Transcription de l’interview

Par Marie-Ange Nodar

Comment vous est venue l’idée de Neuroprofiler ?

Au départ attirée par le management, j’ai fait un cursus dans une école de commerce, et en parallèle, pour répondre à mon attrait pour les sciences cognitives, j’ai obtenu un Master en sciences cognitives. Ma thèse en finance comportementale est un peu la convergence de ces deux, et j’ai tenu à ce qu’elle ait une application dans le monde de l’entreprise.

Après cette thèse de finance comportementale, et pendant que je travaillais en banque privée et econseil, j’ai été missionnée sur les sujets de conformité, notamment MiFIDII. De cette façon, j’ai trouvé un cas d’usage concret qui pouvait vraiment aider les banques à court terme à améliorer leurs processus à travers la finance comportementale.

Pouvez-vous nous présenter le concept de Neuroprofiler ?

Le concept de Neuroprofiler est d’utiliser à la fois la gamification et les sciences cognitives dans trois domaines :

1. Profilage d’investisseurs
2. Recommandation de produits financiers
3. Education financière pour les particuliers

En quoi consiste la finance comportementale ?

L’objectif de la finance comportementale est d’utiliser tout ce qui est recherche en psychologie, et de l’appliquer à la finance. Par exemple, dans le but d’anticiper le comportement des investisseurs, de le modéliser, ou même pour le prédire.

Il y a plusieurs techniques permettant mesurer le comportement des investisseurs. Dans les grandes lignes, on peut parler de deux types de techniques :

• Utiliser des données existantes : on va voir comment un investisseur s’est comporté pour en déduire ses biais.
• La technique qui consiste à poser des questions à l’investisseur : c’est plutôt cette technique que nous exploitons chez Neuroprofiler. Nous posons des questions au client, le mettons en situation d’investissement, notamment dans le cadre du profilage d’investisseur. En fonction de son comportement lors de ce questionnaire, nous allons pouvoir en déduire ses biais comportementaux et son profil de risque.

Quels types d’institutions financières ou de professionnels de l’investissement peuvent bénéficier de l’utilisation de Neuroprofiler?

Notre structure est en BtoBtoC, nous vendons nos solutions à des institutions financières qui vont les mettre à disposition de leurs clients. Ce peuvent être des banques privées, des banques de détail, des asset managers..

Notre marché prioritaire est l’Europe, avec 70% de nos clients en dehors de la France. Nous avons également un client aux Etats-Unis, et des prospects en Asie. Nous avons vocation à nous développer hors Europe.

Comment mesurez-vous le bénéfice que vous apportez ?

Les trois valeurs ajoutées que nous offrons à notre clientèle sont :

• La conformité : nos trois solutions sont parfaitement conformes avec ce qu’attendent les régulateurs européens, suisses, ou britanniques. Certains de nos clients se sont fait auditer avec succès par les régulateurs locaux. En fait, nous avons obtenu un partenariat avec “Price”, qui a pu auditer nos solutions. Enfin nous avons une relation privilégiée avec les régulateurs, que nous rencontrons fréquemment. Cela leur permet de suivre l’évolution de nos solutions, et d’être en mesure de nous indiquer si elles sont ou pas en ligne avec leur philosophie.
• La diversification du portefeuille des clients : grâce au profilage, notamment au profilage de risque, nous mettons en avant plus d’appétence au risque. De manière générale, on a tendance à sous-estimer son appétence au risque, avec des méthodes classiques. Au contraire, nous allons mettre en avant plus d’appétence. Avec l’éducation financière, nous donnons l’opportunité à des clients qui, en vertu de la réglementation MiFID, n’ont accès qu’à des produits simples car leur connaissance ne leur permet pas d’accéder à plus. En les formant, nous leur ouvrons la voie à des produits plus diversifiés. L’éducation financière et la finance comportementale permettent à une banque de vendre plus de produits à ses clients. Pour donner quelques chiffres, chez nos clients actuels, on a pu augmenter le nombre de profils appétents au risque de 20% à 40%.
• Satisfaction client, fidélisation de la clientèle : en moyenne, on nous attribue 80% de préférence pour notre questionnaire par rapport aux classiques. Cela met en lumière une meilleure expérience client immédiate grâce à la gamification. Le fait d’avoir eu comme recommandation un produit qui nous correspond permet de surcroît de fidéliser le client sur le long terme.

Quelles sont vos prochaines étapes ?

Nous espérons pouvoir développer nos trois modules dans un premier temps en Europe, et puis ensuite hors Europe, car certes nous répondons à des réglementations européennes, mais elles sont extrêmement proches de celles d’autres pays.

Nous avons vraiment vocation à nous déployer à l’international. Au fur et à mesure de notre croissance, nous sommes naturellement de plus en plus repérés hors Europe et donc sollicités.
Et bien sûr, nous allons continuer à enrichir nos modules actuels, avec notamment tout ce qui est prédiction comportementale. Nous aimerions combiner ces deux approches que sont l’utilisation des données basées sur le comportement de l’investisseur, donc ancrées dans la vie réelle et la prise de données sur des questionnaires.

