Biais cognitifs

L'effet Dunning-Kruger : les moins compétents se surestiment-ils ?

« Moins on en sait, plus on est sûr de soi » : la formule circule partout, souvent accompagnée d'une courbe et du nom de deux psychologues. L'étude d'origine dit quelque chose de plus modeste, et une partie des chercheurs pense que son résultat tient largement à un effet de calcul. Cette fiche fait le tri entre l'étude, la légende et le débat.

L'idée en bref

L'effet Dunning-Kruger désigne le constat suivant : dans un domaine donné, les personnes qui obtiennent les plus mauvais résultats surestiment fortement leur niveau, alors que les meilleures se sous-estiment légèrement. Les auteurs en proposent une explication : les connaissances nécessaires pour bien faire sont aussi celles qui permettent de juger si l'on a bien fait. Celui à qui elles manquent subit donc une double peine, puisqu'il se trompe et qu'il ne peut pas s'en apercevoir.

Justin Kruger et David Dunning, de l'université Cornell, ont publié ce résultat en 1999 dans le Journal of Personality and Social Psychology, sous le titre « Unskilled and Unaware of It ». L'article s'ouvre sur l'histoire de McArthur Wheeler, qui avait attaqué deux banques de Pittsburgh en 1995 à visage découvert, persuadé que le jus de citron dont il s'était enduit le rendait invisible aux caméras. L'idée générale est ancienne : les auteurs citent Charles Darwin, pour qui l'ignorance engendre plus souvent la confiance que ne le fait le savoir.

Ce que l'étude de 1999 a mesuré

Trois précisions s'imposent, parce que la version populaire les oublie. D'abord, les moins bons ne se croyaient pas meilleurs que les meilleurs : leur estimation moyenne restait inférieure à celle du meilleur quart. Ils se croyaient un peu au-dessus de la moyenne, alors qu'ils étaient tout en bas. Ensuite, presque tout le monde se plaçait au-dessus de la moyenne, ce qui est un phénomène connu par ailleurs. Enfin, la courbe très diffusée sur internet, avec son « mont de la stupidité » où la confiance du débutant dépasse celle de l'expert avant de s'effondrer, ne figure pas dans l'article et ne correspond pas à ses données.

Un effet psychologique ou un effet de calcul ?

Dès 2002, Joachim Krueger et Ross Mueller ont proposé une explication plus simple, fondée sur deux ingrédients qui n'ont rien à voir avec une incapacité propre aux incompétents. Le premier est que la plupart des gens se jugent un peu au-dessus de la moyenne. Le second est que l'auto-évaluation n'est que faiblement liée au résultat réel, parce que le test comme l'auto-évaluation comportent une part de hasard. Cela suffit à produire le graphique, par régression vers la moyenne.

Plusieurs travaux ont développé cet argument. Edward Nuhfer et ses collègues ont montré en 2016 et 2017 que des données tirées au hasard reproduisent le graphique. Gilles Gignac et Marcin Zajenkowski ont conclu en 2020, à propos de l'intelligence, que l'effet est « en grande partie » un artefact statistique. Dès 2006, Katherine Burson, Richard Larrick et Joshua Klayman avaient observé que, sur des tâches difficiles, ce sont les meilleurs qui se trompent le plus sur leur rang.

Dunning et d'autres chercheurs maintiennent que l'artefact n'explique pas tout. Une étude de Rachel Jansen, Anna Rafferty et Thomas Griffiths, publiée en 2021 sur plusieurs milliers de participants, conclut que les moins performants disposent bien d'indices moins fiables pour juger leurs propres réponses. L'état honnête de la question est donc le suivant. Le graphique est réel et se reproduit facilement. Son interprétation est disputée : une grande partie de la figure s'explique par le calcul, et il reste peut-être un effet psychologique propre, plus petit que ne le dit la légende.

Quand s'en servir

Ce qui reste utilisable est une idée prudente : notre impression de maîtrise est un mauvais indicateur de notre niveau, surtout quand nous débutons, parce que nous ne savons pas encore ce que nous ignorons. Elle sert :

Limites et pièges

L'effet ne sert pas d'argument. L'usage le plus répandu consiste à qualifier de « Dunning-Kruger » un contradicteur. Rien dans les études ne permet ce diagnostic individuel : elles décrivent des moyennes de groupes, et l'assurance de quelqu'un ne prouve pas son incompétence. Celui qui s'en sert ainsi suppose d'ailleurs qu'il n'est pas concerné, ce que les données ne garantissent à personne.

L'intelligence générale n'est pas en cause. L'étude porte sur des compétences précises, mesurées chez des étudiants d'une université sélective. Chacun est débutant dans la plupart des domaines.

Les résultats varient. La forme du graphique change avec la difficulté de la tâche, la façon de poser la question et la culture des participants. Quand on demande d'estimer son score plutôt que son rang, les écarts sont plus faibles.

La leçon pratique tient sans l'effet. Que l'effet soit largement un artefact ou non, il reste vrai que l'on s'évalue mal sans retour extérieur. Ce point est solidement établi par les recherches sur l'apprentissage.

Pour aller plus loin

Sources principales : Justin Kruger et David Dunning, « Unskilled and unaware of it », Journal of Personality and Social Psychology (1999) ; Joachim Krueger et Ross Mueller, « Unskilled, unaware, or both? », Journal of Personality and Social Psychology (2002) ; Katherine Burson, Richard Larrick et Joshua Klayman, « Skilled or unskilled, but still unaware of it », Journal of Personality and Social Psychology (2006) ; Edward Nuhfer et al., Numeracy (2016, 2017) ; Gilles Gignac et Marcin Zajenkowski, « The Dunning-Kruger effect is (mostly) a statistical artefact », Intelligence (2020) ; Rachel Jansen, Anna Rafferty et Thomas Griffiths, « A rational model of the Dunning-Kruger effect », Nature Human Behaviour (2021).