Dans la prise de décision, le satisficing fait référence à l’utilisation de niveaux d’aspiration lors du choix entre différentes voies d’action. Selon ce compte, les décideurs sélectionnent la première option qui répond à un besoin donné ou choisissent l’option qui semble répondre à la plupart des besoins plutôt que la solution « optimale ».
Exemple : Une tâche consiste à coudre un patch sur un pantalon bleu. La meilleure aiguille pour effectuer l’enfilage est une aiguille de 4 cm de long avec un chas de 3 millimètres. Cette aiguille est cachée dans une botte de foin avec 1 000 autres aiguilles dont la taille varie de 1 cm à 6 cm. Le Satisficing prétend que la première aiguille qui peut coudre le patch est celle qui doit être utilisée. Passer du temps à chercher cette aiguille spécifique dans la botte de foin est un gaspillage d’énergie et de ressources.
Un déterminant crucial d’une stratégie de décision de satisficing concerne la construction du niveau d’aspiration. Dans de nombreuses circonstances, l’individu peut être incertain quant au niveau d’aspiration.
Exemple : Un individu qui cherche uniquement à obtenir un revenu de retraite satisfaisant peut ne pas savoir quel niveau de richesse est nécessaire – compte tenu de l’incertitude sur les prix futurs – pour assurer un revenu satisfaisant. Dans ce cas, l’individu ne peut évaluer les résultats que sur la base de leur probabilité d’être satisfaisant. Si l’individu choisit le résultat qui a le maximum de chances d’être satisfaisant, alors le comportement de cet individu est théoriquement indiscernable de celui d’un individu optimisateur sous certaines conditions.
Une autre question clé concerne l’évaluation des stratégies de satisficing. Bien qu’elles soient souvent considérées comme une stratégie de décision inférieure, des stratégies spécifiques de satisficing pour l’inférence se sont avérées écologiquement rationnelles, c’est-à-dire que dans des environnements de décision particuliers, elles peuvent surpasser les stratégies de décision alternatives.
Le satisficing se produit également dans la construction de consensus lorsque le groupe se tourne vers une solution sur laquelle tout le monde peut s’accorder même si elle n’est pas la meilleure.
Exemple : Un groupe passe des heures à projeter le budget de la prochaine année fiscale. Après des heures de débat, ils finissent par atteindre un consensus, seulement pour qu’une personne prenne la parole et demande si les projections sont correctes. Lorsque le groupe est contrarié par cette question, ce n’est pas parce que cette personne a tort de demander, mais plutôt parce que le groupe a déjà trouvé une solution qui fonctionne. La projection peut ne pas être ce qui viendra réellement, mais la majorité est d’accord sur un chiffre et donc la projection est assez bonne pour fermer le livre sur le budget.
OptimisationEdit
Une méthode populaire pour rationaliser le satisficing est l’optimisation lorsque tous les coûts, y compris le coût des calculs d’optimisation eux-mêmes et le coût d’obtention des informations à utiliser dans ces calculs, sont pris en compte. En conséquence, le choix éventuel est généralement sous-optimal par rapport à l’objectif principal de l’optimisation, c’est-à-dire différent de l’optimum dans le cas où les coûts du choix ne sont pas pris en compte.
En tant que forme d’optimisationEdit
Alternativement, le satisficing peut être considéré comme étant juste la satisfaction de contraintes, le processus de recherche d’une solution satisfaisant un ensemble de contraintes, sans se soucier de trouver un optimum. Un tel problème de satisficing peut être formulé comme un problème d’optimisation (équivalent) en utilisant la fonction indicatrice des exigences de satisficing comme fonction objective. Plus formellement, si X désigne l’ensemble de toutes les options et S ⊆ X désigne l’ensemble des options » satisfaisantes « , alors la sélection d’une solution satisfaisante (un élément de S) est équivalente au problème d’optimisation suivant
max s ∈ X I S ( s ) {\displaystyle \max _{s\in X}I_{S}(s)}.
où Is désigne la fonction Indicateur de S, c’est-à-dire
I S ( s ) := { 1 , s ∈ S 0 , s ∉ S , s ∈ X {\displaystyle I_{S}(s) :={\begin{cases}{\begin{array}{ccc}1&&s\in S\\0&&s\notin S\end{array}\end{cases}}\ ,\ s\in X}
Une solution s ∈ X à ce problème d’optimisation est optimale si, et seulement si, elle est une option satisfaisante (un élément de S). Ainsi, du point de vue de la théorie de la décision, la distinction entre « optimiser » et « satisfaire » est essentiellement une question de style (qui peut néanmoins être très importante dans certaines applications) plutôt qu’une question de fond. Ce qu’il est important de déterminer, c’est ce qui doit être optimisé et ce qui doit être satisfait. La citation suivante, tirée de l’article de Jan Odhnoff de 1965, est appropriée:
À mon avis, il y a de la place pour les modèles d' »optimisation » et de « satisfaction » en économie d’entreprise. Malheureusement, la différence entre « optimisation » et « satisfaction » est souvent considérée comme une différence dans la qualité d’un certain choix. Il est trivial qu’un résultat optimal dans une optimisation puisse être un résultat insatisfaisant dans un modèle de satisficing. Le mieux serait donc d’éviter une utilisation générale de ces deux mots.
