RAISONNEMENT INDUCTIF: CARACTÉRISTIQUES, TYPES ET EXEMPLES - PSYCHOLOGIE - 2025

Le raisonnement inductif est une sorte de réflexion sur la création de théories généralisées à partir d'observations spécifiques. Contrairement au raisonnement déductif, il s'appuie sur des données concrètes pour tirer des conclusions qui peuvent s'appliquer à d'autres situations similaires.

Pour réaliser un bon raisonnement inductif, il est nécessaire d'effectuer un grand nombre d'observations, de trouver un modèle entre elles et de pouvoir faire une généralisation à partir des données collectées. Plus tard, cette généralisation peut être utilisée pour créer une explication ou une théorie.

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Le raisonnement inductif est utilisé à la fois dans la science et dans la vie quotidienne. Bien que ses conclusions ne soient pas aussi infaillibles que celles obtenues à partir d'autres processus logiques, tels que le raisonnement déductif, il peut servir de base à toutes sortes de théories, de prédictions ou d'explications de comportements.

Lors de la conduite d'un processus de raisonnement inductif, la conclusion atteinte est dite plus ou moins probable plutôt qu'infaillible. Cependant, lors de l'application de ce type de pensée, divers types de biais peuvent survenir, qui rendent les arguments invalides.

caractéristiques

Passer du béton au général

La principale caractéristique du raisonnement inductif est que lors de son utilisation, il commence par une série de données spécifiques qui sont utilisées pour essayer de créer des théories générales sur un certain phénomène. La méthode de base pour conduire une induction consiste à examiner une série de cas spécifiques et à rechercher ce qu'ils ont en commun.

Par exemple, un éthologue qui étudie une nouvelle espèce d'oiseau remarque que tous les spécimens qu'il a trouvés ont des plumes noires. Pour cette raison, il arrive à la conclusion qu'il est probable que tout autre animal de cette espèce qu'il rencontrera à l'avenir aura également un plumage de cette couleur.

En raison de son fonctionnement, le raisonnement inductif est également connu sous le nom de «logique ascendante». Cela contraste avec le fonctionnement de la déduction, où vous partez d'une théorie générale utilisée pour tirer des conclusions sur une situation spécifique.

De par sa nature, les sciences sociales ont tendance à utiliser beaucoup plus le raisonnement inductif que le raisonnement déductif. Ainsi, une grande partie des théories de disciplines telles que la psychologie ou la psychologie ont été créées en observant un grand nombre d'individus et en généralisant leurs caractéristiques à l'ensemble de la population.

Vos conclusions sont probables, non infaillibles

Lorsque nous effectuons un raisonnement déductif, si les prémisses sont vraies et que l'argument est bien construit, les conclusions seront toujours vraies. Cependant, dans le raisonnement inductif, ce n'est pas le cas. Même lorsque la logique est bien utilisée, le résultat d'un argument ne sera jamais infaillible - il peut être faux.

Cela se produit parce que, lorsque vous travaillez avec un raisonnement inductif, vous parlez toujours de probabilités. Dans l'exemple des oiseaux noirs que nous avons précédemment mis, il suffirait qu'un animal d'une autre couleur apparaisse pour démanteler l'argument selon lequel tous les spécimens de cette espèce ont la même tonalité.

Cependant, tous les types de raisonnement inductif ne sont pas également fiables. Plus l'échantillon que nous examinons est grand et plus il est représentatif de la population générale (c'est-à-dire plus il ressemble à l'ensemble que nous voulons étudier), moins il y a d'erreur.

Par exemple, lors de la réalisation d'une enquête sur l'intention de vote, il sera beaucoup plus fiable si on interroge 10 000 personnes sélectionnées au hasard que si l'enquête est menée dans une classe universitaire avec un groupe de 50 étudiants.

Des erreurs peuvent survenir lors de son application

Nous avons déjà vu que les conclusions tirées par le raisonnement inductif ne sont pas infaillibles, mais simplement probables. Cela se produit même lorsque le processus logique a été exécuté correctement. Cependant, comme pour d'autres types de raisonnement, il est possible de faire des erreurs lors de la conduite d'une induction.

L'erreur la plus courante qui se produit lors de l'utilisation du raisonnement inductif consiste à s'appuyer sur des exemples qui ne sont pas vraiment représentatifs de la condition étudiée. Par exemple, de nombreux critiques de la psychologie en tant que science soulignent que les expériences sont souvent menées sur des étudiants plutôt que sur des gens ordinaires.

