Exploiter et réduire les biais cognitifs dans le monde de l’intelligence économique

Comme outil de terrain d’abord. Bien sûr, tout cela n’a rien de nouveau. L’human intelligence est fondé sur les principes des biais cognitifs : faire en sorte qu’un excès de confiance s’installe, afin qu’une erreur de jugement soit commise dans le partage d’information. Mais la formalisation d’un certain nombre de biais permet de rendre plus efficace un certain nombre de techniques d’intelligence économique. L’aversion à la perte ou la considération des coûts irrécupérables par exemple pousse la plupart des acteurs à s’éloigner de la rationalité. Pour éviter une perte de 10 à coup sûr, on est prêt à risque de perdre 30 sur un lancer de pièce ; ou parce que l’on s’est déjà engagé à hauteur de 10 000, on est prêt à investir 2 000 de plus dans une opération vouée à l’échec. Savoir manufacturer de pareilles situations permet à l’enquêteur de récupérer des informations qui n’auraient pas été communiquées sinon : faire un cadeau, puis en faire miroiter la perte, peut permettre d’obtenir des concessions ; là où un retour à la situation initiale ne devrait pas influencer un acteur rationnel (à la condition que cet acteur évalue ses informations confidentiels comme plus précieuses que le cadeau ; dans le cas contraire, le cadeau seul aurait suffi à l’obtention des informations). Les biais cognitifs étant foisons, chacun d’entre eux peut permettre de créer une nouvelle technique d’approche ; l’opérateur créatif a ainsi à sa disposition un nombre d’outils presque illimités.
 
Les biais cognitifs touchent aussi les agents ; aussi leur réduction doit-être un point de questionnement majeur pour les agences d’intelligence économique. À la façon de Kahneman et Tversky auprès de l’armée israélienne, il est nécessaire de « chasser » les biais cognitifs. Pour chacune des principales tâches des officiers de renseignements (Key Intelligence Task), les chercheurs ont déterminé les principaux processus cognitifs rentrant en jeu (« estimer la probabilité de … », « évaluer le risque que … »), et en conséquence les principaux biais cognitifs pouvant interférer avec une décision rationnelle. Fort de cette connaissance, ils ont pu remodeler les outils, construire des formations, et faire évoluer les organisations et méthodes, afin de diminuer l’impact des biais. L’ensemble de ces évolutions ont été rassemblées sous le nom de Projet Recobia (REduction of Cognitive BIAses in Intelligence Analysis). Bien que les résultats soient ici difficilement quantifiables, en raison de la nature non immédiatement vérifiables des informations recueillies, de pareilles méthodes ont permis d’augmenter la précision des estimations des analystes financiers de l’ordre de 40%, et des améliorations comparables ont été observés dans de nombreux autres domaines : la variance des décisions de justice de juges américains, ou la discrimination raciale à l'embauche (Noise, a flaw in human Judgement, D. Kahneman).
 
De façon plus générale, la question des biais cognitifs doit-être aussi centrale que celle du besoin d’en connaitre : qu’il s’agisse de traitement de l’information, de confusion entre déduction et induction, d’analyse psychologique, d’extraction de l’information, ou même tout simplement de recrutement d’agents, chacune des opérations d’un cabinet d’intelligence économique est hautement soumis aux biais cognitifs ; et comme il est le plus souvent impossible de recevoir des retours en directs sur le bien fondés des décisions qui peuvent être prises au quotidien (pour des raisons pratiques ou des raisons de confidentialités), il est d’autant plus important de mettre en place de garde-fous en aval de ces décisions.
 
En définitive, l’étude des biais n’est qu’une formalisation de ce que beaucoup de cabinets pratiquent déjà en interne. En s’appuyant sur une littérature scientifique florissante, il devient possible de systématiser et de faire évoluer ces analyses, afin de gagner en efficacité et en efficience.