Matrice DIMA

Présentation

La Matrice DIMA est un modèle d'analyse permettant d’identifier les tentatives d’utilisation de biais cognitifs dans la consommation d’information et d’en proposer une formalisation. Elle s'inspire des matrices utilisées en cybersécurité (MITRE ATT&CK) et lutte contre la manipulation de l’information (Matrice DISARM). Elle a été créée en 2024 par Bertrand Boyer dans le cadre de l'association M82_project.

Logo du M82_project

Une attaque cognitive correspond à l’utilisation intentionnelle d’un ou plusieurs biais ou heuristiques dont l’objectif est de provoquer une réaction de la cible.

Il existe de nombreux biais cognitifs qui font l’objet d’études et de controverses mais certains sont régulièrement exploitées dans le contexte de la numérisation de l’information dans un processus de prise de décision. A l’instar des matrices précédemment évoquées, DIMA est un modèle décrivant les étapes de l’exploitation d’une information et identifiant les techniques manipulatoires associées à chaque étape.

Il repose sur quatre séquences (ou tactiques) qui correspondent chacune à une phase du traitement de l’information reçue par une cible.

Ces quatres phases sont : détecter, informer, mémoriser, agir (Detect, Inform, Memorise, Act). Le framework DIMA permet de visualiser les biais potentiellement exploités lors d’une exposition à une information, il agit comme un “auto-diagnostic” permettant d’évaluer les tentatives d’exploitation cognitive et donc de manipulation de l’information pour obtenir un effet sur la prise de décision.

Les phases

Détecter

Une caractéristique de l’environnement informationnel est son abondance et la permanence des flux. On n’attend plus le journal de 20h00 pour être informé, nos cerveaux sont exposés de façon continue à des flots de données à traiter. Dès lors, la capacité à détecter une information dans ce flux devient une première étape nécessaire pour espérer produire un effet sur une “audience cible”. Lorsque l’on reçoit une information (ou que l’on va la chercher) il est donc indispensable de savoir pourquoi nous l’avons retenue plus qu’une autre? En quoi cette information se distingue du flot?

Pour sortir du lot et être détectés, les “ingénieurs du chaos” vont donc chercher à exploiter plusieurs bais cognitif que nous rassemblerons dans notre framework. Nous y retrouverons par exemple l’effet de contraste, le biais de distinction ou encore le biais de confirmation qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses.

Informer

Après la phase de détection, débute la phase de traitement de l’information reçue. Il faut maintenant lui donner du sens. Comment cette nouvelle donnée vient-elle interagir avec mes convictions antérieures et mes représentations du monde?

Le cerveau humain aime les histoires cohérentes (en plus d’être faignant), nous allons donc naturellement compléter l’information reçue pour qu’elle ne s’éloigne pas trop des croyances pré-existantes. Ainsi, le plus souvent, ce n’est pas le “manipulateur” qui construit le récit, mais bien nous-même qui remplissons les vides entre deux informations. L’histoire se tisse elle-même. C’est typiquement ce biais qui nous fait voir des motifs réguliers là où il n’y a qu’une série aléatoire de points et qui renforce les stéréotypes. Ce phénomène dit de “l’heuristique de représentativité” est par exemple utilisé dans l’expérience conduite par Kahneman et Tversky : on présente aux participants une description stéréotypée d’une personne fictive nommée Steve, le décrivant comme timide, serviable, introverti et organisé. Ensuite, on leur demande d’évaluer la probabilité que Steve exerce différentes professions. Les participants ont eu tendance à juger qu’il était plus probable que Steve soit bibliothécaire, se basant sur le stéréotype de cette profession correspondant aux traits décrits, plutôt que sur des statistiques objectives. Ce type de manipulation exploite notre propension à catégoriser rapidement les gens et les situations en se fiant à des représentations mentales simplistes, au lieu d’analyser objectivement les probabilités réelles. Cela peut être utilisé pour propager des préjugés et des idées reçues.

Mémoriser

Ceux qui exploitent nos biais cognitifs cherchent naturellement à ce que nous ne rejetions pas les informations qu’ils diffusent. Nous devons les mémoriser ou à minima les intégrer dans nos schémas de représentation et nos prises de décision. Dans ce contexte le biais de cadrage, aussi appelé “framing effect” ou “framing bias” en anglais, s’impose. Ce biais illustre notre tendance à réagir différemment à une même information selon la façon dont elle est présentée ou “cadrée”. Celui-ci, couplé avec le biais de positivité qui fait que l’on retient plus facilement les expériences positives que négatives peut conduire à des représentations totalement inverses de la réalité. La mémorisation de l’information repose donc sur les effets cumulatifs de biais préalablement exploités. Ainsi, le biais de saillance (déjà utile dans la phase de détection) peut être combiné au biais de confirmation pour favoriser l’ancrage de l’information.

Agir

Dans la dernière partie du framework nous nous intéressons à ce qui nous fait réaliser des choses et agir sur notre environnement. Après avoir capté notre attention, donné du sens à une information, faire en sorte qu’elle ne soit pas rejetée, les acteurs de la manipulation de l’information vont chercher à nous faire agir sur la base de l’information manipulée qu’ils diffusent. Pour ce faire ils ont à disposition, là encore, un certain nombre de biais à exploiter.

Matrice V.1

• Détecter
  • TA0011: Information préexistante
    • TE0111: Heuristique de disponibilité
      • TE0112: Effet de simple exposition
  • TA0012: Information à exposition répétée
    • TE0121: Illusion de la fréquence
    • TE0122: Effet de contexte
  • TA0013: Information clivante
    • TE0131: Effet de bizarrerie
    • TE0132: Biais de négativité
  • TA0014: Ecart à la norme
    • TE0141: Effet von Restorff
    • TE0142: Biais d’ancrage
    • TE0143: Effet de contraste
  • TA0015: Détail signifiant
    • TE0151: Biais de distinction
    • TE0152: Loi de Weber-Fechner

• Informer
  • TA0021: Création d’un motif
    • TE0211: biais de corrélation illusoire
    • TE0212: Biais de la preuve anecdotique
    • TE0213: Illusion des séries
  • TA0022: Généralisation et renforcement de stéréotypes
    • TE0221: Effet de retournement
  • TA0023: Supériorité familière
    • TE0231: Biais d'homogénéité
    • TE0232: Biais de la route connue
  • TA0024: Simplication
    • TE0241: Biais de la somme nulle
    • TE0242: Biais de normalité
  • TA0025: Auto-référence
    • TE00251: Effet de faux consensus
  • TA0026: Projection temporelle
    • TE0261: Biais rétrospectif

• Mémoriser
  • TA0031: Renforcement indirect
    • TE0312: biais de confusion de source
    • TE0313: effet d'espacement
    • TE0314: Effet de suggestion
    • TE0315: Effet de génération
  • TA0032: Renforcement pré-existant
    • TE0321: Stéréotype implicite
    • TE0322: Effacement négatif
    • TE0323: Effet de contexte
  • TA0033: Exposition de contenus
    • TE0331: Effet de récence
    • TE0332: Effet de simple exposition
    • TE0333: Effet de primauté

• Agir
  • TA0041: Valorisation individuelle
    • TE0411: biais d'excès de confiance
    • TE0412: Effet Peltzman (compensation du risque)
    • TE0413: Supériorité illusoire
  • TA0042: Renforcement escalatoire
    • TE0421: biais des coûts irrécupérables
    • TE0422: biais d'autorité
  • TA0043: Ozaekomi waza (contrôle par immobilisation)
    • TE0431: Biais d'omission
    • TE0432: Biais du statu quo
    • TE0433: saturation informationnelle