Heuristique : règles de raisonnement qui conduit à une simplification du problème et permet de le résoudre rapidement, mais pas toujours correctement. Les heuristiques sont des opérations mentales automatiques, intuitives et rapides, utilisées tout particulièrement dans des tâches de jugement, de prise de décision. Elles nous conduisent à porter des jugements non canoniques (qui ne sont pas conformes aux règles de calcul des probabilités).
D’après Kahneman et Tversky, dans les situations de la vie de tous les jours, nous ne disposons généralement pas de suffisamment de temps pour mettre en œuvre des calculs complexes ou pour traiter les informations accessibles de manière exhaustive. Pour pallier ces insuffisances, nous mettons en œuvre des processus psychologiques peu coûteux en ressources cognitives, qui tendent à être efficaces généralement, mais qui peuvent produire des erreurs systématiques.
Plusieurs heuristiques ont été décrites par Kahneman et Tversky, mais trois d’entre elles sont particulièrement importantes :
- L’heuristique de représentativité : règle qui consiste à estimer la probabilité d’appartenance d’un objet à une classe d’objets à partir de sa ressemblance avec un cas prototypique de cette classe. Elle est, par exemple, utilisée dans les processus de catégorisation, pour déterminer si un objet appartient à une catégorie, par exemple pour catégoriser socialement les individus en fonction de leur ressemblance avec les stéréotypes caractérisant les catégories sociales.
- L’heuristique de disponibilité : il y a un biais dans l’estimation qui est dû à la disponibilité des informations en mémoire. L’heuristique de disponibilité consiste à juger la fréquence ou la probabilité d’un événement en fonction de la facilité avec laquelle on peut se remémorer des exemples de cet événement.
- L’heuristique d’ancrage et d’ajustement : l’heuristique dite d’ancrage et d’ajustement, qui intervient quand on accomplit des estimations en partant d'une valeur initiale (l’ancrage) qu'on ajuste ensuite dans une direction et une proportion déterminées (ajustement) par d'autres aspects de la situation, jusqu'à fournir une valeur finale. Selon ce processus d'ancrage-ajustement, quand on opère des estimations en partant d'une valeur initiale, le fait que cette valeur soit forte ou faible influe sur le résultat final de l'estimation : celle-ci sera plus élevée si l'on part d'une valeur forte plutôt que d'une valeur faible.
D’autres heuristiques existent : l’heuristique de simulation, l’heuristique d’affect, l’heuristique d’effort, l’heuristique de rareté, l’heuristique de négativité.