4. DISCUSSION GENERALE

Le premier objectif de cette recherche était d'éprouver l'hypothèse d'une influence de l'heuristique d'ancrage-ajustement sur la formation de l'efficacité personnelle. Les résultats obtenus dans les deux premières expériences ont clairement vérifié cette hypothèse. Dans une situation où deux tâches distinctes étaient présentées aux sujets, l'efficacité personnelle exprimée pour chacune d'elles était biaisée dans le sens de la valeur initiale reçue, de sorte que les jugements d'efficacité étaient finalement biaisés dans des directions opposées. Ces résultats proposent deux conclusions principales.

Premièrement, ils démontrent que les sujets estiment leur efficacité personnelle (i. e., le nombre d'items qu'ils jugent être capables de résoudre dans une tâche donnée) en partant d'une valeur initiale qu'ils ajustent insuffisamment (vers le haut ou vers le bas). Cette valeur initiale agit donc comme une ancre, de sorte qu'elle sert de point de départ au processus de jugement. Ces résultats corroborent, d'une part les études antérieures sur les biais d'ancrage (Tversky & Kahneman, 1974) et, d'autre part, le rôle de l'heuristique d'ancrage-ajustement dans la formation des attentes en matière d'efficacité personnelle (Cervone & Peake, 1986 ; Switzer & Sniezek, 1991).

Deuxièmement, ils tendent à confirmer que l'ancrage-ajustement est un processus qui opère de manière non-intentionnelle et non-consciente (Wilson et al., 1996). En effet, il est remarquable que les jugements d'efficacité d'une même personne aient été biaisés dans des directions opposées, alors même que les tâches à résoudre ne se distinguaient pas du point de vue de leur niveau apparent de difficulté (e. g., la tâche des chiffres et la tâche des lettres dans l'expérience 2). En ce sens, les résultats obtenus dans les deux premières expériences apportent une contribution importante aux recherches entreprises jusqu'à présent : lorsque les sujets sont amenés à faire deux estimations, chacune d'elles est biaisée dans le sens d'une valeur apparemment aléatoire et, ce, même si les objets sur lesquels portent ces estimations sont, dans une certaine mesure, équivalents. Les biais d'ancrage sont donc des phénomènes extrêmement robustes.

En revanche, les résultats obtenus dans une troisième expérience n'ont pas vérifié nos prédictions. En particulier, l'efficacité personnelle n'était pas biaisée dans le sens d'une forte valeur initiale ; par effet de contraste, elle était au contraire opposée à cette valeur (Strack & Mussweiler, 1997, expérience 2). Les résultats de l'expérience 3 ont toutefois démontré que la valeur incluse dans une proposition conditionnelle pouvait agir comme une ancre et, par effet de contraste ou d'assimilation, affectée le jugement subséquent. En ce sens, ils tendent à confirmer que l'ancrage, quel que soit son effet, est un phénomène robuste. Bien que cette troisième expérience, contrairement aux deux premières, ne reposait pas sur l'application du paradigme d'ancrage standard (Tversky & Kahneman, 1974), il semble toutefois possible de suggérer un mécanisme commun aux trois expériences, par lequel une valeur apparemment aléatoire influence l'efficacité personnelle.

Chapman et Johnson (1999) proposent un mécanisme de recherche confirmatoire, par lequel les sujets activent les raisons pour lesquelles la cible est similaire à l'ancre plutôt que les raisons pour lesquelles la cible est différente de l'ancre. Si ce mécanisme explique, selon les auteurs, les causes sous-jacentes de l'ancrage, il peut également expliquer les variations de l'ajustement. Par exemple, si la valeur 2 est utilisée comme un point d'ancrage, les sujets rechercheraient les raisons pour lesquelles le nombre d'items qu'ils pensent être capables de résoudre est similaire à cette valeur. Or, selon les raisons activées, les sujets confirmeraient plus ou moins la similitude entre la cible (le nombre d'items qu'ils pensent pouvoir résoudre) et l'ancre (2). Ainsi, plus cette similitude serait confirmée, plus les sujets assimileraient leur estimation numérique à l'ancre (i. e., plus leur efficacité personnelle serait faible). Plusieurs exemples peuvent venir illustrer l'application d'un tel mécanisme. Dans l'expérience 1, dans la mesure où les filles sous-estiment leurs habiletés spatiales (Fennema & Sherman, 1977), elles se seraient plus préoccupées que les garçons des raisons pour lesquelles le nombre de matrices qu'elles pensaient être capables de résoudre était conforme à l'ancre basse, d'où une efficacité personnelle davantage biaisée dans le sens de la valeur 2. Dans l'expérience 2, du fait de la facilité apparente des tâches présentées, les sujets n'auraient pas activé de raisons suffisamment convaincantes pour confirmer la similitude entre la cible (le nombre de séries de chiffres ou de lettres qu'ils pensaient pouvoir résoudre) et l'ancre basse ; en revanche, la similitude entre la cible et l'ancre haute aurait été fortement confirmée, d'où une efficacité personnelle assez éloignée de la valeur 2 et très proche de la valeur 18. Enfin, dans le cas où aucune similitude ne serait vérifiée, l'efficacité personnelle serait opposée à l'ancre, d'où un effet de contraste. Dans l'expérience 3, par exemple, les sujets n'avaient sans doute aucune raison d'assimiler leur efficacité personnelle à la valeur 9, c'est-à-dire de se sentir tout à fait capable de résoudre le problème des missionnaires et des cannibales (ou le problème de la tour de Hanoï). Dès lors, inciter les sujets à considérer les caractéristiques de l'objet qui sont différentes de l'ancre réduit ou élimine les effets d'assimilation (cf. notamment les études 1, 2, et 4 dans Chapman & Johnson, 1999).