En exploitant les données qu’une banque est capable de nous fournir sur des investisseurs, en les croisant avec ce que nous, nous avons pu récolter avec notre questionnaire, nous pourrions être encore plus fins dans la prédiction de leur comportement et les conseils que nous pourrions leur apporter.

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La prise de décision, y compris dans la sphère financière, est largement modulée par l’automatisme et l’inconscient. Les neurosciences sont essentielles pour étudier les étapes de la prise de décision qui affectent le choix inconscient du sujet.

Les facteurs liés à la présentation de l’information visuelle (couleur, emplacement), plutôt que le contenu, peuvent être déterminants dans le choix.

La neurofinance : qu’est-ce que c’est ?

En tant que discipline relativement récente, la neurofinance associe la finance, les neurosciences et la psychologie pour faire progresser les théories et les connaissances liées à la prise de décision. La majorité des processus neuronaux qui guident les choix, y compris les choix économico-financiers, sont automatiques et inconscients par nature, et sont donc difficiles à évaluer via de l’autoévaluation.

Les neurosciences offrent des méthodes de recherche telles que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, l’électroencéphalographie, l’oculométrie et la reconnaissance des expressions faciales, qui peuvent éclairer les mécanismes neuronaux de la prise de décision économico-financière. 

La prise de décision et les limites du cerveau humain

La prise de décision est un processus cognitif qui peut être défini comme « la capacité de sélectionner une réponse avantageuse parmi un ensemble d’options disponibles ».

Quel que soit le domaine concerné (de l’achat de biens de consommation à la réponse à une élection électorale, en passant par la sélection de produits financiers), les êtres humains doivent composer avec des ressources cognitives, des connaissances et, parfois, une disponibilité de temps limitée. D’où la nécessité de « filtrer » les informations.  En effet, notre cerveau navigue rapidement entre celles qui sont jugées les plus pertinentes pour la décision finale et celles qui sont plus détaillées.

En général, le nombre de stimulations est si élevé qu’il est impossible de traiter systématiquement chacune d’entre elles. Les limitations fonctionnelles du cerveau humain ne permettent pas la construction d’une réponse comportementale efficace à chaque stimulus reçu. Au niveau physiologique, émerge donc la nécessité de sélectionner les stimuli sensoriels à prendre en compte afin d’organiser et de stimuler des réponses comportementales qui soient congruentes et efficaces.

En ce sens, tous les stimuli recueillis en continu par le système sensoriel et transférés au cerveau, subissent une sélection avant d’être traités. Le mécanisme qui permet à un stimulus de surmonter cette sélection, au détriment d’autres qui sont inhibés, est celui de l’attention sélective : un processus qui est principalement automatique et partiellement volontaire.

• Dans sa phase automatique, il peut être lié aux caractéristiques intrinsèques des stimuli dérivés des sources observées. Par exemple la forme, la couleur, la localisation ou l’encombrement.
• En revanche, dans la phase où la volonté prend importance, ce sont les aspects motivationnels qui dominent. A savoir les objectifs les attentes de l’individu.

Blocages décisionnels dans le domaine financier

Le secteur financier offre une large gamme de produits et de services financiers qui s’accompagnent d’informations et de documents d’information. Par conséquent, les investisseurs sont continuellement exposés à l’information financière et sont souvent confrontés à des problèmes de surcharge d’information.

Afin d’accroître la transparence et de favoriser la protection des consommateurs, les autorités financières introduisent des documents d’information succincts qui présentent les principales caractéristiques des produits. Ainsi les consommateurs sont en mésure d’évaluer leur qualité.

Ces sommaires sont normalisés dans toute l’Europe, car la cohérence facilite la comparaison, ce qui peut améliorer la prise de décision. La validation des documents d’information se fait généralement en combinant des entretiens qualitatifs et des enquêtes quantitatives auprès des consommateurs, qui sont invités à se prononcer sur la clarté des informations qu’ils reçoivent.

La recherche en neuroéconomie suggère les limites possibles des mesures auto-déclarées et appelle à l’évaluation de la prise de décision en combinant l’économie et la finance avec les théories et méthodologies neuroscientifiques. 

Comment étudier le traitement de l’information et le processus d’attention grâce à la neurofinance ?

Ces dernières années, certains chercheurs ont commencé à étudier une étape spécifique de la prise de décision. A savoir le traitement des informations visuelles, en adoptant la technique non invasive de l’eye-tracking.

Capter le processus d’attention visuel avec l’eye-tracking

Le cerveau reçoit en permanence des stimuli de l’environnement, qui sont sélectionnés par des processus automatiques, puis traités et interprétés. Dans le cas des stimuli visuels, les premières réactions motrices, mises en place par le cerveau, impliquent l’activation des muscles oculaires : le regard est ainsi fixé, « focalisant » les images des objets/phénomènes jugés « pertinents », tandis que ceux identifiés comme « bruit de fond » sont exclus du traitement.

