Raisonnement inductif: caractéristiques, types et exemples

Le raisonnement inductif est un type de pensée qui tente de créer des théories généralisées basées sur des observations spécifiques. Contrairement au raisonnement déductif, il s’appuie sur des données concrètes pour tirer des conclusions pouvant s’appliquer à d’autres situations similaires.

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

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 d’autres processus logiques, telles que le raisonnement déductif, elles peuvent servir de base à tous les types de théories, de prédictions ou d’explications de comportements.

Lorsqu'un processus de raisonnement inductif est effectué, on dit que la conclusion à laquelle on parvient est plus ou moins probable au lieu d'être infaillible. Cependant, en appliquant ce type de pensée, plusieurs types de biais peuvent survenir, rendant les arguments invalides.

Caractéristiques

Aller du concret au général

La principale caractéristique du raisonnement inductif est que, lorsqu'on l'utilise, on commence par une série de données spécifiques utilisées pour tenter de créer des théories générales sur un phénomène donné. La méthode de base pour effectuer une induction consiste à observer une série de cas concrets et à rechercher ce qu’ils ont en commun.

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

En raison de la façon dont cela fonctionne, le raisonnement inductif est également appelé "logique ascendante". Cela s’oppose à la manière dont fonctionne la déduction, où elle part d’une théorie générale utilisée pour tirer des conclusions sur une situation donnée.

De par leur nature, les sciences sociales ont tendance à utiliser le raisonnement inductif bien plus 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, pas infaillibles

Lorsque nous effectuons un raisonnement déductif, si les prémisses sont vraies et l’argument bien construit, les conclusions seront toujours vraies. Cependant, dans le raisonnement inductif, cela ne se produit pas. Même lorsque la logique est bien utilisée, le résultat d'un argument ne sera jamais infaillible, mais il est possible qu'il soit faux.

Cela se produit parce que, lorsqu'on travaille avec un raisonnement inductif, on parle toujours de probabilités. Dans l'exemple des oiseaux noirs que nous avons déjà cité, il suffirait qu'un animal d'une autre couleur semble démanteler l'argument voulant que tous les spécimens de cette espèce aient la même tonalité.

Cependant, tous les types de raisonnement inductif ne sont pas aussi fiables. Plus l'échantillon dans lequel nous cherchons est grand et plus il est représentatif de la population en général (c'est-à-dire qu'il ressemble plus à l'ensemble que nous souhaitons étudier), moins il y a de chances qu'une erreur soit commise.

Par exemple, lors d'un sondage sur l'intention de voter, il sera beaucoup plus fiable de demander à 10 000 personnes sélectionnées au hasard si l'enquête est menée dans une classe universitaire auprès d'un groupe de 50 étudiants.

Des erreurs peuvent survenir lors de l'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 correctement exécuté. Cependant, comme avec d'autres types de raisonnement, il est possible de commettre des erreurs lors de l'induction.

L'erreur la plus commune qui se produit lors de l'utilisation du raisonnement inductif est de 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 bien souvent, des expériences sont menées avec des étudiants universitaires et non avec des gens ordinaires.

Une autre erreur fréquente consiste à fonder nos conclusions sur un très petit nombre de cas, pour lesquels les données à partir desquelles nous partons sont incomplètes. Afin de parvenir à des conclusions vraiment fiables à travers un raisonnement inductif, il est nécessaire de fonder autant de données que possible.

Enfin, même lorsque nous disposons de suffisamment de données et que l'échantillon est représentatif de la population en général, il est possible que nos conclusions soient erronées en raison de biais de pensée. Dans le raisonnement inductif, les plus courants sont le biais de confirmation, le biais de disponibilité et l'erreur du joueur.

Types

Le mécanisme de base est toujours maintenu dans un processus de raisonnement inductif. Cependant, il existe plusieurs façons de tirer une conclusion générale à propos d'une population à partir d'une série de données particulières. Ensuite, nous verrons le plus commun.

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 importante.

