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Les biais cognitifs : ces petites failles qui peuvent nous coûter cher

Employment

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01.30.2024

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Exemple : une expérience de travail avec un collègue allemand. 

Vous travaillez avec un Allemand qui s'avère être une personne très rigoureuse et fiable. Sans vous en rendre compte, vous allez lui attribuer des affects positifs pour la personne et automatiquement pour la population allemande, et en déduire qu’ils sont tous très rigoureux. Vous allez avoir plus confiance en cette nationalité du fait de cette association.

Ici c’est un biais qui amène une distorsion positive mais cela peut également être négatif.

C’est un raccourci de la pensée. Dans une journée, nous devons prendre des milliers de décisions à et l'utilité de ces biais et de nous faire faire des raccourcis pour réduire la charge cognitive.

Il existe des centaines de biais mais nous ferons un focus sur quelques uns assez courants.

Lien pour agrandir l’image : codex 


 L’erreur fondamentale d’attribution 

C’est un biais psychologique qui nous pousse à surévaluer l'impact des caractéristiques internes d'une personne, telles que sa personnalité ou ses intentions dans le cadre d’une expérience positive (j’ai eu ma promotion car je suis compétent). En cas d’expérience négative, la personne aura tendance à survaloriser les facteurs externes et contextuels (je n’ai pas réussi à mener ce projet au bout car l’équipe n’était pas motivée).

L’effet sera inverse quand nous évaluerons le comportement d’autrui (il a eu une promotion car c’est un homme ou encore il n’a pas mené ce projet au bout car il n’est pas compétent). 

L’intérêt de ce biais est de garder votre confiance en vous intacte. 


Biais de confirmation : nous croyons ce que nous voulons croire

Cela désigne notre propension à ne prendre en compte que les informations qui soutiennent nos convictions ou nos idées préconçues.

Exemple : si je souhaite investir dans un actif, je vais chercher des informations pour savoir si c’est intéressant d’investir. Mon attention sera sélective et je ne vais trouver que des éléments qui vont dans mon sens car j’étais motivé à y investir.


 Biais de conformité 

Le biais de conformité se réfère à notre tendance à imiter le comportement des autres, à adopter leurs normes, leurs valeurs et à prendre des décisions similaires afin de s'intégrer dans un groupe ou de se conformer à une norme sociale.

Exemple du vote à main levée : Si tout le monde autour de vous vote « oui », vous allez probablement également voter « oui » même si vous n’êtes pas d’accord. 

 Votre apparence influence les autres surtout au travail, en particulier, la perception que peuvent avoir vos supérieurs de vos performances ou le soutien qu’ils vous apportent. Chang & Cortina (2023) ; Berthet & Autissier (2021).


 Biais d’ancrage 

La première impression est toujours la bonne, surtout quand elle est mauvaise (Henri Jeanson)

Biais très présent après la lecture du CV. 

Par exemple, si un recruteur voit qu’un candidat est diplômé d’une institution très réputée, il peut inconsciemment supposer que le candidat est plus compétent, alors que les compétences réelles des candidats peuvent ne pas correspondre au poste.

 

Biais et discriminations à l’embauche

Les recherches ont généralement montré que le CV d’une personne attractive aura plus de chance d’être retenu. Mais ce n’est pas que le recruteur qui est biaisé. L’étude de Jaeger (2013) montre que l’attractivité d’un recruteur permet d’augmenter les chances d’attirer un candidat à l’étape suivante du processus du recrutement. Néanmoins, cet effet disparait pour la phase suivante : c’est alors la personnalité du recruteur qui peut faire davantage pencher la balance.

L'âge affecte également les décisions d’embauche, de manière positive (plus âgées donc plus expérimentées ou sages) et négatives (moins flexibles ou attrayants)

Exemples d’offres d’emploi début 2000 qui donnent l’âge comme critère. 

 

Les études de testing ont pu mettre en évidence les critères de discrimination les plus importants et cela a permis de juger certaines entreprises qui ont eu des comportements systématisés.

Articles 225-1 à 225-26 du code pénal (Modifié par LOI n°2022-401 du 21 mars 2022 - art. 9) “Constitue une discrimination toute distinction opérée entre les personnes physiques sur le fondement de leur origine, de leur sexe,[...] de leur âge.”