On peut affirmer que les mouvements oculaires sont des indicateurs des processus attentionnels et que leur évaluation permet de prédire quelles sont les informations qui influencent le plus la décision finale.

Avec la méthode de l’oculométrie, les mouvements infimes que les globes oculaires effectuent pendant qu’un individu observe un stimulus visuel contrôlé (une image ou un document) sont mesurés de manière non invasive, sûre et objective : nous obtenons ainsi une série de paramètres quantitatifs, tels que le niveau de bruit de fond, l’intensité du bruit de fond, la durée de l’exposition, etc.

Quelques études sur le processus d’attention visuel dans le cadre de la neurofinance et la prise de décision

Dans certaines recherches menées par BrainLine sur des produits d’investissement décrits par le Key Investor Informational Document (KIID) (Ceravolo et al. 2019, 2020), il a été observé comment la mise en page et la couleur des documents d’information affectent l’allocation de l’attention et la perception de l’attractivité du produit par les sujets interrogés. Dans une succession d’informations visuelles ou auditives, la position occupée par un stimulus représente un facteur significatif de la probabilité que celui-ci soit considéré comme l’objet de l’attention et mérite d’être pris en considération.

L’effet d’ancrage est le phénomène par lequel les individus attribuent une valeur déterminante (en vue d’une prise de décision ultérieure) à la première ou à la dernière (l’ancre) d’un ensemble d’informations (Turner & Schley, 2016). De nombreuses études témoignent de l’utilisation de l’ancrage même lors de la prise de décisions dans le domaine de l’immobilier (Lambson et al. , 2004) ou de la finance (Baker et al. , 2016 ; Dougal et al. , 2015).

Dans une étude récente (Ceravolo et al. , 2021), les chercheurs de BrainLine ont étudié le rôle de l’ancrage dans l’évaluation par les sujets de l’attrait des prospectus de comptes courants en lisant et en évaluant une information (Fee Information Document – FID). L’objectif du FID, introduit par la directive sur les comptes de paiement, est d’améliorer la transparence des frais et des informations relatives aux comptes courants. 

L’étude, menée sur 70 cas, a confirmé la tendance des sujets interrogés à ancrer leur jugement sur l’attrait du produit à l’information présentée dans le coin supérieur gauche (en l’occurrence la cotisation annuelle), négligeant les autres éléments et prenant ainsi des décisions non rentables dans de nombreux cas. Les sujets ayant un faible niveau d’éducation financière étaient plus susceptibles de recourir à l’heuristique de l’ancrage, fondant leurs décisions sur des évaluations biaisées des informations disponibles.

Processus décisionnels, algorithmes et conseillers : à qui faire confiance ?

Pour faire face à l’abondance d’informations et à leur complexité croissante, les individus décident souvent de s’en remettre à des opérateurs du secteur bancaire et financier. De nombreux chercheurs ont étudié quelles caractéristiques d’apparence, de personnalité ou de comportement du conseiller financier influencent la volonté du consommateur de suivre ses conseils.

En finance, aucune étude à ce jour n’a étudié l’influence du conseiller sur les mécanismes de l’attention visuelle des sujets et la probabilité qu’ils acceptent les conseils qu’ils reçoivent.

Dans une étude récente (Fattobene et al., 2022), on a tenté de combler cette lacune en évaluant la distribution de l’attention visuelle. Les sujets analysaient un document d’information précontractuel sur une demande de prêt à la consommation (le Standard European Consumer Credit Information – SECCI), pendant qu’ils recevaient alternativement des conseils d’un opérateur humain ou d’un algorithme.

Il a été observé que l’attention portée à des centres d’intérêt spécifiques (notamment ceux liés aux coûts) est modulée par le type de conseiller. Les sujets manifestent une répartition différente de l’attention, et en particulier des coûts, lorsque le conseil d’acheter le produit est fourni par un humain plutôt que par un algorithme. Les différents mécanismes d’attention selon le type de conseiller sont suivis d’une tendance différente à faire confiance à l’algorithme, selon que les conditions du contrat sont objectivement avantageuses ou désavantageuses.

Neurofinance et la prise de décision : édité par Maria Gabriella Ceravolo, Gianmario Raggetti, Lucrezia Fattobene, traduit et adapté par Neuroprofiler. 

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Un parent vous donne 20 000 dollars. Vous pouvez investir cette somme dans des actions IBM et Apple (prix des actions : 91,72 $ pour IBM et 15,21 $ pour Apple).

Vous pouvez investir dans deux portefeuilles M ou S. Lequel choisissez-vous ?

Malheureusement, les premiers portefeuilles ne sont plus disponibles. Il vous est désormais proposé d’investir dans l’un des deux portefeuilles ci-dessous. Lequel choisissez-vous ?

Des étudiants en MBA ont été confrontés à ce choix et la plupart d’entre eux n’ont pas eu la même préférence dans le premier et dans le second cas, bien que les portefeuilles soient strictement identiques. Seule la manière de présenter l’information (en dollars ou en nombre d’actions) a changé.

Deux biais interviennent dans cette prise de décision.

• Le biais de dépendance unitaire : Le biais de dépendance unitaire nous fait résoudre un problème différemment selon les unités utilisées pour le présenter. Le biais de dépendance unitaire est un cas spécifique de l’effet de cadrage, qui consiste à être influencé par la manière dont un problème est présenté.
• Le biais de diversification naïf : Le biais de diversification est une sorte d’heuristique, un outil intuitif permettant de résoudre des problèmes rapidement complexes. Cette heuristique a été observée pour la première fois dans le domaine du marketing par le psychologue Simonson. Il a montré que lorsque les gens doivent faire des choix simultanés (par exemple, choisir en une seule fois le portefeuille ayant la meilleure allocation d’actifs), ils ont tendance à diversifier davantage leur allocation que lorsqu’ils font des choix séquentiels.

Conséquences sur les marchés financiers

Des études en finance comportementale ont montré que de nombreux investisseurs ont tendance à procéder à une « diversification naïve » de leurs investissements, comme dans l’exemple ci-dessus.

Cela signifie que s’ils peuvent investir dans 5 fonds, ils investiront 1/5 de leur montant total investissable dans l’un de ces 5 fonds, sans se soucier de savoir s’il s’agit d’un fonds d’actions, d’un fonds d’obligations ou d’un fonds mixte (Benartzi & Thaler, 2001). Ce biais peut conduire à des investissements sous-optimaux.

Pour plus d’informations sur le biais de dépendance unitaire :

Biases in allocation under risk and uncertainty: Partition dependence, unit dependence, and procedure dependence Thomas Langer , Fox 2005

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Voulez-vous avoir un impact sur vos investissements ? Quelle est votre situation financière ? Quel est votre aversion au risque ?

Si l’on nous pose ce genre de questions plus ou moins directement dans un questionnaire traditionnel, il est peu probable que nos véritables préférences soient prises en compte. Pourquoi ?

Les limites des questionnaires traditionnels

1. Certaines de nos préférences ne sont pas socialement acceptées.
   Nous devrions être sensibles aux investissements ESG. Une forte propension au risque peut ne pas être bien perçue. Selon la culture, il serait préférable d’avoir une situation financière modeste ou aisée.
2. Nous ne sommes pas toujours conscients de nos préférences.
   Nous pouvons être convaincus d’avoir une aversion pour le risque parce que nos proches nous l’ont dit ou pour toute autre raison extérieure. Cela ne signifie pas que cela corresponde à nos véritables préférences. Il est souvent difficile d’être conscient de ses propres préjugés et de sa personnalité.
3. Nous sommes incapables de formuler ou d’évaluer précisément nos préférences.
   Nous savons que nous sommes à l’aise lorsque la valeur de notre portefeuille augmente ou diminue légèrement, mais nous ne savons pas si cela signifie que nous avons un profil de risque modéré ou très agressif.
4. Nous avons répondu au hasard parce que les questionnaires traditionnels nous ennuient.

En fin de compte, les questionnaires d’accueil traditionnels n’aident pas vraiment les conseillers à comprendre les attentes et la psychologie de leurs clients.

Les bénéfices des questionnaires de Neuroprofiler

L’utilisation de la psychométrie ou de questionnaires d’onboarding basés sur la finance comportementale peut aider à mieux comprendre les véritables préférences des clients grâce à une approche plus scientifique :

• Le calcul des incohérences et des erreurs de réponse
• L’utilisation de questions indirectes pour saisir les préjugés implicites des clients
• L’utilisation d’une interface interactive et conviviale pour s’assurer que les clients ne s’ennuient pas
• Simulations et back-testing pour vérifier la prévisibilité des questionnaires
• L’utilisation de mots et de situations simples pour s’assurer que les clients comprennent la question
• Le recours à des jeux de rôle pour s’assurer que les clients répondent de manière réaliste plutôt que théorique.

Si vous êtes intéressé, contactez-nous si vous avez des questions sur nos services, leur intégration, tarifs, etc.

References

http://blogs.hbr.org/2012/08/marketing-is-dead/
Hilke Plassman publications, INSEAD

1-Greenwald, A. G., Poehlman, T. A., Uhlmann, E., & Banaji, M. R. (2009). Understanding and using the Implicit Association Test: III. Meta-analysis of predictive validity. Journal of Personality and Social Psychology, 97, 17–41

2-Implicit assimilation and explicit contrast: A Set/Reset Model of response to celebrity voiceovers MARK R. FOREHAND, ANDREW PERKINS

3- Predictive Validity of the Implicit Association Test in Studies of Brand, Consumer Attitudes and Behavior Greenwald, A. G., Dominika Maison, Ralph H. Bruin, JOURNAL OF CONSUMER PSYCHOLOGY, 14(4), 405–415, 2004

4-Verlegh, P. W. J., & Steenkamp, J.-B. E. M. (1999). A review and meta-analysis of country-of-origin research. Journal of Economic Psychology, 20(5), 521-546

5-Implicit Consumer Ethnocentrism–an Example of Dissociation between Explicit and Implicit Preference, A. G., Dominika Maison, Ralph H. Bruin, 2004

