Prévision humaine de séries temporelles

La fonction cognitive de prévision est à la base du processus de décision dans plusieurs domaines de travail tels que les finances, la gestion des inventaires et la médecine. Les individus en charge de prendre des décisions quant à l’évolution de situations dynamiques complexes commettent régulièrement des erreurs, généralement attribuées à l’utilisation de stratégies décisionnelles simplificatrices : les heuristiques. Ces heuristiques sont décrites comme irrationnelles puisqu’elles ne tiennent pas compte de l’ensemble des informations disponibles pour porter un jugement sur l’évolution future d’une situation. À l’inverse, la classe de modèle du jugement linéaire constituerait la norme rationnelle dans ce contexte. Les modèles de jugement linéaire stipulent qu’un jugement optimal rationnel intègre et pondère linéairement l’ensemble des indices disponibles pour la prévision d’un critère au sein d’une seule représentation. Plus le jugement d’une personne s’écarterait du jugement linéaire, plus il serait irrationnel. La thèse remet cet énoncé en question et tente de valider une vision plus adaptative de la rationalité dans un contexte de prévision de situations dynamiques complexes. La rationalité dite écologique considère que la norme rationnelle ne doit pas être absolue, mais plutôt définie en fonction des contraintes environnementales. Selon cette vision de la rationalité, il est possible que dans un environnement favorable, une heuristique donnée soit plus performante que l’application d’une règle de jugement linéaire. Les individus sélectionneraient ainsi la stratégie la plus adaptée au contexte à partir d’un bassin de stratégies disponibles en mémoire à long terme. Or, à l’aide de simulations, la présente thèse démontre qu’il est possible que des heuristiques simplificatrices performent mieux que le jugement linéaire et que cette modulation dépend en partie des contraintes environnementales. La thèse suggère ensuite que les individus appliquent différentes stratégies en fonction des contraintes environnementales et que la stratégie appliquée est généralement adaptée à la nature de la situation. Finalement, la thèse indique que certaines limites cognitives ont également un impact sur la sélection de stratégies de prévision. Dans l’ensemble, ce patron de résultats appuie une vision écologique de la rationalité, mais souligne également que les limites cognitives fondamentales des individus contraignent le bassin de stratégies disponibles