Une nouvelle étude présente l'ingénierie de choix – une nouvelle façon puissante de guider les décisions en utilisant les mathématiques au lieu des conjectures. En appliquant des modèles mathématiques soigneusement conçus, les chercheurs ont constaté qu'ils pouvaient influencer les choix des gens plus efficacement que de s'appuyer sur les instincts intestinaux ou même la psychologie traditionnelle. Cette découverte pourrait ouvrir la voie à des outils plus intelligents et plus éthiques pour améliorer la prise de décision dans des domaines comme l'éducation, la santé et la vie quotidienne.
La nouvelle étude, publiée dans Communications de la naturedémontre que les modèles mathématiques peuvent être plus efficaces que l'intuition psychologique lorsqu'il s'agit d'influencer les décisions humaines. Dirigée par le professeur Yonatan Loewenstein du Safra Center for Brain Sciences (ELSC) à l'Université Hebrew, en collaboration avec le Dr Ohad Dan de l'Université de Yale et le Dr Ori Plonsky de The Technion, la recherche présente un nouveau concept: Choice Engineering.
L'étude fait une distinction entre deux approches pour influencer le comportement. La première, connue sous le nom de Choice Architecture, a gagné en popularité depuis que l'un de ses pionniers, Richard Thaler, a reçu le prix Nobel d'économie en 2017 – avec des équipes comportementales (« Nudge ») émergeant dans les gouvernements du monde.
L'architecture de choix repose sur des principes psychologiques – tels que la primauté, l'ancrage ou l'heuristique intuitive – pour diriger subtilement les décisions. La deuxième approche, proposée par les chercheurs, est l'ingénierie de choix: une méthode qui utilise des modèles de calcul et des techniques d'optimisation pour façonner systématiquement le comportement avec précision.
Pour mettre ces approches au test, l'équipe a lancé un concours académique où les équipes universitaires internationales ont été chargées de concevoir un mécanisme d'incitation («calendrier de récompense») qui amènerait les gens à choisir l'une des deux options de valeur objectivement égale.
Plus de 3 000 participants ont participé à l'expérience, chacun exposé à l'une des nombreuses stratégies de récompense. Certains ont été construits sur l'intuition et les idées psychologiques, tandis que d'autres ont été conçues à l'aide de modèles de calcul.
Le calendrier le plus efficace était basé sur un modèle de calcul appelé Catie (moyenne contingente, tendance, inertie et exploration), conçu par le Dr Ori Plonsky avec le professeur Ido Erev de la technion. Le modèle intègre plusieurs tendances comportementales dans un cadre prédictif unifié. Cette stratégie basée sur CATIE a considérablement surpassé celles basées sur le modèle de télévision à l'apprentissage à machine largement utilisé, et ceux informés par l'intuition qualitative seule.
« Notre étude montre que, tout comme les ingénieurs utilisent des modèles mathématiques pour construire des ponts ou concevoir des avions, nous pouvons utiliser des modèles d'apprentissage et de prise de décision pour influencer le comportement – de manière délicate et efficace », a déclaré le professeur Loewenstein.
Les résultats démontrent que le comportement peut être conçu avec une précision surprenante lorsqu'elle est guidée par des modèles bien calibrés. De plus, l'étude propose une nouvelle méthode pour évaluer les modèles cognitifs – non seulement par leur pouvoir explicatif, mais aussi par leur efficacité dans la formation des décisions du monde réel.
Les implications sont d'une grande portée. Dans des domaines allant de l'éducation et de la santé publique à la conception numérique et à l'élaboration des politiques, l'ingénierie des choix pourrait permettre le développement d'interventions évolutives et optimisées empiriquement. Dans le même temps, les chercheurs notent que les cadres éthiques seront essentiels pour guider l'application responsable de ces outils.
En tant que preuve de concept, cette étude souligne le potentiel émergent de la modélisation mathématique dans les sciences cognitives – non seulement pour comprendre le comportement, mais pour le guider activement.
