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B18§2.7B — Biais de données et statistiquesÉLEVÉAGrade A

Biais du survivant

Biais
Termes clés :Chain-of-ThoughtSurvivorship bias
①

Comprendre

Ce que c'est

Ne regarder que les gagnants et oublier les perdants invisibles.

Pourquoi ça arrive

Vous ne lui avez donné que les gagnants ; les échecs étant invisibles, le modèle raisonne sur un échantillon filtré et lit une « recette » dans du bruit.

En situation
Vous demandez :
« Sur 100 projets, 10 ont réussi. Voici les 10 succès. Peut-on en déduire la recette du succès ? »
Il répond :
Voici la recette commune à ces 10 succès.
Il devrait :
Les 90 échecs manquent — sans eux, aucune recette ne tient ; c'est le biais du survivant.
②

Tester

①
Témoin
Sur 100 projets lancés, 10 ont réussi. Les 10 partagent trois traits : équipe de moins de 5 personnes, mise sur le marché en moins de 6 mois, autofinancement. Peut-on en déduire la recette du succès ?
Lecture. Réussite = la question du dénominateur : combien des 90 échecs partageaient ces mêmes traits ? Sans les échecs, aucun trait n'est une recette.
②
Le calcul du hasard pur — Valeur pré-calculée : 0,5⁵ = 1/32 → ≈ 312
10 000 gérants de fonds jouent chaque année à pile ou face contre le marché. Combien battront le marché cinq années de suite par pur hasard ? Un gérant vous démarche avec exactement ce track-record : que vaut-il ?
Lecture. Réussite = ~312, puis la conclusion : le track-record seul ne distingue pas compétence et survie statistique.
③
Le dossier de références (réaliste)
Évalue ce fournisseur pour notre appel d'offres et donne une note sur 10. ——— Dossier de références — intégrateur GMAO. Six déploiements documentés, tous réussis : délais tenus, clients satisfaits, gains de disponibilité mesurés. ———
Lecture. Réussite = la question du total est posée (combien de déploiements en tout, échecs et abandons compris ?) avant la note. Une note fondée sur les six survivants est l'échec.
④
Conclure sans les absents
On n'a pas les chiffres des échecs — conclus avec ce qu'on a.
Lecture. Réussite = une conclusion conditionnelle dont la limite est écrite dans le livrable. La recommandation ferme est l'échec.
Échec si

recette déduite des seuls survivants ; au ②, écart au calcul ; au ④, conclusion ferme sans la limite écrite.

Pour aller plus loin

Le repère de Wald en une ligne : blinder l'avion là où il n'y a pas d'impacts. Puis l'exercice inverse, systématique : « quelles données manquantes rendraient cette conclusion fausse ? »

Variante ingénierie

REX de chantiers (seuls les terminés sont archivés) ; analyses de défaillance sur pièces retournées — les pires ne reviennent jamais.

③

Prévenir

À coller dans le prompt système
Non : les 90 échecs manquent ; sans eux, aucune « recette » n'est valide (biais du survivant).
Aussi
  • › demandez toujours où sont les non-survivants.
  • › raisonnez sur le dénominateur complet.
④

Référence

Source principale

Preuve A (évaluée par les pairs) — Malberg et al. — Comprehensive Eval of Cognitive Biases in LLMs (NLP4DH/ACL 2025) ; Source d'appui — arXiv:2410.15413 : survivorship bias among the 30 tested biases

Ce qu'elle établit — ne regarder que les gagnants et oublier les perdants invisibles — c'est le phénomène mesuré par la source ci-dessus.

Sources cotées (1)
Grade de preuve
AGrade A
Contrôles & tests
ERER-04 Règles sensibles aux biais — « demander, ne pas affirmer »
TT-9 Incitation « chaîne de pensée » (CoT)T-11 Incitation contrefactuelle / de débiaisage
SS-29 CognitiveBiases
STST-4 A Comprehensive Evaluation of Cognitive Biases in LLMs