Généralisation hâtive

Exemples

En voyage, un touriste fait deux mauvaises rencontres.

Simon : « Deux personnes de cette ville ont été odieuses avec moi cette semaine. Les gens de là-bas n’ont vraiment aucun savoir-vivre. »

Deux rencontres, dans une ville de plusieurs centaines de milliers d’habitants, deviennent « les gens de là-bas ». Simon a généralisé à partir d’un échantillon bien trop petit — et presque certainement non représentatif — pour dire quoi que ce soit de fiable sur toute une population.

Le même saut se produit sans cesse dans les avis d’applications après une mise à jour :

Avis : « La nouvelle mise à jour a planté une fois sur mon téléphone. Cette appli est devenue nulle, fuyez. »

Un plantage sur un seul appareil devient un verdict global sur l’application, valable pour tout le monde. Des milliers d’autres utilisateurs n’ont peut-être rencontré aucun problème.

Pourquoi le raisonnement ne tient pas

Une généralisation ne vaut que ce que vaut l’échantillon sur lequel elle repose. La généralisation hâtive tire une conclusion massive — sur un groupe de personnes, un produit, une catégorie entière — à partir de trop peu de données, ou de données qui ne sont pas représentatives du groupe dans son ensemble. Deux personnes désagréables peuvent être un mauvais concours de circonstances, pas le trait d’une ville entière ; un plantage peut tenir à la configuration d’un seul appareil, pas au produit dans son ensemble. Le raisonnement n’échoue pas parce que les petits échantillons seraient inutiles — ils peuvent constituer un premier indice légitime — il échoue quand un échantillon réduit, et possiblement non représentatif, est traité comme s’il prouvait quelque chose sur toute la population.

Comment répondre

• Interrogez la taille de l’échantillon : « Sur combien de personnes cela repose-t-il ? Juste les deux que vous avez croisées ? »
• Demandez si l’échantillon est représentatif : « Y a-t-il une raison de penser que ces deux personnes sont typiques, ou est-ce peut-être de la malchance ? »
• Renvoyez au tableau d’ensemble s’il existe : « L’appli affiche une moyenne de 4,5 étoiles sur 50 000 avis — un plantage change-t-il cela ? »
• N’exigez pas un échantillon énorme pour tout. Une tendance nette remarquée après quelques expériences concordantes peut être une première impression raisonnable ; le problème est de l’énoncer comme une conclusion établie plutôt que comme une intuition à vérifier.