Prédire des résultats sportifs grâce à ses capacités cérébrales

La mémoire humaine est souvent mauvaise conseillère lorsqu'il s'agit de prédire des résultats, comme ceux d'une compétition sportive. Face à l'incertitude, les individus ont tendance à utiliser leurs souvenirs d'événements similaires récents afin de prédire les résultats à venir, ce qui n'est pas une méthode probante.  C'est ce qu'ont démontré les chercheurs en psychologie cognitive Gyslain Giguère, du Département de psychologie de l'Université de Montréal, et Bradley C. Love, de la University College London (UCL), dans une étude qui sera publiée en mai dans Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Leur recherche a aussi permis d'identifier la méthode idéale de prédiction, qui pourrait s'avérer utile pour les radiologistes, les analystes financiers, les météorologues et les « gamblers », selon les deux auteurs.

 

La méthode de prédiction utilisée instinctivement par la plupart des humains n'est pas optimale parce qu'elle fait appel à un échantillon restreint de résultats aléatoires sélectionnés au hasard par leur mémoire et qui ne reflètent pas les résultats les plus probables. Les deux chercheurs ont donc voulu démontrer qu'on pouvait s'entraîner à mieux prédire des résultats sportifs.

« Plusieurs modèles statistiques de classification contiennent un processus de « nettoyage » leur permettant de filtrer les informations « bruitées », et ainsi montrer des performances assez impressionnantes en prise de décision, explique Gyslain Giguère, auteur principal de l'étude. Nous savions déjà que les humains n'ont jamais accès au contenu complet de leur mémoire lors d'une prise de décision, et nous voulions donc déterminer s'il était possible de s'inspirer de ce principe de « filtre » pour améliorer la performance humaine en prise de décision. »

Afin de démontrer leur hypothèse, les deux chercheurs ont utilisé des résultats sportifs des Ligues Majeures de Baseball. Ils ont formé deux groupes de personnes à qui ils ont demandé de prédire les résultats des matchs pour une saison donnée.

Pour entraîner les membres des deux groupes à faire des prédictions, les chercheurs ont fourni des résultats réels au premier groupe et des résultats fictifs idéalisés au second groupe.  En effet, ils ont indiqué au 2e groupe que l'équipe de baseball la plus performante avait gagné tous les matchs précédents, ce qui était faux. Les deux groupes devaient ensuite prédire l'issue des matchs du reste de la saison, sans être tenus informés de leur performance de prédiction. Les chercheurs ont aussi fait appel à plusieurs modèles statistiques pour prédire les résultats.

Même si les membres du second groupe ont reçu des données « falsifiées » –  mais qui représentaient mieux la capacité de performance de l'équipe la plus douée – ils ont été significativement meilleurs à prédire les résultats des matchs pour le reste de la saison, à l‘image du modèle informatisé.  Le système informatique n'a pas eu besoin de « données idéalisées » pour produire de bonnes prédictions, n'étant pas contaminé par des souvenirs aux interprétations parfois erronées. La conclusion de cette étude est que les gens deviennent plus compétents à prédire des résultats lorsqu'on les y entraîne dans un contexte idéalisé, plutôt que dans un contexte réel, en raison des distorsions créées inévitablement par la mémoire humaine.

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