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Dès qu’il y a jugement, il y a bruit. Quand deux médecins posent des diagnostics différents pour le même patient, quand deux juges attribuent des peines plus ou moins lourdes pour le même crime, quand deux responsables de ressources humaines prennent des décisions opposées à propos d’un candidat à un poste, nous sommes face au bruit. Daniel Kahneman, Olivier Sibony et Cass R. Sunstein montrent dans ce livre que le bruit exerce des effets nocifs dans de nombreux domaines : médecine, justice, protection de l’enfance, prévision économique, recrutement, police scientifique, stratégie d’entreprise… Pourtant, le bruit reste méconnu. Il est la face cachée de l’erreur de jugement. Noise nous propose des solutions simples et immédiatement opérationnelles pour réduire le bruit dans nos jugements et prendre de meilleures décisions. Le prochain livre qui va changer votre façon de penser. Un best-seller mondial. « Un tour de force d’érudition et de clarté. » The New York Times « Une leçon d’humilité devant nos erreurs. » The Financial Times « Tous les chercheurs, les décideurs politiques, les dirigeants et les consultants devraient lire ce livre. » The Washington Post Daniel Kahneman est spécialiste de psychologie cognitive et d’économie comportementale, professeur émérite à Princeton et prix Nobel d’économie. Il est l’auteur de Système 1/Système 2. Les deux vitesses de la pensée. Olivier Sibony est professeur à HEC Paris et associate fellow de la Saïd Business School (Université d’Oxford), où il enseigne la stratégie et la prise de décision. Il est l’auteur de Vous allez commettre une terrible erreur ! Cass R. Sunstein est professeur de droit à Harvard. Il a également été directeur des affaires réglementaires au sein de l’administration Obama de 2009 à 2012. Il est l’auteur avec Richard Thaler de Nudge. Comment inspirer la bonne décision.
Undertittel
Pourquoi nous faisons des erreurs de jugement et comment les eviter
ISBN
9782738157065
Språk
Fransk
Utgivelsesdato
29.9.2021
Tilgjengelige elektroniske format
  • Epub - Adobe DRM
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