Erreurs de la « survie  » vous amène à faire ces 5 échecs. Une prise de décision efficace nécessite un examen détaillé des données afin d’éviter d’éventuelles erreurs. Mais il est très possible que vous ne voyiez pas l’image dans son ensemble.

Cette vidéo est apparue à l’origine dans Unconventional Guide to Success de BBC Reel, une vision contre-intuitive de la réussite au travail et dans la vie.

Le désir d’apprendre du succès est un instinct naturel, mais cela peut se retourner contre nous si nous ne prenons pas en compte le «biais de survie».

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En termes simples, cela se produit lorsque nous sélectionnons uniquement les «  survivants  » – ceux qui ont surpassé les autres, qu’il s’agisse de personnes, de machines ou d’entreprises – et que nous arrivons à des conclusions en fonction de leurs attributs, sans regarder plus largement l’ensemble de données, y compris ceux avec caractéristiques similaires qui n’ont pas fonctionné aussi bien.

Erreurs de la « survie  » vous amène à faire ces 5 échecs

L’exemple le plus célèbre de biais de survie remonte à la Seconde Guerre mondiale. À l’époque, l’armée américaine a demandé au mathématicien Abraham Wald d’étudier la meilleure façon de protéger les avions contre les abattages.

L’armée savait qu’une armure aiderait, mais elle ne pouvait pas protéger tout l’avion ou serait trop lourde pour bien voler. Initialement, leur plan était d’examiner les avions revenant du combat, de voir où ils avaient été les plus touchés – les ailes, autour du mitrailleur de queue et au centre du corps – et ensuite de renforcer ces zones.

Mais Wald s’est rendu compte qu’ils étaient devenus la proie du biais de survie, parce que leur analyse manquait une partie précieuse de l’image: les avions qui avaient été touchés mais qui n’étaient pas revenus.

En conséquence, les militaires prévoyaient de blinder précisément les mauvaises parties des avions. Les impacts de balles qu’ils observaient indiquaient en fait les zones où un avion pouvait être touché et continuer à voler – exactement les zones qui n’avaient pas besoin de renforcement.

Comment la ``survie '' peut vous amener à faire des erreurs
Comment la « survie  » peut vous amener à faire des erreurs

Une fois que vous êtes familiarisé avec l’idée du biais de survie, vous pouvez commencer à la repérer partout. Par exemple, un gymnase peut présenter ceux qui se sont tonifiés rapidement après avoir été dans leurs installations, mais, bien sûr, ce qu’ils ne montrent jamais, ce sont ceux qui se sont inscrits mais qui n’ont obtenu qu’un compte bancaire épuisé. Un autre exemple est lorsqu’une entreprise est tentée de copier la stratégie d’un concurrent.

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Une politique de «transparence radicale» qui inclut une rétroaction publique directe peut fonctionner pour Netflix et le licenciement des 10% du personnel les plus «sous-performants» aurait pu être efficace chez General Electric. Mais avant d’adopter l’une de ces politiques là où vous travaillez, vous devez vous méfier de ne regarder que leur utilisation dans les entreprises prospères.

Les scientifiques sembleraient être un groupe de personnes qui ne seraient pas la proie des distorsions du biais de survie. Mais depuis des années, de nombreuses revues scientifiques ont été critiquées pour un « biais de publication» vers des études intéressantes ou qui montrent des résultats significatifs.

Bien qu’il soit compréhensible que les éditeurs de revues ne veuillent pas utiliser un espace limité pour présenter des expériences là où il se passe peu de choses, le résultat est une image incomplète des preuves.

Montrer l’exemple?

Une source plus subtile de biais de survie apparaît lorsque la société tourne son attention vers les individus qui réussissent. Souvent, notre attention est attirée sur les personnes qui réussissent «malgré les probabilités» ou «prennent de gros risques».

Par exemple, un certain nombre de milliardaires d’aujourd’hui – Bill Gates et Mark Zuckerberg, par exemple – ont réussi leur succès même s’ils ne sont jamais allés ou n’ont jamais terminé l’université, un fait qui a beaucoup attiré l’attention des médias.

Le New York Times a fait état d’une «vague de fond» de jeunes ayant choisi de ne pas aller à l’université (l’article présentait une caricature avec les mots «College is for suckers») et, en 2011, l’entrepreneur de la Silicon Valley Peter Theil a lancé un programme en cours qui accorde 100 000 $ aux jeunes entrepreneurs qui souhaitent abandonner leurs études.

Il est facile de comprendre l’attrait d’histoires comme celle-ci. Entendre parler de gens qui réussissent défient toute attente est encourageant: s’ils ont atteint la richesse sans l’université, c’est facile à croire, alors je le peux sûrement aussi . Mais ceci est un autre exemple de biais de survie. Si vous regardez tous ceux qui ne vont pas à l’université, plutôt que les exemples de réussite, une image très différente se dégage.

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En 2018 , le taux d’emploi des diplômés au Royaume-Uni était de 88% et de 72% pour les non-diplômés. Le salaire annuel médian d’un diplômé était de 34 000 £ (43 000 $) et de 24 000 £ (30 000 $) pour un non-diplômé. Bien que l’université ne soit pas nécessaire pour être riche, regarder la situation dans son ensemble plutôt que seulement les survivants montre clairement que cela aide.

En fait, le danger de fonder votre compréhension du monde sur ceux qui ont «vaincu» ou qui ont réussi à prendre de «gros risques» devient clair si vous considérez attentivement la logique de ces phrases. Ces personnes ne doivent pas être représentatives de la situation dans son ensemble, et il faut donc éviter de les imiter.

Après tout, si tout le monde réussissait en prenant un gros risque, cela ne peut pas avoir été un tel risque, ni les probabilités aussi décourageantes.

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Nous sommes tentés de penser que le succès est dû à des caractéristiques particulières qui peuvent être imitées. N’oubliez pas que, parfois, le succès peut aussi être une question de chance.

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