Une étude de l’Inserm et de l’École normale supérieure montre, contrairement aux théories dominantes, que le feedback pourrait augmenter la prise de risque sans rendre les décisions plus optimales. Il introduirait ainsi de nouveaux biais, en modifiant l’attitude face au risque plutôt qu’en favorisant un apprentissage rationnel. Ces résultats, publiés dans Nature Communications, invitent à repenser le rôle du feedback dans la prise de décision en contexte de risque, notamment en matière de santé. Communiqué.
Le concept de « feedback », correspond au fait de recevoir un retour sur les conséquences de ses décisions via le résultat de ces dernières. Il est généralement perçu comme un moyen d’apprendre de ses erreurs et d’améliorer ses choix futurs. Dans de nombreuses situations de la vie quotidienne, la prise de décision est accompagnée d’un retour sur les conséquences de ses choix, ou « feedback », lié à leur résultat : gain ou perte financière, succès ou échec, information sur ce qui aurait pu se passer si un autre choix avait été fait… Les théories dominantes en économie, psychologie et neurosciences, supposent que ce feedback permet d’ajuster progressivement ses croyances et d’apprendre à faire de meilleurs choix, en particulier le cadre d’une prise répétée de décisions.
Pour tester cette hypothèse, une équipe de recherche du Laboratoire de neurosciences cognitives computationnelles (Inserm/ENS) dirigée par Stefano Palminteri, directeur de recherche Inserm, en collaboration avec la Paris School of Economics, a conduit des expériences comportementales impliquant plus de 500 participantes et participants.
À chaque étape de ces expériences, les volontaires étaient confrontés à une situation de choix binaire entre une option sûre (par exemple gagner 20 points à coup sûr), et une option risquée (par exemple avoir 50% de chances de gagner 40 points et 50 % de chance de ne rien gagner du tout). Afin d’écarter certains biais méthodologiques, les scientifiques ont rendu l’option risquée plus ou moins avantageuse par rapport à l’option sûre, en faisant varier la probabilité de gain (10 %, 50 %, 90 %) et sa valeur (40 ou 60 points). La qualité des décisions était mesurée par la capacité des volontaires à choisir l’option offrant le gain moyen le plus élevé (1).
Le feedback, lorsqu’il était donné, était soit partiel (seul le résultat de l’option choisie était donné), soit complet (les résultats des deux options possibles étaient donnés). Son effet était alors évalué de deux manières complémentaires : tout d’abord, après avoir effectué un choix, la personne recevait un feedback dont l’effet était examiné sur le choix suivant et permettait d’observer comment le comportement évoluait. Ensuite – et c’est un des aspects les plus novateurs de l’étude –, dans certaines expériences, les volontaires n’étaient pas informés à l’avance qu’un feedback serait fourni, alors que dans d’autres, ils savaient explicitement qu’un feedback allait avoir lieu.
Les résultats des expériences montrent que la présence de feedback augmente systématiquement de 35 % à 45 % la prise de risque, mais sans améliorer la qualité des décisions.
Selon les situations, deux mécanismes psychologiques distincts mis en évidence par l’analyse des données issues des expériences pourraient expliquer ces résultats.
- Lorsque seul le résultat du choix effectué est révélé (feedback partiel), l’augmentation de la prise de risque serait liée à la curiosité : choisir l’option risquée permet d’obtenir plus d’informations (puisque le résultat de l’option sûre est, lui, toujours connu par défaut).
- En revanche, lorsque les volontaires voient aussi ce qu’ils auraient pu gagner avec l’option non choisie (feedback complet), c’est l’anticipation du regret qui favoriserait les décisions risquées dans les choix suivants.
Autre résultat surprenant : chez les personnes qui savaient, en amont de leur choix, qu’elles allaient recevoir un feedback, l’augmentation de la prise de risque apparaissait avant même que les volontaires aient reçu le moindre feedback.
« Ces résultats suggèrent que la simple anticipation du fait de recevoir un feedback modifierait l’attitude face au risque, avant même toute expérience », explique Stefano Palminteri.
Enfin, l’équipe a mis en évidence un dernier résultat particulièrement contre-intuitif : immédiatement après avoir reçu un feedback positif (une confirmation que le choix fait a permis d’obtenir le gain maximal possible), la probabilité que la personne choisisse à nouveau un choix risqué diminuait.
« Selon les théories dominantes, on devrait s’attendre à ce qu’un feedback positif conduise à répéter le choix associé, ce qui serait compatible avec un effet d’apprentissage par expérience, analyse Stefano Palminteri, or, nous observons l’inverse. Cela peut s’expliquer par un biais cognitif appelé “erreur du parieur” : après avoir gagné, les personnes estiment qu’elles ont moins de chances de regagner immédiatement, et évitent donc de rejouer. »
Ces résultats exposent donc à la fois des effets paradoxaux liés à l’anticipation du feedback et d’autres liés à ses conséquences immédiates. Selon l’équipe de recherche, ils limitent considérablement l’effet d’apprentissage du feedback dans un contexte risqué de prise de décision.
« Cette recherche contribue à une compréhension plus fine des mécanismes cognitifs de la prise de décision sous risque, commente Antonios Nasioulas, docteur en économie à la Paris School of Economics, premier auteur et co-auteur correspondant de ces travaux. Le feedback est souvent présenté comme un outil de “débiaisage” permettant d’améliorer les décisions dans des contextes appliqués, comme la gestion financière ou les choix médicaux. Cette étude montre au contraire que le feedback peut introduire de nouveaux biais, en modifiant l’attitude face au risque plutôt qu’en favorisant un apprentissage rationnel. »
Ces travaux ouvrent ainsi de nouvelles pistes pour étudier certains comportements excessivement risqués observés dans la vie quotidienne ou dans le cadre d’études comportementales. Les auteurs soulignent aussi l’importance de la prise en compte de ces résultats pour la conception de dispositifs d’aide à la décision, qu’ils soient destinés au grand public, aux professionnels ou intégrés dans des systèmes numériques.
(1) Cette approche est fondée sur la « valeur attendue » (EV) ; pour chaque option, l’équipe a calculé la moyenne des gains possibles, pondérée par leurs probabilités : dans le cas précis de cette étude EV = (probabilité de gagner × gain possible). À chaque étape de choix, c’est donc l’option avec la plus forte valeur attendue qui est considérée comme « optimale ». Cette méthode permet de déterminer si les choix sont optimaux d’un point de vue mathématique, indépendamment des préférences personnelles pour le risque.
Exemple : Si l’option sûre rapporte 20 points, alors EVsûre = 1 x 20 = 20 ; si l’option risquée offre 50 % de chance de gagner 90 points, alors EVrisquée = 0,5 x 90 = 45. Ici EVrisquée est donc le choix le plus optimal.
Inserm, communiqué de presse du 4 février 2026.
