les algorithmes souvent plus performants que les experts

Les algorithmes, souvent plus performants que les experts

Communication : Les algorithmes, souvent plus performants que les experts |visuel

Vous voulez déterminer la valeur future d’un cru de Bordeaux? La probabilité que tel ou tel détenu récidive après sa libération? Qu’un nouveau-né ait des problèmes respiratoires entraînant des dommages à son cerveau? Pour toutes ces tâches, des algorithmes se sont révélés au moins aussi efficaces, et souvent davantage, que les experts, pour un prix bien inférieur. La découverte n’a rien de nouveau. C’est le psychologue Paul Meehl qui l’a exposée le premier en 1954 dans son livre Clinical versus statistical prediction, en se fondant sur vingt études comparant les deux manières de procéder dans différents domaines.

«Le nombre d’études comparant des prédictions cliniques (c’est-à-dire fondées sur le jugement des experts) et des prédictions statistiques est monté à près de deux cents, mais le score du concours entre algorithmes et humains n’a pas changé», écrit le psychologue et prix Nobel d’économie Daniel Kahneman dans son passionnant ouvrage Système 1/Sytème 2: les deux vitesses de la pensée.

«Environ 60% des études ont montré que les algorithmes avaient une précision significativement meilleure que les experts. Les autres comparaisons ont abouti à un match nul du point de vue de la précision, mais un match nul équivaut à une victoire des algorithmes, qui sont généralement bien moins chers à utiliser que le jugement des experts. Aucune exception n’a été documentée de manière convaincante.» Pourtant, la controverse n’a pas cessé depuis les années 1950, les experts refusant l’idée que de simples formules puissent faire aussi bien, voire mieux qu’eux.

Mais qu’est-ce qu’un algorithme? Il s’agit d’«une suite finie et non ambiguë d’opérations ou d’instructions permettant de résoudre un problème», répond Wikipédia. Malgré leur nom intimidant, les algorithmes peuvent être des formules très simples, et peuvent être appliqués aux sujets les plus divers. «Peux-tu utiliser tes modèles pour prédire comment moi et ma femme nous entendons?» a un jour demandé un médecin au psychologue Robyn Dawes. Ce dernier, en utilisant les données récoltées par une vaste recherche menée par l’Université de l’Oregon, a montré qu’on pouvait le faire très facilement en appliquant la formule: «fréquence des rapports sexuels moins fréquence des disputes». Les deux facteurs doivent être considérés ensemble: l’un sans l’autre ne montre rien, a remarqué Robyn Dawes.

Combinaisons simples plus efficaces

Les maternités du monde entier évaluent la probabilité qu’un nouveau-né ait des problèmes respiratoires qui risquent de créer des dommages au cerveau avec un algorithme défini en 1952 par l’obstétricienne Virginia Apgar. Il consiste à examiner cinq variables chez le nouveau-né (battements cardiaques, respiration, coloration, tonus musculaire, réactivité à la stimulation) et à leur attribuer une note de 0, 1 ou 2. On additionne ensuite les points. Si le score est trop bas, le nouveau-né a besoin d’une prise en charge immédiate. La formule aurait permis de sauver des centaines de milliers de vie. Les algorithmes n’ont en effet pas besoin d’être compliqués pour être efficaces. On a même de bonnes raisons de penser que les formules simples donnent de meilleurs résultats que les formules complexes, a montré Robyn Dawes. Mais pourquoi les experts n’arrivent-ils pas à faire mieux que les algorithmes? Premièrement, parce qu’ils «essaient d’être intelligents, de penser hors des cadres et considèrent des combinaisons complexes de données pour faire leurs prédictions», écrit Daniel Kahneman. «La complexité peut marcher à l’occasion, mais le plus souvent, elle réduit la validité du modèle. Les combinaisons simples de données fonctionnent mieux.»

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Experts quand même indispensables

Deuxièmement, quand ils doivent juger une information complexe, les êtres humains sont peu constants. Mis deux fois devant les mêmes données, ils donnent souvent deux appréciations différentes. Parfois, ils peuvent être influencés par des facteurs n’ayant rien à voir avec l’objet qu’ils doivent examiner, comme le temps qu’il fait, des informations sans rapport qui leur ont été communiquées juste avant, etc. Des psychologues israéliens ont ainsi montré que, plus le temps qui s’est écoulé depuis leur dernier repas était long, moins les juges étaient portés à accorder la liberté conditionnelle à un détenu. «Les algorithmes, en revanche, n’ont pas de mauvais jour», remarque Adrian Bangerter, professeur à l’Institut de psychologie du travail et des organisations de l’Université de Neuchâtel.

Enfin, parce que «les personnes – spécialement les experts d’un sujet, sont nettement plus efficaces pour sélectionner et coder l’information qu’ils ne le sont pour l’intégrer », remarque Robyn Dawes. Autrement dit: les experts sont indispensables pour déterminer quels sont les éléments qu’il faut examiner pour prédire quelque chose, pour définir les algorithmes et pour donner des valeurs aux différentes variables, comme dans le cas des nouveau-nés. Mais il est plus efficace de laisser les algorithmes effectuer le jugement final. Les positions de Meehl, Dawes et Kahneman ne font pas l’unanimité. Le psychologue Gary Klein, par exemple, a toujours défendu la valeur de l’intuition des experts.

Plutôt que de se disputer, Daniel Kahneman et lui se sont associés pour comprendre ce qui les séparait. Leur conclusion: ils ont raison tous les deux, mais pas dans les mêmes situations. Les experts peuvent développer une intuition très efficace dans des circonstances précises. Il faut que l’environnement soit suffisamment régulier. Il faut qu’ils aient pratiqué longtemps pour avoir intégré cette régularité. Et lorsqu’ils se trompent, ils doivent pouvoir s’en apercevoir tout de suite et sans ambiguïté. Les pompiers, les athlètes, les joueurs de poker et d’échecs et les experts en art remplissent ces conditions. Mais pas les experts en politique internationale, les économistes ou les investisseurs, ont conclu les deux chercheurs.


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