Une autre des erreurs les plus courantes est de baser nos conclusions sur un très petit nombre de cas, avec lesquels les données à partir desquelles nous partons sont incomplètes. Afin d'arriver à des conclusions vraiment fiables grâce au raisonnement inductif, il est nécessaire d'avoir autant de données que possible comme base.

Enfin, même lorsque nous disposons de suffisamment de données et que l'échantillon est représentatif de la population générale, nos conclusions peuvent être erronées en raison de biais de réflexion. Dans le raisonnement inductif, certains des plus courants sont le biais de confirmation, le biais de disponibilité et l'erreur du joueur.

Les types

Le mécanisme de base reste toujours dans un processus de raisonnement inductif. Cependant, il existe plusieurs façons d'arriver à une conclusion générale sur une population à partir d'une série de données particulières. Ensuite, nous verrons les plus courants.

Généralisation

La forme la plus simple de raisonnement inductif est basée sur l'observation d'un petit échantillon pour tirer une conclusion sur une population plus large.

La formule serait la suivante: si une proportion de l'échantillon a une caractéristique X, alors la même proportion de la population générale l'aura.

La généralisation de base a tendance à se produire dans des cadres informels. En fait, cela se produit souvent au niveau inconscient. Par exemple, un élève d'une école constate que sur ses 30 camarades de classe, seuls 5 ont des parents séparés. En regardant cela, vous pourriez faire une généralisation et penser que seul un petit nombre d'adultes sont séparés.

Cependant, il existe d'autres formes de généralisation plus fiables et scientifiques. Le premier est la généralisation statistique. Le fonctionnement est similaire à celui de base, mais les données sont collectées de manière systématique dans une population plus large, et les résultats sont analysés à l'aide de techniques mathématiques.

Imaginons que 5 000 personnes aient été interrogées par téléphone sur leur appartenance politique. De cet échantillon, 70% s'identifient comme «de gauche». En supposant que l'échantillon soit représentatif de la population en général, on peut en déduire que 70% des habitants de ce pays se considéreront également à gauche.

Syllogisme statistique

Un syllogisme statistique est une forme de raisonnement inductif qui part d'une généralisation pour tirer une conclusion sur un phénomène spécifique. Lors de l'utilisation de cette méthode, la probabilité qu'un résultat se produise est étudiée et appliquée à un cas individuel.

Par exemple, dans un pays où 80% des mariages se terminent par un divorce, on peut dire qu'il est très probable qu'un couple qui vient de se marier finisse par se séparer.

Cependant, contrairement aux syllogismes de la logique déductive, ce résultat n'est pas infaillible (il y aurait 20% de chances que le mariage fonctionne).

Lors de l'utilisation de syllogismes statistiques, deux problèmes différents peuvent survenir. D'une part, il est très facile d'ignorer le pourcentage de cas dans lesquels la conclusion à laquelle nous sommes parvenus n'est pas remplie; et d'autre part, il est également courant de penser que, comme il existe des exceptions à la règle, elle ne peut pas être généralisée.

Induction simple

L'induction simple est une combinaison de généralisation et de syllogisme statistique. Il consiste à tirer une conclusion sur un individu à partir d'une prémisse qui affecte un groupe auquel il appartient. La formule est la suivante:

Nous savons qu'un pourcentage X d'un groupe a un attribut spécifique. Pour chaque individu appartenant à ce groupe, la probabilité qu'ils présentent également cet attribut est X. Par exemple, si 50% des membres d'un groupe sont des introvertis, chaque individu a une probabilité de 50% de présenter ce trait.

Raisonnement par analogie

Une autre des formes les plus courantes de raisonnement inductif est celle qui compare deux groupes ou individus différents pour essayer de prédire quelles seront leurs similitudes et leurs différences. La prémisse est la suivante: si deux individus partagent un ensemble de caractéristiques, ils sont plus susceptibles d'être similaires dans d'autres également.

Le raisonnement par analogie est très courant tant dans les disciplines formelles telles que la science et la philosophie que dans notre vie de tous les jours. Cependant, ses conclusions ne sont pas toujours correctes, de sorte qu'il est généralement considéré comme utile uniquement comme méthode de réflexion auxiliaire.

Par exemple, imaginez que nous observons deux individus et découvrons qu'ils sont tous les deux introvertis, amoureux de la lecture, et ont un tempérament similaire. Si nous observons plus tard que l'un d'entre eux s'intéresse à la musique classique, le raisonnement par analogie nous dirait que le second le sera probablement aussi.