Le mécanisme de recherche confirmatoire défini par Chapman et Johnson (1999) est proche du modèle d'accessibilité sélective (selective accessibility model) avancé par Strack et Mussweiler (1997) et Mussweiler et Strack (1999, 2000) pour rendre compte des effets d'ancrage. Ce modèle reconnaît que dans le paradigme d'ancrage standard, les sujets doivent réaliser deux tâches consécutives de jugement : une tâche comparative et une tâche absolue. Selon ce modèle, les sujets résolvent la tâche comparative en activant de façon sélective les connaissances qui sont compatibles avec l'idée que la cible est égale à l'ancre (hypothèse de sélectivité). L'activation de telles connaissances augmente leur accessibilité subséquente, de sorte qu'elles sont utilisées pour former le jugement absolu final (hypothèse d'accessibilité). Par exemple, le fait que (a) la latence des réponses comparatives soit plus longue pour des ancres plausibles (e. g., "Aristote est-il né avant ou après 220 avant J.-C. ?") que pour des ancres non-plausibles (e. g., "Aristote est-il né avant ou après 1832 ?") et que (b) la latence des réponses absolues soit plus longue pour des ancres non-plausibles que pour des ancres plausibles (Strack & Mussweiler, 1997, étude 3) démontre, selon les auteurs, la pertinence de ce modèle. En effet, lorsque l'ancre est plausible, les sujets prennent davantage de temps pour vérifier la similitude entre la cible et l'ancre. Par suite, les connaissances activées sont facilement accessibles et accélèrent le temps de réponse à la question absolue.

Bien que ce modèle renvoie au paradigme d'ancrage standard (cf. expériences 1 et 2), les principes de sélectivité et d'accessibilité peuvent s'appliquer à toutes situations dans les-quelles les sujets disposent, pour leurs estimations, d'une référence numérique par rapport à laquelle aucune comparaison explicite n'est demandée (cf. expérience 3). Par exemple, dans l'expérience 3, les sujets ont pu tester la similitude entre la cible (leur capacité à résoudre le problème des missionnaires et des cannibales ou le problème de la tour de Hanoï en moins de 5 minutes) et la proposition conditionnelle incluant une ancre haute ("si vous vous sentez tout à fait capable... inscrivez 9"). Or, dans la mesure où les connaissances les plus facilem-ent accessibles étaient a priori opposées à cette proposition (e. g., "le problème me semble difficile... non, je ne me sens pas capable de le résoudre en moins de 5 minutes"), les sujets auraient exprimé une grandeur opposée à la valeur 9, pour infirmer clairement la similitude entre la cible et l'ancre.

Ce modèle est également intéressant dans le sens où il peut expliquer pourquoi, alors que la facilité apparente des tâches semble contredire le niveau de performance proposé par l'ancre basse, les jugements d'efficacité sont finalement biaisés en direction de cette valeur. Dans un tel cas (cf. expérience 2 — l'efficacité personnelle consécutive à l'ancre basse était en moyenne de 10.94 items, alors que l'efficacité personnelle non-ancrée était en moyenne de 13.33 items), on peut en effet penser que, lors du jugement comparatif, les sujets activent à la fois des éléments qui vont à l'encontre de la similitude entre la cible et l'ancre (e. g., "la tâche me semble très facile, je suis donc certain de pouvoir résoudre plus de 2 items") et des éléments qui vont dans le sens de cette similitude (e. g., "mais certains items sont sûrement plus difficiles que d'autres"). Lors du jugement absolu, les éléments négatifs seraient alors aussi accessibles que les éléments positifs, de sorte que le jugement final exprimerait à la fois une certitude (i. e., la certitude de résoudre nettement plus de 2 items) et un doute (i. e., un doute sur sa capacité à résoudre nettement plus de la moitié des items).

