Sur France Culture, chez A. Veinstein, l’auteur et  libraire Olivier renault disait qu’il avait tendance, quand il rentrait dans une librairie qu’il ne connaissait pas, à chercher d’abord des livres qu’il connaissait et qu’il appréciait particulièrement.

Si ces livres de référence ne sont pas présents, c’est une grande partie du crédit accordé à la librairie qui risque de faire défaut.

Je crois que nous faisons tous çà. Nous avons tendance à aller dans le rayon que nous connaissons, voir ce qui s’y trouve – si les oeuvres qui font référence à nos yeux sont bien présentes – pour, à partir de là, se faire un avis sur l’intérêt général de la librairie.

Nous procédons donc par induction,  en partant d’un échantillon que nous connaissons, pour en conclure très rapidement si la librairie “vaut le coup”.

Ce comportement n’est bien sûr pas restreint à la découverte des librairies. Face à l’inconnu nous tentons de circonscrire un tout petit périmètre de ce grand inconnu puis de nous faire un avis général sur la base d’un avis singulier.

Par exemple :

Vous êtes à la campagne et vous vous demandez s’il y a des champignons : que faites vous ? Si vous connaissez un peu les lieux, vous allez chercher à des endroits connus, soit parce que vous y avez déjà trouvé des champignons, soit parce que l’environnement vous fait penser que c’est un lieu propice aux champignons (il ressemble à ceux que vous connaissez déjà). Si vous ne trouvez pas de champignons à cet endroit, il est fort probable que vous ne poursuivrez pas vos investigations.

Autre exemple :

Vous êtes consultant et vous voulez vous faire un avis sur la situation d’une entreprise, par exemple sur la qualité de son système d’information. Vous ne pourrez pas tout analyser sous tous les angles ; c’est la raison pour laquelle vous allez choisir un périmètre restreint que vous connaissez plutôt bien (la structure de support du SI, les interfaces utilisateurs, tel ou tel type d’application, la couche middleware, etc.)  et c’est à partir de là – et de ce que vous allez constater – que vous allez vous faire un avis, par induction, sur la qualité de l’ensemble.

La démarche est donc la suivante :

  • Face à l’inconnu nous sélectionnons une petite partie de ce grand inconnu ;

  • Au travers de cette sélection nous recherchons des situations que nous connaissons par expérience et que nous avons déjà vécu.

  • Le jugement sur le tout va se faire de manière inductive, dans un premier temps.

Nous avons besoin de nous faire un avis  sur tout et très rapidement, même si parfois il nous faut reconsidérer ce premier jugement. C’est ce qu’on appelle la “première impression” . Or on ne peux pas s’empêcher d’avoir des premières impressions : elles nous assaillent avant même que l’on ait à se poser la question.


Derrière cette pratique il y a ce que Stanislas Dehaene (neuroscientiste) appelle le “moteur bayesien de notre cerveau”, à savoir un mode de calcul des probabilités qui est mathématiquement formalisé par l’inférence bayesienne. C’est la même formalisation qui est implémentée par exemple dans les algorithmes des systèmes d’anti-spam de nos email, et dans tous les systèmes qui sont présentés comme des “systèmes apprenants”.