Biais de l’excès de précision : trop de confiance nuit à la justesse de vos prévisions

🌱 Introduction

“Nous aurons 37 % d’absentéisme en baisse dans six mois.” “Ce logiciel nous fera gagner exactement 4,5 jours par mois.” Derrière ces chiffres apparemment rigoureux se cache parfois un excès de confiance. Le biais de l’excès de précision (ou overprecision bias) traduit notre tendance à accorder une trop grande confiance à la justesse de nos estimations, au détriment de la marge d’incertitude. En RH, ce biais peut affaiblir la crédibilité des données, et détourner des décisions plus prudentes et efficaces.

🧠 Qu’est-ce que le biais de l’excès de précision ?

Ce biais désigne la tendance à surestimer la précision de ses connaissances, prévisions ou analyses, en croyant que nos estimations sont plus exactes qu’elles ne le sont réellement.

Il se manifeste dans :

• des fourchettes trop étroites (“ça prendra entre 7 et 8 jours”),

• une confiance injustifiée dans les modèles prédictifs,

• une minimisation des incertitudes dans les présentations RH ou les bilans sociaux.

💼 Exemples concrets en entreprise

Cas 1 : des projections RH trop “serrées”
Une DRH annonce des gains précis à la virgule près grâce à un nouveau système de gestion des talents, sans tenir compte des écarts possibles liés à l’adoption ou aux imprévus de projet. Le décalage entre prévision et réalité nuit à la crédibilité du plan.

Cas 2 : reporting trop affirmatif
Un responsable RH transmet au COMEX des indicateurs projetés avec certitude (“turnover ramené à 8,3 % d’ici 12 mois”) sans mentionner les hypothèses, les marges d’erreur ou les limites des données. Les décisions qui en découlent peuvent être faussées.

⚠️ Les conséquences de ce biais

• Décisions fondées sur une illusion de précision

• Perte de crédibilité si la réalité dévie des prévisions

• Réduction de l’agilité, car les plans semblent figés

• Difficulté à gérer l’incertitude, pourtant inhérente à toute activité RH

🔧 Comment réguler l’excès de précision ?

• Utilisez des fourchettes réalistes plutôt que des chiffres uniques.

• Présentez les hypothèses et les marges d’erreur dans vos reporting RH.

• Favorisez une posture d’humilité analytique, surtout en data RH.

• Comparez vos prévisions à des résultats passés pour ajuster la confiance accordée à vos outils.

📚 Pour aller plus loin

• Moore, D. A. & Healy, P. J. (2008). The trouble with overconfidence

• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow

• Behavioral Scientist – “The Dangers of Overprecision in Forecasting”

La précision apparente ne vaut rien sans conscience des limites. Pour approfondir votre culture des biais cognitifs en entreprise,
👉 consultez le Guide complet des biais cognitifs sur Xperience RH.