Plus précisément, si l'on considère que certains éléments viennent automatiquement à l'esprit (la tâche est facile ou difficile), les sujets feraient davantage d'effort pour envisager des éléments contraires à l'évidence initiale. Or, il est difficile pour les personnes d'admettre l'invalidité des informations qu'ils ont eux-mêmes envisagées (Wilson, Hodges, & LaFleur, 1995). En somme, les pensées auto-générées (self-generated) auraient un rôle prépondérant dans la formation des jugements absolus. Cette possibilité a été vérifiée dans une expérience (Mussweiler & Strack, 1999, expérience 4) dans laquelle l'effet d'ancrage (assimilation) était plus important pour des sujets qui devaient eux-mêmes lister les caractéristiques de la cible, que pour des sujets à qui l'on présentait une liste de caractéristiques. Ainsi, les pensées auto-générées (ou allant au-delà de l'évidence) contribueraient dans certains cas à la robustesse de l'effet d'ancrage.

En définitive, nos résultats ne permettent pas de préciser la nature des processus mis en oeuvre dans l'heuristique d'ancrage. Les développements qui précèdent doivent donc être compris comme tentant d'identifier des thèmes de réflexion et non comme apportant des ré-ponses pratiques sur des points précis. Néanmoins, lorsque les sujets estiment leur capacité à résoudre une tâche donnée (sur une échelle quelconque) en partant d'une valeur initiale, il est clair que l'influence de cette valeur est fonction des caractéristiques perçues de la tâche. En fait, si nos résultats démontrent que les sujets opèrent inévitablement des estimations en partant d'une valeur initiale, ils suggèrent également que la force de l'effet d'ancrage (ou la proportion dans laquelle une valeur initiale est ajustée) dépend en partie des caractéristiques de la tâche sur laquelle porte leur jugement d'efficacité. Sur ce point, les recherches futures pourraient par exemple vérifier s'il existe une relation entre les caractéristiques perçues d'un objet (e. g., la difficulté d'une tâche) et la proportion de l'ajustement.

Le deuxième objectif de cette recherche était d'éprouver l'hypothèse d'une influence de l'efficacité personnelle sur le comportement de choix. Précisément, il s'agissait de vérifier si, dans une situation de choix dichotomique, les sujets choisissaient l'activité (i. e., la tâche ou le problème) pour laquelle leur efficacité personnelle était la plus forte. Dans l'ensemble, les résultats obtenus dans les trois expériences ont vérifié cette hypothèse, de sorte que les biais d'ancrage influençaient indirectement le comportement de choix. Il convient toutefois de nuancer cette assertion, dans la mesure où chaque expérience présente des résultats sin-guliers. Par exemple, les résultats de l'expérience 2 sont plus convaincants que les résultats de l'expérience 1. Ceux de l'expérience 3 restent néanmoins les plus démonstratifs, mais les jugements d'efficacité n'ont pas été expérimentalement biaisés dans des sens opposés.

Il nous semble très important de considérer les raisons pour lesquelles les résultats de l'expérience 3 sont les plus convaincants. En effet, dans cette expérience, 85.45% des sujets ont choisi l'activité pour laquelle leur efficacité personnelle était la plus forte, contre 72.22% des sujets dans l'expérience 2 — la différence entre les deux pourcentages est significative (p<.05) — et seulement 52.68% des participants dans l'expérience 1 — la différence entre les deux pourcentages est ici hautement significative (p<.0001). En premier lieu, il est clair que l'efficacité personnelle n'était pas la seule variable impliquée dans le comportement de choix. Dans l'expérience 1, en particulier, le choix semblait déterminé par l'aspect plus ou moins ludique des tâches présentées, de sorte que les sujets ont plutôt eu tendance à choisir la tâche qui leur paraissait la plus divertissante. En second lieu, il convient surtout de porter notre attention sur le rapport entre la manipulation expérimentale et la mesure subséquente. Dans les deux premières expériences, selon le paradigme d'ancrage standard, on demandait d'abord aux sujets d'indiquer si le nombre d'items qu'ils pensaient pouvoir résoudre était in-férieur, égal ou supérieur à une valeur déterminée aléatoirement (tâche comparative) ; puis, on leur demandait de noter le nombre exact d'items qu'ils pensaient pouvoir résoudre (tâche absolue). Par ce procédé, on mesurait la magnitude (niveau) de l'efficacité personnelle (cf. Cervone & Palmer, 1990 ; Cervone & Peake, 1986). En revanche, dans l'expérience 3, on demandait aux participants d'inscrire une valeur (comprise entre 0 et 10) exprimant la force de leur croyance en leurs capacités à résoudre un problème donné à un certain niveau de performance ¹⁰. Or, ce second type de mesure est plus valide que le premier (Lee & Bobko, 1994), dans le sens où il implique davantage, ou avec plus d'acuité, un jugement individuel sur les capacités ou habiletés possédées ¹¹. Les sujets de l'expérience 3 auraient ainsi opéré leur choix sur la base de jugements plus sensibles, dont la signification finale était explicite (un sujet pouvait se dire : "Je me sens plus capable de résoudre le problème de la tour de Hanoï que le problème des missionnaires et des cannibales"). La distinction entre les pôles ou énoncés négatif et positif de l'échelle de mesure ("je ne me sens pas du tout capable..." versus "je me sens tout à fait capable...") était en effet très claire.

