Match : Expertise vs Forecaster

Dans le monde de la prévision, une question fondamentale persiste : les experts traditionnels, forts de leur expérience et de leurs connaissances spécifiques, sont-ils surpassés par les forecasters, ces prévisionnistes formés pour évaluer les probabilités avec précision grâce à des méthodes collectives ? Cette interrogation devient d'autant plus pertinente avec l'essor des marchés de prédiction et des techniques de Superforecasting, qui cherchent à agréger les jugements individuels pour obtenir des prédictions plus fiables. Cet article plonge au cœur de cette comparaison pour explorer les forces et les limites des deux approches.

Superforecasting : Une Nouvelle Ère de la Prédiction

Le Superforecasting, développé par le projet Good Judgment (GJ), a émergé comme une méthode innovante dans le domaine de la prévision. Plutôt que de s'appuyer sur une expertise spécialisée, le Superforecasting met l'accent sur l'agrégation des opinions, la mise à jour constante des jugements et l'élimination des biais cognitifs. Les Superforecasters, des prévisionnistes sélectionnés pour leur capacité exceptionnelle à prédire avec précision, ont démontré des performances impressionnantes dans divers contextes, dépassant souvent les méthodes traditionnelles de prévision.

L'Expertise Traditionnelle : Un Avantage Qualitatif

L'expertise traditionnelle repose sur des années de formation, de pratique et de compréhension profonde d'un domaine spécifique. Les experts sont capables de décoder des signaux subtils et de contextualiser des informations complexes, ce qui leur permet de formuler des jugements informés. Cependant, cette spécialisation peut parfois les rendre vulnérables à des biais cognitifs tels que la surconfiance ou la résistance aux nouvelles informations. De plus, l'accès à des données classifiées ou spécifiques ne garantit pas toujours une meilleure précision.

Forecasters : L'Agrégation des Jugements au Service de la Précision

Les forecasters, en particulier les Superforecasters, utilisent une approche collective où chaque opinion est mise à jour en fonction des nouvelles informations. Contrairement aux experts, ils ne se reposent pas sur une expertise spécifique, mais sur la capacité à réviser leurs prédictions continuellement. Cette méthode repose sur le principe que l'intelligence collective, lorsqu'elle est correctement gérée, peut surpasser les jugements individuels, même ceux des experts.

Comparaison des Performances : Les Données Parlent

Une étude menée entre 2013 et 2014 dans le cadre du projet "IARPA/ACE" a comparé les performances des méthodes de prévision employées par Good Judgment avec celles utilisées par la communauté du renseignement américaine. Les résultats montrent que les méthodes de Good Judgment étaient 34,7 % plus précises que celles du Marché de Prédiction de la Communauté du Renseignement (ICPM) sur un ensemble de 139 questions. Ce résultat est d'autant plus remarquable que les analystes du renseignement disposaient d'informations hautement classifiées.

Il est important de souligner que cette comparaison n'a pas directement opposé un marché de prédiction spécifique aux Superforecasters à l'ICPM, car un tel marché n'a été mis en place qu'après l'étude. Néanmoins, ces résultats mettent en lumière l'efficacité des méthodes de Superforecasting par rapport aux approches traditionnelles.

Les Enjeux de l'Agrégation des Jugements

L'un des piliers du Superforecasting est l'utilisation d'algorithmes d'agrégation pour combiner les opinions et obtenir une estimation plus précise. Ces algorithmes sont conçus pour réduire les biais et améliorer la précision globale. Toutefois, les gains obtenus par l'agrégation sont souvent marginaux, surtout lorsqu'ils sont appliqués à des prévisionnistes déjà très performants comme les Superforecasters. Cette méthode contraste avec celle des experts, qui s'appuient davantage sur une analyse subjective.

Expertise vs Forecasters : Un Duel Équilibré ?

La confrontation entre l'expertise traditionnelle et les forecasters révèle que chacune de ces approches a ses propres avantages. Les experts apportent une profondeur et une compréhension contextuelle cruciales dans des situations complexes. En revanche, les forecasters, avec leur approche collective et itérative, montrent une capacité à améliorer la précision des prédictions grâce à l'agrégation des données et à la révision constante des jugements.

Vers une Collaboration Gagnante

Plutôt que d'opposer les experts aux forecasters, l'avenir pourrait résider dans une collaboration harmonieuse entre les deux approches. Les experts pourraient fournir des insights contextuels profonds, tandis que les forecasters apporteraient une structure rigoureuse pour évaluer ces insights et affiner les prédictions. Cette synergie permettrait de combiner les forces des deux méthodes pour une prise de décision plus éclairée et plus précise.

En fin de compte, cette collaboration pourrait représenter un tournant dans la manière dont nous abordons la prévision, en intégrant la richesse de l'expertise traditionnelle avec la rigueur et la flexibilité des méthodes de Superforecasting. Cette approche hybride offrirait une base solide pour améliorer la précision des prévisions dans des environnements incertains, tout en tirant parti des meilleures pratiques issues des deux mondes.