Le biais de survie, ou biais de survie, est un concept souvent négligé, mais qui a des implications profondes pour notre prise de décision et l'analyse des données. Il décrit le raisonnement logique erroné qui consiste à se concentrer uniquement sur les éléments d'un processus qui ont survécu, en ignorant ceux qui ont été éliminés. Ce biais peut conduire à une perception faussée du succès et a des répercussions profondes dans des domaines tels que l'économie, l'armée et la recherche. Dans cet article, nous examinerons plus en détail le biais de survie, nous donnerons des exemples tirés du monde réel et nous discuterons de la manière dont il peut être pris en compte dans nos analyses.
Qu'est-ce que le biais de survie ?
Le biais de survie se produit lorsqu'une analyse se base uniquement sur les "survivants" ou les instances qui ont réussi, alors que ceux qui ont échoué ne sont pas pris en compte. Cela conduit à une vision biaisée, car les raisons de l'échec sont ignorées et les données restantes ne sont plus représentatives du groupe ou de la situation initiale.
Exemples de biais de survie
- Stratégie militaire pendant la Seconde Guerre mondiale : un exemple classique de biais de survie remonte à la Seconde Guerre mondiale. Les Alliés voulaient mieux protéger leurs avions bombardiers et ont analysé les impacts de balles des avions qui revenaient. L'hypothèse initiale était de renforcer les zones où il y avait le plus d'impacts. Le statisticien Abraham Wald a toutefois fait remarquer que les avions analysés étaient ceux qui avaient survécu - et que les véritables zones critiques étaient celles où il n'y avait pas de trous d'obus sur les avions de retour, car les impacts dans ces zones entraînaient probablement la perte de l'avion.
- Histoires de réussite de startups : Dans le monde des startups, nous entendons souvent parler d'histoires de succès spectaculaires comme celles de Google, Amazon ou Facebook. Ces histoires peuvent nous amener à croire que le succès est largement répandu dans l'industrie technologique. Ce qui est souvent ignoré, ce sont les nombreuses startups qui échouent et n'atteignent jamais le public. Cette perception sélective conduit à une image déformée du risque et du succès réels dans le secteur.
Comment prendre en compte les biais de survie dans les analyses
- Rechercher des ensembles de données complets : Essayez de construire des analyses sur des ensembles de données complets qui comprennent à la fois les succès et les échecs. Cela peut impliquer de rechercher activement des données sur des projets, des entreprises ou des expériences qui ont échoué.
- Tenir compte du contexte : Comprenez bien le contexte de vos données. Cela implique de savoir comment et pourquoi certaines données ont été collectées et quels facteurs ont pu conduire à l'exclusion de données.
- Diversifiez vos sources d'information : Ne vous fiez pas à une seule source d'information. En diversifiant vos sources, vous pouvez obtenir une image plus équilibrée et plus complète du phénomène étudié.
- Auto-réflexion critique : remettez toujours en question vos hypothèses et vos réflexions. Est-il possible que vous passiez inconsciemment à côté d'informations qui ne correspondent pas à votre compréhension antérieure ?
Conclusion
Le biais de survie est une force subtile mais puissante qui déforme notre perception du succès et de l'échec. En prenant conscience de ce biais et en appliquant des pratiques d'analyse rigoureuses, nous pouvons prendre des décisions plus éclairées et parvenir à des conclusions plus précises. Dans un monde alimenté par les données, la compréhension et la prise en compte du biais de survie sont essentielles à l'élaboration de stratégies réalistes.