Comprendre les déviations comportementales à l'origine de certaines décisions financières améliore les modèles financiers, à partir des dernières et subtiles avancées en neuroscience sur la prise de décision animale.

Confronté à une décision économique ou financière, comment fonctionne notre cerveau et pourquoi réagit-il ainsi ? Connaissons-nous ses vrais ressorts ? Est-il prudent ? Est-il logique ? Est-il émotif ? La science économique a souvent donné son avis sur les comportements des agents économiques, mais elle s’est arrêtée en chemin. La finance comportementale, elle, a mis en évidence un grand nombre de biais cognitifs ou d’anomalies comportementales par rapport aux prédictions de la théorie de la rationalité économique. A cet égard, la finance comportementale s’apparente aux programmes de recherche sur l’intégration des données et des modèles psychologiques en économie. Les biais correspondent à des déficiences cognitives systématiques de la part des agents (dans l’usage de la mémoire, du raisonnement, de l’anticipation des risques, etc.). Mais indépendamment des limites cognitives des agents, des facteurs internes, comme les émotions, ou externes, comme les phénomènes de mimétisme, peuvent entraîner des déviations par rapport aux deux hypothèses classiques que sont : la rationalité économique et l’efficience du marché. La neuroéconomie part du principe qu’il existe une explication pertinente aux déviations comportementales observées dans les prises de décision financières et que cette explication met en jeu des mécanismes cérébraux. Elle affirme même que leur mise en évidence permettra de mieux comprendre les facteurs internes d’irrationalité et de contribuer à l’amélioration des environnements de la décision financière.

Les premiers travaux sur la neuroéconomie de la décision financière se sont concentrées sur deux aires cérébrales qui semblent influencer ces décisions : le noyau accumbens et l’insula. En particulier, dans leur étude de 2005 en imagerie fonctionnelle (IRMf), les chercheurs américains Camelia Kuhnen et Brian Knutson ont scanné le cerveau de sujets soumis à une prise de décision financière qui mettait en jeu des produits financiers : deux actions et une obligation. Ils n’avaient au départ aucune information sur la qualité de ces produits. Il s’avérait simplement qu’au cours de l’expérience, l’une des actions avait un rendement favorable, l’autre un rendement défavorable, et que l’obligation présentait un rendement moindre que l’action favorable pour un niveau de risque également moindre. Les sujets devaient se livrer à 200 décisions financières impliquant ces trois choix possibles et découvraient donc peu à peu la nature et les conséquences de ces choix.

Actions ou obligation ?
Au départ, les observations de Kuhnen et Knutson ne font que confirmer ce que les neuroscientifiques savent déjà sur le rôle des structures cérébrales sous-corticales dans l’appréhension des gains et des pertes. En l’occurrence, le noyau accumbens est activé dans l’attente d’une récompense, quelle que soit la nature de cette récompense, alors que l’insula, autre aire cérébrale, est impliquée dans les états proprioceptifs négatifs (la nausée, le dégoût), l’anxiété, ou encore l’anticipation de la douleur. L’originalité de Kuhnen et Knutson, toutefois, c’est qu’ils mettent l’accent sur les mécanismes cérébraux d’anticipation des gains ou des pertes, ce qui constitue un premier pas vers une réponse à la question : pourquoi nos décisions sont elles adaptées, ou inadaptées, à l’environnement dans lequel elles sont prises. Très précisément, Kuhnen et Knutson ont observé que le noyau accumbens s’activait deux secondes avant que le « cobaye » fasse un choix risqué/erroné (c’est-à-dire débouchant sur une action non rentable). Par contraste, l’insula n’était significativement activée qu’à l’instant qui précédait un choix sous-optimal et sans risque (en l’occurrence une obligation).

