue tourne bien. L’effet joue même pour l’option non choisie : un choix est mieux noté quand l’option écartée se révèle, après coup, perdante. Dans d’autres variantes, les étudiants jugent le décideur plus compétent, et sont plus disposés à lui confier leurs propres décisions, quand l’issue a été favorable.

Le détail le plus éloquent tient dans une question posée à la fin. Des huit derniers participants, interrogés sur le point de savoir si l’issue devait entrer dans leur jugement, sept répondent que non et le huitième hésite ; deux reconnaissent spontanément l’avoir fait, et chez ceux qui affirment s’en être gardés, le biais apparaît quand même. Baron et Hershey précisent que l’issue peut légitimement servir quand l’évaluateur ignore une partie de ce que savait le décideur, mais ce n’était pas le cas : les étudiants disposaient de toute l’information.

Comment fonctionne le biais du résultat ?

Le biais a plusieurs sources. L’issue est l’information la plus récente, la plus concrète et la plus chargée d’émotion ; elle écrase les autres. Elle change aussi la lecture du raisonnement : selon Baron et Hershey, connaître l’issue rend plus saillants les arguments qui allaient dans son sens, de sorte qu’une décision malheureuse paraît avoir négligé des risques évidents, et une décision heureuse paraît avoir vu juste. Enfin, il est bien plus simple de juger un résultat, visible et mesurable, qu’une décision, qui suppose de reconstituer ce que l’on savait.

Le biais s’amplifie quand la part du hasard est élevée et l’échantillon petit, ce qui décrit à peu près chaque trade pris isolément. Il s’amplifie aussi avec l’enjeu : plus la perte est lourde, plus la décision semble fautive. Il s’atténue quand on dispose d’un grand nombre de décisions comparables, et quand le processus a été consigné avant de connaître l’issue. Ce n’est pas un hasard si les joueurs de poker, qui vivent avec la variance, ont fait de la distinction entre bonne décision et bon résultat un principe de métier ; Annie Duke, ancienne joueuse professionnelle, en a tiré un livre, Thinking in Bets (2018).

Le biais du résultat a une conséquence perverse : il apprend les mauvaises leçons. Quand le hasard récompense une décision imprudente, elle est renforcée ; quand il punit une décision saine, elle est abandonnée. Sur la durée, il sélectionne les comportements les plus chanceux, qui ne sont pas toujours les meilleurs.

Quels exemples du biais du résultat en Bourse ?

L’effondrement du fonds spéculatif Amaranth Advisors, en 2006, en offre une illustration presque clinique, documentée par une commission d’enquête du Sénat américain. À la mi-2004, ce fonds multistratégie du Connecticut, dont l’arbitrage d’obligations convertibles ne rapporte plus, recrute un trader de gaz naturel, Brian Hunter. Après les ouragans Katrina et Rita, à l’été 2005, les options du fonds sur le gaz s’envolent : le fonds, en perte de 1 % à la fin juin, termine l’année sur un gain d’un peu plus de 21 %, dont environ 98 % proviennent des opérations sur l’énergie selon sa banque compensatrice. Promu codirecteur des matières premières dans l’année, Hunter voit l’énergie absorber une part croissante du capital, et le fonds grossit jusqu’à quelque 8 milliards de dollars d’actifs.

Le résultat de 2005 tenait pour une large part à deux ouragans ; il fut pourtant traité comme la preuve d’une méthode. Les positions grossissent au point de représenter, certains mois, 40 % ou plus des contrats à terme ouverts sur le gaz au NYMEX, au point que la Bourse demande au fonds, en août 2006, de les réduire. Avril 2006 rapporte plus d’un milliard de dollars sur l’énergie, mai en coûte autant ; pendant l’été, le fonds voit dans la baisse des prix une occasion d’accroître encore ses positions. En septembre 2006, les écarts de prix entre contrats d’hiver et d’été s’effondrent. Ludwig Chincarini estime la perte à environ 4,35 milliards de dollars en trois semaines, soit la moitié des actifs ; le 20 septembre, le portefeuille d’énergie est cédé à JPMorgan Chase et à Citadel, et le reste du fonds est liquidé. Le dossier a aussi un volet judiciaire : en 2007, la CFTC a poursuivi Amaranth et Hunter pour tentative de manipulation des cours. Mais la mécanique du biais y est visible à l’œil nu : une issue heureuse, due pour une large part à deux ouragans, a servi de certificat à la méthode qui l’avait produite.

