Lorsque vous naviguez sur des forums ou des réseaux sociaux, vous trouvez des histoires de réussite numérique. Des gens qui facturent des milliers d'euros avec des cours, du dropshipping ou du trading. Mais c'est une vision incomplète. Ceux qui échouent ne publient pas leurs bilans dans le rouge. Ils abandonnent en silence, sans laisser de trace statistique. Ce phénomène s'appelle le biais de survie et il fausse votre perception du risque réel.
Comment le biais de survie fausse les données techniques 🧊
En développement web ou en machine learning, le biais de survie est une erreur courante. Si vous analysez uniquement les algorithmes qui fonctionnent, vous ignorez les centaines de modèles que vous avez écartés. Il en va de même pour les entreprises en ligne : les plateformes montrent des témoignages de ceux qui facturent, pas de ceux qui ont perdu leur investissement. Une analyse honnête devrait inclure le taux d'abandon réel, qui dans des secteurs comme le marketing d'affiliation dépasse les 90 % au cours de la première année.
Le club de ceux qui n'ont pas survécu (et qui n'ont pas de t-shirt) 💀
Nous pourrions créer un réseau social pour ceux qui ont échoué sur Internet. Il s'appellerait Morts Numériques et n'aurait qu'un seul like : celui de votre banque lorsque vous fermez le compte. Mais il n'existe pas, car personne ne veut se vanter de son cours de cryptomonnaies qui s'est terminé par la vente de NFTs de mèmes ennuyeux. Alors, la prochaine fois que vous verrez un témoignage éclatant, souvenez-vous : derrière chaque succès, il y a dix personnes qui mangent une pizza surgelée et qui pensent à retourner au bureau.