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Daniel Kahneman, Olivier Sibony and Cass R. Sunstein

Noise

A Flaw in Human Judgment

Little, Brown Spark, 2021

15 minutes de lecture

8 points à retenir

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Wherever judgment exists, you will also find noise – and more of it than you think.

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Editorial Rating

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualities

Analytical
Innovative
Concrete Examples

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Recommendation

Professor Daniel Kahneman of Thinking, Fast and Slow brings his expertise in decision-making to bear on the phenomenon of noise. When you use your judgment to make evaluations or predictions, you are liable to make errors, without knowing how or why. For instance, people mistakenly believe that errors “cancel each other out” but they don’t. They add up. Examining medicine, the judicial system and insurance, Kahneman and co-authors Olivier Sibony and Cass R. Sunstein expose egregious, undetected errors that a “noise audit” could have diagnosed and avoided. By managing noise, they assert, you can solve problems instead of creating new ones.

Summary

Physicians, judges, investors and many other professionals show a strikingly high level of disagreement in separate judgments of the same cases.

The human mind is a “measuring instrument,” and judgments are the measurements. Therefore, a judgment is a conclusion, not an argument. Making a good judgment is not the same as having good overall judgment. Judgment aims at determining “true value,” which is different for each person. Considerations about judgment include the expectation that people will experience “bounded disagreement.” After all, human beings are fallible – a reflection, in part, of how much judgment varies from person to person.

Judgments fall into two categories. Inconsistency is problematic in both of them, but for different reasons:

Predictive judgment – Forecasters judge outcomes on the basis of probabilities. When two doctors or two weather forecasters come to vastly different conclusions using the same data, that indicates noise. Measuring the accuracy of predictive judgments after the fact is almost impossible, especially if the predictions are conditional...

About the Authors

Princeton emeritus professor and 2002 Economic Sciences Nobelist Daniel Kahneman wrote Thinking, Fast and Slow. Former McKinsey senior partner Olivier Sibony teaches strategy at HEC Paris and Saïd Business School, Oxford, and wrote You’re About to Make a Terrible Mistake! Bestsellers by Cass R. Sunstein – Department of Homeland Security senior counselor in the Biden administration and Harvard professor – include How Change Happens, and Nudge, co-authored with Richard Thaler.

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N. P. 2 years ago

GREAT
R. T. 3 years ago

Really interesting read - with important implications for applied AI.

Daniel Kahneman, Olivier Sibony and Cass R. Sunstein

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A Flaw in Human Judgment

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Physicians, judges, investors and many other professionals show a strikingly high level of disagreement in separate judgments of the same cases.

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