Imagine a police lineup where ten witnesses are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene. If six of them pick out the same person, there's a good chance that's the real culprit, and if all ten make the same choice, you might think the case is rock solid, but you'd be wrong. For most of us, this sounds pretty strange. After all, much of our society relies on majority vote and consensus, whether it's politics, business, or entertainment. So it's natural to think that more consensus is a good thing. And up until a certain point, it usually is. But sometimes, the closer you start to get to total agreement, the less reliable the result becomes. This is called the paradox of unanimity. The key to understanding this apparent paradox is in considering the overall level of uncertainty involved in the type of situation you're dealing with. If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example, we shouldn't be surprised by a unanimous verdict. But in cases where we have reason to expect some natural variance, we should also expect varied distribution. If you toss a coin one hundred times, you would expect to get heads somewhere around 50% of the time. But if your results started to approach 100% heads, you'd suspect that something was wrong, not with your individual flips, but with the coin itself. Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses, but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either. In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses tend to pick the wrong person out of a lineup, even when many are confident in their choice. Memory based on short glimpses can be unreliable, and we often overestimate our own accuracy. Knowing all this, a unanimous identification starts to seem less like certain guilt, and more like a systemic error, or bias in the lineup. And systemic errors don't just appear in matters of human judgement. From 1993-2008, the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe, incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn. But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong. It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory. In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud, like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002, which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor of another seven-year term. When you look at it this way, the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical. Unanimous agreement is still theoretically ideal, especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty, but in practice, achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system. Although we may strive for harmony and consensus, in many situations, error and disagreement should be naturally expected. And if a perfect result seems too good to be true, it probably is.
Imaginez une séance d'identification où dix témoins doivent identifier un braqueur de banque qu'ils ont à peine aperçu fuyant la scène. Si six d'entre eux désignent la même personne, il y a de fortes chances que ce soit le coupable, et si les dix font le même choix, on peut penser que le cas est résolu. Mais ce serait une erreur. Pour la plupart d'entre nous, cela sonne faux. Après tout, notre société se base beaucoup sur le vote majoritaire et le consensus, que ce soit en politique, en affaires, ou dans le divertissement. Il est donc naturel de penser qu'un plus grand consensus est positif. Et dans une certaine proportion, ça l'est. Mais parfois, plus nous nous approchons de l'accord unanime, moins le résultat est fiable. C'est ce qu'on appelle le paradoxe de l'unanimité. L'élément clef pour comprendre ce paradoxe apparent est de prendre en compte le degré général d'incertitude, lié au type de la situation à laquelle vous êtes confronté. Si nous demandions aux témoins d'identifier la pomme, par exemple, obtenir une réponse unanime ne serait pas surprenant. Mais dans le cas où il est normal de s'attendre à de petites variances, nous devrions également obtenir des résultats légèrement différents. Si vous lancez une pièce cent fois, vous vous attendez à tomber sur le côté face environ 50% du temps. Mais si le résultat commençait à s'approcher de 100 %, vous suspecteriez un problème, non pas avec les lancers indépendants, mais avec la pièce elle-même. Bien sûr, l'identification d'un suspect n'est pas aussi aléatoire qu'un lancer, mais est moins évidente que différencier une pomme d'une banane. En fait, une étude de 1994 a montré que jusqu'à 48% des témoins tendaient à choisir la mauvaise personne, même lorsqu'ils sont sûrs de leur choix. Les souvenirs basés sur des aperçus peuvent être inexacts, et nous avons tendance à surévaluer notre propre certitude. Sachant tout cela, une identification unanime n'est plus une preuve irréfutable de culpabilité, mais plus une erreur systémique, ou un biais du panel d'identification. Les erreurs systémiques ne se limitent pas qu'au jugement humain. Entre 1993 et 2008, le même ADN féminin a été retrouvé dans plusieurs scènes de crime d'Europe, accusant une meurtrière insaisissable, surnommée le Fantôme d'Heilbronn. Mais la preuve ADN était si récurrente, justement car elle était fausse. Il se trouve que les coton-tiges utilisés pour la prise d'échantillons ADN, avaient tous été contaminés par une femme travaillant dans l'usine de fabrication. Dans d'autres cas, les erreurs systémiques sont dues à un acte frauduleux délibéré, comme le référendum présidentiel organisé par Saddam Hussein en 2002, qui annonçait un taux de participation de 100%, dont 100% d'avis en faveur à la reconduction d'un mandat de sept ans. Vu sous cet angle, le paradoxe de l'unanimité n'est pas si paradoxal. Certes, l'accord unanime est une chose idéale en théorie, en particulier lorsqu'on s'attend à peu d'incertitude et de variabilité, mais en pratique, l'obtenir dans des situations où l'accord parfait est peu probable, devrait indiquer qu'il peut y avoir un facteur caché qui affecte le système. Bien que nous recherchions l'harmonie et le consensus, dans de nombreuses situations, erreurs et désaccords sont choses normales. Et si l'accord parfait semble trop beau pour être vrai, c'est qu'il l'est sûrement.