2. 1. HEURISTIQUE DE REPRESENTATIVITE

L'heuristique de représentativité permet de répondre aux questions du type : "quelle est la probabilité qu'un objet A appartienne à la classe B ? Quelle est la probabilité qu'une personne A appartienne à la catégorie B ?". Par exemple, si un échantillon est composé de 70 hommes et de 30 femmes, un raisonnement statistiquement correct permettrait d'aboutir à la conclusion qu'un individu extrait au hasard d'un tel échantillon a 70 chances sur 100 d'être un homme. Or, certaines situations expérimentales montrent que les sujets préfèrent utiliser des heuristiques basées, non sur la répartition statistique initiale (dite : ligne de base (base rate), ici 70 / 30), mais sur des informations psychologiques, des représentations, des descriptions individuelles, etc. Les heuristiques basées sur ces informations peuvent alors être qualifiées de fausses, ou de biaisées, dans la mesure où elles constituent des raccourcis cognitifs qui aboutissent à l'estimation d'une probabilité statistiquement incorrecte.