Inférence causale

Quand nous observons que deux phénomènes se produisent toujours en même temps, notre première impulsion est de penser que l'un d'eux est la cause de l'autre. Ce type de raisonnement inductif est appelé inférence causale.

Ce type de raisonnement pose le problème que deux phénomènes qui se produisent en même temps peuvent être causés par un troisième que nous ne connaissons pas, appelé «variable étrange». Par conséquent, bien que l'inférence causale soit très courante, elle ne fournit pas suffisamment de preuves pour être considérée comme valide dans des domaines tels que la science.

Un exemple classique de mauvaise inférence causale est la relation entre la consommation de crème glacée et le nombre de décès causés par noyade en mer. Les deux phénomènes ont tendance à se produire dans une plus grande mesure à certaines périodes de l'année; ainsi, si nous utilisions l'inférence causale, nous pourrions conclure que l'un d'eux est à l'origine de l'autre.

Cependant, l'explication logique est qu'il existe une troisième variable qui cause les deux premières. Dans ce cas, ce serait l'augmentation des températures pendant les mois d'été, qui amènerait les gens à boire plus de crème glacée et à se baigner plus souvent dans la mer, augmentant ainsi également les décès par noyade.

Différences avec le raisonnement déductif

Point de départ

La première différence fondamentale entre le raisonnement déductif et inductif est le point de départ des deux. Le raisonnement déductif est connu sous le nom de «logique descendante», car il commence par une théorie générale et finit par tirer une conclusion sur un cas spécifique.

Au contraire, nous avons déjà vu que le raisonnement inductif est aussi appelé «logique ascendante». En effet, le processus est le contraire: le raisonnement part de données concrètes et il s'agit d'arriver à une conclusion logique sur un phénomène général.

Arguments

En logique, un argument est un raisonnement composé de prémisses et d'une conclusion. En logique déductive, les arguments peuvent être valides (s'ils sont bien construits) ou invalides (si les prémisses ne sont pas liées les unes aux autres ou si la conclusion est mal tirée). D'un autre côté, ils peuvent également être vrais (si les prémisses sont vraies) ou faux.

Cela ne fonctionne pas de la même manière dans le raisonnement inductif. Dans ce type de logique, les arguments peuvent être forts (si la probabilité que quelque chose se produise est élevée) ou faibles. Dans le même temps, des arguments solides peuvent être convaincants (si les prémisses sur lesquelles ils sont fondés sont vrais) ou non convaincants.

Validité des conclusions

La dernière différence entre ces deux types de raisonnement concerne la validité des conclusions. En logique déductive, si les prémisses sont vraies et l'argument bien construit, la conclusion sera vraie dans absolument tous les cas.

En revanche, dans le raisonnement inductif, même si l'argument est fort et les prémisses sont vraies, les conclusions ne seront pas toujours vraies. C'est pourquoi nous parlons d'arguments convaincants et non d'arguments vrais.

Exemples

Ci-dessous, nous verrons quelques autres exemples de raisonnement inductif que nous pouvons mettre en œuvre au quotidien:

- Chaque fois que Juan mange des cacahuètes, il tousse et se sent malade. Juan doit être allergique aux arachides.

- Un enseignant constate que lorsqu'il utilise une présentation PowerPoint dans une classe, ses élèves montrent plus d'intérêt. L'enseignant conclut que l'utilisation de PowerPoint contribuera à accroître la motivation de ses élèves.

- Un avocat étudie comment des cas similaires à celui qu'il a en cours dans le passé ont été résolus et trouve une stratégie qui a toujours donné de bons résultats. Pour cette raison, il arrive à la conclusion que s'il l'utilise dans son cas, il atteindra également son objectif.

Références

1. "Déductif vs. Inductif »dans: Diffen. Récupéré le 20 mars 2019 sur Diffen: diffen.com.
2. "Raisonnement déductif vs. Raisonnement inductif »dans: Live Science. Récupéré le 20 mars 2019 sur Live Science: livescience.com.
3. «Définition et exemples de raisonnement inductif» dans: The Balance Careers. Récupéré le 20 mars 2019 sur The Balance Careers: thebalancecareers.com.
4. "Exemples de raisonnement inductif" dans: Votre dictionnaire. Récupéré le 20 mars 2019 dans votre dictionnaire: examples.yourdictionary.com.
5. "Raisonnement inductif" dans: Wikipedia. Récupéré le: 20 mars 2019 sur Wikipedia: en.wikipedia.org.