La formule serait la suivante: si une proportion de l’échantillon a un caractère X, alors la même proportion de la population l’aura.

La généralisation de base se produit généralement dans des contextes informels. En fait, cela se produit souvent inconsciemment. Par exemple, un élève dans une école observe que sur 30 camarades de classe, 5 seulement ont des parents séparés. En voyant cela, je pourrais 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 recueillies systématiquement dans une population plus large et les résultats sont analysés à l'aide de techniques mathématiques.

Imaginons qu'un sondage téléphonique auprès de 5 000 personnes soit mené sur leur appartenance politique. Sur cet échantillon, 70% sont identifiés comme «à gauche». En supposant que l'échantillon soit représentatif de la population en général, on peut en déduire que 70% des habitants de ce pays seront également considérés comme étant de gauche.

Syllogisme statistique

Un syllogisme statistique est une forme de raisonnement inductif qui part d’une généralisation pour tirer une conclusion sur un phénomène particulier. Lorsque cette méthode est utilisée, 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 nouvellement marié se sépare.

Cependant, contrairement à ce qui se passe avec les syllogismes dans 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 arrivés n'est pas atteinte; et d'autre part, il est également courant de penser que, puisqu'il existe des exceptions à la règle, il n'est pas possible de généraliser.

Induction simple

La simple induction est une combinaison de généralisation et de syllogisme statistique. Elle consiste à extraire une conclusion concernant un individu d’un principe qui affecte un groupe auquel elle 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 composants d'un groupe sont introvertis, chaque individu a 50% de chance de présenter ce trait.

Raisonnement par analogie

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

Le raisonnement par analogie est très courant tant dans les disciplines formelles que la science et la philosophie, comme dans notre quotidien. Toutefois, comme ses conclusions ne sont pas toujours correctes, on considère généralement qu’elle n’est utile que comme méthode de réflexion auxiliaire.

Par exemple, imaginons que nous observons deux individus et découvrions qu’ils sont à la fois introvertis, amoureux de la lecture et qu’ils ont le même tempérament. Si nous observons plus tard que l'un d'eux s'intéresse à la musique classique, un raisonnement par analogie nous dirait que le second le sera probablement aussi.

Inférence causale

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

Ce type de raisonnement a pour 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 de cause à effet 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 d’inférence causale erronée est la relation entre la consommation de crème glacée et le nombre de décès causés par une noyade en mer. Les deux phénomènes ont tendance à se produire davantage à certaines périodes de l’année; Donc, si nous utilisions l'inférence causale, nous pourrions conclure que l'un d'eux cause l'autre.

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

Différences avec raisonnement déductif

Point de départ

La première différence fondamentale entre le raisonnement déductif et le raisonnement inductif est le point de départ duquel il commence dans les deux cas. Le raisonnement déductif est connu sous le nom de "logique descendante", puisqu'il commence par une théorie générale et finit par tirer une conclusion sur un cas particulier.

Au contraire, nous avons déjà vu que le raisonnement inductif est également appelé "logique ascendante". En effet, le processus est l’opposé: le raisonnement part de données concrètes et il s’agit de parvenir à une conclusion logique sur un phénomène général.

Des arguments

En logique, un argument est un raisonnement composé de prémisses et de conclusion. En logique déductive, les arguments peuvent être valides (s'ils sont bien construits) ou invalides (si les prémisses n'ont aucun rapport les unes aux autres ou si la conclusion est extraite à tort). D'autre part, ils peuvent aussi 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 d'occurrence est élevée) ou faibles. Dans le même temps, des arguments solides peuvent être convaincants (si les prémisses sur lesquelles ils sont basés sont vrais) ou peu 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 tous les cas.

En revanche, dans le raisonnement inductif, même si l'argument est fort et que les prémisses sont vraies, les conclusions ne seront pas toujours vraies. C'est pourquoi on parle d'arguments convaincants et non de certains arguments.

Des exemples

Ci-dessous, nous verrons quelques exemples supplémentaires de raisonnement inductif que nous pouvons réaliser au quotidien:

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

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

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