i

Description

Gravure ancienne du Trésor de Whitehall à Londres : une longue colonnade, des calèches et des promeneurs.

Source

Thomas Hosmer Shepherd · page d’origine

Licence

PD Domaine public

Photo d’origine, non retouchée. L’arrière-plan en est une version stylisée par le site.

L'optimisme irréaliste

Chacun sait que les projets dérapent ; chacun planifie le sien comme s'il devait y échapper.

En bref

• Quoi : on juge ses chances de succès meilleures, et ses risques plus faibles, que ceux des autres dans la même situation.
• Pourquoi : on se représente son plan, on se croit plus compétent que la moyenne, et l'on retient mieux les bonnes nouvelles que les mauvaises.
• Détecter : « ça devrait aller », un seul scénario, aucune marge, un risque jamais chiffré.
• Éviter : classe de référence, marge explicite, pré-mortem, engagement sur une fourchette.

Sur cette page

1. Définition
2. Le mécanisme
3. Où on le rencontre
   1. En conduite de projet
   2. En management
4. Cas célèbres
   1. Le Trésor britannique institutionnalise une « correction d'optimisme » 2002
   2. Weinstein (1980) : « les accidents arrivent aux autres » 1980
   3. Le Crédit Lyonnais : des pertes toujours sous-estimées (France) 1988-2000
   4. L'EPR de Flamanville : 3,3 milliards annoncés, 23,7 estimés (France) 2006-2025
   5. Le bouclier tarifaire : une protection pensée pour un hiver (France) 2021-2024
5. Signaux de détection
6. Réflexes d'évitement
7. Avec l'IA : détecter, remédier, atténuer
   1. Détecter
   2. Remédier
   3. Atténuer
   4. Prompts à intégrer à vos usages
   5. Comment les intégrer
   6. Précautions
8. Limites
9. Sources et vérification
10. Voir aussi
    1. Se combine avec, ou renforce
    2. Biais voisins
    3. Contrepoids et réflexes associés

Définition#

Illustration fictive

L'optimisme irréaliste (optimism bias, ou unrealistic optimism) est la tendance à croire que l'on a plus de chances que les autres de connaître des événements favorables, et moins de chances de connaître des événements défavorables. Neil Weinstein l'a décrit en 1980 à propos d'événements de la vie courante ; l'idée a ensuite été transposée à la prévision des projets.

Il ne faut pas le confondre avec le tempérament optimiste, souvent utile à l'action. Le biais commence quand l'optimisme entre dans le calcul : une durée, un coût, une probabilité de réussite sont estimés plus favorablement que ne le justifient les données. Il est proche de l'erreur de planification, qui en est la manifestation la plus mesurée, mais il est plus large : il porte aussi sur les risques, les bénéfices attendus et l'adoption par les utilisateurs.

Le mécanisme#

Plusieurs ressorts se combinent :

• Comparaison à soi-même : on pense au projet qu'on va mener, avec ses compétences et son équipe, pas à la moyenne des projets semblables. Les statistiques concernent « les autres ».
• Illusion de contrôle : on surestime ce que l'on peut influencer, donc on sous-estime ce qui vient du dehors (voir l'illusion de contrôle).
• Mise à jour asymétrique : selon les travaux de Tali Sharot et de ses collègues, on corrige davantage ses croyances face à une bonne nouvelle que face à une mauvaise. Le risque annoncé n'est donc que partiellement intégré.
• Intérêt à y croire : un projet doit d'abord être accepté ; le plan flatteur est celui qui passe.

Où on le rencontre#

En conduite de projet#

• Planning et engagement de sprint : on remplit le sprint à 100 % de la capacité théorique, comme si personne n'était absent, interrompu ou bloqué.
• Scénario unique : la date repose sur un enchaînement où chaque tâche se termine à temps, chaque livraison tierce arrive, chaque test passe du premier coup.
• Registre des risques : les probabilités sont fixées « faibles » par défaut ; les risques qui dépendent de l'équipe elle-même sont jugés presque nuls.
• Bénéfices attendus : l'adoption par les utilisateurs, les gains de productivité et le délai de retour sur investissement du dossier initial sont rarement revus à la baisse.
• Communication au client : une date « probable » est présentée comme certaine, sans fourchette, parce qu'une réserve passerait pour un manque de confiance.

