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Décision et induction

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Toute approche statistique et probabiliste, utilisée dans le processus de décision, s’appuie sur une démarche inductive. L’induction consiste à partir de faits ou de données recueillis ou observés pour généraliser aux lois ou principes qui les fondent et prétendent les expliquer. D’une collection de singuliers semblables, constatés chacun en un lieu déterminé et à une date donnée, l’induction propose une affirmation universelle, sensée être valide partout et toujours. Elle permet ainsi l’économie de la recherche exhaustive de tous les cas existants – ou de tous les cas possibles –, qu’il est fort rare de pouvoir obtenir.

L’induction est dite "faible" lorsque la généralisation ne repose que sur la totalisation quantitative des cas particuliers, sans qu’il y ait progression de l’explication qui permet l’extension à l’universel. L’induction est dite "forte" lorsqu’il est possible de s’appuyer, en plus, sur un principe explicatif de nature qualitative. Le problème des statistiques est de toujours faire prévaloir le quantitatif sur le qualitatif, et par conséquent de demeurer une induction faible. Le simple rapport quantifié entre deux grandeurs ne garantit en rien un lien ou une dépendance de nature entre les réalités exprimées par ces grandeurs.

Qui plus est, l’approche statistique compare le plus souvent les termes deux à deux, et a du mal à prendre en compte une causalité complexe. Deux grandeurs ne varient en proportion certaine l’une par rapport à l’autre qu’à condition de faire abstraction de tout autre facteur possible de causalité. Cela suppose que d’autres causes de variation n’agiront pas. Combien de décision statistiques se sont trouvées erronées par le mépris des interactions systémiques !

L’un des problèmes méthodologique de l’induction consiste donc à définir un critère de représentativité du tout à partir des cas particuliers constatés. Une induction trop rapide s’appuierait en effet sur une somme de singuliers insuffisamment représentative de la totalité qu’elle prétend décrire. Dans l’induction faible, on peut formuler la question en ces termes : « à partir de combien de cas constatés peut-on raisonnablement penser qu’il en va de même pour tous les autres que nous n’avons pas observé, et que ne pourrions d’ailleurs pas observer dans un délai utile ? » La statistique établie sur 10 cas et celle établie sur 1000 cas ne jouissent évidemment pas du même degré de certitude.

C’est pourquoi il y a dans toute statistique le sens d’une hypothèse, d’un pari, dont il faut rester conscient et dont il convient de mesurer le risque. Il y a donc des niveaux successifs de risque au cours du processus de décision. L’hypothèse faite sur la validité des informations dont on dispose en est un premier ; l’hypothèse faite sur la hiérarchisation de ces informations, qui préside au choix taxinomiques, en est un second ; l’hypothèse faite sur les distributions de probabilités sur les conséquences en est un troisième. Ces trois niveaux jouent évidemment en interdépendance les uns avec les autres et nécessitent par conséquent un critère cohérent d’un bout à l’autre de la démarche.

Enfin, un critère d’induction ne saurait être établi en faisant abstraction du cadre de référence dans lesquels les cas particuliers viennent à l’existence. Cela signifie que la prétention "universelle" de la conclusion est délimitée et déjà restreinte – ce qui peut sembler paradoxal et est source de nombreuses erreurs – à l’intérieur d’un système que le décideur doit être capable de caractériser.

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Rédacteur en chef de RH info

Titulaire d’un CAPES de Philosophie et Maître en...

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Patrick Bouvard

Rédacteur en chef de RH info Titulaire d’un CAPES de Philosophie et Maître en Sorbonne, il enseigne...

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Par Patrick Bouvard, le 11/10/2018