On les oppose souvent alors qu’ils sont complémentaires.
Les raisonnements
Afin d’éviter de « résonner » comme une cloche, voici quelques formes de raisonnement essentielles pour quiconque s’aventure dans le monde de la logique, de la science de données ou de la prise de décision stratégique.
Raisonnement déductif
Théorie: Dans le raisonnement déductif, on part de principes généraux pour arriver à une conclusion spécifique. Il est utile pour valider des hypothèses dans des contextes contrôlés.
Exemples:
- Optimisation des moteurs de recherche (SEO): Si Google favorise le contenu de qualité (principe général), alors en produisant du contenu de haute qualité, votre site devrait théoriquement se classer plus haut dans les recherches (conclusion spécifique).
- Algorithme de recommandation: Si les utilisateurs qui achètent le produit A achètent souvent également le produit B, alors recommander le produit B à quelqu’un qui a acheté le produit A devrait augmenter les ventes.
Raisonnement inductif
Théorie: Le raisonnement inductif consiste à partir de cas spécifiques pour établir une règle ou une théorie générale. C’est la base du machine learning et des analyses de tendances.
Exemples:
- Analyse des comportements des utilisateurs: Si 80% des personnes qui visitent une page de produit y passent plus de 5 minutes et effectuent un achat, on pourrait en induire que le temps passé sur une page est un indicateur de conversion.
- Publicités sur les réseaux sociaux: Après avoir testé plusieurs publicités, si une certaine catégorie d’images génère plus de clics, on pourrait généraliser que ces types d’images sont plus efficaces.
Raisonnement par l’absurde
Théorie: Ce type de raisonnement consiste à démontrer qu’une proposition est fausse en montrant que sa vérité entraînerait une contradiction ou une absurdité.
Exemples:
- Optimisation de la conversion: Si l’hypothèse est que tous les utilisateurs préfèrent une interface simplifiée, mais que cette simplification entraîne une chute des ventes, alors l’hypothèse est probablement fausse.
- Politique de retour: Si proposer des retours gratuits devait réduire les bénéfices, mais que l’on observe une augmentation du taux de fidélité et des marges, l’argument contre les retours gratuits s’effondre.
Raisonnement par analogie
Théorie: On utilise une situation connue pour éclairer une situation moins bien comprise. C’est utile pour le storytelling ou pour introduire de nouvelles technologies.
Exemples:
- Blockchain et registre foncier: Pour expliquer le fonctionnement d’une blockchain, on peut l’analoguer à un registre foncier public où toutes les transactions sont visibles et vérifiables.
- Funnels de vente et entonnoirs physiques: L’analogie entre un entonnoir, où tout est amené vers une sortie unique, et le processus de conversion d’un utilisateur, peut aider à comprendre le mécanisme des funnels de vente.
Et l’intuition alors ?
L’intuition est souvent perçue comme une forme de connaissance implicite, presque mystique, qui se situe en dehors des cadres traditionnels du raisonnement logique. Cependant, dans un environnement professionnel et particulièrement en e-commerce où les décisions doivent être prises rapidement, l’intuition peut jouer un rôle complémentaire aux formes de raisonnement plus structurées.
Intuition et raisonnement déductif
L’intuition peut servir de point de départ pour le raisonnement déductif. Par exemple, un expert SEO pourrait avoir l’intuition que Google va accorder plus de poids aux signaux d’engagement utilisateur. Cette intuition pourrait être le point de départ pour une série d’expériences qui valideront ou invalideront cette hypothèse.
Intuition et raisonnement inductif
Dans le cadre de l’analyse de données, une intuition sur une corrélation potentielle entre deux variables peut mener à une exploration plus systématique. Disons que vous avez l’intuition que les jours de pluie augmentent le trafic sur votre site de vente d’articles de bricolage. Vous pourrez alors collecter des données et appliquer un raisonnement inductif pour voir si une telle corrélation existe effectivement.
Intuition et raisonnement par l’absurde
L’intuition peut également servir à mettre en évidence les failles d’un argument. Si une proposition commerciale semble « trop belle pour être vraie », votre intuition pourrait vous inciter à utiliser un raisonnement par l’absurde pour démonter cette proposition.
Intuition et raisonnement par analogie
Lorsqu’il s’agit de faire des analogies, l’intuition est souvent le premier outil à l’œuvre. Par exemple, l’analogie entre la «monnaie numérique» et l’«or numérique» pour le Bitcoin n’est pas le fruit d’un raisonnement logique strict, mais plutôt d’une intuition sur la manière dont les gens pourraient conceptualiser cette nouvelle technologie.
L’intuition un processus back-end ?
En effet, l’intuition est souvent considérée comme un processus cognitif qui opère en arrière-plan, en dehors du champ de la conscience immédiate. Ce n’est que lorsqu’un déclencheur particulier se produit que ces réflexions intuitives émergent dans la conscience du sujet. Cette idée trouve des échos dans diverses disciplines, de la psychologie à la neurobiologie, en passant par les sciences de gestion.
Dans le cadre professionnel
Dans un environnement d’affaires comme le e-commerce, où la prise de décision rapide est souvent nécessaire, l’intuition fonctionne comme un raccourci cognitif. Ce raccourci est alimenté par l’expérience et les connaissances antérieures. Par exemple, un spécialiste du SEO pourrait intuitivement « sentir » qu’un changement dans l’algorithme de Google est imminent, même s’il n’a pas de preuves tangibles. Ce sentiment pourrait provenir de modèles de changements passés et de signaux faibles que l’individu n’a pas consciemment enregistrés.
Sous l’angle neuro-scientifique
Dans le domaine de la neurobiologie, ce phénomène pourrait être expliqué par ce que l’on appelle la « pensée rapide », un ensemble de processus mentaux automatisés qui se déroulent en dehors de notre conscience. Ces processus sont le fruit de nos expériences, de nos apprentissages, mais aussi de nos biais cognitifs.
Sous l’angle psychanalytique
La psychanalyse, en tant que discipline initiée par Sigmund Freud, accorde une place importante à l’inconscient et à ses manifestations dans notre vie quotidienne. Cependant, elle aborde l’intuition d’une manière légèrement différente des sciences cognitives. Dans le cadre psychanalytique, l’intuition est souvent considérée comme l’émergence d’un contenu inconscient à la surface de la conscience. Cette idée est en phase avec la proposition selon laquelle l’intuition serait une forme de réflexion opérant dans l’inconscient. Les intuitions, dans cette perspective, peuvent être le résultat de réflexions profondes, de désirs refoulés, de conflits internes ou d’expériences passées qui ont été reléguées à l’inconscient.
Intuition et raisonnement
L’intuition peut donc être perçue comme une sorte de « calcul inconscient », où de multiples variables sont évaluées en parallèle pour arriver à une conclusion ou à un jugement. Cependant, bien que l’intuition puisse servir pour impulser l’action, elle gagne à être validée / confrontée via des méthodes analytiques plutôt issues du raisonnement. C’est notamment le cas dans des domaines où les enjeux sont élevés, comme le lancement d’une nouvelle campagne de marketing digital ou la modification d’un algorithme de recommandation de produits.
L’intuition n’est pas infaillible et doit être couplée avec des méthodes de raisonnement plus formelles pour une prise de décision éclairée et partagée. Comme l’a dit Carl Jung (1875-1961), « L’intuition ne donne pas le résultat final de l’activité délibérée du raisonnement, mais simplement un acte perçu comme immédiat ».