Mesures d’atténuation des biais cognitifs dans l’évaluation des entreprises
Mots-clés :
biais cognitifs ; évaluation d’entreprise ; finance comportementale ; erreurs de valorisation ; surconfiance ; ancrage ; biais de disponibilité ; biais de confirmation ; atténuation des biais ; méthodes d’évaluation ; prise de décision financière ; gouvernance ; analyse comportementaleRésumé
L’évaluation des entreprises, largement utilisée dans la finance, la fiscalité et les opérations stratégiques, repose sur des modèles supposés rationnels et objectifs. Pourtant, la pratique révèle une influence marquée des biais cognitifs sur la formulation des hypothèses, la sélection des données et l’interprétation des résultats. Face à ces limites, cet article analyse les mécanismes permettant d’atténuer l’impact des biais cognitifs dans les processus d’évaluation financière. La recherche s’appuie sur une revue intégrative de la littérature (integrative review), combinant les apports de la finance comportementale, des sciences organisationnelles et des travaux récents sur les pratiques de valorisation. En mobilisant les cadres théoriques de la finance comportementale (Kahneman, 2011 ; Tversky & Kahneman, 1974) et les recherches contemporaines sur les pratiques d’évaluation, l’étude examine comment l’outil analytique, l’organisation interne, la gouvernance et les technologies émergentes peuvent contribuer à renforcer l’objectivité des valorisations.
Cette recherche montre que la persistance des biais — sur confiance, ancrage, disponibilité, confirmation — conduit à des erreurs récurrentes dans l’estimation des flux futurs, la mesure du risque ou la détermination de la valeur terminale. Pour dépasser une approche fragmentée des solutions, l’article propose un cadre intégré d’atténuation articulant trois niveaux complémentaires a savoir les dispositifs analytiques (triangulation, scénarios, stress tests), les mécanismes organisationnels (relecture croisée, standardisation, diversité cognitive), et les outils technologiques (approches probabilistes et IA d’aide au contrôle). Or, l’introduction de mécanismes structurés tels que les checklists cognitives, le double examen (peer review), les modèles probabilistes ou l’intelligence artificielle permettent de réduire significativement ces distorsions. L’article formule ainsi des recommandations opérationnelles à destination des praticiens et ouvre des pistes de recherche empirique pour tester l’efficacité comparative des leviers proposés.
JEL Classification : G32 ; G41 ; D81 ; D91 ; M21
Type du papier : Recherche Théorique
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© Maroua BOUALAM, Khalid RGUIBI 2026

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