Le cerveau humain n'est pas cablé pour comprendre les probabilités

Encore une top vidéo de Xavier Delmas :

Pour ceux qui préfèrent l’écrit, je vous propose un résumé généré par un LLM :

1. L’erreur d’interprétation des tests médicaux

Un exemple marquant est celui d’une maladie rare touchant 1 personne sur 1000. Un test de dépistage affiche 5 % de faux positifs. Si vous êtes testé positif, la probabilité que vous soyez réellement malade n’est pas de 95 % comme beaucoup le pensent, mais de seulement 2 %. Pourquoi ? Car sur 1000 tests, environ 50 seront des faux positifs, pour un seul vrai malade. On oublie la probabilité de base, ce qui entraîne un biais fréquent.


2. Le vertige statistique d’un simple jeu de cartes

L’ordre d’un jeu de 52 cartes mélangé est quasiment unique dans l’histoire de l’humanité, car il existe 52! (factorielle) combinaisons possibles, soit un nombre de 68 chiffres. Même en mélangeant un milliard de jeux par nanoseconde depuis le Big Bang, on n’aurait couvert qu’une infime fraction des possibilités. Cela illustre l’inimaginable complexité du hasard.


3. La complexité du monde réel

Si l’on remplace chaque carte par une variable économique (taux d’intérêt, climat, politique…), le nombre de scénarios futurs devient encore plus colossal. Il est donc absurde de croire que l’on peut prédire l’avenir économique ou géopolitique de manière fiable.


4. Le paradoxe de Monty Hall : l’intuition trompée

Ce jeu célèbre démontre une autre faille de notre logique :

  • Trois portes, une voiture, deux chèvres.
  • Vous choisissez une porte, puis l’animateur (qui connaît la bonne réponse) ouvre une des deux autres, révélant une chèvre.
  • Faut-il changer de porte ? Oui : les chances de gagner passent de 1/3 à 2/3 si vous changez.
    Même des mathématiciens reconnus ont contesté cette réponse, preuve de la force de l’intuition sur la raison, jusqu’à ce que des simulations informatiques (type Monte Carlo) confirment la réalité.

5. Les conséquences sur la prévision et l’investissement

Nous sommes incapables de prédire le futur, même pour des situations simples. Pourtant, on tente d’anticiper :

  • La fin d’un conflit géopolitique
  • Les décisions d’un président
  • La croissance future d’une entreprise comme LVMH

:right_arrow: L’auteur plaide pour l’humilité : il refuse de faire des prédictions et explique qu’en bourse, il vaut mieux se baser sur le présent (et un peu le passé) que sur des spéculations.


6. Le cas des start-ups : un storytelling pur

Investir dans des start-ups repose à 99 % sur une histoire projetée dans le futur sans données concrètes. Cela rend l’exercice extrêmement incertain, voire absurde selon lui. Il avoue ne pas se sentir capable de juger correctement ce type d’investissement.


Conclusion

Ce témoignage met en lumière les limites du cerveau humain face aux probabilités. Trois exemples simples (test médical, cartes, portes) suffisent à démontrer notre inaptitude à raisonner correctement dans l’incertitude. D’où son refus de prédire et son approche prudente face aux investissements.

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Et face à cela notre besoin absolu de certitudes.

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Dans son interview dans The Rational Reminder, Ben Mathew explique que le cerveau humain est bons en maths simples (addition ou multiplication), mais mauvais avec des concepts mathématiques plus complexes (logarithme ou exponentiel), qui sont essentiels en investissement (intérêt composé et volatilité).

Il y a aussi l’exemple classique de la représentation du hasard !

Et je pense que Daniel Kahneman explore ces concepts dans son best seller Système 1 / Système 2

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