Surconfiance
Tendance des experts à donner des fourchettes trop étroites, qui fait sous-estimer la queue d'un risque dès que le jugement remplace les données.
La surconfiance est l'écart entre la certitude qu'un expert affiche et la justesse de ses jugements. Sa forme la mieux mesurée tient aux intervalles : invité à donner une fourchette qui contient la vraie valeur avec quatre-vingt-dix ou quatre-vingt-dix-huit pour cent de chances, l'expert la donne presque toujours trop étroite, et la vraie valeur en sort bien plus souvent qu'annoncé. Marc Alpert et Howard Raiffa l'ont montré dans des travaux publiés en 1982, et l'effet s'est retrouvé chez les médecins, les ingénieurs et les financiers. En assurance, il frappe là où les données manquent et où le jugement d'expert fixe les paramètres : la fréquence d'un péril émergent, la sévérité d'un scénario cyber, la corrélation entre deux branches. Une fourchette trop étroite sur un paramètre devient une queue trop mince dans le modèle, donc un capital et un prix trop faibles. Le remède passe par la notation des jugements passés, qui rend la surconfiance visible.
Une enquête de l'université Duke a demandé chaque trimestre, de 2001 à 2011, à des directeurs financiers de grandes entreprises américaines une fourchette à 80 % pour le rendement annuel à venir de l'indice S&P 500. Selon l'étude publiée en 2013 dans le Quarterly Journal of Economics, le rendement réalisé n'est tombé dans leur fourchette que 36 % du temps.
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