Le problème de l’induction est une question parmi les philosophes et autres personnes intéressées par le comportement humain qui veulent savoir si le raisonnement inductif, pierre angulaire de la logique humaine, génère réellement des informations utiles et significatives. Un certain nombre de philosophes de renom, dont Karl Popper et David Hume, ont abordé ce sujet, et il continue d’être un sujet d’intérêt et de discussion. Le raisonnement inductif est souvent défectueux, et ainsi certains philosophes soutiennent qu’il n’est pas une source d’information fiable.
Au cours du raisonnement inductif, une série d’observations sont utilisées pour tirer une conclusion sur la base de l’expérience. Un problème avec cette logique est que simplement parce qu’un ensemble d’expériences soutient toutes une conclusion logique, cela ne signifie pas que quelque chose n’est pas là pour contredire cette conclusion. L’un des exemples les plus connus est celui du cygne noir. Un sujet voit une série de cygnes blancs et conclut sur la base de cette information que tous les cygnes sont blancs, car la blancheur doit être un état intrinsèque des cygnes. Lorsque cette personne voit un cygne noir, cela réfute cette conclusion et illustre le problème de l’induction.
Les humains sont constamment obligés de prendre des décisions logiques sur la base d’un raisonnement inductif, et parfois ces décisions ne sont pas fiables. En finance et en investissement, par exemple, les investisseurs s’appuient sur leur expérience du marché pour faire des hypothèses sur l’évolution du marché. Lorsqu’elles sont incorrectes, elles peuvent entraîner des pertes financières. Après coup, ils comprennent que la conclusion à laquelle ils sont parvenus était erronée, mais ils n’avaient aucun moyen de le prédire alors que le marché se comportait toujours d’une manière qui correspondait à leurs attentes antérieures.
Le problème de l’induction peut jouer un rôle clé dans la compréhension des probabilités et de la façon dont les gens prennent des décisions. Dans une situation où les conclusions reposent sur une série d’observations positives sans aucune contradiction pour les contredire, les conclusions pourraient être exprimées plus précisément en termes de probabilité, par opposition aux statistiques. Par exemple, si un cavalier n’est jamais tombé de cheval et se prépare à essayer une nouvelle monture, il pourrait dire qu’il est peu probable qu’il soit projeté, sur la base de ses expériences précédentes, mais il ne devrait pas exclure complètement cette possibilité.
Grâce au problème de l’induction, les gens peuvent prendre des décisions sur la base d’informations limitées, ce qui peut les amener à faire de mauvais choix. Chaque événement qui renforce la conclusion est considéré comme une preuve supplémentaire à l’appui de la conclusion, au lieu d’un autre point de données à considérer. Cela peut créer un faux sentiment de confiance. Le problème de l’induction peut également jouer un rôle dans des erreurs logiques comme la croyance qu’une corrélation observée est une preuve de causalité.