Pour distinguer l'impact des deux types de mesure, l'exemple le plus démonstratif est peut-être le suivant. Dans les expériences 1 et 2, une valeur inférieure à 10 items (médiane) n'exprimait pas forcément une incapacité, tandis que dans l'expérience 3, une valeur inféri-eure à 5 (médiane) exprimait concrètement l'incapacité des sujets à résoudre un problème particulier. Par exemple, une différence entre les valeurs 9 et 11 (expériences 1 et 2) ne dis-criminait sans doute pas les jugements d'efficacité aussi nettement qu'une différence entre les valeurs 4 et 6 (expérience 3). Le type de mesure utilisée expliquerait en partie pourquoi, dans l'expérience 1, le choix des sujets ne se portait sur la tâche des matrices que lorsque l'efficacité personnelle pour cette tâche était nettement supérieure à l'efficacité personnelle pour la tâche des anagrammes. Il expliquerait surtout pourquoi, dans l'expérience 3, 73.68% des sujets (14 sur 19) dont la différence entre les jugements n'était que de 1 unité ont choisi le problème pour lequel leur efficacité personnelle était la plus forte.

Par des analyses de régression logistique, nous avons également pu montrer que, dans une situation de choix dichotomique, plus l'efficacité personnelle pour une activité A était supérieure à l'efficacité personnelle pour une activité B (ou moins elle était inférieure — cf. expérience 1), plus la probabilité de choisir l'activité A augmentait. En dépit des remarques précédentes, ce résultat apporte un soutien important à la théorie de l'efficacité personnelle (Bandura, 1977a, 1986, 1997). Il permet aussi d'affirmer la pertinence du paradigme utilisé, lequel se différenciait des modèles linéaires employés jusqu'à maintenant (e. g., Escarti & Guzman, 1999 ; Lent et al., 1991, 1993 ; Sexton & Tuckman, 1991).

Des recherches antérieures ont certes démontré le rôle des probabilités subjectives de succès dans le choix d'une activité (Buckert, Meyer, & Schmalt, 1979 ; Downs & Mitchell, 1984 ; Feather, 1959a, 1959b ; Kukla, 1975 ; Ronen, 1974). Par exemple, Kukla (1975) a montré que les sujets choisissaient davantage les tâches pour lesquels ils étaient certains de réussir (P s = 1) que les tâches pour lesquels ils étaient certains d'échouer (P s = 0). Toutefois, aucune de ces recherches n'avait précisément montré que la probabilité de choisir une tâche particulière variait en fonction de la différence entre deux probabilités de succès.

Les expériences que nous avons réalisées présentent néanmoins des limites. Par souci de clarté, nous n'avons notamment pris en compte qu'une seule variable explicative. Or, lors d'un choix, les deux jugements d'efficacité pouvaient ne pas avoir la même influence. Par exemple, dans l'expérience 1, seule l'efficacité personnelle pour la tâche des anagrammes était un prédicteur significatif (cf. p. 99). Ce résultat particulier suggère donc que les sujets n'établissaient pas forcément une différence entre leurs jugements, mais pouvaient prendre en compte ou privilégier un seul d'entre eux ¹². Conjointement, nous n'avons pas considéré l'influence potentielle d'autres facteurs. Or, dans l'expérience 1, nous avons déjà noté que le choix d'une tâche n'était pas uniquement déterminé par l'efficacité personnelle. En utilisant un paradigme de choix dichotomique, les recherches futures pourraient donc examiner la valeur prédictive de l'efficacité personnelle par rapport à d'autres prédicteurs possibles, quel que soit leur type (l'analyse logit permet en effet de combiner différents types de variables indépendantes ; par exemple, une variable continue et une variable polytomique). En outre, elles pourraient s'attacher à étudier les raisons pour lesquelles les sujets peuvent accorder, lors d'un choix final, plus d'importance à un jugement qu'à un autre.

Si, dans l'ensemble, notre recherche apporte un appui important aux hypothèses que nous avons émises, d'autres études sont néanmoins nécessaires pour mieux comprendre les causes sous-jacentes de l'ancrage et la variété des facteurs impliqués dans le comportement de choix.