Bayes et les biais. Le « biais de confirmation » en question

Marion VORMS*

Article paru dans la Revue de métaphysique et de morale, 2021/4 N° 112, pages 567 à 590 RESUME. -On appelle « biais de confirmation » la tendance supposée des humains à sélectionner les informations qui vont dans le sens de ce qu'ils croient (ou veulent croire) et à interpréter celles dont ils disposent en faveur de leurs hypothèses favorites. Cet article vise à porter un regard critique sur certains usages de cette notion, et plus généralement sur le recours aux « biais cognitifs » pour expliquer tout un ensemble de phénomènes sociaux interprétés comme les marques d'une forme d'irrationalité. Remettant en question le caractère probant des résultats expérimentaux destinés à mettre en évidence une déviation qui nous conduirait systématiquement à des représentations inexactes, je suggère que l'approche bayésienne en psychologie du raisonnement permet de rendre compte de certains de ces résultats en faisant l'hypothèse que nos inférences se conforment à une telle norme.

ABSTRACT. -"Confirmation bias" refers to people's alleged tendency to select information that supports what they already believe (or what they want to believe), as well as to interpret novel information as backing their favorite hypotheses. In this paper, I propose a critical appraisal of some uses of this notion. More generally, I criticize some existing attempts at explaining a large number of supposedly irrational social phenomena in terms of "cognitive biases". I put into question the evidential value of some experimental results intended to show the existence of a systematic deviation from accuracy in our representations, and I finally suggest that the Bayesian approach to the psychology of reasoning enables us to account for some of those results, in terms that are compatible with the hypothesis according to which our inferences conform to a rational norm.

Quelle que soit explication que l'on prétende y apporter, on fait couramment le constat suivant : les gens s'arrangent le plus souvent pour sélectionner les informations qui vont dans le sens de ce qu'ils croient (ou veulent croire) et interprètent les informations dont ils disposent pour les faire parler en faveur de leurs hypothèses favorites. Cette supposée tendance à la confirmation de nos croyances occupe une place centrale dans le répertoire de ce qu'il est désormais convenu d'appeler des « biais cognitifs ».

Si la notion de biais appartient au langage courant où elle désigne une préférence, un penchant plus ou moins avouable qui nous fait manquer d'impartialité ou de neutralité, elle connaît en effet depuis quelques décennies un essor remarquable dans le domaine de la psychologie. La référence aux innombrables « biais cognitifs » qui entachent nos raisonnements dépasse d'ailleurs largement la sphère des spécialistes en psychologie cognitive et sociale, et nourrit de nombreuses considérations plus ou moins scientifiques à propos des défaillances supposées de l'esprit humain.

Si le programme « Heuristiques et biais » d'Amos Tversky et Daniel Kahneman 1 a largement contribué à cette popularité, en mettant en évidence de manière spectaculaire que nous commettons presque tous des erreurs importantes dans nos estimations probabilistes et nos jugements en situation d'incertitude, c'est une notion de biais plus polymorphe et moins bien définie, davantage issue de travaux en psychologie sociale, que l'on trouve souvent sur le devant de la scène. Dans ce cadre, les biais sont difficiles à distinguer de simples erreurs de raisonnement, dont ils désignent tantôt les causes, tantôt les effets observables. Ils ont à voir avec un mauvais traitement de l'information par l'esprit humain et nous sont dommageables -en particulier parce qu'ils menacent l'exactitude de nos croyances et, ce faisant, nous font manquer nos buts par de mauvaises décisions. En conséquence, on les interprète souvent comme la marque d'une forme d'irrationalité. Le lien entre ces différents aspects est rarement remis en question, et cela que l'on attribue les biais à nos limitations cognitives ou à des motivations d'ordre émotionnel.

Les biais cognitifs -et en particulier le biais dit « de confirmation » -sont ainsi convoqués pour expliquer de très nombreux phénomènes sociaux, depuis l'efficacité des rumeurs jusqu'à la polarisation des opinions 2 , ou encore le succès de certaines « théories du complot 3 » et la résistance vis-à-vis des données de la science (nourrissant, par exemple, le mouvement de rejet de la vaccination). Certains sociologues proposent même de faire entrer les biais cognitifs dans le champ de l'analyse sociologique 4 .

Mais quelles sont les données empiriques attestant l'existence de tels biais ? Que ces derniers aient le pouvoir explicatif qu'on leur accorde souvent suppose que nous disposions en faveur de leur existence d'une base empirique plus large et plus solide que celle qui est offerte par les seules observations éparses dont ils sont censés fournir une explication. Pour éviter d'expliquer ce qui nous semble irrationnel par un appel circulaire à l'idée d'une disposition à l'irrationalité, il convient d'une part d'examiner la (ou les) norme(s) de rationalité autorisant un tel jugement, et d'autre part de constater l'existence de déviations systématiques vis-à-vis de ces normes.

Cet article vise deux objectifs complémentaires. D'une part, il entend contribuer à apporter un regard critique sur la notion de biais cognitif (tout particulièrement le biais de confirmation) et certains usages qui en sont faits, lesquels s'accompagnent souvent de l'idée selon laquelle existerait chez les humains une disposition à l'irrationalité les conduisant à commettre des erreurs de manière systématique. Pour ce faire, je m'appuierai en partie sur des éléments d'analyse produits par des défenseurs de l'approche dite « bayésienne » en psychologie du raisonnement. Donner au lecteur une idée de ce programme de recherche en plein essor est le second de mes objectifs.

Après avoir brièvement retracé l'histoire de la notion de biais de confirmation, je présenterai ce que David Over a appelé le « nouveau paradigme 5 » en psychologie du raisonnement -qui participe du « tournant bayésien » opéré tant en philosophie qu'en intelligence artificielle, en statistiques et en sciences cognitives. Enfin, j'exposerai quelques lignes de critique des travaux sur les biais que l'on peut tirer de cette perspective.

LE BIAIS DE CONFIRMATION : D'UNE STRATEGIE DE TEST A LA DISTORSION MOTIVEE DES INFORMATIONS

Selon les contextes, la notion de biais de confirmation recouvre une très grande variété de phénomènes6 , correspondant aux différentes manières dont nos croyances ou nos attentes influencent la recherche, la sélection, la conservation, l'interprétation ou encore l'évaluation des informations. Après un rapide aperçu de l'histoire de cette notion en psychologie cognitive,

Panorama historique

Si l'on trouve des études empiriques sur les biais en psychologie dès le début du XX e siècle8 , c'est aux travaux de Peter Wason dans les années 1960 que remonte la première mise au jour expérimentale de ce qui sera appelé « biais de confirmation ».

Peter Wason et la stratégie de test positif Peter Wason9 s'intéresse à la question des stratégies que nous mettons en oeuvre quand il s'agit de tester une hypothèse, et plus particulièrement au type d'informations que nous cherchons en priorité. Dans son expérience, il donne pour tâche aux participants de trouver la règle (connue du seul expérimentateur) qui gouverne un ensemble de triplets de nombres -l'exemple initial qui leur est fourni est « 2-4-6 » -en proposant par eux-mêmes plusieurs exemples de triplets, dont l'expérimentateur leur dira si, oui ou non, ils satisfont la règle à trouver. On observe qu'une partie significative des sujets tend à proposer des triplets qui sont des instances positives de la règle qu'ils ont en tête (et dont ils cherchent à savoir si c'est bien celle qu'il s'agit de trouver) plutôt que des contre-exemples10 .

Que l'on décide ou non d'appeler cette tendance un « biais de confirmation », il n'est cependant pas évident qu'elle soit dommageable dans la plupart des situations, ni qu'elle constitue une entorse patente à la rationalité -comme l'affirme Wason, qui y voit une infraction aux canons poppériens prescrivant de chercher à falsifier les hypothèses plutôt qu'à les confirmer11 . En effet, comme Joshua Klayman et Young-Won Ha l'ont souligné12 , cette « stratégie de test positif » est tout aussi susceptible de déboucher sur une falsification que sur une confirmation. De plus, si elle est sous-optimale dans le cadre de la tâche proposée par Wason13 , au sens où elle n'y maximise pas la « valeur espérée des informations14 », cette stratégie est avantageuse dans la plupart des situations de la vie réelle15 .

Soulignons enfin deux choses. D'une part, le supposé biais de confirmation mis en évidence par Wason concerne la stratégie de recherche des données et non l'évaluation de leur force probante en faveur ou en défaveur d'une hypothèse. D'autre part, cette tendance peut difficilement être expliquée en termes de motivation ou d'attachement émotionnel à une hypothèse. Comme on le verra, le biais de confirmation va progressivement prendre un sens plus clairement motivationnel et concerner non plus seulement la recherche (ou la sélection) d'informations, mais aussi leur interprétation -leur évaluation et leur assimilation.

Le « conservatisme » C'est en un tout autre sens que la notion de biais de confirmation peut aussi venir qualifier le « conservatisme » dans la révision des croyances en présence de nouvelles données, mis en évidence par des travaux expérimentaux dans les années 196016 . Par des tâches de résolution de problèmes relevant du calcul élémentaire des probabilités (mettant typiquement en jeu des urnes contenant des jetons, la tâche consistant à deviner laquelle des urnes contient une majorité de jetons de telle ou telle couleur sur la base de tirages successifs), ces travaux mettent en évidence que les sujets révisent leurs croyances dans le bon ordre de grandeur, mais de manière plus modérée que ce que prescrit le calcul des probabilités -ce qui conduit à parler de conservatisme.

Ici, le standard normatif est clair : les réponses des participants peuvent être précisément évaluées au regard du calcul des probabilités. En outre, pas plus que dans la tâche de Wason, le « conservatisme » des sujets ne peut s'expliquer en termes de motivation émotionnelle. Enfin, la déviation observée est systématique, mais modérée ; il s'agit davantage d'une forme d'inertie épistémique que d'une déviation grave vis-à-vis de ce que prescrit le calcul des probabilités, lequel fournit ainsi une « bonne approximation pour une théorie psychologique de l'inférence », permettant de parler de « l'homme comme statisticien intuitif »17 .

Le programme « Heuristiques et Biais » de Kahneman et Tversky

Cet optimisme, comme le soulignent Hahn et Harris 18 , s'est vu largement tempérer par les travaux de Kahneman et Tversky qui mettent en évidence des déviations vis-à-vis des prescriptions du calcul des probabilités et de la théorie de l'utilité espérée dans les décisions que nous prenons en situation d'incertitude et dans nos jugements de probabilité -déviations si importantes qu'il n'est pas même nécessaire de recourir à des modèles quantitatifs pour les constater. Présenter leur programme dépasserait largement les limites ainsi que l'objet de cet article. En effet, les biais mis en évidence par Kahneman et Tversky n'ont que marginalement à voir avec la révision des croyances -et en conséquence avec le biais de confirmation, bien que certains propos de Kahneman lui-même tendent parfois à entretenir une certaine confusion à ce sujet19 , largement relayée par la littérature secondaire 20 . Il serait toutefois mensonger de nier l'influence qu'a joué le succès de ces travaux sur le développement de la notion de biais en psychologie sociale, et la question des liens entre ces traditions de recherche est complexe 21 .

L'étude des biais cognitifs en psychologie sociale

Si les standards normatifs vis-à-vis desquels les biais identifiés par Kahneman et Tversky constituent des déviations sont clairs, il n'en va pas de même en ce qui concerne les biais cognitifs étudiés en psychologie sociale. Face à la longue liste hétérogène et parfois contradictoire 22 qu'on peut en dresser, il est difficile d'en trouver une définition précise. Si les biais ont tous à voir avec des défaillances du raisonnement qui entacheraient le processus de formation des croyances et nous condamneraient à des représentations erronées ou inexactes de la réalité, on manque souvent d'une caractérisation explicite de ce qui constituerait un raisonnement correct. Du biais d'optimisme au biais de faux consensus, en passant -entre de nombreux autres -par le biais rétrospectif, le biais d'attribution, le biais de confirmation, et les différentes déclinaisons de chacun d'entre eux, ressort en tout cas une vision pour le moins pessimiste de l'esprit humain, relayée et aggravée par un certain nombre de vulgarisateurs 23 qui s'efforcent de dresser de manière exhaustive 24 cette interminable liste de « pièges » dont il s'agirait de prendre conscience -que ce soit pour tenter de les éviter ou pour se désoler de notre spectaculaire inadaptation.

Sans prétendre à une quelconque exhaustivité, je ne traite ici que du biais de confirmation. Plus précisément, je me concentre sur l'un de ses aspects, celui de l'« assimilation biaisée » des informations 25 .

Une version du biais « motivé » de confirmation : l'assimilation biaisée Notre tendance supposée à la confirmation est susceptible de se présenter à au moins deux étapes de la confrontation de nos croyances aux données : celle de la sélection des informations, et celle de leur interprétation. Son effet sur la première, si l'on met à part la question des stratégies de test qui occupait, par exemple, Wason, semble plus difficile à mettre au jour expérimentalement que la seconde. En effet, comme le soulignent Hahn et Harris 26 , le contenu d'une information n'est que partiellement corrélé à sa provenance ; même en ne consultant que des sources dont je sais qu'elles me fournissent en général des informations allant dans le sens de mes croyances, je ne peux me garantir à coup sûr contre une information contrariante 27 . Si l'on décide en revanche d'entendre par « sélection des informations » la sélection des données elles-mêmes, et non pas celle de leur source, alors il faut admettre qu'un processus d'évaluation ou d'interprétation a déjà eu lieu : je ne peux sélectionner une information qui « m'arrange » que si j'ai déjà au moins sommairement pris connaissance de son contenu.

C'est donc à la mise en évidence d'une distorsion systématique au niveau du jugement -de l'interprétation des informations -que je vais ici m'intéresser. Dans l'une de ses acceptions les plus courantes, le biais de confirmation désigne ainsi notre tendance supposée à minimiser le poids d'informations qui vont à l'encontre de nos croyances et, corrélativement, à exagérer celui des informations qui les confirment. Le plus souvent, ce biais est supposé « motivé », c'est-à-dire que nous cherchons des raisons de croire ce que nous souhaitons croire. Ce supposé biais est invoqué pour expliquer de nombreux phénomènes, par exemple celui de la persistance des croyances en dépit, et parfois même en raison de la présentation d'informations contraires -ce qui rend par exemple les stratégies dites de « debunking » contreproductives.

Assimilation biaisée et polarisation des croyances

Dans une étude célèbre de 1979, Charles G. Lord, Lee Ross et Mark Lepper 28 prétendent ainsi mettre en évidence l'« assimilation biaisée » des informations par les sujets, révélée notamment par la polarisation de leurs croyances et de leurs opinions face à des informations pourtant « mixtes ». Des sujets répartis en deux groupes, l'un constitué de partisans de la peine de mort croyant en son effet dissuasif, et l'autre d'opposants ne croyant pas en un tel effet 29 , se voient présenter successivement (et dans des ordres contrôlés et contrebalancés) des extraits d'études scientifiques supposées (en réalité rédigés par les expérimentateurs) venant à l'appui ou allant à l'encontre de l'existence d'un effet dissuasif de la peine de mort. Alors que, pris dans leur ensemble, les effets des arguments présentés aux sujets devraient selon les expérimentateurs s'annuler mutuellement -se neutraliser -, les réponses des sujets révèlent une tendance à prendre « pour argent comptant » [at face value] les arguments en faveur de leur opinion initiale et à détecter volontiers des failles dans les arguments opposés. Outre ces différences dans l'évaluation de la qualité même des arguments qui leur sont présentés (évaluation qui leur est explicitement demandée), on observe une polarisation des croyances et des opinions : les partisans de la peine de mort se déclarent davantage convaincus de son effet dissuasif à l'issue de l'expérience, et vice-versa.

Selon les auteurs de cette étude, s'il peut être raisonnable d'accorder plus ou moins de crédit à des informations selon qu'elles soutiennent ou vont à l'encontre de ce que l'on 26 Ibid., p. 71. 27 Pour une méta-analyse des travaux sur l'« exposition sélective » aux informations qui conclut à la faiblesse des preuves empiriques en faveur d'un tel biais (en raison notamment de l'existence de résultats allant dans le sens d'un biais opposé), voir W. HART, D. ALBARRACIN, A. H. EAGLY, I. BRECHAN, M. J. LINDBERG, L. MERRILL, « Feeling validated versus being correct : a meta-analysis of selective exposure to information », Psychological Bulletin, 2009, 135 (4), p. 555-88. 28 C. G. LORD, L. ROSS, M. R. LEPPER, « Biased assimilation and attitude polarization : the effects of prior theories on subsequently considered evidence », Journal of Personality and Social Psychology, 1979, 37 (11), p. 2098-109. 29 Bien que ces deux aspects soient potentiellement indépendants (être pour ou contre la peine de mort / croire ou non à son caractère dissuasif), les deux groupes sont ici homogènes relativement à ces deux paramètres ; aussi, je ne les distinguerai pas. considère comme vrai (p. 2106), une telle appréciation ne devrait pas, en retour, permettre à ces informations de renforcer la croyance initiale (à l'aune de laquelle leur crédibilité a été évaluée). Autrement dit, le crédit que l'on accorde à une information parce qu'elle soutient une croyance que l'on entretient déjà et, corrélativement, le discrédit jeté sur une information qui va à son encontre ne devraient pas, selon eux, justifier à leur tour un renforcement de cette croyance -au risque de la rendre infalsifiable (p. 2107).

Quel que soit le fondement épistémologique de telles considérations -sur lequel je reviendrai dans le troisième temps de cet article -, soulignons un aspect important de la démarche de Lord et ses collègues, caractéristique de nombreuses études sur les biais en psychologie sociale. Il ne peut pas être question, dans un cas comme celui-ci, d'évaluer la déviation des réponses individuelles vis-à-vis d'une quelconque exactitude, dans la mesure où il n'existe pas de « bonne réponse ». C'est le différentiel des réponses des sujets qui révèle en tant que tel une faille dans le traitement des informations -la polarisation des opinions met en évidence le caractère pathologique des inférences de chacun.

Des normes implicites, inhérentes au montage expérimental et intuitives

Dans l'étude évoquée ici, et plus généralement dans les travaux sur le raisonnement « motivé 30 », les biais semblent révéler une irrationalité plus profonde que dans les travaux précédents au sens où la représentation inexacte à laquelle ils donnent lieu constitue ici un but et non un effet secondaire. Ce n'est pas en raison de certaines limitations cognitives les contraignant à mettre en oeuvre des raccourcis (ou « heuristiques ») que les sujets échouent à optimiser le traitement des informations qu'ils reçoivent, mais par des motivations d'ordre émotionnel -parce qu'ils veulent continuer à croire ce qui leur fait plaisir.

Pourtant, la norme que les sujets devraient suivre est rarement explicitée. Hahn et Harris 31 soulignent que les chercheurs en psychologie sociale font en général preuve de scepticisme visà-vis de l'usage de modèles normatifs et adoptent volontairement une démarche plus strictement descriptive. Le plus souvent, le standard normatif, ou la norme d'exactitude, plutôt que de préexister à l'expérience, est pour ainsi dire inhérente au montage expérimental luimême, qui permet de faire surgir et dans certains cas de mesurer les biais. Typiquement, une expérience cherchant à montrer l'influence indue qu'exerce un certain type d'informations sur les jugements des participants leur fournit ces informations tout en leur précisant qu'elles ne sont pas pertinentes -en les « neutralisant 32 ». Lord et ses collègues affirment simplement, sans y consacrer d'analyse plus poussée, que « logiquement […] des données mixtes devraient entraîner une modération des opinions exprimées par les camps opposés » ou, au pire, « être ignorées » (p. 2099, ma traduction). Cet énoncé normatif, tout comme la supposée neutralité des données fournies aux participants, repose entièrement sur les intuitions des expérimentateurs. On verra plus loin que celles-ci peuvent néanmoins s'avérer trompeuses et méritent un examen attentif.

Enfin, si certains résultats expérimentaux sont spectaculaires et semblent par ailleurs rejoindre des observations faites au niveau sociologique (quant à la polarisation des opinions et le succès des fausses informations par exemple), on peut regretter, avec Joachim Krueger et David Funder 33 , l'absence d'une théorie de l'inférence qui permettrait tout à la fois d'expliquer

L'APPROCHE BAYÉSIENNE DU RAISONNEMENT

Depuis la fin des années 1990 se développe, notamment en Angleterre, un programme de recherche en psychologie du raisonnement, dont la visée est indissociablement normative et descriptive, et qui incarne la version psychologique du « tournant bayésien » opéré dans de nombreux domaines relatifs à l'analyse du raisonnement, en particulier la philosophie des sciences et de la connaissance. Alors que l'étude du raisonnement humain a longtemps été dominée par un paradigme logiciste, selon lequel la pensée rationnelle est gouvernée par la logique, l'approche bayésienne consiste à mettre les probabilités, interprétées comme les degrés de croyance d'un agent rationnel, au coeur de l'analyse.

Préliminaires bayésiens

Si le terme « bayésien » est issu du nom du révérend Thomas Bayes, pasteur et mathématicien anglais du XVIII e siècle à l'origine d'un théorème du calcul des probabilités -le théorème de Bayes -, ses multiples usages aujourd'hui, en statistiques mais aussi en philosophie des sciences et en sciences cognitives, reposent sur des piliers théoriques irréductibles à la théorie mathématique, et dont on ne trouve pas trace dans les travaux de Bayes.

L'épistémologie bayésienne et la théorie bayésienne de la révision des croyances reposent sur une interprétation subjective -dite « bayésienne » -des probabilités, selon laquelle ces dernières mesurent les degrés de croyance des agents, plutôt que des propriétés objectives du monde. Les états mentaux des agents y sont conçus comme des croyances graduées -et non pas catégoriques -qui doivent respecter les axiomes du calcul des probabilités : on ne croit pas qu'il pleut ou qu'il ne pleut pas « tout court », mais on croit qu'il pleut à 0.7 (par exemple) et donc (sous peine d'incohérence) qu'il ne pleut pas à 0.3. C'est donc à la fois une thèse sur la nature des états mentaux et sur la rationalité.

En tant que théorie normative du raisonnement, l'épistémologie bayésienne est aussi dynamique : elle se prononce sur le changement de croyances face à des données nouvelles. C'est ici qu'intervient le théorème de Bayes, dont l'interprétation épistémologique indique que le degré de croyance d'un agent dans une hypothèse H à la lumière d'une donnée E, c'est-àdire la probabilité (subjective) de H étant donné E, notée P(H çE) -dépend de son degré initial de croyance en H (avant d'avoir pris connaissance de E), noté P(H), de la probabilité de E étant donné H (la probabilité d'observer E si H est vraie), notée P(E çH), et de la probabilité de E indépendamment de savoir si H est vraie ou non, notée P(E). Le théorème de Bayes appliqué à la révision des croyances s'exprime comme suit :

P(H çE) = P(H) x P(E çH) / P(E) Dans la mesure où P(E) correspond à P(H) x P(E çH) + P(¬H) x P(E ç¬H), le rapport entre la probabilité de la donnée si l'hypothèse est vraie P(E çH) et sa probabilité si l'hypothèse est fausse P (E ç¬H), appelé « rapport de vraisemblance » fournit une mesure du caractère confirmatif de la donnée vis-à-vis de l'hypothèse en question -de l'impact qu'elle doit avoir sur notre degré de croyance en cette hypothèse. En bref, une donnée confirme d'autant plus une hypothèse qu'elle est probable si l'hypothèse est vraie et qu'elle est peu probable si l'hypothèse est fausse. Par exemple, un symptôme sera d'autant plus diagnostique d'une maladie qu'il accompagne souvent cette maladie mais aussi qu'il est rare dans les autres cas (c'est la raison pour laquelle la perte du goût et de l'odorat, quoique moins fréquente que la fièvre chez les malades du Covid-19, en est néanmoins plus symptomatique).

Tout en contraignant la manière dont on doit réviser ses croyances, ce modèle rend aussi compte de la relativité aux agents de la valeur probante d'une même information. En conséquence, il ne nous dit rien de la valeur probante d'une information « dans l'absolu », et ne peut en aucun cas indiquer une bonne réponse qui vaille pour tous. Toutefois, le modèle bayésien entretient bien une relation avec l'exactitude des représentations ; en effet, on peut démontrer que le respect des prescriptions bayésiennes maximise les chances d'un agent, quelles que soient ses croyances initiales, de parvenir à une représentation exacte34 .

L'approche bayésienne du raisonnement jouit d'une influence considérable en philosophie sciences, où elle fournit notamment un outil d'analyse très puissant du test et de la confirmation des hypothèses scientifiques35 . Plus généralement, la théorie bayésienne permet de rendre compte de nombreuses intuitions normatives relatives à la révision des croyances, autorisant par exemple une analyse précise de la manière dont on peut tirer des conclusions sur la base d'informations contradictoires ou partiellement incompatibles, provenant de différentes sources36 . Comme on va le voir, le tournant probabiliste en psychologie du raisonnement repose sur l'adoption indissociable d'une épistémologie bayésienne et d'une théorie psychologique assortie d'un programme de recherche expérimental.

Le tournant probabiliste en psychologie du raisonnement

Le programme bayésien en psychologie du raisonnement consiste en la mise en oeuvre de deux hypothèses majeures, dont on va voir qu'elles sont indissociables : d'une part, que la bonne norme du raisonnement, non seulement inductif mais aussi déductif, est bayésienne, et d'autre part que les humains sont qualitativement bayésiens. Ce faisant, elle permet de relire de nombreux résultats expérimentaux et observations à travers un nouveau prisme, mais aussi d'en produire de nouvelles. Un des aspects les plus subtils de cette approche est la relation qu'y entretiennent discours normatif et discours descriptif. J'y reviendrai après en avoir esquissé les grandes lignes.

La théorie

Le programme bayésien en psychologie du raisonnement conçoit la rationalité comme une capacité à raisonner à propos de l'incertitude, plutôt que comme la mise en oeuvre de règles déductives marquées par la certitude. La cognition humaine s'apparente alors à la résolution de problèmes inférentiels probabilistes plutôt que logiques.

Non seulement la raison humaine est largement défaillante si on l'examine à la lumière des canons logicistes -ce qui, en soi, invite à reconsidérer ces derniers pour les rendre plus adéquats à la réalité de la cognition humaine -mais encore ces canons sont largement inadaptés à la nature de la majorité des problèmes que nous devons résoudre dans notre vie quotidienne. Remplacer le standard logiciste par une approche probabiliste conduit ainsi à reconsidérer de nombreuses observations qui conduisaient à une conclusion pessimiste quant à la rationalité humaine, et à réévaluer les performances des agents sous un jour largement plus favorable.

Si l'approche bayésienne permet ainsi, comme on le verra plus loin, de réinterpréter certains résultats expérimentaux de la littérature en psychologie sociale sur les biais, il faut préciser que les travaux de Mike Oaksford et Nick Chater 37 s'appliquent non seulement au raisonnement quotidien, par essence probabiliste en raison de la nature incertaine des événements du monde qui nous entoure, mais aussi et d'abord aux tâches apparemment « logiques » proposées par des psychologues du raisonnement pour éprouver les compétences déductives des humains. En réinterprétant des énoncés du type « Si A alors B » comme des énoncés probabilistes (signifiant que P(B çA) est élevée) plutôt que comme des implications logiques, ils montrent que de nombreuses infractions à la logique mises en évidence au laboratoire correspondent en fait à la mise en oeuvre de schémas de raisonnement probabilistes corrects, certes inadaptés à la tâche en question, mais largement opérationnels dans le monde réel.

Cette réinterprétation des syllogismes à la lumière des probabilités conditionnelles permet ainsi de rendre compte de nombreuses intuitions normatives et d'évaluer la rationalité de nos pratiques de raisonnement. Ulrike Hahn et ses collègues [START_REF] Par | A normative theory of argument strength[END_REF] développent ainsi une théorie bayésienne normative de la force des arguments, selon laquelle celle-ci dépend essentiellement de leur contenu. Cette théorie permet de comprendre que différents arguments revêtant la même forme puissent avoir des forces très différentes. Comparons, par exemple, « on ne dispose pas de preuve d'une présence de la vie en dehors de la Terre, donc il n'y a pas de vie en dehors de la Terre » d'une part, et « aucun effet toxique de ce médicament n'a été mis en évidence par les tests cliniques, donc ce médicament est sûr (n'est pas toxique) ». Interprétés comme des déductions, ces deux arguments sont également fautifs ; ils sont des instances de l'argument dit « de l'ignorance », traditionnellement classé parmi les sophismes. Pourtant, alors que le premier semble largement inacceptable, le second paraît assez raisonnable -il est au coeur même des protocoles d'autorisation de mise sur le marché des médicaments. Le caractère (relativement) inacceptable du premier ne peut donc être réduit à son invalidité logique, puisque le second, à défaut d'être logiquement valide, fournit bien des raisons de croire davantage en l'hypothèse en question.

La différence de force entre les deux arguments se comprend aisément si on les interprète comme des inférences inductives consistant à réviser notre degré de croyance en une hypothèse H (la conclusion) au vu d'une information E (la prémisse). En termes bayésiens, le rapport de vraisemblance P (E çH) / P (E ç¬H) est plus grand dans le second cas que dans le premier. En effet, P (E ç¬H), c'est-à-dire le risque de manquer un effet toxique dans des essais cliniques, peut être considéré comme assez faible, quoique bien entendu non nul -bien plus faible en tout cas que celui de ne pas disposer de preuve d'une présence de la vie en dehors de la Terre alors qu'il existe une telle vie. Toutefois, ces appréciations dépendent essentiellement des croyances initiales du sujet, elles-mêmes liées au contexte (il se peut qu'un jour l'avancée de nos moyens d'investigations spatiales rendent le premier argument convaincant) -ce qui permet de comprendre la relativité de la force d'un argument à son destinataire, sans qu'une divergence d'évaluation entre sujets ne révèle nécessairement une infraction à la rationalité.

Cette approche normative de l'argumentation se double d'un programme expérimental visant à tester la manière dont les agents se conforment ou non aux prescriptions bayésiennes [START_REF] Hahn | Argument content and argument source : an exploration[END_REF] . Ce faisant, elle contribue à montrer que nos supposées erreurs, tant au laboratoire que dans la vie courante, sont susceptibles d'émaner d'une base rationnelle. Examinons de plus près l'articulation entre les aspects normatif et descriptif de la démarche bayésienne. L'articulation entre le normatif et le descriptif -une présomption de rationalité Plusieurs remarques s'imposent quant à la dimension descriptive de l'approche bayésienne. En premier lieu, en étudiant la manière dont les réponses des agents se conforment ou non aux prédictions d'un modèle bayésien, cette approche ne prétend rien dire de la capacité des agents à résoudre des tâches explicitement probabilistes. De même que l'on peut observer que le traitement cognitif des signaux chromatiques dans la rétine au fondement de la perception visuelle repose sur des calculs complexes sans en conclure que nous sommes capables d'effectuer ces calculs pour résoudre des problèmes mathématiques, on peut affirmer que l'esprit est un outil de calcul probabiliste sans prétendre qu'il nous mette en capacité de résoudre des problèmes explicitement présentés en termes probabilistes 40 . D'autre part, le propos des psychologues bayésiens ne porte pas sur la nature des processus inférentiels, mais sur celle de la tâche qu'ils visent à effectuer. Dans les termes de David Marr 41 , l'approche bayésienne se situe au niveau computationnel, celui du calcul, et non au niveau de sa mise en oeuvre [implementation] concrète : elle vise à montrer qu'il est possible d'interpréter le comportement des agents comme se conformant aux prescriptions bayésiennes, sans rien affirmer sur les processus inférentiels effectivement mis en oeuvre.

Le constat qu'il est possible de rendre compte des comportements dans des termes bayésiens est d'ailleurs l'une des motivations de cette démarche : l'adoption de la norme bayésienne est (en partie) justifiée empiriquement. Ne court-on pas le risque, dès lors, d'une démarche circulaire ou auto-justificatrice ? À cette inquiétude légitime, plusieurs éléments de réponse peuvent être apportés. D'abord, il convient de reconnaître que l'évaluation de la rationalité du comportement des agents ne peut se faire sans présupposer la tâche qu'ils visent à effectuer. Comment seraitil possible d'interpréter un comportement comme révélant un raisonnement, sans adopter un modèle de rationalité correspondant à la bonne manière de résoudre le problème posé ? Si on y voit un risque de circularité, il ne menace pas moins l'approche logiciste et celle, plus descriptive, de la psychologie sociale.

Or la possibilité de décrire les réponses des agents comme suivant les prescriptions d'un modèle normatif devrait créer une présomption en faveur d'un tel modèle. Pour le dire autrement, plutôt que de décrier une rationalisation forcée du comportement des agents, la charge de la preuve devrait être à l'accusation d'irrationalité. La présomption de rationalité qui guide l'approche bayésienne est d'ailleurs pleinement assumée par les tenants de cette démarche 42 . Voyons à présent les critiques que l'on peut en tirer des travaux sur les biais en psychologie sociale, et tout particulièrement le biais de confirmation.

PERSPECTIVES CRITIQUES SUR LE BIAIS DE CONFIRMATION

40 M. OAKSFORD et N. CHATER, Bayesian rationality : the probabilistic approach to human reasoning, Oxford, Oxford University Press, 2007. 41 D. MARR, Vision : a computational investigation into the human representation and processing of visual information, New York, W. H. Freeman and Company, 1982. 42 Ils se réclament du programme d'« analyse rationnelle » de John Anderson (1991), qui vise à étudier la fonction et les buts des processus cognitifs en présumant que l'esprit est adapté à son environnement. Il n'en reste pas moins légitime de rester vigilant quant au caractère ad hoc ou non des hypothèses inhérentes au montage expérimental -comme en tout autre domaine.

Hahn et Harris soulignent que, pour affirmer l'existence de biais cognitifs qui soient davantage que de simples erreurs occasionnelles et constituent une véritable disposition à l'irrationalité, il est nécessaire de mettre en évidence des déviations systématiques et robustes -donc susceptibles d'être prédites -vis-à-vis des prescriptions d'un modèle normatif bien défini43 . Pour affirmer qu'elles constituent bel et bien une entorse à la rationalité, de telles déviations doivent nous être dommageables : elles doivent nous être coûteuses en moyenne, au sens où elles doivent menacer l'exactitude de nos représentations de manière générale ou en tout cas dans un grand nombre de situations. En effet, une procédure inférentielle qui maximiserait l'exactitude de nos représentations en moyenne, tout en nous conduisant occasionnellement à des erreurs, n'en serait pas moins optimale [START_REF]Selon la manière dont on évalue l'exactitude des représentations, un biais statistique peut être optimal[END_REF] .

La critique de Hahn et Harris, dans cette perspective, consiste non seulement à remettre en question le caractère robuste des déviations mises en évidence dans la littérature en psychologie sociale -en soulignant que les effets constatés sont très largement dépendants du contexte expérimental et peuvent être annulés, voire s'inverser dans certaines situations 45 , ce qui sape les fondements d'un discours général à leur sujet -, mais encore à affirmer que la littérature en psychologie sociale est loin d'avoir mis en évidence des déviations systématiques vis-à-vis d'une quelconque norme. Harris et Hahn 46 montrent par exemple que des agents bayésiens qui se trouveraient dans la situation des tâches classiques destinées à révéler un biais d'optimisme, comme celles de Weinstein [START_REF] Weinstein | Unrealistic optimism about future life events[END_REF] , apparaîtraient eux-mêmes déraisonnablement optimistes. Ces divergences entre les prédictions normatives et les intuitions de l'expérimentateur suggèrent ainsi que le montage expérimental est lui-même sous-tendu par des présupposés erronés, et qu'il est indispensable de formuler un modèle normatif clair. Enfin, et c'est à quoi je vais consacrer ce qui suit, l'approche bayésienne permet une remise en question du bien-fondé des normes implicites gouvernant les expériences prétendant mettre en évidence un biais de confirmation au stade de l'assimilation des informations : comme on va le voir au moyen de l'exemple des travaux de Lord et ses collègues, l'adoption d'une perspective bayésienne suggère que rien, dans les résultats de ce type d'études, ne permet de conclure à l'irrationalité des agents.

Le « principe des données neutres » en question

Si Lord et ses collègues considèrent que les sujets font ici preuve d'irrationalité, c'est au sens où ils semblent enfreindre une forme d'impartialité, en vertu de laquelle les données mixtes qui leur sont présentées devraient être « neutres » -sans effet sur leurs croyances. Pourtant, ce « principe des données neutres » [neutral evidence principle], pour reprendre l'expression de Jonathan Baron 48 , repose sur une abstraction injustifiée. Un des enseignements élémentaires du bayésianisme est en effet que l'impact d'une information n'est pas -et ne doit pas être -le même pour des sujets entretenant des degrés de croyance initiaux différents.

Non seulement il est normal que des sujets partant de points de vue différents évoluent différemment, mais encore la valeur probante d'une information varie en fonction de leurs croyances initiales. En effet, chacun des « ingrédients » du théorème de Bayes est susceptible de faire l'objet d'une appréciation différente. Aussi, le présupposé des expérimentateurs selon lequel les informations en faveur et en défaveur de la peine de mort fournies aux participants ont exactement la même valeur probante -et devraient s'annuler mutuellement -n'est pas justifié. Cela devient particulièrement clair, comme le montrent Hahn et Harris [START_REF] Hahn | What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality[END_REF] , si l'on prend en considération la fiabilité de la source des informations, et son articulation avec leur plausibilité.

Fiabilité et plausibilité des informations

Comme David Schum 50 l'a mis en lumière en prenant comme exemple paradigmatique les preuves judiciaires, outre la pertinence des éléments de preuve dont nous disposons pour évaluer une hypothèse, leur crédibilité est une dimension essentielle de leur force probante. Pour valoir comme preuve, un témoignage doit non seulement être pertinent pour évaluer l'hypothèse en jeu, mais il doit être crédible : on doit pouvoir sans risque en accepter le contenu.

Or la crédibilité d'un élément de preuve comporte elle-même plusieurs dimensions. Sa plausibilité en est une composante essentielle : l'information selon laquelle il pleut à Londres est plus plausible que celle selon laquelle il y fait 55°C -elle est donc plus crédible, toutes choses égales par ailleurs [START_REF] Voir | [END_REF] . La crédibilité d'une information ne se réduit pas, toutefois, à sa plausibilité : la fiabilité de sa source en est une autre composante essentielle. Dans certains cas, (mon estimation de) la fiabilité de la source d'une information gouvernera entièrement (celle de) sa crédibilité. Dans d'autres, en revanche, la plausibilité du contenu sera le seul indice que j'aurai de la fiabilité de sa source : si j'entends quelqu'un affirmer qu'il vient de croiser un éléphant dans la rue, cela me renseigne davantage sur la (faible) fiabilité de cet individu que sur la présence de l'animal. La plupart du temps, plausibilité et crédibilité s'articulent en une dynamique complexe, qui dépend des croyances initiales de chacun ; comme un modèle bayésien permet d'en rendre compte [START_REF] Voir | Bayesian epistemology[END_REF] , toute réception de message entraîne une mise à jour concomitante de l'évaluation de la fiabilité de sa source et de la plausibilité de son contenu (et par conséquent de mon degré de croyance en lui). Certains résultats expérimentaux suggèrent que les sujets suivent assez bien les prescriptions bayésiennes en ce domaine [START_REF] Voir | Source reliability and the conjunction fallacy[END_REF] .

Il n'existe pas de source totalement fiable. Ce constat doit avoir des conséquences sur la crédibilité des informations qui nous proviennent d'autrui (comme c'est le cas pour la quasitotalité de celles qui forment le socle de nos connaissances 54 ) ; un modèle normatif de la révision des croyances sur la base du témoignage ne peut ignorer cette dimension 55 . Or les normes implicites au regard desquelles sont évaluées les pratiques inférentielles des agents dans la plupart des expériences de psychologie la négligent ; en particulier, la question de la fiabilité de l'expérimentateur en tant que source d'information est très souvent ignorée, alors qu'il est douteux que les sujets fassent (et doivent faire) entièrement confiance aux expérimentateurs 56 . À ces considérations s'ajoutent les aspects pragmatiques relatifs aux intentions de l'interlocuteur qui viennent potentiellement brouiller la frontière entre crédibilité et pertinence. En effet, la fiabilité d'une source (expert ou témoin, par exemple), ne réside pas seulement dans sa capacité à nous transmettre des informations exactes, mais aussi à choisir celles qui sont pertinentes pour la question en jeu 57 . Cela est vrai dans la vie quotidienne, mais prend une importance toute particulière dans le cadre expérimental 58 .

Lord et ses collègues reconnaissent qu'il est naturel pour un sujet d'accorder plus de crédit aux études qui vont dans le sens de son hypothèse favorite, mais ajoutent que ces études ne devraient pas en retour renforcer ces hypothèses 59 . Toutefois, dès lors que l'on analyse plus finement ce qui entre en jeu dans cette notion de crédit, on comprend que le modèle qui préside à ce jugement est trop simpliste. En effet, outre la plus ou moins grande plausibilité de ces informations (au sens où l'on peut plus ou moins s'y attendre sous une certaine hypothèse), on ne peut ignorer la question de la fiabilité des personnes qui les fournissent -il serait naïf de supposer que le montage expérimental lui-même n'affecte pas l'estimation de l'authenticité de ces études (et à juste titre, puisqu'elles ont en l'occurrence été inventées par les expérimentateurs). Si l'on ajoute à cela des considérations de pertinence, et d'éventuelles inférences sur les intentions des expérimentateurs expliquant le choix de ces études, rien ne permet d'affirmer que ces pseudo-études scientifiques doivent avoir une valeur probante équivalente vis-à-vis de la force dissuasive de la peine de mort pour tous les participants. Certes, il est loin d'être établi que les inférences des participants à cette expérience ont effectivement suivi un modèle bayésien. Mais, au vu de la complexité en jeu dans tout raisonnement probatoire, il semble peu justifié de conclure à une infraction caractérisée et manifeste d'un quelconque modèle normatif (et cela encore moins de manière systématique et robuste de sorte à pouvoir établir l'existence d'un véritable biais).

L'évaluation du coût de l'assimilation biaisée

Quand bien même il est difficile d'énoncer une norme rationnelle manifestement enfreinte par les réponses des participants à l'expérience de Lord et ses collègues -et à supposer même qu'il soit possible d'en rendre compte au moyen d'un modèle bayésien -il n'en reste pas moins, semble-t-il, que les inférences qu'ils mettent en oeuvre sont dommageables, au sens où elles les conduisent manifestement à des représentations de plus en plus erronées de la réalitécomme en témoigne la polarisation des opinions observée au terme de l'expérience. Voilà, à nouveau, une conclusion qu'il convient de tempérer.

Comme le soulignent Hahn et Harris60 , il ne suffit pas de constater que, de toute évidence, certains individus s'enferrent dans des représentations fausses, pour en conclure au caractère coûteux de ce processus inférentiel en moyenne. Olsson (2013) a ainsi mis en évidence qu'un modèle bayésien permet tout à la fois de prédire la polarisation des opinions et une convergence générale de la majorité. Pour le dire de manière intuitive en reprenant les termes de Hahn et Harris, si certains participants ont davantage tort, d'autres ont davantage raison 61 .

Que reste-t-il du biais de confirmation ?

Il s'agit pas de nier qu'il existe un effet des croyances préalables sur l'évaluation de la valeur probante d'une information. Mais cela ne constitue aucunement un biais, si l'on entend désigner par là une entorse systématique à la rationalité ; il est en effet parfaitement rationnel d'évaluer la plausibilité d'une information (et par conséquent sa valeur probante dont elle est une composante) au regard de sa relation avec ce que ce l'on tient par ailleurs pour vrai. Il ne s'agit pas non plus de nier que cette dynamique puisse donner lieu dans certains contextes à des conséquences dommageables. Mais, en l'absence d'une norme claire vis-à-vis de laquelle une infraction systématique serait établie, et dans la mesure où un modèle normatif qui, à terme, maximise l'exactitude des représentations semble compatible avec les réponses des participants, rien n'autorise, semble-t-il, à conclure à l'irrationalité. En bref il ne semble pas rester grand-chose, au terme de ce tour d'horizon, en faveur de l'existence de biais cognitifs au pouvoir explicatif et prédictif et qui seraient la manifestation patente d'une forme d'irrationalité nous condamnant à nous éloigner toujours davantage de représentations exactes de la réalité.

L'« impasse » de l'explication par les biais cognitifs

Krueger et Funder regrettaient le tour pessimiste qu'a pris la recherche en psychologie sociale et soulignaient qu'un programme expérimental dont le but est de découvrir toujours davantage de défaillances cognitives, d'une part est « assuré d'en trouver », mais d'autre part risque de parvenir à une « impasse », « devenant de moins en moins informatif à mesure qu'il prolifère », en particulier parce qu'il conduit à sous-estimer « les forces et les talents cognitifs humains », compromettant ainsi « le développement d'une théorie » et ce faisant les espoirs de dégager des lignes de conduite 62 . Par analogie avec l'étude des illusions d'optique, ils suggéraient ainsi de considérer nos erreurs de raisonnement comme le reflet de processus qui, dans la plupart des contextes, permettent l'obtention des représentations exactes plutôt que comme des défaillances généralisées de notre système cognitif.

J'espère avoir suggéré, par ce tour d'horizon, comment l'approche bayésienne offre les outils d'une telle théorie. Sans nier que nous fassions souvent des erreurs grossières, elle vise ainsi à résoudre l'apparent paradoxe entre ce constat et celui selon lequel, dans l'immense majorité des situations, nous sommes bien adaptés à notre environnement.

J'aurais manqué mon objectif si l'on concluait, à la lecture de cet article, que rien de ce que l'on pointe couramment comme des entorses préoccupantes au bon sens et comme des menaces redoutables à la vie démocratique, à la paix sociale et à la santé publique n'existe, et que tout va en somme pour le mieux dans le plus rationnel des mondes. Mon propos est plutôt de dénoncer la simplification consistant à expliquer l'irrationalité apparente par une tendance généralisée à l'irrationalité, sans s'expliquer sur ce que l'on entend par « rationalité » ni a fortiori donner des preuves empiriques d'une quelconque régularité (et donc généralité) des phénomènes que l'on prétend expliquer. J'ai en outre cherché à suggérer, en m'appuyant sur les travaux des psychologues bayésiens, qu'il est possible de rendre compte de nombreux phénomènes en représentant les inférences des sujets au moyen de modèles correspondant à une norme rationnelle 63 . Cela n'ôte rien au caractère problématique et préoccupant de certains de ces phénomènes. Mais si un modèle normatif permet d'en rendre compte, la charge de la preuve est à l'accusation d'irrationalité.

  30 Z. KUNDA, « The case for motivated reasoning », PsychologicalBulletin, 1990, 108 (3), p. 480-98. 31 U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 58. 32 Un exemple typique est constitué par l'étude classique sur l'erreur fondamentale d'attribution d'E. E. JONES et V. A. HARRIS, « The attribution of attitudes », Journal of Experimental Social Psychology, 1967, 3 (1), p. 1-24. 33 J. I. KRUEGER, D. C. FUNDER, « Towards a balanced social psychology : causes, consequences, and cures for the problem-seeking approach to social behavior and cognition », p. 2. et d'intégrer les différents résultats expérimentaux. Comme on va le voir, l'approche bayésienne en psychologie du raisonnement propose une telle théorie.

  55 U. HAHN, A. J. L. HARRIS, A. CORNER, « Argument content and argument source : an exploration », InformalLogic, 2009, 29 (4), p. 337-67 ; U. HAHN, M. OAKSFORD, A. J. L. HARRIS, « Testimony and argument : a Bayesian perspective », in F. Zenker (dir.), Bayesian argumentation : the practical side of probability, New York,Springer, 2012, p. 15-38. 56 Adam Corner et ses collègues suggèrent que cela pourrait apporter un élément d'explication au conservatisme évoqué précédemment (A. CORNER, A. J. L. HARRIS, U. HAHN, « Conservatism in belief revision and participant skepticism », in S. Ohlsson, R. Catrambone (dir.), Proceedings of the 32nd annual conference of the cognitive science society, Austin, Texas, Cognitive ScienceSociety, 2010, 32, p. 1625-30).57 C'est là une dimension encore sous-explorée de la réflexion sur le témoignage, qui fait l'objet d'un travail en cours. Voir M. VORMS, « Expert advice for decision-making : the subtle boundary between informing and prescribing », in A. Bernal et G. Axtell (dir.), Epistemic paternalism, Lanham,Rowman & Littlefied, 2020, p. 45-60. 58 Cela a été proposé comme élément d'explication à l'effet dit de « dilution ». Voir J. KOED MADSEN, U. HAHN, M. VORMS, « The dilution effect : conversational basis and witness reliability », CogSci, 2017.59 C. G. LORD, L. ROSS, M. R. LEPPER, « Biased assimilation and attitude polarization : the effects of prior theories on subsequently considered evidence », p. 2106-7.

  me concentrerai sur le sens qu'elle revêt en psychologie sociale. Pour l'ensemble de cet exposé, je m'appuie largement sur les travaux d'Ulrike Hahn et Adam J. L. Harris 7 .

	2 Voir S. LEWANDOWSKY, U. ECKER, C. SEIFERT, N. SCHWARZ, J. COOK, « Misinformation and its
	correction : continued influence and successful debiasing », Psychological Science in the Public Interest, 2012,
	13 (3), p. 106-31.

3 Voir P. HUNEMAN, M. VORMS, « Is a unified theory of conspiracy possible ? », Argumenta, 2018, 3 (2), p. 49-72. 4 Par exemple G. BRONNER, L'Empire de l'erreur. Éléments de sociologie cognitive, Paris, Puf, 2007. 5 D. OVER, « New paradigm psychology of reasoning », Thinking and Reasoning, 2009, 15 (4), p. 249-65.

je

Voir R. S. NICKERSON, « Confirmation bias : a ubiquitous phenomenon in many guises », Review of GeneralPsychology, 1998, 2, p. 175-220.

U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », Psychology ofLearning and Motivation, 2014, 61, p. 41-102.

Voir U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 43-4.

P. C. WASON, « On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task », Quarterly Journal of ExperimentalPsychology, 1960, 12 (3), p. 129-40.

Un sujet faisant l'hypothèse que la règle à trouver est « suite de nombres pairs par ordre croissant » proposera « 4-6-8 » ou « 8-12-14 » plutôt que « 3-5-7 » ou « 8-6-4 ». Pour prendre une analogie, dans un jeu consistant à deviner à quoi pense son partenaire, le joueur faisant l'hypothèse qu'il pense à un cheval lui demandera si la chose à laquelle il pense a une crinière, plutôt que si elle a une nageoire.

K. POPPER, The logic of scientific discovery,Londres, Hutchinson, 1959.

J. KLAYMAN, Y. HA, « Confirmation, disconfirmation, and information in hypothesis testing »,Psychological Review, 1987, 94 (2), p. 211-28.

La règle à trouver (« une suite de nombres par ordre croissant ») étant très large, les sujets font l'hypothèse de règles plus strictes, naturellement suggérées par le premier exemple qui leur est donné (par exemple, « nombres pairs par ordre croissant ») et proposent des triplets qui entrent a fortiori dans le champ de la règle plus large. La réponse systématiquement positive de l'expérimentateur ne leur permet pas d'éliminer des hypothèses pourtant erronées.

U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 74.

Voir aussi M. OAKSFORD, N. CHATER, « A rational analysis of the selection task as optimal data selection », PsychologicalReview, 1994, 101 (4), p. 608-31.

Voir C. R. PETERSON, L. R. BEACH, « Man as an intuitive statistician », Psychological Bulletin, 1967, 68 (1), p. 29-46 ; P. SLOVIC, S. LICHTENSTEIN, « Comparison of Bayesian and regression approaches to the study of information processing in judgment », OrganizationalBehavior and Human Performance, 1971, 6 (6), p. 649- 744.

17 C. R. PETERSON, L. R. BEACH, « Man as an intuitive statistician », p. 29-46 (je traduis

). 18 U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 49.

Dans son ouvrage destiné au grand public, DanielKahneman (Thinking, fast and slow, Londres, Penguin,

2011) suggère à plusieurs reprises un lien entre le biais de confirmation et certains phénomènes qu'il étudie (notamment l'heuristique de disponibilité, elle-même liée à la tendance à la crédulité, supposément mise en évidence par D. T. GILBERT, D. S. KRULL, P. MALONE, « Unbelieving the unbelievable. Some problems in the rejection of false information », Journal ofPersonal and Social Psychology, 1990, 59 (4), p. 601-13 -voir M. VORMS, « Sommes-nous trop crédules ? », in C. Senik (dir.), Crises de confiance ?, Paris, LaDécouverte, 2020, p. 193-212), l'articulation entre ces notions restant fort imprécise.20 En France, un exemple nous est fourni par les travaux de Gérald Bronner (L'Empire de l'erreur. Éléments de sociologie cognitive).21 Voir J. I. KRUEGER, D. C. FUNDER, « Towards a balanced social psychology : causes, consequences, and cures for the problem-seeking approach to social behavior and cognition », Behavioral and BrainSciences, 2004, 27 (3), p. 313-27 [316].22 Voir J. I. KRUEGER, D. C. FUNDER, « Towards a balanced social psychology : causes, consequences, and cures for the problem-seeking approach to social behavior and cognition », table 1, p. 317.23 On pense en particulier aux partisans de la « zététique » (voir par exemple la chaîne YouTube « La tronche en biais ») qui, dans leur effort louable de lutter contre les erreurs de raisonnement et la diffusion de représentations fausses et socialement nocives, présentent souvent de manière dogmatique les résultats de la « science » des biais cognitifs.24 Le « codex des biais cognitifs » (https://inertian.wixsite.com/codexbiais), cartographie systématique collaborative, en est exemplaire.25 Pour un tableau récapitulatif des grands types de phénomènes rangés dans la catégorie « biais de confirmation », voir U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », table 2.1, p. 46.

Voir B. DE FINETTI, Theory of probability, New York, Wiley, 1974 ; H. LEITGEB, R. PETTIGREW, « An objective justification of Bayesianism II : the consequences of minimizing inaccuracy », Philosophy ofScience, 2010, 77 (2), p. 201-35.

Voir C. HOWSON, P. URBACH, Scientific reasoning : the Bayesian approach, Chicago, OpenCourt, 1996.

Voir L. BOVENS et S. HARTMANN, Bayesian epistemology, Oxford, Oxford University Press, 2004.

U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 68.

U. HAHN, A. J. L. HARRIS, « What does it mean to be biased : motivated reasoning, and rationality », p. 91.


Cédric Kleina
email: cedric.klein@chru-lille.fr

Serge Boved

Pascal De Groote

Michel Galinier

Patrick Jourdain

Jacques Mansourati

Atul Pathak

François Roubille

Rémi Sabatier

Laurence Guedon-Moreaua

Remote management in patients with heart failure (from new onsetto advanced): A practical guide

Keywords: Remote monitoring, Remote, management, Heart failure

AHF acute heart failure CIED cardiac implantable electronic device GDMT guidelinedirected medical therapy HF heart failure HFrEF heart failure with reduced ejection fraction NYHA New York Heart Association RM remote monitoring

Background

Heart failure (HF) is a complex clinical syndrome consisting of cardinal symptoms (e.g. breathlessness, ankle swelling and fatigue)that may be accompanied by signs (e.g. elevated jugular venous pressure, pulmonary crackles and peripheral oedema) [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF].

The prevalence of HF appears to be 1-2% of adults [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF]. HF hospitalizations represent 1-2% of all hospital admissions, and HF is the most common diagnosis in hospitalized patients aged > 65 years [START_REF] