Dr. Natalia Kalashnikova
50 personnes ont déjà consulté cet article et il reste seulement 10 produits en stock avec une réduction de 50% !
Avez-vous ressenti l’envie d’acheter ce produit pour être parmi les dix chanceux ? Si oui, vous venez d’être influencé par un nudge – la stratégie qui influence notre comportement en se basant sur les biais cognitifs. Ces stratégies sont aussi connues en français sous le concept de « coup de pouce ».
Les nudges sont omniprésents autour de nous. Vous entrez dans une chaîne de fast-food et commandez un menu M, et au moment de paiement on vous propose pour 1€ de plus le menu L. C’est un nudge ! Vous êtes resté assis depuis trop longtemps ? Votre montre connectée vous rappelle de faire une petite minute d’étirements. Sur les sites de réservation des voyages, le message « Il ne reste qu’une chambre à ce prix » nous pousse à réserver rapidement. Mais que savons-nous vraiment sur les nudges ?
Les nudges fonctionnent parce qu’ils s’appuient sur nos biais cognitifs. Ce sont les petites failles dans notre raisonnement qui nous poussent parfois à prendre des décisions irrationnelles. Prenons un exemple simple : imaginez que vous perdiez 10€, ou au contraire que vous trouviez 10€. Dans lequel de ces deux cas vos émotions sont plus fortes ? Pour la majorité des gens, la perte a un impact émotionnel plus important. Nous sommes sensibles à ce qu’on appelle « l’aversion pour la perte » (en anglais aversion loss). Ce biais désigne notre tendance à accorder plus de poids aux pertes qu’aux gains équivalents. Les nudges vont donc main dans la main avec nos émotions.
Ce phénomène a été étudié par les chercheurs Amos Tversky et Daniel Kahneman [1], qui ont été à l’origine du concept d’aversion pour la perte. Ils ont proposé à leurs étudiants de jouer au jeu de pile ou face : si c’est pile ils perdent 10$, et ils devaient décider combien ils souhaiteraient gagner en cas de face pour accepter de jouer. La plupart d’entre eux a répondu 20$, soit deux fois plus que la perte possible, bien que les chances soient équivalentes. Ce comportement reste constant, quelles que soient les sommes mises en jeu.
Les mêmes principes s’appliquent aux nudges qui agissent sur les décisions à long terme. Il est plus facile d’accepter le prélèvement à la source pour les impôts (une somme directement déduite de notre salaire) que de devoir payer la totalité en une seule fois dans l’année. Pour nos émotions, l’argent qui n’a pas encore été versé sur notre compte ne nous « appartient » pas vraiment. Psychologiquement, payer un peu chaque mois paraît moins pénible que de payer un montant beaucoup plus important plus tard.
Dans cet exemple, l’aversion pour la perte se combine à un autre biais cognitif : celui de l’option par défaut, aussi connu sous le terme du biais du statu quo. Le cerveau humain tend à éviter le changement et cherche à minimiser les efforts. Ainsi, lorsque l’option par défaut est activée, comme dans notre exemple, avec le prélèvement à la source, nous avons tendance à la conserver simplement parce qu’il est plus facile de ne rien changer. Une fois mis en place, ce système devient invisible : on n’y pense même plus.
Un autre exemple du biais du statu quo dépasse l’impact individuel. Richard Thaler, chercheur en économie comportementale, a montré que l’Autriche et l’Allemagne, deux pays culturellement proches, affichent pourtant des taux de dons d’organes très différents [2]. En Autriche, tous les citoyens sont considérés par défaut comme donneurs d’organes, sauf s’ils expriment explicitement leur refus. Avec ce système le taux de dons dépasse 90%. En revanche, en Allemagne, il faut faire une demande volontaire pour devenir donneur. Par conséquent, à l’époque de l’étude, en 2003, le taux y était seulement de 12-15% [3].
Nudges dans les interactions orales
À l’époque où la communication orale devient de plus en plus courante, que ce soit avec nos amis, proches, collègues, ou même avec des objets connectés comme les enceintes intelligentes ou ChatGPT en mode vocal, il est légitime de se demander quel rôle peuvent jouer les nudges dans ces interactions. Dès lors, une question essentielle se pose : les nudges fonctionnent-ils dans les échanges oraux ? Et, si oui, quels sont les indices émotionnels et linguistiques qui pourraient signaler qu’une personne a été influencée ?
Ces questions ont été explorées dans une étude récente [4] menée par une équipe de chercheurs français. Dans cette expérience, les participants ont été invités à discuter de comportements écologiques avec l’un des trois interlocuteurs suivants : un robot humanoïde, une enceinte connectée, ou un autre humain. L’échange était conçu pour présenter à la fois les conséquences positives et négatives de certaines habitudes écologiques, afin de mesurer dans quelle mesure ces informations pouvaient inciter les participants à adopter des gestes plus respectueux de l’environnement. Après l’interaction, les chercheurs ont analysé les émotions exprimées dans la voix des participants, dans le but d’entraîner des modèles de deep learning capables de détecter plus finement les indices émotionnels. En parallèle, ils ont également examiné différentes caractéristiques de la parole, telles que le ton, le débit ou l’intonation, afin de déterminer si l’expression vocale change chez une personne qui a été influencée par un nudge.
Environ 100 personnes ont participé à cette étude, et plus de la moitié d’entre elles ont changé d’avis concernant leurs comportements écologiques. Un fait particulièrement marquant : l’efficacité des nudges reste constante, quel que soit l’interlocuteur : qu’il s’agisse d’un humain, d’un robot humanoïde ou d’une enceinte connectée. Ce résultat est interpellant, car il révèle le potentiel des objets connectés à influencer nos décisions, même dans des domaines aussi personnels que nos habitudes environnementales.
Chez les participants ayant été efficacement influencés par les nudges, les chercheurs ont observé plusieurs indices vocaux caractéristiques. Leur voix avait tendance à être plus grave, et leur élocution comportait davantage de disfluences — ces petits sons comme « euh » ou « bah » qui marquent une hésitation ou une réflexion en cours. L’étude a également révélé que les participants les plus susceptibles de changer d’avis avaient tendance à davantage argumenter leurs arguments, s’exprimant plus longuement. Cette tendance se traduisait par un discours plus riche et plus complexe.
Nudges et états émotionnels
Étant donné le lien étroit entre les nudges et nos émotions, les chercheurs ont exploré les différences émotionnelles entre les personnes influencées et celles qui ne l’ont pas été. Cependant, l’analyse descriptive n’a révélé aucune variation notable dans la répartition des émotions entre les deux groupes. Tous ont exprimé majoritairement les mêmes ressentis et dans les mêmes proportions : intérêt, confiance, gêne, stress et désintérêt.
Comme l’analyse descriptive n’a pas permis de distinguer clairement les émotions exprimées par les personnes influencées de celles des autres, les chercheurs ont eu recours à des techniques de deep learning, plus sensibles aux variations subtiles. Ils ont opté pour des modèles LSTM (Long Short Term Memory), particulièrement adaptés à l’analyse de données séquentielles. Dans le cadre de cette étude, chaque tour de parole étant une unité d’analyse, le modèle pouvait conserver en mémoire l’évolution des états émotionnels au fil de la conversation. Cette approche a permis de modéliser l’ensemble du dialogue de manière plus fine, en révélant des dynamiques émotionnelles invisibles aux méthodes classiques de l’analyse descriptive.
Grâce à cette méthode, les chercheurs ont découvert qu’au-delà d’une répartition globale similaire des émotions, un schéma récurrent distinguait les participants influencés de ceux qui ne l’étaient pas. Le modèle entraîné sur les indices émotionnels s’est révélé plus efficace pour prédire les nudges que celui basé sur les seuls indices linguistiques.
Réflexions
L’ensemble des résultats présentés dans cet article met en lumière la puissance des nudges dans la modification de nos comportements, qu’ils soient économiques, écologiques ou sociaux. Initialement conçus pour guider discrètement les individus vers de meilleures décisions, les nudges s’appuient sur nos biais cognitifs pour agir sans restriction ni pénalité. L’efficacité de ces mécanismes de manipulation ne dépend pas du canal de communication utilisé : qu’il s’agisse du type d’interlocuteur, du changement dans l’environnement ou la manière de faire passer l’information.
Ce constat est alertant. Il montre qu’avec les algorithmes de deep learning on parvient à détecter des schémas spécifiques des états émotionnels chez les personnes ayant été influencées. Cela ouvre la voie à une nouvelle compréhension des dynamiques de persuasion : on peut adapter notre stratégie de persuasion pas seulement en adaptant ce que nous disons, mais aussi ce qu’on fait ressentir.
Cette avancée scientifique soulève également d’autres enjeux. Si l’on est capable de détecter, et donc potentiellement de prédire, qui sera le plus vulnérable à l’influence, que se passe-t-il quand ces connaissances sont utilisées par des entreprises ou des institutions pour orienter nos comportements à grande échelle ? Le recours à des nudges personnalisés, alimentés par des données émotionnelles, pose la question des limites éthiques de l’influence subliminale. Pouvons-nous encore parler de choix libre lorsque la technologie s’infiltre jusque dans nos émotions pour guider nos décisions ?
Références
[1] Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185
[2] Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.
[3] Thaler, R. H. (2009, September 26). Opting in vs. Opting out. The New York Times. https://www.nytimes.com/2009/09/27/business/economy/27view.html
[4] Kalashnikova, N. (2024). Vers la detection des nudges dans les interactions humain-humain et humain-machine [Doctoral dissertation, Université Paris-Saclay]. https://theses.hal.science/tel-04663129