Que sont les heuristiques ?
Une heuristique, ou une technique heuristique, est toute approche de la résolution de problèmes qui utilise une méthode pratique ou divers raccourcis afin de produire des solutions qui peuvent ne pas être optimales mais qui sont suffisantes compte tenu d’un délai ou d’une échéance limitée. Les méthodes heuristiques sont destinées à être flexibles et sont utilisées pour des décisions rapides, en particulier lorsque la recherche d’une solution optimale est soit impossible, soit peu pratique et lorsque l’on travaille avec des données complexes.
Key Takeaways
- Les techniques heuristiques sont des méthodes permettant de résoudre des problèmes de manière rapide et de fournir un résultat suffisamment suffisant pour être utile compte tenu des contraintes de temps.
- Les investisseurs et les professionnels de la finance utilisent une approche heuristique pour accélérer l’analyse et les décisions d’investissement.
- L’heuristique peut conduire à une mauvaise prise de décision sur la base d’un ensemble de données limité, mais la rapidité des décisions peut parfois compenser les inconvénients.
Comprendre l’heuristique
Les divers progrès et innovations de la technologie numérique ont perturbé les aspects de nombreuses industries différentes, notamment la finance, le commerce de détail, les médias et les transports. Certaines activités quotidiennes sont devenues obsolètes ; par exemple, les chèques sont déposés sur les comptes bancaires sans avoir à se rendre dans une agence locale, les produits et services sont achetés en ligne et les plats à emporter sont livrés par des applications de livraison de services alimentaires. Toutes ces nouvelles technologies créent des données, qui sont de plus en plus partagées par de multiples industries et secteurs. Un professionnel, quel que soit son secteur d’activité, peut se retrouver à travailler avec des montagnes de données complexes pour résoudre un problème. Des méthodes heuristiques peuvent être employées pour aider à gérer la complexité des données, compte tenu du temps et des ressources limités.
Avantages et inconvénients de l’utilisation de l’heuristique
L’heuristique facilite les décisions opportunes. Les analystes de tous les secteurs d’activité utilisent des règles empiriques telles que la conjecture intelligente, les essais et erreurs, le processus d’élimination, les formules passées et l’analyse des données historiques pour résoudre un problème. Les méthodes heuristiques rendent la prise de décision plus simple et plus rapide grâce à des raccourcis et des calculs suffisants.
Il existe des contreparties à l’utilisation des heuristiques qui rendent l’approche sujette aux biais et aux erreurs de jugement. La décision finale de l’utilisateur peut ne pas être la solution optimale ou la meilleure, la décision prise peut être inexacte, et les données sélectionnées peuvent être insuffisantes (donc, conduire à une solution imprécise à un problème). Par exemple, les investisseurs copieurs imitent souvent le modèle d’investissement des gestionnaires d’investissement à succès pour éviter de rechercher eux-mêmes les titres et les informations quantitatives et qualitatives associées.
Les investisseurs copieurs espèrent que les formules utilisées par ces gestionnaires leur rapporteront continuellement des bénéfices, mais ce n’est pas toujours le cas. Par exemple, le krach de Valeant Pharmaceutical International a été un choc pour les investisseurs ; la société a vu son action plonger de 90 % entre 2015 et 2016. Valeant était une action détenue dans les portefeuilles de nombreux gestionnaires de fonds spéculatifs et des investisseurs qui les copient.
Exemple d’heuristique
Une méthode de raccourci populaire dans la résolution de problèmes est appelée heuristique de représentativité. La représentativité utilise des raccourcis mentaux pour prendre des décisions basées sur des événements ou des traits passés qui sont représentatifs ou similaires à la situation actuelle. Supposons, par exemple, que l’entreprise Fast Food ABC étende ses activités en Inde et que le cours de ses actions monte en flèche. Un analyste a noté que l’Inde est une entreprise rentable pour toutes les chaînes de restauration rapide. Par conséquent, lorsque Fast Food XYZ a annoncé son intention d’explorer le marché indien l’année suivante, l’analyste n’a pas perdu de temps pour donner à XYZ une recommandation d' »achat ».
Bien que son approche raccourcie ait permis d’économiser l’examen des données pour les deux entreprises, ce n’était peut-être pas la meilleure décision. Fast Food XYZ peut avoir des aliments qui ne sont pas attrayants pour les consommateurs indiens, ce que la recherche aurait révélé.
L’ancrage et l’ajustement sont une autre approche heuristique prévalente. Avec l’ancrage et l’ajustement, une personne commence avec un nombre ou une valeur cible spécifique – appelé l’ancre – et ajuste ensuite ce nombre jusqu’à ce qu’une valeur acceptable soit atteinte au fil du temps. Le problème majeur de cette méthode est que si la valeur de l’ancre initiale n’est pas la vraie valeur, alors tous les ajustements ultérieurs seront systématiquement biaisés vers l’ancre et éloignés de la vraie valeur.
Un exemple d’ancrage et d’ajustement est un vendeur qui commence les négociations avec un prix très élevé (dont on peut dire qu’il est bien supérieur à la juste valeur). Parce que le prix élevé est une ancre, le prix final aura tendance à être plus élevé que si le vendeur de voitures avait proposé un prix juste ou bas pour commencer.
.