6-Is the implicit association test a valid and valuable measure of implicit consumer social cognition? FF Brunel, BC Tietje, AG Greenwald – Marketing, 2004

7-A Meta-Analysis on the Correlation Between the Implicit Association Test and Explicit Self-Report Measures, Wilhelm Hofmann, Bertram Gawronski, Tobias Gschwendner, Manfred Schmitt

8-MEASURING IMPLICIT CONSUMER ATTITUDES AND PREDICTING BRAND CHOICE, Michaela Wanke, Henning Plessner, TatjanaGartner, Wade Malte Friese, 2002

9- Object and user levels of analyses in design: the impact of emotion on implicit and explicit preference for ‘green’ products,Vera Sacharina, Richard Gonzaleza and Jan-Henrik Andersen, 2008
10-Predictive Validity of the Implicit Association Test in Studies of Brand, Consumer attitudes,and Behavior, Maison, Greenwald, Bruin (2004)

11-Does One Bad Apple(Juice) Spoil the Bunch? Implicit Attitudes Toward One Product Transfer to Other Products by the Same Brand (2012) Kate A. Ratliff, Bregje A. P. Swinkels, and Kimberly KlerxBrian A. Nosek

12-Unhealthy food is not tastier for everybody: The “healthy = tasty” French intuition (2013) Carolina O.C. Werlea , Olivier Trendela, Gauthier Arditoa

13-The implicit measurement of destination image: The application of Implicit Association Tests (2012) JieYang, Jiaxun He c, Yingkang Guba

14-Using aversive images to enhance healthy food choices and implicit attitudes: An experimental test of evaluative conditioning (2011) Hollands, Gareth J.; Prestwich, Andrew; Marteau, Theresa M. Health Psychology, Vol
30(2)

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Dans les théories financières, le risque financier détermine le niveau d’incertitude (gains et pertes potentiels) d’un investissement.

Si vous voulez gagner davantage, vous devrez prendre plus de risque.

Si vous voulez minimiser vos pertes, vous devrez prendre moins de risque financier et votre retour sur investissement sera plus bas.

La quantification de la capacité d’un investisseur à supporter le risque est communément nommé profil de risque.

D’autres termes peuvent être utilisés comme « tolérance au risque », « aversion au risque », « appétit du risque », qui sont souvent confondus avec les profils de risque.

Mais, contrairement au profil de risque, la tolérance au risque ou l’appétit au risque correspondent à la quantité de risque que l’investisseur est prêt à prendre, sans prendre en compte sa capacité financière à supporter les risques.

Un profil de risque est donc une combinaison de la tolérance au risque (volonté de prendre des risques) et de la capacité à supporter le risque.

Qu’est-ce qu’un processus de profilage de risque et comment est-il utilisé par les conseillers financiers ?

Le profilage de risque est un processus que le conseiller financier utilise pour aider à déterminer le niveau optimal de risque d’investissement pour ses clients.

Puisque le profil de risque n’est pas stable dans le temps (affecté par l’âge de l’investisseur, le changement de travail, le changement de situation familiale…), il doit être mis à jour régulièrement par le conseiller financier.

Evaluer la tolérance au risque du client est obligatoire pour les conseillers financiers de la plupart des pays.

Comment les profils de risque sont traditionnellement évalués ?

Le profilage de risque est communément réalisé sous forme de questionnaire créé en interne par l’institution financière.

Généralement, chaque question correspond à un nombre de points (exemple : 1 point pour un client senior et 5 pour un plus jeune client) qui sont ajoutés pour calculer un score final de profil de risque.

Basé sur ce score, un profil de risque est évalué, généralement en 3 ou 5 catégories (du très conservateur au très agressif).

Chaque catégorie de profil de risque correspond à un investissement spécifique ou à un risque de portefeuille.

Selon un rapport de PwC, 80% des institutions financières construisaient toujours leur processus de profilage de risque en interne en 2016. La validité scientifique de ce type de questionnaire est rarement testée par les institutions financières.

Comment la finance comportementale peut améliorer le processus de profilage de risque ?

Qu’est-ce que la finance comportementale ?

La finance comportemental est une filière académique qui a émergé au XXème siècle et dont l’objectif est de modéliser la psychologie de l’investisseur. Cette science a été récompensée par quatre prix Nobels.

Le point de départ de la finance comportementale est l’irrationalité des investisseurs. Contrairement à ce qui est supposé par les théories traditionnelles financières, la plupart des investisseurs sont affectés par les biais cognitifs qui influencent grandement leurs décisions financières, y compris leur aversion au risque.

L’illusion d’optique est un exemple d’un biais cognitif qui affecte notre perception.

Il y a des biais similaires qui affectent directement nos décisions financières, comme l’aversion au risque, le biais d’incertitude ou l’effet de mimétisme.

Quels sont les biais cognitifs qui affectent notre profil de risque ?

L’aversion au risque

Imaginons que vous voulez investir dans un pari avec 50% de chance d’avoir soit 100$ ou 0$, ou bien avoir 50$ avec certitude. Que préférez-vous ?