Pourquoi se concentrer ainsi sur les activités cérébrales précédant les choix financiers ? Pour pouvoir prédire les choix des sujets : plus ou moins risqués, erronés ou pas. Les institutions qui cherchent à favoriser les comportements risqués — comme les casinos — et celles qui souhaitent les décourager — comme les compagnies d’assurances — ont tout intérêt à connaître et à maîtriser ces données neurobiologiques. On sait que la vision de photographies d’accidents, de catastrophes, de corps mutilés, activent l’insula et l’expérience de Kuhnen et Knutson montre que cette activité de l’insula est corrélée avec une moindre prise de risque, elle est inhibante. A l’inverse, la contemplation de récompenses possibles stimule le noyau accumbens, qui réagit aux prises de risque financier potentiellement infructueuses. Toutes ces données forment une première base de travail en vue de créer des interfaces mieux intégrées entre les activités cérébrales et l’environnement de la décision financière. On peut chercher à aller plus loin dans cette direction.

L’émotion, élément constitutif de la raison
Les travaux récents de l’équipe de Peter Bossaerts à l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne ont permis de souligner les différences entre la manière dont le monde de la finance modélise le risque et la manière dont le cerveau lui-même appréhende les risques financiers. Lorsque le cerveau calcule les risques, il ne se contente pas d’apprendre de ses erreurs passées (comme, par exemple, le choix d’actions peu rentables dans l’expérience précédente), son algorithme interne est également sensible à des événements rares, ceux que les modèles financiers omettent de prendre en compte. Prenons par exemple les événements soit disant « imprévisibles » de la grande finance (la crise des subprimes par exemple). Ils sont en fait prévisibles, pour autant que des algorithmes adéquats, tenant compte en particulier d’une dynamique interne des émotions, soient utilisés. L’idée de Bossaerts est donc d’importer en finance le modèle implicite qu’utilise le cerveau dans son traitement des risques. Dans la finance comportementale, on part de l’hypothèse que les émotions gênent la prise de décision financière. La neuroéconomie, elle, fonde sa démarche sur le refus de cette opposition entre émotion et rationalité. Pour la neuroéconomie, l’émotion peut être un élément constitutif de la rationalité. Nous avons d’ailleurs besoin d’un certain niveau d’émotion anticipée au moment de prendre des risques.

Les théories du regret développées en neurosciences et en théorie de la décision, sont d’excellents exemples de modèles réalistes qui peuvent être introduits dans l’étude des comportements financiers. Le célèbre neurobiologiste Antonio Damasio a étudié la manière dont les processus de décision et les processus émotionnels interagissent pour générer des comportements optimaux. Damasio démontre que des signaux corporels, somatiques, remontent des profondeurs du système limbique vers les régions du cortex préfrontal où se situent les soubassements neuronaux de nos capacités de réflexion et de décision. On peut également observer l’activité cérébrale d’un sujet au moment précis où, ayant pris une décision, il fait face aux résultats de son choix et apprend simultanément ceux du choix qu’il n’a pas fait. Dans cette situation, avant d’éprouver une quelconque émotion de soulagement ou de regret, le sujet compare les résultats. Il opère la soustraction entre ce qu’il a obtenu et ce qu’il aurait pu obtenir. Cette comparaison est tantôt favorable — et provoque du contentement, voire du soulagement si le sujet ressentait un peu d’inquiétude — tantôt défavorable, provoquant alors chez le sujet le regret de ne pas avoir opéré l’autre choix.

