La recherche

Je travaille au croisement de la psychologie cognitive et des mathématiques pour créer des heuristiques qui permettent de mieux comprendre la façon dont les uns et les autres vivent les situations qu’ils traversent et anticiper leurs comportements.

Pour ce faire j’observe depuis des années les individus en situation, je cherche à comprendre et modéliser ce qui motive leurs réactions. Sur quel critère un individu adopte-t-il une attitude particulière, de quoi est composé son champ de conscience à ce moment-là, qu’elle cognition l’anime, que va-t-il retenir de l’expérience, quel mécanisme lui fait ressortir une expérience passée pour tenter de la répliquer à ce moment-là, … ?

De nombreux travaux ont été menés par des scientifiques sur ces thèmes et je peux m’appuyer sur leurs résultats. Mais un grand nombre de sujets ne sont pas encore couverts.

Chacun de ces thèmes incomplets pourrait constituer plusieurs sujets de recherche fondamentale. Mais si la dimension académique rigoureuse de validation par ses pairs, la réfutation poppérienne, est indispensable à la science, elle impose aussi une temporalité dans laquelle je n’ai jamais pu m’inscrire réellement.

J’ai pris l’option d’agir plus vite, en produisant des heuristiques issus de mon observation, en les appliquant de façon pragmatique là où je constate qu’ils s’appliquent et en laissant à d’autres le soin de verifier leur applicabilité sur des domaines plus larges qu’ils maitrisent mieux que moi et mener des démonstrations avec des procédures qu’ils supportent mieux que moi.

Les heuristiques

Lorsque l’on évoque les heuristiques, on fait fuir bien des scientifiques. Dans l’absolu leur raisonnement est parfaitement justifié, mais ils ont aussi tendance à souvent caricaturer et se comporter de façon dogmatique. Pourtant, produire des heuristiques n’est pas synonyme d’abomination, tant que l’on garde à l’esprit les limites de ce sur quoi l’on travaille.

L’homme n’a survécu sur terre que parce qu’il capitalisait sur son expérience. S’il avait refusé de suivre ses expériences sous prétexte qu’il n’avait pas encore eu le temps ni les moyens de les démontrer par le menu, il se serait fait croquer depuis bien longtemps et nous ne serions pas là pour en débattre.

Un mécanisme, certes imparfait mais bien réel, fait que l’individu retient d’une expérience un principe. Il peut se tromper mais les hommes qui ont survécus et desquels nous descendons ont développé un tel mécanisme qui a la propriété d’être statistiquement gagnant, comme aurait dit un certain Charles Darwin.

L’homme ne s’est pas construit sur la vérité mais sur l’efficacité.

Mon choix a donc été de m’inscrire dans cette démarche en bâtissant, à partir des observations, des heuristiques qui produisent des suggestions. Ce terme de « suggestion » est porteur de la notion d’imperfection du modèle heuristique liée au fait de l’absence de démonstration théorique.

A chaque suggestion produite par une heuristique j’associe une fonction de calcul de la plausibilité, établie au cas par cas, afin que ceux ou celles qui vont exploiter la suggestion apprécient sa recevabilité propre ou son irrecevabilité face aux enjeux qui sont les leurs.

De fait je ne fais que copier le mécanisme que l’homme et certains animaux exploitent avec succès depuis des millénaires, en augmentant la probabilité de survie de ceux qui estiment la plausibilité avec un léger pessimisme, juste assez pour se comporter de façon prudente et pas trop pour ne pas bloquer toute initiative.

L’analyse de situations

Pour étudier les attitudes, les cognitions, les champs de conscience, la croissance gnoséologique, il faut analyser des situations en tentant d’être le plus objectif possible.

Il est facile, avec du temps et de la méthode, de décrire avec précision un contexte. Le contexte est partagé, il se voit. Nous disposons alors d’une image fiable et suffisante de la réalité.

Mais pour comprendre l’individu le contexte est loin d’être suffisant. Il faut en plus appréhender la façon dont il vit personnellement la situation à cet instant car c’est sur cette base que sa stratégie sera constituée. C’est ce qui fait toute la différence entre la notion de contexte et la notion de situation. Le contexte est partagé, il se voit. La situation est personnelle, elle se vit.

