Biais du survivant : définition et exemples

Le biais du survivant est l’erreur qui consiste à juger un groupe entier d’après les seuls membres qui ont franchi un filtre, alors que ceux qui ont échoué ne sont plus visibles. Les entreprises toujours ouvertes, les fonds encore gérés et les études publiées paraissent meilleurs que l’ensemble dont ils sont issus. C’est un biais de sélection qui agit comme l’un des biais cognitifs.

Les avions de la Seconde Guerre mondiale : ce qu’Abraham Wald a vraiment fait

Né en 1902 à Kolozsvár (aujourd’hui Cluj-Napoca), docteur en mathématiques de l’université de Vienne, Abraham Wald quitte l’Autriche pour les États-Unis en 1938. Pendant la guerre, il travaille au Statistical Research Group de l’université Columbia et développe une méthode pour estimer, d’après les dégâts sur les avions revenus, la probabilité qu’un impact sur chaque zone abatte l’appareil.

L’idée : les avions touchés à un endroit fatal ne reviennent pas pour être comptés, donc les zones sans impacts sur les avions revenus peuvent être précisément celles à protéger. Selon Marc Mangel et Francisco Samaniego (1984), ces rapports ont servi pendant la Seconde Guerre mondiale puis en Corée et au Vietnam. L’anecdote populaire simplifie un travail statistique technique, et le célèbre dessin aux points rouges est une illustration moderne, pas une figure de Wald.

Exemples

Création d’entreprise. Sur les entreprises nées en France en 2015, selon Eurostat, environ 51 % étaient encore actives en 2020. Les décrocheurs devenus milliardaires sont connus ; ceux dont l’entreprise a échoué ne le sont pas.
Fonds d’investissement. Les fonds fermés ou fusionnés sont surtout les moins performants. Edwin Elton, Martin Gruber et Christopher Blake (1996) ont donc suivi tous les fonds existant fin 1976 ; Burton Malkiel (1995) a trouvé l’effet plus important que ne l’estimaient les études antérieures.
Recherche publiée. Robert Rosenthal l’a appelé en 1979 le « problème du tiroir » : si les études sans résultat significatif restent dans les tiroirs, les revues offrent un échantillon biaisé.
« C’était mieux construit avant. » Les maisons et les meubles anciens qui restent sont ceux qui étaient faits pour durer ; les autres ont disparu depuis longtemps.

Pourquoi l’erreur est si facile

Les survivants sont ce que l’on voit et ce dont on parle. Le biais est donc proche de l’heuristique de disponibilité, et le biais rétrospectif rend le parcours des gagnants inévitable en apparence. Les listes d’habitudes des génies ne prouvent rien sans ceux qui avaient les mêmes habitudes et n’ont pas réussi — y compris pour les promesses d’augmenter son QI.

Ce qui aide

Compter tous ceux qui sont partis, pas seulement ceux qui sont arrivés.
Se demander où sont passés les échecs, et pourquoi.
Comparer survivants et disparus sur le critère qui compte.
Se méfier des conseils venus des seuls gagnants.

Voir aussi biais de confirmation et esprit critique.

À propos de cette page

Cette page résume des recherches publiées et des statistiques officielles à titre d’information générale ; ce n’est pas un conseil financier, commercial ou médical. Le test IQ Revealed est un test de raisonnement en ligne de 40 questions originales pour les adultes de 18 ans et plus ; il ne mesure pas le biais du survivant. En savoir plus : comment fonctionnent les tests de QI. IQ Revealed n’est affilié à aucun des chercheurs, universités, revues, éditeurs ou instituts statistiques cités ; les noms servent uniquement à identifier les sources. Sources : Mangel & Samaniego (1984), Elton, Gruber & Blake (1996), Malkiel (1995), Rosenthal (1979), Eurostat, démographie des entreprises.

Questions fréquentes sur le biais du survivant

Qu’est-ce que le biais du survivant ?

Le biais du survivant (survivorship bias) consiste à tirer des conclusions à partir de ce qui a passé un processus de sélection, en oubliant ce qui a été éliminé. Les échecs ayant disparu du champ de vision, ce qui reste paraît plus réussi ou plus solide que l’ensemble ne l’était.

Quelle est l’histoire des avions de la Seconde Guerre mondiale ?

Le statisticien Abraham Wald, au Statistical Research Group de l’université Columbia, a mis au point une méthode pour estimer la vulnérabilité des avions à partir des dégâts relevés sur ceux qui rentraient. Les impacts sur les avions revenus montrent où un avion peut être touché et revenir quand même ; les zones intactes peuvent être les zones fatales. Le récit populaire simplifie des rapports techniques, et le dessin du bombardier couvert de points rouges est une illustration moderne.

Y a-t-il un exemple français ?

La création d’entreprise : selon Eurostat, sur les entreprises nées en France en 2015, environ 51 % étaient encore actives cinq ans plus tard. Qui ne lit que les réussites ne voit pas la moitié qui a disparu.

Comment éviter le biais du survivant ?

Se demander ce qui manque dans les données et pourquoi. Retrouver le groupe de départ complet — toutes les entreprises créées, tous les fonds lancés, toutes les études menées — et comparer les survivants aux disparus.

Et vous, où en êtes-vous ?

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