On sait, depuis certains travaux récents, que le cortex orbito-frontal est l’aire du cerveau qui opère cette interface entre l’évaluation des conséquences de mes choix, qui est à la fois un calcul et un raisonnement contrefactuel (qu’aurais-je obtenu si j’avais choisi autrement ?) et les émotions que je ressens quand tombent les résultats de mes choix. Plus finement, les activités du cortex orbito-frontal sont différenciées selon que les sujets sont censés éprouver du regret ou de la déception. Le regret, c’est l’émotion que l’on éprouve lorsque nous sommes en mesure de comparer ce que nous avons obtenu avec ce que nous aurions pu obtenir. Cela suppose que soit disponible l’information à propos des conséquences de l’option qui n’a pas été retenue. La déception est un ressenti différent. La déception, c’est l’émotion perçue quand nous sommes mécontents du résultat obtenu, sans que l’on sache ce qui se serait produit si nous avions agi autrement. Le plus remarquable, c’est que seule l’émotion du regret provoque une activité significative dans le cortex orbito-frontal. On constate même que l’activité neuronale liée au regret est fonction de l’amplitude des écarts entre le gain obtenu et le gain non obtenu.

Modéliser le regret ?
Il est clair que dans la plupart des situations que nous rencontrons, l’information sur les conséquences des options non choisies n’est pas disponible. En revanche, la modélisation des activités du cortex orbito-frontal en fonction du regret devient extrêmement pertinente dans les environnements de décision où les informations sur les conséquences des choix alternatifs sont accessibles. C’est en principe le cas sur les marchés financiers. Bref, le traitement de l’information par le cortex orbito-frontal, l’intégration des mécanismes cognitifs et des mécanismes émotionnels en vue d’un comportement optimal en situation de regret potentiel, ces éléments combinés fournissent des ressources modélisatrices pour la finance comportementale.

Ajoutons que les décisions financières mettent en jeu deux variables majeures : l’espérance de gain et la variance de risque. Précisons ces notions. Le risque dénote le degré d’incertitude dans une distribution de probabilités. La variance de risque, pour sa part, mesure l’écart des distributions par rapport à une moyenne attendue. Markowitz a proposé dans les années 1950 une approche, qui s’est avérée opératoire, basée sur ces deux seules variables : l’espérance et la variance. Dans le modèle de Markowitz d’analyse des portefeuilles, où plusieurs prises de risques sont analysées en parallèle, le fait de réduire ces analyses à ces deux seules variables rend les mécanismes de révision et d’adaptation de ses croyances et de ses comportements relativement simple. Il se trouve que ces mécanismes sont bien ceux que le cerveau met en jeu dans les situations de prises de décision répétées. Depuis le milieu des années 1990, plusieurs neuroscientifiques ont montré comment les activités des structures sous-corticales du cerveau humain étaient corrélées avec l’anticipation de la récompense et du risque. Dans ces régions le cerveau encode les deux dimensions clés de la finance moderne. Ce qui est notable, c’est que cet encodage du risque et de la récompense par le cerveau est quasi-immédiat, et assurément beaucoup plus rapide que si un individu devait se livrer à un calcul explicite de ces variables. Notre cerveau est pour ainsi dire capable de prédictions financières quand bien même le sujet n’a aucune notion de finance.

Les structures sous-corticales qui réalisent cet encodage de la récompense et du risque sont communes à de nombreuses espèces animales ; on retrouve notamment ces mécanismes chez les rats et les souris. Une vision naïve a longtemps tenu ces régions cérébrales pour le siège de l’irrationalité, alors qu’il nous apparaît clairement ici qu’elles sont au contraire la source d’une possible adéquation fine entre le décodage et l’anticipation d’une information et la prise de décision. Naturellement, des dysfonctionnements de ces régions – par exemple des circuits de la dopamine – peuvent être la cause de comportements irrationnels, comme l’addiction. Mais l’erreur souvent commise est de rapporter la cause de l’irrationalité au conflit entre deux grands types de région dans le cerveau, schématiquement le système limbique et le cortex préfrontal.

N’opposons pas les deux parties du cerveau
Cette erreur est répandue. Une étude fameuse de neuroéconomie de 2004, signée par Samuel McClure et David Laibson, explique ainsi les anomalies du choix intertemporel par la compétition, dans le cerveau, entre ces deux régions. Ce manque de subtilité est simplement dû à l’absence d’un arrière-plan épistémologique dans les premières études de neuroéconomie. Cet arrière-plan, dans nos propres travaux, conduit à des découvertes révolutionnaires.