“À refuser d'embaucher, à sanctionner ou à licencier une personne”

3 ans d’emprisonnement et 45 000€ d’amende. 

 

 

Agir pour réduire les biais et les discriminations 

 Humains ou IA, la suppression totale des biais est un mythe, toutefois nous pouvons les réduire !

Pour exemple : ChatGPT, dont les premières études démontrent un fort biais politique en faveur des partis politiques de gauche (au Brésil, aux USA et UK). 

Les actions possibles

Avoir conscience de l’existence des biais et les connaître 

Remettre ses idées en question 

Ne pas s’enfermer dans une façon de penser

L’éducation et la sensibilisation de tous à ces biais et des avantages à la diversité sous toutes ses formes. Combattre nos envies d’aller vers ce que nous connaissons et nous sécurise profite largement aux employeurs.  Pour réduire la discrimination et favoriser la diversité, l’un des exercices le plus courant consiste à faire accomplir une tâche ensemble à des personnes issues de 2 groupes différents ou qui ne s’aiment pas, de favoriser les rencontres avec un but commun.

Avoir des outils d’aide à la décision

Tout outil qui permet de comparer avec des critères définis, ce qui amène plus d’objectivité (le 100% objectif n’existant pas).  Exemples : matrice de décision, la matrice d’Eisenhower, la méthode ABC, les KPI, des logiciels spécifiques, ...

Un processus de recrutement plus structuré

Le CV anonyme peut limiter le biais et permet de laisser une chance supplémentaire de prouver ses compétences lors de l’entretien. Avoir des entretiens structurés augmente la validité du processus de recrutement, avoir les mêmes questions pour tout le monde permet d’avoir un processus de comparaison, c’est un des outils d’aide à la décision.   

Certains recruteurs préfèrent la photo sur le CV car ils se rappellent mieux des gens. Micode (youtubeur) a fait un testing dans une de ses vidéos et le résultat était que la photo n’avait pas un gros impact. Attention, ce résultat n’est pas validé scientifiquement. 

 

Aller plus loin 

Sur les biais dans l'IA : les analyses de la journaliste spécialisée dans le numérique Mathilde Saliou : et le podcast

Le guide pratique à destination des recruteurs pour recruter sans discriminer du Défenseur des droits 

Une source de réflexion : Michael PICHAT, spécialiste en analyse des biais cognitifs et comportementaux.

Arnaud, B. & Mellet, É. (2019). Outil 6. Dépasser ses biais cognitifs. Dans : B. Arnaud & É. Mellet (Dir), La boîte à outils de la psychologie positive au travail (pp. 28-31). Paris: Dunod.

Berthet, V. & Autissier, D. (2021). Chapitre 6. Mesurer les biais cognitifs avec le Cognitive Bias Inventory (CBI). Dans : , V. Berthet & D. Autissier

(Dir), Stop aux erreurs de décision: Connaître et manager les biais cognitifs avec le Cognitive Bias Inventory (CBI) (pp. 92-106). Caen: EMS Editions.

Chang, Y., & Cortina, J. M. (2023). What should I wear to work? An integrative review of the impact of clothing in the workplace. Journal of Applied Psychology. Advance online publication.

Fatfouta, R., & Ghoniem, A. (2021). Old, but gold? A dual-pathway model of age bias in personnel selection decisions. Applied Psychology, 1– 25. https://doi org.proxy.unice.fr/10.1111/apps.12336

Jaeger, M. M. (2013). Hello beautiful ? The effect of Interviewer Physical Attractiveness on Interview Success. The Danish National Centre for Social Research Working Paper.

Motoki, F., Neto, V. Rodrigues, V. (2023). More human than human: measuring ChatGPT political bias. Public choice.

Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science 185,1124-1131.

Snowman, A., & Kucharska, J. (2020). The effect of anchoring on curriculum vitae (CV) judgments. The Psychologist-Manager Journal, 23(1), 12–34.

 

Propos d’Evan Adeny et l’ensemble des participants recueillis par Laetitia Sciacca, dans le cadre du webinar de 23 janvier 2024.

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