En management#

• Recrutement et montée en compétence : on compte qu'un nouveau sera autonome en deux semaines, que la formation « se fera en parallèle ».
• Objectifs : on fixe des objectifs en supposant que tout se passera comme dans le meilleur trimestre, sans tenir compte des départs, des congés ou des urgences.
• Conduite du changement : « les équipes adhéreront naturellement » ; la résistance est traitée comme un cas particulier plutôt que comme la règle.
• Auto-évaluation : chacun pense que ses propres projets seront moins touchés que ceux des autres services.

Cas célèbres#

Signaux de détection#

• « Ça devrait aller. » « Normalement, ça passe. » « Au pire, un jour de plus. »
• Le plan ne présente qu'un scénario : pas de variante pessimiste.
• Le registre de risques compte peu de risques, tous « faibles », et aucun qui concerne l'équipe elle-même.
• Chaque dépassement passé est présenté comme un cas particulier, jamais comme une tendance.
• La capacité du sprint est calculée à 100 %, sans congés, sans support, sans correction d'anomalies.
• Les hypothèses clés (livraison d'un tiers, disponibilité d'un expert, accès à un environnement) ne sont pas listées ni datées.

Réflexes d'évitement#

1. Prendre la vue extérieure. Cherchez combien de projets comparables ont tenu leurs délais et leurs budgets ; partez de ce taux, puis expliquez pourquoi le vôtre ferait mieux.
2. Appliquer une majoration d'optimisme. Calculez, sur vos projets passés, le ratio réel/estimé et appliquez-le à l'estimation brute, comme le fait le Trésor britannique.
3. Faire un pré-mortem. « Nous sommes dans six mois, le projet a échoué : que s'est-il passé ? » La consigne autorise à dire ce que chacun pensait tout bas.
4. Engager une fourchette. Annoncez une valeur « une chance sur deux » et une valeur « quatre chances sur cinq », pas un seul chiffre.
5. Nommer un avocat du diable pour chaque décision de lancement ou de passage de jalon, avec pour mission de défendre le scénario défavorable.
6. Dater et suivre les hypothèses. Une hypothèse sans propriétaire ni date de vérification est un souhait.
7. Récompenser la mauvaise nouvelle annoncée tôt. Si signaler un risque coûte plus cher que le cacher, l'équipe apprendra à n'être qu'optimiste.

Avec l'IA : détecter, remédier, atténuer#

Prompts à intégrer à vos usages#

1. Pré-mortem guidé. À lancer avant de valider un planning ou de s'engager devant un client.

Nous sommes dans [six mois] et le projet [nom, périmètre en trois lignes] a échoué : il est en retard de plus de 50 % et le client est mécontent.
Rédige l'histoire la plus plausible de cet échec, sous forme de dix causes classées de la plus vraisemblable à la moins vraisemblable. Pour chacune : ce qui s'est passé, le signal qui aurait dû nous alerter, et une action préventive que nous pouvons décider aujourd'hui.
N'écris aucune cause générique : appuie-toi sur le contexte ci-dessous.

Contexte : [équipe, technologies, dépendances, calendrier, contraintes]

2. Chasse aux hypothèses optimistes. Sur un planning, un chiffrage ou un dossier de décision.

Voici un planning (ou chiffrage) : [texte].
1. Liste toutes les hypothèses implicites sur lesquelles il repose (disponibilités, livraisons tierces, absence d'anomalies, rapidité de décision).
2. Pour chacune, estime à quel point elle est fragile (faible / moyenne / forte) et dis ce qu'il se passe pour le calendrier si elle est fausse.
3. Relève les formulations optimistes (« devrait », « normalement », « juste »).
4. Propose une fourchette en trois points (optimiste, probable, pessimiste) en justifiant chaque écart.
Ne confirme pas le planning : cherche ce qui peut le faire échouer.

