Heuristique de représentativité
L'heuristique de représentativité est un raccourci mental qui consiste à juger la probabilité qu'une chose appartienne à une catégorie d'après sa ressemblance avec le cas typique de cette catégorie.
L'heuristique de représentativité est un raccourci mental qui consiste à juger la probabilité qu'une chose appartienne à une catégorie d'après sa ressemblance avec le cas typique de cette catégorie. Amos Tversky et Daniel Kahneman l'ont décrite au début des années 1970.
Or ce qui est plus représentatif n'est pas pour autant plus probable. Dans une étude de 1973, on décrivait « Tom W. », un étudiant intelligent, ordonné, peu sociable et amateur de science-fiction : plus de 95 % des participants le jugeaient plus susceptible d'étudier l'informatique que l'éducation ou les sciences humaines, qu'on estimait pourtant bien plus fréquentées. On néglige ainsi la fréquence de base ; la même heuristique explique l'erreur de conjonction et l'erreur du parieur.
Elle nourrit aussi bien des croyances en santé, où l'on s'attend à ce qu'une cause ou un remède ressemble à ses effets. On a longtemps cru que les ulcères étaient causés par le stress, alors qu'ils sont dus à une bactérie, et certaines médecines parallèles ont conseillé aux malades de manger l'organe animal correspondant à leur trouble. Même les médecins peuvent poser un diagnostic d'après la ressemblance du patient avec le cas typique d'une maladie.
Sources : Wikipédia (en anglais), « Representativeness heuristic » ; Wikipédia, « Heuristique de jugement »