La plupart des investisseurs ont une aversion pour le risque et préfèrent opter pour l’option plus sûre de 50$.

Maintenant, si je vous demande de choisir entre payer 50$, et accepter un pari où vous avez 50% de chance de payer soit 100$ ou rien du tout ?

Dans ce cas, la plupart des investisseurs préfèrent parier pour éviter de perdre.

La plupart des investisseurs ont peur de perdre. En moyenne, nous somme deux fois plus sensibles aux pertes qu’aux gains. L’aversion à la perte est une des heuristiques les plus fondamentales dans nos décisions financières.

Sensibilité aux gains et aux pertes

De plus, nous sommes plus sensibles au changement dans les petites pertes plutôt que dans les grandes pertes. Si vous vous attendez à payer 10$ pour votre repas et obtenez une note de 20$, vous serez contrarié. Si vous achetez votre maison de 1,1M $ au lieu de 1M $, cela n’aura pas vraiment d’importance.

La perception des probabilités

Nous sommes plus ou moins optimistes ou confiants sur nos décisions financières.

Si vous conduisez pour la première fois et que l’on vous dit que plus d’1M de personnes meurent chaque année sur la route, vous serez sans doute effrayé et sur-estimerez la probabilité d’avoir un accident.

Si vous êtes un conducteur expérimenté, vous serez au contraire confiant et sous-estimerez le risque.

Notre perception des probabilités est biaisée par les heuristiques telles que la confiance, l’optimisme, ou l’aversion à l’incertitude.

Théorie des Perspectives

Ces biais cognitifs ne sont pas pris en compte dans les théories financières traditionnelles malgré le fait qu’ils influencent grandement notre tolérance au risque.

Néanmoins, ils sont dans le coeur de beaucoup de théories de finance comportementale.

L’une des plus célèbres, la Théorie des Perspectives, est un modèle de prise de décision en situation de risque qui inclut ces facteurs psychologiques.

Développée par les lauréats du prix Nobel Daniel Kahneman et Amos Tversky en 1979, la Théorie des Perspectives modèlise ces trois biais cognitifs par une fonction d’utilité et une fonction de pondération de probabilité avec 4 paramètres: sensibilité aux gains et aux pertes, aversion à la perte, optimisme, et sensibilité aux probabilités.

Ces deux fonctions sont transformées en volatilité afin de recommander un produit financier adéquat.

La Théorie des Perspective a été construite sur la base de multiples expériences économiques avec de réels investisseurs à travers le monde.

Désormais, c’est une référence dans plus d’un million de publications académiques.

Comment Neuroprofiler utilise la finance comportementale pour l’évaluation de la tolérance au risque ?

Afin d’aider les conseillers financiers à avoir une meilleure compréhension des biais cognitifs de leur client et du risque d’investissement adéquat, Neuroprofiler a développé InvestProfiler, composé d’un jeu de finance comportementale pour évaluer la tolérance au risque de leur client basé sur la Théorie des Perspectives.

InvestProfiler est aussi utilisé pour recommander des produits financiers adéquats aux clients, en accord avec leur tolérance au risque, mais également pour de l’acquisition client dans le cadre de campagnes marketing.

Il ne dure que 2 à 3 minutes. il est complètement adaptif. Chaque question dépend de la réponse à la question précédente. Plus de 100 niveaux à la tolérance au risque peuvent être évalués, avec un taux de prédictibilité de 80% pour la tolérance au risque, contre 10% aux traditionnels questionnaires de profilage de risque.

Il est très flexible en matière d’intégration et de personnalisation. Il peut être utilisé avec un i-frame, un API ou bien une application web, avec ou sans intégration IT.

Si vous souhaitez en savoir plus sur notre approche de finance comportementale d’évaluation de la tolérance au risque et notre InvestProfiler, n’hésitez pas à nous contacter à contact@neuroprofiler.com.

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Une courte introduction à cette théorie est donnée dans cet article.

Imaginons qu’on vous propose un pari avec 50% de chance de gagner soit 100$ ou 0$, ou bien de gagner 50$ directement. Que préférez vous?

Basé sur les théories classiques de finance, un investisseur « rationnel » devrait être indifférent à ces deux options. Il va calculer la moyenne de ces deux options, qui sont identiques ($100X50% + $0X50% = $50).

Néanmoins, en réalité, l’être humain est beaucoup moins rationnel que ne le laissent penser les théories classiques. Dans notre exemple, la plupart des investisseurs vont choisir l’option des 50 dollars, et seront même prêts à accepter 40 ou 30 dollars.

La théorie des perspectives, théorie clé de la finance comportementale, prend en compte cette « irrationalité » et modélise notre réaction en situation de risque avec une fonction d’utilité à deux paramètres et une fonction de perception des probabilités.

Paramètre 1: Sensibilité aux gains

Nous avons tendances à sous-estimer les gains. C’est pourquoi, dans notre exemple, nous sous-évaluons le gain de 100 dollars et préférons nous rassurer avec les 50 dollars.

Par ailleurs, plus les montants sont élevés, moins nous sommes sensibles à l’augmentation de ces montants.

