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Prédire l'avenir permet d'agir de façon optimale au présent. Aujourd'hui, les prédictions les plus précises proviennent d'algorithmes, qui permettent d'anticiper aussi bien une maladie que le départ d'un employé. Mais cette prédiction algorithmique atteint également l'État dans ses fonctions les plus régaliennes, comme la sécurité. Que ce soit en justice pénale (pour estimer le risque de récidive d'un détenu), au sein de la police (afin de connaître les probabilités d'occurrence d'un crime dans un certain lieu), ou dans la lutte contre le terrorisme (afin de détecter les menaces potentielles), les algorithmes prédictifs sont largement mobilisés en matière de sécurité intérieure et extérieure. Ces nouveaux oracles marquent-ils l'avènement de Minority Report version 2.0 ? S'ils charrient la promesse d'une efficacité accrue, ces algorithmes pourraient aussi bien agir, en cas de biais importants, comme des "armes de destruction massive". Nos valeurs nous enjoignent à nous prémunir de l'émergence d'un Big Brother que nos moyens technologiques rendent désormais possible. Le panoptique à ciel ouvert, tel que déployé par la Chine, par exemple, en constitue un exemple inquiétant. Il faut donc trouver la ligne de crête, le fragile équilibre qui doit permettre d'éviter le double écueil de l'impuissance publique et de la dystopie totalitaire. Au fond, les algorithmes sont solubles dans la démocratie s'ils la servent plutôt que s'y substituent.

Crime prevention. --- Crime forecasting --- Criminal behavior, Prediction of --- Algorithms --- Artificial intelligence --- Electronic surveillance --- Democracy --- Criminalité --- Algorithmes --- Intelligence artificielle --- Démocratie --- Prédiction du comportement criminel --- Predictive justice --- Justice prédictive --- Informatique et liberté --- Surveillance électronique --- Law and legislation. --- Law and legislation --- Prévention --- Prévision --- Droit --- Criminal justice, Administration of --- Technological innovations. --- Social aspects. --- Moral and ethical aspects. --- Évaluation du risque --- Identification biométrique --- Justice prédictive --- Informatique et liberté --- Surveillance électronique --- Évaluation du risque --- Identification biométrique

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Dans les années 1970, les travaux de Daniel Kahneman et Amos Tversky ont montré que le jugement humain et la prise de décision reposent souvent sur des heuristiques (raccourcis mentaux) pouvant donner lieu à des biais cognitifs (déviations systématiques par rapport à une norme rationnelle). Par exemple, nous avons tendance par excès de confiance à surestimer nos chances de réussite lorsque l'on démarre un projet. Le biais de disponibilité fait que nos jugements sont influencés par l'information la plus disponible en mémoire. Le biais de confirmation nous amène à privilégier les informations qui confortent nos croyances plutôt que celles qui les infirment. Ces travaux, qui ont valu à Kahneman le prix Nobel d'économie en 2002, ont eu une portée considérable en sciences sociales. Ils montrent les limites de la rationalité humaine et l'importance de les considérer pour éviter les erreurs de décision. Longtemps confinée à la recherc he fondamentale, la thématique des biais cognitifs commence à franchir les murs des laboratoires de recherche pour trouver écho sur le terrain de la pratique. Dirigeants, managers, médecins, juristes, financiers, les biais cognitifs sont une réalité susceptible d'impacter les décisions de tous ces professionnels dans leur pratique quotidienne. Ce livre a un double objectif : présenter de façon vulgarisée les principaux biais cognitifs et fournir les clés pour éviter qu'ils impactent les décisions. L'enjeu est de permettre aux managers et aux professionnels d'être conscients des biais susceptibles d'influencer leurs décisions et de disposer d'outils permettant de maîtriser cette influence. Dans un monde marqué par une complexité informationnelle et technologique croissante, savoir éviter les erreurs de décision devient une compétence clé. Pour cela, cet ouvrage présente le premier test psychométrique pour évaluer les biais cognitifs : le ^CBI (Cognitive Bias Inventory).

Biais cognitifs. --- Prise de décision (statistique) --- Biais cognitifs --- Decision making --- Semantic differential technique

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