Il est raisonnable de supposer qu’un ensemble de structures cérébrales, à la fois communes à plusieurs espèces et relativement primitives, contribuent efficacement à l’adaptation d’un organisme à son environnement. Ces structures cérébrales sous-tendent des comportements de maximisation de l’utilité individuelle, qui sont ceux-là mêmes que les modèles économiques classiques ont caractérisés comme « rationnels » chez l’homme. Il est ainsi certainement erroné d’opposer un cortex préfrontal dédié à la rationalité et des structures sous-corticales dédiées aux traitement des mécanismes émotionnels. C’est l’ensemble et l’interaction de ces deux grands systèmes cérébraux qui ont favorisé l’émergence de comportements adaptatifs et rationnels dans des environnements naturels et qui continuent de le faire dans les environnements de prises de décision économiques modernes. L’étude des aires du cerveau qui se situent à l’interface de ces deux grands systèmes est donc du plus grand intérêt pour le neuroéconomiste, comme nous l’avons vu à propos du rôle du cortex orbito-frontal.

Il y a donc des possibilités théoriques d’optimiser la cohérence structurelle entre les modèles neuroscientifiques et les modèles financiers. Mais cette optimisation, pour se traduire en réalité pratique, doit découler d’une démarche d’ingénierie financière lucide sur la nature artificielle des environnements de décision financière. Ce que nous suggérons est de mettre en place des plateformes et des interfaces de décision qui seraient mathématiquement adaptées aux mécanismes de computation des aires cérébrales qui se sont spécialisées au cours de l’évolution dans le traitement du risque et de la récompense. Le risque financier tel que nous le connaissons est très particulier, c’est peut-être même le risque le plus imprédictible, très éloigné en réalité des risques présents dans la nature. Depuis les débuts de la bourse au XVe siècle seulement, nos cerveaux n’ont pas eu le temps de s’y adapter, il est donc plus raisonnable de chercher à adapter la finance au mode de fonctionnement de notre cerveau.

Les applications sont multiples. On peut chercher à mieux comprendre dans le cerveau la source des erreurs de calculs et des décisions sous-optimales et développer des outils d’aide à la décision financière. Le but sociétal de la neuroéconomie est certainement de permettre d’améliorer la théorie de la décision. Le cerveau est habitué au traitement des informations incomplètes et ultra-rapides. L’objectif est d’obtenir une intelligence artificielle fondée sur une théorie de la décision renouvelée à partir d’une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux de prise de décision. On ne peut s’attendre à ce que le cerveau sur une brève période de temps s’adapte à des environnements aussi historiquement nouveaux et aussi complexes que les marchés financiers. En revanche on peut espérer qu’une compréhension des mécanismes cérébraux permettra de rendre plus adaptatifs ces environnements.

References

Academic
  • D’Acremont, M. et Bossaerts, P. (2008), Neurobiological studies of risk assessment: A Comparison of expected utility and mean-variance approaches, Cognitive, Affective, and Behavioral Neuroscience, 8, p. 363-374.
  • Bourgeois-Gironde, S. et Schoonover, C., (2008) Cross-Talks in Economics and Neuroscience, Revue d’Economie Politique, pp. 35-50.
  • Damasio, A. et al. "Somatic markers and the guidance of behaviour: theory and preliminary testing", in H.S. Levin, H.M. Eisenberg & A.L. Benton (Eds.). Frontal lobe function and dysfunction. New York: Oxford University Press, pp. 217-229.
  • Kuhnen, C. et Knutson, B. (2005), The Neural Basis of Financial Risk Taking, Neuron, 47, pp. 763-770.
  • McClure, S. et al. (2004), Separate Neural Systems Value Immediate and Delayed Monetary Rewards, Science, 306, pp. 503-507.
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