Le même mécanisme opère, à plus petite échelle, chez tout investisseur. Une stratégie de vente d’options, de moyenne à la baisse ou de levier élevé peut gagner longtemps, parce que ses pertes sont rares et lourdes ; jugée sur ses résultats, elle paraît excellente jusqu’au jour où elle ne l’est plus. À l’inverse, une méthode à l’espérance positive connaîtra des séries de pertes normales, et le trader qui la juge au résultat l’abandonnera au plus mauvais moment.

Comment reconnaître le biais du résultat dans ses décisions ?

On reconnaît le biais du résultat à la façon dont vous parlez de vos trades. Quelques signes :

• vous qualifiez un trade de « bon » ou de « mauvais » d’après son gain ou sa perte, sans regarder s’il respectait vos règles ;
• vous modifiez votre méthode après quelques pertes, sans vérifier si elles sortent de ce que vos statistiques prévoyaient ;
• vous gardez une pratique risquée, comme l’absence de stop, parce qu’elle « a toujours marché » ;
• vous jugez un conseiller, un analyste ou un trader suivi sur sa dernière prévision.

Comment éviter le biais du résultat ?

La méthode la plus efficace est de juger la décision avant de connaître le résultat. Avant chaque position, notez la raison de l’entrée, le niveau de sortie en perte, l’objectif et la taille. Après coup, évaluez séparément deux choses : le respect du plan et le résultat. Un trade conforme au plan et perdant est un bon trade ; un trade hors plan et gagnant est un mauvais trade, et c’est même le plus dangereux, puisqu’il enseigne à recommencer.

La deuxième habitude consiste à juger une méthode sur un nombre suffisant de décisions. Sur dix trades, le hasard décide presque tout ; sur plusieurs centaines, la qualité de la méthode commence à apparaître. Fixer à l’avance le nombre de trades au terme duquel on évaluera une méthode, et la perte maximale qu’on tolérera d’ici là, évite de l’abandonner après une série défavorable banale.

Enfin, quand une décision a mal tourné, la question utile n’est pas « qu’aurait-il fallu faire ? », qu’on ne peut savoir qu’après, mais « qu’est-ce que je savais, et qu’aurais-je pu raisonnablement savoir de plus ? ». Ce qui ne marche pas : se promettre de ne plus regarder les résultats. Ils restent indispensables, en nombre.

Quelles sont les limites du biais du résultat ?

La première objection, que Baron et Hershey formulent eux-mêmes, est que l’issue n’est pas toujours une information inutile. Quand on ignore ce que savait le décideur, un mauvais résultat peut légitimement faire soupçonner une mauvaise décision, et une série de mauvais résultats encore davantage. Le biais ne consiste pas à tenir compte des résultats, mais à leur donner un poids excessif quand l’information sur la décision est complète, ou quand l’échantillon est trop petit pour conclure.

La deuxième porte sur la méthode. Les études de 1988 reposent sur des cas hypothétiques et de petits groupes d’étudiants, notés sur des échelles. La première expérience a toutefois été reproduite en 2023, en ligne, sur 692 participants, avec un effet net, y compris chez ceux qui déclaraient que l’issue ne devait pas compter. Son ampleur varie selon les situations, et la frontière avec le biais rétrospectif reste débattue.

La troisième relève de la morale. Depuis Bernard Williams et Thomas Nagel, en 1976, les philosophes parlent de « chance morale » pour désigner le fait que nous jugeons plus sévèrement le conducteur ivre qui a tué que celui qui est rentré sans encombre. Pour certains, ce jugement n’est pas un biais mais une part légitime de la responsabilité. Sur les marchés, la question se pose moins : seule compte la capacité à répéter de bonnes décisions.

Questions fréquentes sur le biais du résultat

Pour aller plus loin

• Épictète, pour qui seul ce qui dépend de nous, le jugement et l’action, mérite d’être évalué
• Sénèque, pour la leçon stoïcienne selon laquelle la fortune décide des issues, non de la valeur des actes
• Daniel Kahneman, qui a mis en garde contre les leçons tirées des seuls résultats
• Mémoires d’un spéculateur, récit d’un spéculateur qui distingue sans cesse les gains mérités des gains chanceux
• Sur le forum : besoin d’avis, chance ou pas ?, un trader gagnant qui demande si son trade était bon ou seulement heureux
• Sur le forum : résultat en perte constante, une discussion sur ce qu’il faut changer, ou non, après une longue série de pertes