Les biais

On peut encore distinguer de très nombreux types de biais en fonction des facteurs qui les engendrent. Citons seulement : 

• Le biais heuristique provient des règles heuristiques générales ou des stratégies mentales simples qui facilitent la prise de décision rapide. Cependant, ces règles heuristiques peuvent entraîner des erreurs systématiques dans l'évaluation de l'information.

 â€¢ Le biais statistique correspond aux erreurs systématiques ou des inexactitudes dans la collecte, l'analyse ou la présentation des données statistiques. Il peut  se produire pour diverses raisons, telles que des méthodes d'échantillonnage inappropriées, des erreurs de mesure, des problèmes de non-réponse, des distorsions intentionnelles dans les données, ou lors de l'interprétation de données et de la probabilité. L'oubli de la fréquence de base est un biais qui se produit lorsque l'importance des statistiques de base est sous-estimée ou ignorée lors de l'évaluation d'un scénario particulier. 

• Le biais algorithmique concerne le préjugés ou aux inégalités qui peuvent résulter de l'utilisation d'algorithmes, en particulier dans des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ces algorithmes peuvent apprendre à partir de données d'entraînement, et s'ils sont alimentés avec des données biaisées, ils peuvent perpétuer ou amplifier ces biais dans leurs décisions. Les biais algorithmiques sont souvent le résultat de biais statistiques dans les données d'entraînement ou de décisions de conception algorithmique.

• Le biais d'ancrage provient de la tendance à se fier fortement à la première information (l'ancrage) que l'on reçoit lors de la prise de décision ou de l'évaluation d'une situation. Cela peut influencer la façon dont de nouvelles informations sont interprétées. 

  • Le bais de surconfiance provient de la surestimation de nos propres compétences, connaissances ou prévisions. Cela peut conduire à des jugements excessivement positifs sur nos capacités et nos connaissances. 

• Le biais d'attribution fondamentale provient de la tendance à sous-estimer l'impact des facteurs situationnels et à surévaluer le rôle des traits de personnalité dans le comportement des autres.

 â€¢ Le biais d'optimisme résulte de la tendance à sous-estimer les risques négatifs pour soi-même par rapport aux autres.

• Le biais de sélection se produit lorsqu'on sélectionne délibérément des sources d'information qui correspondent à nos croyances préexistantes ou qui confirment nos opinions.

• Le biais de confirmation correspond à la tendance à rechercher, interpréter ou privilégier les informations qui confirment nos croyances ou hypothèses existantes tout en ignorant ou minimisant les données qui les contredisent. 

• Le biais de disponibilité provient de la tendance à accorder plus d'importance aux informations qui sont facilement accessibles dans notre mémoire ou qui viennent rapidement à l'esprit.

• Le biais de représentativité résulte de la tendance à juger la probabilité d'un événement en se basant sur sa ressemblance avec des prototypes typiques.

 â€¢ Le biais de récence provient de la tendance à accorder plus d'importance aux événements récents dans notre mémoire ou notre évaluation, ce qui peut entraîner une vision déformée de la réalité. 

• Le biais de négativité correspond à la tendance à accorder plus de poids aux informations négatives qu'aux informations positives lors de l'évaluation ou de la prise de décision. 

• Le biais de conformité vient de la tendance à adopter les attitudes ou les comportements d'un groupe pour s'adapter socialement.