Les heuristiques
L'heuristique est une méthode de résolution de problème qui utilise des raccourcis pour produire des solutions suffisamment bonnes dans un délai ou une échéance limité. Les heuristiques sont une technique de flexibilité permettant de prendre rapidement des décisions, en particulier lorsque vous travaillez avec des données complexes. Les décisions prises en utilisant une approche heuristique peuvent ne pas être nécessairement optimales. Heuristique est dérivé du mot grec qui signifie «à découvrir».
Comprendre les heuristiques
La technologie numérique a perturbé tous les secteurs, y compris la finance, la vente au détail, les médias et les transports. Soudainement, les activités quotidiennes jadis typiques sont devenues obsolètes. Les chèques sont déposés sur des 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 via des applications de prestation de services de restauration. La technologie crée des données, qui sont de plus en plus partagées entre plusieurs industries et secteurs, et un professionnel de n'importe quelle industrie peut se retrouver à travailler avec des tas de données complexes pour résoudre un problème. Les méthodes heuristiques peuvent aider à gérer la complexité des données étant donné le temps et les ressources limités.
Points clés à retenir
- Les heuristiques sont des méthodes permettant de résoudre rapidement les problèmes et donnant un résultat suffisant pour être utile compte tenu des contraintes de temps.
- Les investisseurs et les professionnels de la finance utilisent une approche heuristique pour accélérer les analyses et les décisions d’investissement.
- Les heuristiques peuvent conduire à une mauvaise prise de décision basée sur un ensemble de données limité, mais la rapidité de la décision peut parfois compenser les inconvénients.
Pourquoi utiliser des heuristiques?
Les heuristiques facilitent les décisions rapides. Les analystes de tous les secteurs utilisent des règles empiriques telles que la conjecture intelligente, les essais et erreurs, le processus d’élimination, les formules passées et l’analyse de données historiques pour résoudre un problème. Les méthodes heuristiques rendent la prise de décision plus simple et plus rapide grâce à des raccourcis et à de bons calculs.
Les inconvénients de l'utilisation de l'heuristique
Il existe des compromis avec l'utilisation d'heuristiques qui rendent l'approche prédisposée à des biais et à des erreurs de jugement. La décision finale de l'utilisateur peut ne pas être la solution optimale ou optimale, la décision prise peut être inexacte et les données sélectionnées peuvent être insuffisantes, ce qui conduit à une solution imprécise du problème. Par exemple, les investisseurs imitateurs imitent souvent le modèle de placement des gestionnaires de portefeuille performants pour éviter de rechercher par eux-mêmes des titres et les informations quantitatives et qualitatives associées.
En utilisant une approche heuristique sous-jacente aux performances passées, les investisseurs en copie espèrent que les formules utilisées par ces gestionnaires leur rapporteront en permanence des bénéfices, mais ce n'est pas toujours le cas. Par exemple, le crash de Valeant Pharmaceutical International a été un choc pour les investisseurs lorsque la société a vu son stock plonger de 90% de 2015 à 2016. Valeant était une action détenue dans les portefeuilles de nombreux gestionnaires de fonds de couverture et par les investisseurs qui les copiaient.
Heuristique de représentativité
Une méthode de raccourci populaire dans la résolution de problèmes est l'heuristique de représentativité. La représentativité utilise des raccourcis mentaux pour prendre des décisions en fonction d'événements passés ou de traits représentatifs de la situation actuelle ou similaires à celle-ci. Disons, par exemple, que Fast Food ABC a étendu ses activités à l’Inde et que son cours a grimpé en flèche. Un analyste a noté que l’Inde était 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 tardé à donner à XYZ une recommandation «d'achat».
Bien que son approche par raccourci ait permis d’économiser les données de révision pour les deux sociétés, ce n’était peut-être pas la meilleure décision. XYZ peut avoir des aliments qui ne plaisent pas aux consommateurs indiens, ce que des recherches auraient pu révéler. Parmi les autres approches heuristiques courantes pour la prise de décision et la résolution de problèmes, on trouve le biais de disponibilité, l'ancrage et l'ajustement, l'heuristique de familiarité, le biais de rétrogradation et la diversification naïve.
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