Chaque fois qu'il y a une catastrophe nationale, un événement gigantesque, une fusillade, une percée, vraiment n'importe quelle nouvelle, vous pouvez compter sur la télévision pour trouver un expert. Certains d'entre eux en savent beaucoup sur ce qui s'est passé, sur ce qui va se passer et pourquoi. Mais quand il s’agit de beaucoup d’experts, ils n’ont vraiment aucune idée de ce dont ils parlent.
Le blogueur Eric Barker souligne que les prédictions des experts politiques ne sont que légèrement meilleures que les suppositions aléatoires, et bien pires que celles d'un modèle statistique. En fait, les soi-disant experts maîtrisaient mieux les événements en dehors de leur propre domaine. Barker évoque une étude des années 1980, au cours de laquelle Philip Tetlock avait 284 «experts» politiques formulant une centaine de prévisions. L'étude est résumée dans le livre Tout est évident * Une fois que vous connaissez la réponse:
Pour chacune de ces prévisions, Tetlock a insisté pour que les experts spécifient le résultat attendu sur deux, et attribuent également une probabilité à leur prédiction. Il l'a fait de manière à ce que les prévisions confiantes marquent plus de points lorsqu'il est correct, mais perdent également plus de points lorsqu'il se trompe. Avec ces prédictions en main, il s'est ensuite assis et a attendu que les événements eux-mêmes se déroulent. Vingt ans plus tard, il a publié ses résultats, et ce qu'il a trouvé était frappant: bien que les experts aient légèrement mieux réussi que les suppositions aléatoires, ils ne fonctionnaient pas aussi bien que même un modèle statistique peu sophistiqué. Encore plus surprenant, les experts ont légèrement mieux réussi à travailler en dehors de leur domaine de compétence que dans celui-ci.
Une autre étude a révélé que les «experts» qui tentaient de prédire l'issue des affaires portées devant la Cour suprême n'étaient pas tellement meilleurs qu'un ordinateur. Le monde entier en a eu la preuve dans sa récente décision concernant les soins de santé, surprenant presque tous les «experts» du monde.
Mais c'est la politique. Les autres domaines devraient être meilleurs, non? Nan. La technologie est la même façon. Un autre scientifique a analysé la précision des prévisions de tendances technologiques. Environ quatre-vingt pour cent d'entre eux avaient tort, que ces prédictions aient été faites par des experts ou non.
En 2005, Tetlock a écrit un livre sur la prédiction d’experts intitulé «Jugement politique d’experts: à quel point est-il bon? Comment pouvons-nous savoir? »Dans ce document, il explique que non seulement les experts ont souvent tort, mais qu'ils ne sont presque jamais invoqués. Le New Yorker explique:
Quand ils ont tort, ils sont rarement tenus pour responsables et ils l'admettent rarement. Ils insistent sur le fait qu’ils étaient sur le point d’être chronométrés, ou aveuglés par un événement improbable, ou presque correct, ou faux pour les bonnes raisons. Ils ont le même répertoire d'auto-justification que tout le monde et ne sont pas plus enclins que quiconque à réviser leurs croyances sur la façon dont le monde fonctionne ou devrait fonctionner, simplement parce qu'ils ont commis une erreur.
Tetlock souligne que, même si nos prédictions sont terribles, les experts se fondent dans deux «styles cognitifs»: les renards et les hérissons. Le Huffington Post résume:
Les renards savent beaucoup de choses, tandis que les hérissons connaissent une grande chose. Bien connaître un sujet réduit la concentration et augmente la confiance en soi, mais cela brouille également les points de vue divergents jusqu'à ce qu'ils ne soient plus visibles, transformant ainsi la collecte de données en confirmation de préjugé et transformant la tromperie en assurance. Le monde est un lieu en désordre, complexe et contingent avec d'innombrables variables et facteurs de confusion, avec lesquels les renards sont à l'aise, mais pas les hérissons. Dans l'étude de Tetlock, les scores les plus bas étaient «des penseurs qui« connaissent une grande chose », étendent agressivement la portée explicative de cette grande chose dans de nouveaux domaines, manifestent une impatience débordante envers ceux qui« ne comprennent pas »et expriment une confiance considérable en ce qu'ils le sont. des prévisionnistes déjà très compétents. »En revanche, selon Tetlock, les scores les plus élevés étaient« des penseurs qui connaissent beaucoup de petites choses (des ficelles de leur métier), qui sont sceptiques face aux grands projets, voyez l'explication et la prédiction non comme des exercices déductifs, mais plutôt comme des exercices flexibles ». ad hoc ', qui nécessitent de rassembler diverses sources d’information et sont plutôt sceptiques quant à leurs propres prouesses en matière de prévision. ”
Mais qu'en est-il de la technique des 10 000 heures? Avez-vous vraiment passé juste 10 000 heures pour avoir un peu plus de chance que le hasard de prédire le résultat de votre domaine choisi? Probablement. Barker cite un autre livre, Talent is Overraised: Ce qui sépare vraiment les interprètes de classe mondiale de tous les autres:
Des recherches approfondies dans un large éventail de domaines montrent que non seulement de nombreuses personnes ne parviennent pas à exceller dans ce qu’elles font, peu importe le nombre d’années qu’elles consacrent à cette activité, elles ne réussissent souvent même pas mieux que lorsqu’elles ont commencé.
Domaine après domaine, les compétences essentielles étaient centralisées - les courtiers en valeurs mobilières recommandant les actions, les agents de libération conditionnelle prédisant la récidive, les responsables des admissions dans les collèges jugeant les candidats - les personnes possédant beaucoup d’expérience ne valaient pas mieux que celles très peu expérimentées.
La morale ici? Nous n'avons vraiment aucune idée de ce qui va se passer, jamais.
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