3 Humains + 1 Ordinateur = Meilleure prédiction
Les ordinateurs battent souvent les gens pour prédire l’avenir, comme l’analyste politique Nate Silver l’a démontré de manière convaincante lors de l’élection présidentielle américaine de 2012 et le montre dans son livre Le Signal et le Bruit. Mais des études ont montré que les prédictions des humains sont parfois meilleures que celles des machines. Disons donc que vous essayez de prévoir le succès d’un produit au lancement. Devriez-vous vous fier à un ordinateur ou faire confiance à la sagesse d’un expert?
De nouvelles recherches suggèrent que la meilleure approche n’est pas l’un ou l’autre – ou; c’est les deux. Mais “les deux” ne signifie pas un simple mélange 50/50. Dans des contextes relativement clairs, comptez davantage sur l’analyse informatique. Dans les cas très incertains, faites la moyenne des opinions de trois experts et accordez plus de poids à leur jugement combiné qu’aux résultats de la machine.
Nous avons découvert ces lignes directrices en essayant diverses combinaisons de prédictions humaines et informatiques sur les chansons à succès dans les charts pop en Allemagne et au Royaume-Uni. Pendant 12 semaines, nous avons demandé à 180 personnes – pour moitié des professionnels de l’industrie musicale, pour moitié des étudiants diplômés sans connaissance particulière du secteur de la musique – de prédire les 100 meilleures positions de singles d’artistes établis et nouveaux.
Faire une prédiction sur une chanson d’un artiste établi est un problème “bien structuré” — les données de performance passées réduisent l’incertitude. Ici, nous avons constaté que dans un concours direct de l’homme contre la machine, la machine avait tendance à gagner (par “machine”, nous entendons un logiciel qui s’appuie sur des outils statistiques communs pour analyser une relation linéaire présumée). Mais les meilleurs résultats sont venus du mélange des prédictions humaines et informatiques. Le niveau d’expertise des humains n’était pas pertinent; nous avons obtenu les résultats les plus précis simplement en donnant aux prévisions de la machine un peu plus de poids que les humains.
Pour des artistes inconnus — un contexte plus incertain — les humains avaient tendance à battre la machine. Mais encore une fois, la combinaison des prédictions informatiques et humaines a produit les meilleurs résultats. Et dans ce cas, l’expertise comptait beaucoup. Lorsque nous avons examiné uniquement les étudiants, la combinaison optimale a donné beaucoup plus de poids à la prédiction informatique. Pour les pros de l’industrie musicale, c’était le contraire.
Nous avons ensuite fait la moyenne des jugements de nombres variables de pros. Plus le groupe est grand, meilleures sont les prévisions, mais nous avons obtenu le gain le plus important en passant de deux experts à trois.
Les études antérieures ont été contradictoires, les ordinateurs gagnant généralement dans des expériences en laboratoire et les personnes gagnant dans des environnements naturels. Nous pensons qu’il y a une raison à cela. Les environnements de laboratoire ont tendance à être bien structurés, ce qui favorise le traitement systématique des ordinateurs. Les conditions mal structurées dans de nombreux milieux naturels favorisent le fonctionnement désordonné du cerveau humain.
C’est un point important lorsque vous décidez à quel point vous devez vous fier à une prédiction informatique sur le lancement d’un produit. S’il s’agit d’un produit révolutionnaire — quelque chose que les clients n’ont jamais vu auparavant — un ordinateur peut fournir des informations précieuses, mais vous devez vous appuyer davantage sur le jugement de personnes expérimentées.
