Le choix dans l’incertitudeModifier

Le domaine du choix dans l’incertitude représente le cœur de la théorie de la décision. Connue depuis le XVIIe siècle (Blaise Pascal l’a invoquée dans son célèbre pari, qui figure dans ses Pensées, publiées en 1670), l’idée de la valeur attendue est que, face à un certain nombre d’actions, dont chacune pourrait donner lieu à plusieurs résultats possibles avec des probabilités différentes, la procédure rationnelle consiste à identifier tous les résultats possibles, à déterminer leurs valeurs (positives ou négatives) et les probabilités qui résulteront de chaque ligne d’action, et à multiplier les deux pour donner une « valeur attendue », ou l’espérance moyenne d’un résultat ; l’action à choisir doit être celle qui donne lieu à la valeur attendue totale la plus élevée. En 1738, Daniel Bernoulli a publié un article influent intitulé Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk (Exposition d’une nouvelle théorie sur la mesure du risque), dans lequel il utilise le paradoxe de Saint-Pétersbourg pour montrer que la théorie de la valeur attendue doit être erronée sur le plan normatif. Il donne un exemple dans lequel un marchand hollandais essaie de décider s’il doit assurer une cargaison envoyée d’Amsterdam à Saint-Pétersbourg en hiver. Dans sa solution, il définit une fonction d’utilité et calcule l’utilité attendue plutôt que la valeur financière attendue.

Au 20e siècle, l’intérêt a été ravivé par l’article d’Abraham Wald en 1939, soulignant que les deux procédures centrales de la théorie statistique basée sur la distribution d’échantillonnage, à savoir le test d’hypothèse et l’estimation des paramètres, sont des cas particuliers du problème de décision général. L’article de Wald a renouvelé et synthétisé de nombreux concepts de la théorie statistique, notamment les fonctions de perte, les fonctions de risque, les règles de décision admissibles, les distributions antécédentes, les procédures bayésiennes et les procédures minimax. L’expression « théorie de la décision » elle-même a été utilisée en 1950 par E. L. Lehmann.

Le renouveau de la théorie des probabilités subjectives, à partir des travaux de Frank Ramsey, Bruno de Finetti, Leonard Savage et d’autres, a étendu la portée de la théorie de l’utilité espérée à des situations où les probabilités subjectives peuvent être utilisées. A l’époque, la théorie de l’utilité espérée de von Neumann et Morgenstern prouvait que la maximisation de l’utilité espérée découlait de postulats de base sur le comportement rationnel.

Les travaux de Maurice Allais et Daniel Ellsberg ont montré que le comportement humain présente des écarts systématiques et parfois importants par rapport à la maximisation de l’utilité espérée. La théorie des perspectives de Daniel Kahneman et Amos Tversky a renouvelé l’étude empirique du comportement économique en mettant moins l’accent sur les présupposés de rationalité. Elle décrit la manière dont les gens prennent des décisions lorsque tous les résultats comportent un risque. Kahneman et Tversky ont trouvé trois régularités – dans la prise de décision humaine réelle, « les pertes sont plus importantes que les gains » ; les personnes se concentrent davantage sur les changements dans leurs états d’utilité que sur les utilités absolues ; et l’estimation des probabilités subjectives est sévèrement biaisée par l’ancrage.

Le choix intertemporelEdit

Le choix intertemporel concerne le type de choix où différentes actions conduisent à des résultats qui sont réalisés à différents stades dans le temps. Il est également décrit comme une prise de décision coût-bénéfice puisqu’il implique les choix entre des récompenses qui varient selon l’ampleur et le moment de leur arrivée. Si une personne reçoit une manne de plusieurs milliers de dollars, elle peut la dépenser dans des vacances coûteuses, ce qui lui procure un plaisir immédiat, ou l’investir dans un régime de retraite, ce qui lui assure un revenu à un moment donné dans le futur. Quelle est la meilleure solution ? La réponse dépend en partie de facteurs tels que les taux d’intérêt et d’inflation attendus, l’espérance de vie de la personne et sa confiance dans le secteur des pensions. Cependant, même en tenant compte de tous ces facteurs, le comportement humain s’écarte à nouveau fortement des prédictions de la théorie prescriptive de la décision, ce qui conduit à des modèles alternatifs dans lesquels, par exemple, les taux d’intérêt objectifs sont remplacés par des taux d’actualisation subjectifs.

Interaction des décideursModifier

Certaines décisions sont difficiles en raison de la nécessité de prendre en compte la façon dont les autres personnes dans la situation réagiront à la décision qui est prise. L’analyse de telles décisions sociales est plus souvent traitée sous l’étiquette de la théorie des jeux, plutôt que de la théorie de la décision, bien qu’elle implique les mêmes méthodes mathématiques. Du point de vue de la théorie des jeux, la plupart des problèmes traités dans la théorie de la décision sont des jeux à un joueur (ou le joueur unique est considéré comme jouant contre une situation de fond impersonnelle). Dans le domaine émergent de l’ingénierie socio-cognitive, la recherche est particulièrement axée sur les différents types de prise de décision distribuée dans les organisations humaines, dans des situations normales et anormales/urgentes/crises.

Décisions complexesModifier

D’autres domaines de la théorie de la décision s’intéressent aux décisions qui sont difficiles simplement en raison de leur complexité, ou de la complexité de l’organisation qui doit les prendre. Les individus qui prennent des décisions sont limités dans leurs ressources (c’est-à-dire le temps et l’intelligence) et sont donc limitativement rationnels ; le problème est donc, plus que l’écart entre le comportement réel et le comportement optimal, la difficulté de déterminer le comportement optimal en premier lieu. Un exemple est le modèle de croissance économique et d’utilisation des ressources développé par le Club de Rome pour aider les hommes politiques à prendre des décisions concrètes dans des situations complexes. Les décisions sont également affectées par le fait que les options sont formulées ensemble ou séparément ; c’est ce que l’on appelle le biais de distinction.