On appréciera avoir un bon cadeau de 10$ plutôt que de ne rien avoir. Néanmoins, nous ne serons que peu sensibles au fait de gagner 100$ plutôt que 110$.

Pour prendre en compte ce premier paramètre psychologique (sensibilité au gain), nous pouvons dire que l’utilité que l’on attribue aux gains financiers est souvent concave.

Nous sous-estimons les gains importants et sommes plus sensibles à une hausse des petits plutôt que des gros montants.

Paramètre 2: Aversion à la perte

Maintenant, et si on vous demande de choisir entre payer 50$, ou faire un pari où vous avez 50% de risque de payer soit 100$, soit de ne rien payer. Que choisissez-vous?

Dans ce cas, la plupart des investisseurs préfèrent prendre le risque de jouer pour éviter de perdre.

En effet, la plupart des investisseurs ont peur de perdre. En moyenne, les expériences économiques montrent que l’être humain est deux fois plus sensibles aux pertes qu’aux gains.

De plus, comme pour les gains, nous sommes plus sensibles aux changements de petites pertes que de grandes.

Si l’on s’attend à payer 10$ pour un repas et qu’on reçoit une addition de 20$, nous y serons sensibles. Si l’on achète une maison à 1,01M $ au lieu de 1M $, nous n’y serons que peu sensibles.

En résumé, notre évaluation des pertes est souvent convexe, c’est à dire la forme inverse que pour les gains.

L’aversion à la perte est une des heuristiques les plus fondamentales dans nos décisions financières. Cette aversion à la perte est aussi très présente chez les très jeunes enfants et les singes capucins (Chen, 2006). Il nous est permis de spéculer que ce biais est pertinent d’un point de vue évolutif.

Nos ancêtres, tête brûlées et intrépides, n’auraient peut-être pas survécu longtemps dans la savane sans une forte aversion à la perte…

Paramètre 3: La déformation des probabilités

Finalement, si vous avez l’option de vous vacciner avec 90% ou 90.5% de succès, vous ne serez que peu sensible à la différence entre ces deux options.

Néanmoins, entre un vaccin complètement inefficace et un vaccin efficace à 0.5%, vous aurez une forte préférence pour le second vaccin.

Enfin, entre un vaccin efficace à 100% ou à 99.5%, vous aurez également une forte préférence pour le premier vaccin.

En résumé, nous ne percevons pas les probabilités de manière linéaire.

Nous sur-évaluons les petites probabilités et sous-évolauons les fortes probabilités. En moyenne, la bifurcation se fait autour des 30%.

Par ailleurs, en plus de cette première forme de déformation des probabilités, nous sommes affectés par un biais d’optimisme.

Si vous conduisez une voiture pour la première fois et que l’on vous dit que 1M de personnes meurent chaque année sur la route, vous pourriez prendre peur et sur-pondérer la possibilité d’un accident. Si vous êtes un conducteur expérimenté, vous risquez au contraire d’être trop confiant et de sous-pondérer ce risque.

La Théorie des Perspectives est un modèle de prise de décision qui prend en compte ces 3 biais psychologiques.

Développée par les prix Nobels Daniel Kahneman et Amos Tversky en 1979, la Théorie des Perspectives est au coeur de la finance comportementale (Kahneman & Tversky, 1979; Wakker, 2011).

La Théorie des Perspectives

Prenons un pari, que l’on nomme L, et qui rapporte y avec une probabilité p, et x sinon.

Comment les investisseurs évaluent-ils ce pari?

Supposons que chaque investisseur ait une fonction de valeur unique U pour évaluer ce pari L. La fonction d’utilité, sous la théorie des perspectives, peut se modéliser de la manière suivante :

U(L) = w(p)u(x) + (1 −w(p))u(y)

Avec u la fonction d’utilité de cet investisseur qui se modélise par :

u(x) = x^α, x > 0,
u(x) =  − λ( − x)^α, x < 0 α est le paramètre de concavité/convexité. λ est l’aversion à la perte.

w est la fonction de pondération des probabilités avec deux paramètres: w(p) = (exp( − ( − ln p)^σ))^β avec β>0 le paramètre d’élévation/pessimisme et σ>0 la courbure/vraisemblance paramètre d’insensibilité.

Si 0<β<1, la fonction de pondération des probabilités capture l’optimisme.

Si β > 1, la fonction de pondération des probabilités capture le pessimisme.

Si 0<σ<1, la fonction reflète un modèle inverse en forme de S où les petites probabilités sont sur-pondérées et les grandes probabilités sont sous-pondérées.

Contrairement aux modèles classiques, il y a donc plusieurs paramètres pour modéliser les réactions de cet investisseur face au risque pour prendre en considération ces biais cognitifs.

La tolérance au risque résulte de la combinaison de l’aversion aux pertes, de la concavité de la fonction d’utilité, et du pessimisme et de l’insensibilité à la vraisemblance de la fonction de probabilité.

Si ces biais cognitifs affectent la plupart des investisseurs, il existe une forte variabilité d’un investisseur à l’autre.

