Le raisonnement à rebours est une façon unique de penser dans le processus de prise de décision, qui détermine la séquence des meilleurs choix en raisonnant de la fin du problème jusqu'au début. Cette méthode a non seulement des applications dans les domaines des mathématiques et de l’informatique, mais joue également un rôle important dans des scénarios pratiques tels que les jeux de société et l’économie. Cet article explorera le concept de raisonnement inverse, des exemples de son application et son impact sur la stratégie de jeu.
Le raisonnement rétrospectif permet aux décideurs de déduire des actions optimales antérieures à partir du résultat final, ce qui est essentiel pour une sélection précise de chaque étape.
Le cœur du raisonnement inversé réside dans la pensée inversée. En partant d’un point final donné, en analysant le meilleur comportement atteint à ce stade, puis en remontant jusqu’au début du problème, la meilleure action peut être déterminée pour chaque situation possible. Cette méthode a été découverte pour la première fois par Arthur Kelly en 1875 pour résoudre des problèmes liés à la prise de décision.
Le raisonnement rétrospectif est souvent utilisé en économie pour résoudre des problèmes d'arrêt optimal et des problèmes de théorie des jeux. Dans le problème d’arrêt optimal, un individu décide quand abandonner et recherche une meilleure alternative. Il s’agit d’un scénario de prise de décision typique, dans lequel le raisonnement inversé aide les individus à envisager les avantages à long terme.
Le raisonnement rétrospectif aide non seulement les décideurs à réfléchir aux situations actuelles, mais leur permet également de faire des prédictions sur les choix futurs.
Dans la théorie des jeux, le raisonnement à rebours est utilisé pour trouver un comportement optimal, en particulier dans les jeux séquentiels. Supposons que deux joueurs envisagent d'aller au cinéma ensemble. Le premier joueur préfère "Terminator" tandis que le deuxième joueur préfère "Joker". Le raisonnement à rebours aide chaque joueur à prendre des décisions optimales après avoir considéré les choix possibles de l’autre joueur.
Prenons l'exemple d'un jeu à plusieurs étapes. Le premier joueur choisira d'abord un film, puis le deuxième joueur choisira s'il doit le regarder en fonction de la décision du premier joueur. Grâce au raisonnement inverse, le joueur 2 est capable de faire le choix le plus avantageux à chaque étape, conduisant finalement à un résultat d'équilibre pivot qui convient le mieux aux deux parties.
Le raisonnement à rebours peut prendre en compte les réactions et les choix de l'autre partie à chaque étape de la prise de décision. Cette interactivité rend la formulation des stratégies plus approfondie.
Bien que le raisonnement inverse puisse constituer un outil de solution puissant en théorie, il se heurte à de nombreux défis en pratique. Par exemple, dans certains jeux avec des informations incomplètes, les joueurs ne peuvent pas prédire avec précision les actions de l'adversaire, donc l'effet du raisonnement inverse sera considérablement réduit.
Considérons le problème de décision d'entrée d'un concurrent sur un marché monopolistique. Si un entrant potentiel choisit d’entrer sur le marché, les entreprises existantes décident de résister ou de tolérer cet entrant. En raisonnant à rebours, les entreprises peuvent trouver la bonne combinaison de stratégies pour maximiser leurs propres intérêts et éviter de devenir imprudentes en raison de menaces irréalistes.
Le paradoxe inattendu et suspendu démontre les limites du raisonnement inversé. Supposons qu’un prisonnier s’appuie sur un raisonnement inverse pour trouver un moyen de s’échapper, mais qu’il raisonne trop et parvienne à une mauvaise conclusion. Cela nous indique que le raisonnement rétrospectif, bien qu’il soit un outil puissant, peut également nous induire en erreur et arriver à des résultats erronés.
L'influence du raisonnement inverse atteint tous les recoins de l'échiquier et de l'économie, transformant notre compréhension de l'élaboration de stratégies. Cependant, face à des comportements humains complexes et à des environnements changeants, peut-on vraiment s’appuyer sur ce mode de raisonnement pour prendre les meilleures décisions ?