Appliqué au cadre d’utilitéModifié
En économie, le satisficing est un comportement qui tente d’atteindre au moins un certain niveau minimum d’une variable particulière, mais qui ne maximise pas nécessairement sa valeur. L’application la plus courante du concept en économie se trouve dans la théorie comportementale de l’entreprise, qui, contrairement aux comptes traditionnels, postule que les producteurs traitent le profit non pas comme un objectif à maximiser, mais comme une contrainte. Selon ces théories, un niveau critique de profit doit être atteint par les entreprises ; par la suite, la priorité est accordée à la réalisation d’autres objectifs.
Plus formellement, comme précédemment si X désigne l’ensemble de toutes les options s, et nous avons la fonction de gain U(s) qui donne le gain dont bénéficie l’agent pour chaque option. Supposons que nous définissions le payoff optimal U* la solution à
max s ∈ X U ( s ) {\displaystyle \max _{s\in X}U(s)}.
avec les actions optimales étant l’ensemble O des options telles que U(s*) = U* (c’est-à-dire l’ensemble de toutes les options qui donnent le gain maximal). Supposons que l’ensemble O possède au moins un élément.
L’idée du niveau d’aspiration a été introduite par Herbert A. Simon et développée en économie par Richard Cyert et James March dans leur ouvrage de 1963 intitulé A Behavioral Theory of the Firm. Le niveau d’aspiration est le gain auquel l’agent aspire : si l’agent atteint au moins ce niveau, il est satisfait, et s’il ne l’atteint pas, l’agent n’est pas satisfait. Définissons le niveau d’aspiration A et supposons que A ≤ U*. Il est clair que, bien qu’il soit possible qu’une personne puisse aspirer à quelque chose de mieux que l’optimum, il est en un sens irrationnel de le faire. Ainsi, nous exigeons que le niveau d’aspiration soit égal ou inférieur au gain optimal.
Nous pouvons alors définir l’ensemble des options satisfaisantes S comme toutes les options qui rapportent au moins A : s ∈ S si et seulement si A ≤ U(s). Clairement, puisque A ≤ U*, il s’ensuit que O ⊆ S. Autrement dit, l’ensemble des actions optimales est un sous-ensemble de l’ensemble des options satisfaisantes. Ainsi, lorsqu’un agent satisfait, alors il choisira parmi un plus grand ensemble d’actions que l’agent qui optimise. Une façon de voir les choses est que l’agent qui satisfait ne fait pas l’effort d’atteindre l’optimum précis ou qu’il est incapable d’exclure les actions qui sont en dessous de l’optimum mais toujours au-dessus de l’aspiration.
Une façon équivalente de voir le satisficing est l’optimisation epsilon (cela signifie que vous choisissez vos actions de sorte que le gain soit dans un epsilon de l’optimum). Si nous définissons l' »écart » entre l’optimum et l’aspiration comme ε où ε = U* – A. Alors l’ensemble des options satisfaisantes S(ε) peut être défini comme toutes les options s telles que U(s) ≥ U* – ε.
Autres applications en économieModifier
A part la théorie comportementale de la firme, les applications de l’idée de comportement satisfaisant en économie incluent le modèle de coût de menu d’Akerlof et Yellen, populaire en macroéconomie néokeynésienne. De même, en économie et en théorie des jeux, il existe la notion d’équilibre d’Epsilon, qui est une généralisation de l’équilibre de Nash standard dans lequel chaque joueur est à moins de ε de son gain optimal (l’équilibre de Nash standard étant le cas particulier où ε = 0).
Niveaux d’aspiration endogènesModification
Qu’est-ce qui détermine le niveau d’aspiration ? Cela peut provenir de l’expérience passée (une certaine fonction des gains précédents d’un agent ou d’une entreprise), ou de certaines institutions organisationnelles ou de marché. Par exemple, si l’on pense aux entreprises managériales, les managers seront censés gagner des profits normaux par leurs actionnaires. D’autres institutions peuvent avoir des objectifs spécifiques imposés de l’extérieur (par exemple, les universités financées par l’État au Royaume-Uni ont des objectifs de recrutement d’étudiants).
Un exemple économique est le modèle de Dixon d’une économie composée de nombreuses entreprises opérant dans différentes industries, où chaque industrie est un duopole. Le niveau d’aspiration endogène est le profit moyen dans l’économie. Cela représente le pouvoir des marchés financiers : à long terme, les entreprises doivent réaliser des profits normaux ou elles meurent (comme Armen Alchian l’a dit un jour, « C’est le critère selon lequel le système économique sélectionne les survivants : ceux qui réalisent des profits positifs sont les survivants ; ceux qui subissent des pertes disparaissent »). Nous pouvons alors penser à ce qui se passe au fil du temps. Si les entreprises réalisent des profits égaux ou supérieurs à leur niveau d’aspiration, elles continuent à faire ce qu’elles font (contrairement à l’entreprise optimisatrice qui s’efforcerait toujours de réaliser les profits les plus élevés possibles). En revanche, si les entreprises réalisent des bénéfices inférieurs à leur niveau d’aspiration, elles essaient autre chose, jusqu’à ce qu’elles se retrouvent dans une situation où elles atteignent leur niveau d’aspiration. On peut montrer que dans cette économie, le satisficing entraîne une collusion entre les entreprises : la concurrence entre les entreprises entraîne une baisse des bénéfices pour l’une ou les deux entreprises dans un duopole. Cela signifie que la concurrence est instable : l’une ou les deux entreprises ne parviendront pas à réaliser leurs aspirations et essaieront donc autre chose. La seule situation stable est celle où toutes les entreprises réalisent leurs aspirations, ce qui ne peut se produire que si toutes les entreprises réalisent des bénéfices moyens. En général, cela ne se produira que si toutes les entreprises réalisent le profit maximisant le profit conjoint ou le profit collusoire.