Comment les intégrer#

• Au chiffrage : le prompt 2 sert de relecture systématique, avant d'envoyer une date au client.
• Aux jalons de décision : le prompt 1 alimente la discussion d'un comité, à lire avant la réunion.
• En rétrospective : comparer ce que l'IA avait signalé avec ce qui s'est réellement produit améliore ses futurs usages comme le jugement de l'équipe.

Précautions#

• Donnez à l'IA le plan brut, sans le commenter : une présentation enthousiaste la rend elle-même enthousiaste.
• Les causes qu'elle propose sont des hypothèses à tester, pas des faits ; les références ou chiffres qu'elle cite doivent être vérifiés.
• Elle ne connaît pas vos écarts passés : fournissez-lui votre historique, sinon elle n'apporte que des généralités.
• Ne transmettez pas de données confidentielles de projet à un outil non autorisé.

Limites#

• L'optimisme n'est pas toujours un défaut : il soutient la motivation et l'engagement, et sans lui, beaucoup de projets utiles ne seraient jamais lancés. Le problème n'est pas d'y croire, c'est de budgéter comme si on avait déjà réussi.
• L'ampleur du biais varie selon les personnes, les cultures et les situations : il est plus fort quand on se sent responsable du résultat et quand le risque est jugé évitable.
• Les majorations du Trésor britannique sont des moyennes historiques sur des projets publics de grande taille ; elles ne se transposent pas telles quelles à un projet logiciel de petite taille.
• La notion recouvre des phénomènes distincts (comparaison à autrui, sous-estimation de ses propres risques, mise à jour asymétrique) que la recherche sépare de plus en plus.

Sources et vérification#

• Weinstein (1980), « Unrealistic optimism about future life events », Journal of Personality and Social Psychology
• Sharot (2011), « The optimism bias », Current Biology — synthèse, dont la part des personnes concernées.
• Lovallo & Kahneman (2003), « Delusions of Success: How Optimism Undermines Executives' Decisions », Harvard Business Review
• Buehler, Griffin & Ross (1994), « Exploring the planning fallacy », Journal of Personality and Social Psychology
• Flyvbjerg (2014), « What You Should Know About Megaprojects and Why: An Overview », Project Management Journal
• Mott MacDonald (2002), Review of Large Public Procurement in the UK, étude pour HM Treasury ; HM Treasury, The Green Book et son guide complémentaire sur l'optimisme (Supplementary Green Book Guidance: Optimism Bias) — majorations par type de projet.
• Jones & Steinhardt (2022), « Capturing Failures of Large Language Models via Human Cognitive Biases » — biais cognitifs des modèles de langage.
• Assemblée nationale (1994), « Rapport de la commission d'enquête sur le Crédit Lyonnais » (n° 1480, rapporteur François d'Aubert, président Philippe Séguin) — expose l'expansion, les pertes de 1993, les transferts d'actifs immobiliers et l'insuffisance des contrôles.
• Cour des comptes (2000), « L'intervention de l'État dans la crise du secteur financier », rapport au Président de la République — établit le caractère optimiste des hypothèses de défaisance et le coût de l'opération.
• Jean-Martin Folz (octobre 2019), « La construction de l'EPR de Flamanville », rapport au président-directeur général d'EDF — chiffre l'estimation initiale, la qualifie d'irréaliste « au mieux » et évalue à environ 2,3 Md€ la part due au volume et au périmètre.
• Cour des comptes (9 juillet 2020), « La filière EPR », rapport public thématique — établit un coût de construction multiplié par 3,3 (12,4 Md€2015) à partir d'« estimations de départ irréalistes ».
• Cour des comptes (14 janvier 2025), « La filière EPR : une dynamique nouvelle, des risques persistants », synthèse — estime le coût total de Flamanville 3 à environ 23,7 Md€2023, intérêts intercalaires compris.
• Cour des comptes (2024), « Les mesures exceptionnelles de lutte contre la hausse des prix de l'énergie », rapport public thématique — établit le caractère transitoire initial des boucliers, leurs prolongations successives, le coût net de 36 Md€ sur 2021-2024 et la faiblesse du ciblage.

Voir aussi#