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Après une discussion avec votre comité stratégique, vous avez deux options possibles dans deux scenarii.

Scenario 1

• Option 1 : Vous renvoyez 400 employés

• Option 2 : Vous effectuez un pivot stratégique avec 33% de chance de sauver tous les emplois et 66% de chance de renvoyer 600 personnes.

Scenario 2

• Option 1 : 20 installations vont être maintenues.

• Option 2 : Vous effectuez un pivot stratégique avec 33% de chance que les 60 installations soient sauvées et 66% chance qu’elles ferment toutes.

Que faites vous dans le scénario 1? Et dans le scénario 2 ?

En terme de risque, les deux scénarii et les deux options sont identiques.

L’option 1, dans les deux scenarii, vous fait perdre de façon certaine 400 emplois ou 40 installations.

Néanmoins, les expériences économiques montrent que la plupart des personnes préfèrent l’option 1 dans le second scénario et l’option 2 dans le premier scénario.

Deux biais cognitifs peuvent expliquer ces différents choix.

L’effet de cadrage

Le même problème, présenté de deux manières différentes, peut mener à des choix contradictoires.

Dans le premier scénario, l’option 1 est présentée de façon négative. Cette option détruira 400 emplois.

Au contraire, dans le second scénario, l’option 1 est présentée de manière positive. 200 installations seront sauvées.

Nous sommes donc naturellement en faveur de l’option 1. Pour reprendre l’adage populaire, nous voyons « le verre à moitié vide » dans le scénario 1 et « à moitié plein » dans le second scénario.

L’aversion à la perte

La plupart des personnes ont une forte aversion à la perte, ils sont beaucoup plus sensibles aux pertes qu’aux gains. La façon dont le second scénario est présenté active émotionnellement cette peur de la perte, contrairement au scénario 1.

Référence

Thinking Fast and Slow, D.Kahneman

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Il y a un mois, alors que la vaccination contre le Covid-19 aux Etats-Unis venait d’être étendue aux enfants de plus de 12 ans, un internaute américain énonçait le décès de 9 enfants dans les 28 jours suivant leur vaccination.

Si rien ne semble indiquer de lien entre l’injection qu’ils ont reçue et leur mort, une simple coïncidence n’est pas la première explication qui nous vient à l’esprit. Parmi ces enfants, deux sont morts par balle, trois suite à un arrêt cardiaque, un à la suite d’une crise d’épilepsie et nous ne savons pas pour les trois autres. Nous n’avons aujourd’hui pas de moyen de savoir si le vaccin a causé ou contribué à ces décès (exceptés les premiers). Et pourtant, notre cerveau semble lier ces deux informations et ne peut s’empêcher d’y voir une relation de cause à effet.

De la même manière, on peut mettre en avant le fait que 57% des décès en France ont lieu dans des hôpitaux. Est-ce pour cela que l’hôpital est dangereux et qu’en cas de maladie, nous ferions mieux de rester chez nous ?

Confondre ainsi une corrélation et une causalité est appelé l’effet cigogne.

Une corrélation correspond à l’évolution similaire (ou opposée) de deux événements distincts. Par exemple, on observe plus de nids de cigogne à la campagne qu’en ville, ainsi qu’une natalité plus forte dans les milieux ruraux qu’urbains. Il y a donc une corrélation entre le nombre de cigognes et le nombre de naissances. Une causalité, en revanche, fait référence à un lien de cause à effet entre deux événements. L’effet cigogne consiste à confondre une corrélation pour une causalité, affirmant que si A et B sont corrélés, alors A cause B.  

Il y a pourtant de nombreux événements qui sont corrélés sans que l’un contribue à l’autre. Le site Spurious Correlations en recense quelques-uns, comme le taux de divorce dans le Maine et la consommation de margarine par habitant ou encore le nombre de personnes mortes noyées dans une piscine corrélé au nombre de films dans lesquels Nicolas Cage apparaît.

Quels sont les raisons ?

Cet effet trouve des explications dans notre système cognitif.

Selon Daniel Kahneman, l’une des figures les plus influentes en économie comportementale, notre cerveau fonctionne grâce à deux systèmes distincts :

• Un système 1, qui est rapide, inconscient, intuitif et ne demande aucun effort. Il repose sur des raccourcis mentaux et est sujet à des biais cognitifs.
• Un système 2, qui est lent, délibératif et laborieux. Il est utilisé lorsque nous devons résoudre un problème mathématique complexe ou expliquer un concept difficile à un ami par exemple. 

Un biais cognitif tel l’effet cigogne correspond à notre système 1, paresseux, faisant appel à des raccourcis mentaux pour fonctionner de manière rapide et instinctive. Lorsque nous prenons connaissance de deux événements simultanés et évoluant de la même manière, notre système cognitif, cherchant à trouver de la cohérence et des explications, a tendance à lier ces événements et ainsi, à confondre corrélation et causalité, pour justifier et comprendre les événements qui nous sont présentés !

Auteurs : Amélie Clavé et Tiphaine Saltini

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