La situation vécue par l’individu comprend une partie du contexte (ce qu’il peut voir, ce qu’il veut voir, ce qu’on lui a dit qu’il fallait voir, …) mais aussi une partie des situations vécues précédemment, de son expérience, de ses croyances, de ses stéréotypes, et également une partie de ses desseins, de ses projets, de ses rêves, orientant ses pensées.

La variété est grande et pour permettre d’identifier des facteurs déterminants assurant une plausibilité suffisante des suggestions, il faut formaliser la situation telle que la vit réellement l’individu.

Pour ce faire, j’ai développé une méthode d’analyse de situation intitulée « sam » (situationnal analysis method).

L’émergence de l’heuristique

Bien évidemment, je ne peux m’empêcher d’appliquer cette méthode peu ou prou aux situations que vivent les personnes de mon entourage, et ainsi de révéler certains traits de leurs caractères, certaines cognitions ou croyances propres à un groupe d’individu, certaines connaissances plus ou moins bien appréhendées et partagées, certains niveaux de maturité, … Bref je m’entraine et c’est la source de l’émergence de nouvelles heuristiques.

Le mécanisme de création de l’heuristique est abductif, on procède par abstraction en rapprochant plusieurs expériences présentant une similitude et définissant un domaine d’application.

C’est par exemple comme cela que George Armitage Miller s’est aperçu que le champ de conscience de l’homme était structuré en registres dans lesquels il venait placer des informations pour effectuer son raisonnement. Il a remarqué que ce nombre de registres variait entre 5 et 9, définissant ainsi l’empan mnésique humain.

Cette heuristique se base sur le fait que pour établir une conversation il faut au moins 5 registres pour pouvoir écouter, parler, agir, anticiper, mémoriser en même temps. De plus, avec le même nombre de neurones disponibles, si l’empan mnésique est plus large, les registres contiendront moins de neurones et donc seront moins précis créant des approximations trop importantes au-delà de 9. La fourchette est donc définie par rapport à des configurations peu viables. Un homme sain possède un empan mnésique compris entre 5 et 9. Cette propriété se constate tous les jours, si l’on doit intégrer plus d’information que l’on dispose de registres de Miller, on va en omettre certaines.

Pour s’en convaincre, voyons comment en présence de sollicitations de nos sens (musique, vidéo, téléphone) nous n’arrivons pas à nous concentrer, nous ratons des informations. C’est pour cela que le téléphone au volant est dangereux car il occupe plusieurs registres qui ne sont plus disponibles en nombre suffisants pour la conduite. Mais ceci est vrai aussi dans une moindre mesure, si un passager est très bavard et nous oblige à mener une réflexion avec beaucoup de paramètres tout en conduisant.

Sur la base de l’empan mnésique, par exemple, j’ai pu construire une autre heuristique dans la méthode sam pour identifier le mécanisme qui fait qu’une information supplémentaire va enrichir un registre existant ou va ouvrir un nouveau registre. Ce mécanisme est lié à une notion de cohérence de l’information dans le registre et cette cohérence est assez éloignée de nos habitudes de structuration des informations dans les bases de données.  Par exemple, un informaticien créé facilement des bases avec des noms et des adresses, mais ces deux informations sont gérées dans des registres de Miller différents. C’est pourquoi lorsque l’on évoque une personne il sera facile de se souvenir de son visage, de sa voix ou de traits marquants de sa personnalité mais il faudra faire un effort pour se remémorer son adresse.

De proche en proche et en multipliant les observations, on peut ainsi produire une collection d’heuristiques décrivant des phénomènes propres à notre espèce. En vérifiant leurs résultats sur des cas variés et sur des territoires variés, on peut définir un domaine d’applicabilité supposée.

La prédictibilité

Une fois l’heuristique établie sur un domaine d’applicabilité particulier, un algorithme la reproduisant peut etre bâti. Cet algorithme devra etre conçu de façon à rester dans le domaine d’applicabilité observé de l’heuristique. Il devra aussi etre suffisamment agile pour que si de nouvelles observations attestent de l’applicabilité de l’heuristique sur de nouveaux domaines, ceux-ci puissent etre facilement intégrables.

L’algorithme instanciant une heuristique doit etre associé à une fonction de calcul ou d’estimation de la plausibilité de chaque suggestion produite afin de renseigner la personne ou le système en aval du niveau de confiance à accorder à la suggestion. Ce n’est qu’à ce prix que l’heuristique pourra être exploitée en toute sécurité.

Le monde scientifique nous a habitué à produire des algorithmes basés sur des règles démontrées pour lesquels, si les données d’entrée sont vraies et si les logiciels sont exempts de bug, alors les réponses sont vraies. Bien évidement si de telles règles démontrées existent pour une problématique donnée, il est alors ridicule de faire appel à une heuristique.

En revanche lorsque de telles règles n’existent pas, il faut bien disposer de solutions alternatives. Et le couple (heuristique + plausibilité) constitue une solution acceptable dans bien des cas. Tout se passe comme si nous interrogions un expert qui est capable de :

  • Fournir une suggestion avec une forte conviction
  • Indiquer qu’il hésite entre plusieurs suggestions
  • Annoncer qu’il ne sait pas

Avec une heuristique, un algorithme se comporte de la même façon, il peut :

  • Fournir une suggestion avec une plausibilité voisine de 100%
  • Proposer plusieurs suggestions avec des plausibilités associées moindres
  • Annoncer qu’il ne peut produire de suggestion

On peut ainsi définir un taux de prédictibilité de l’algorithme par rapport à une liste de cas variés de référence. On peut aussi comparer plusieurs heuristiques.

Exemple

Le processeur parsy de notre fond technologique m8-ai met en œuvre des heuristiques de stéréotypage utilisés fréquemment par les êtres humains. Bien sûr ces stéréotypages peuvent inclure des biais, mais le but en les utilisant n’est pas de raisonner avec rigueur mais de simuler la façon dont certains individus peuvent raisonner réellement.

Par exemple certains employés peuvent construire des façons différentes de conduire une même tâche. Il est alors facile de définir chaque pratique comme un stéréotype et les déclarer au processeur parsy. Ce processeur disposera alors des stéréotypes de toute une équipe. Par exemple, s’il s’agit de lire un mail et de l’adresser au bon service (maintenance, réclamation, support, commercial, …) à la soumission d’un mail le processeur parsy analysera vers quel service destinataire l’un ou l’autre des acteurs l’auraient adressé. En cas de concordance, il suggèrera ce service avec une forte plausibilité. En cas de différence, il indiquera les différentes alternatives. Si une diversité trop grande de suggestions se présente, le processeur parsy annoncera qu’il ne sait pas. Ainsi, un employé numérique est né.

Les systèmes ou personnes en aval de l’employé numérique peuvent approuver ou non les suggestions du processeur, et de fait la plausibilité calculée pour ces stéréotypes sera renforcée ou amoindrie.

Dans cet exemple, on pourrait penser qu’il suffit d’utiliser un moteur de règles, et considérer que les stéréotypes sont des règles. Mais il existe une grande différence entre stéréotype et règle, c’est la subjectivité.

Car, un acteur n’applique pas systématiquement un stéréotype, il ne cumule pas de nombreux stéréotypes, quand on lui demande de justifier son choix il évoque souvent des « intuitions ». Bien souvent ses données sont insuffisantes et il fait alors un choix sur des considérations propres. Et c’est là que l’heuristique prend tout son sens. Car l’être humain n’agit pas au hasard. Il s’appuie sur des schèmes cognitifs résultant de l’évolution de l’espèce humaine. Et si ceux-ci sont diversifiés ils sont tout de même dénombrables. Dès lors un graphe peut se construire et constituer une heuristique.

  • L’heuristique est un apport externe de connaissance en psychologie issu de l’observation et intégré au sein de l’algorithme.
  • L’heuristique couvre une population compatible avec la population observée pour l’établir.
  • L’heuristique intègre la subjectivité dans toute sa diversité.

L’heuristique permet de couvrir des domaines que les logiques hypothético-déductives ne peuvent couvrir. Il apporte des solutions plus ou moins plausibles la ou les déductions sont impossibles par manque de modèles, manque de données, incertitude dans les données ou par contradiction dans les données. Avec des heuristiques, on se positionne comme l’homme en privilégiant l’efficacité à la vérité.

Jean Pierre MALLE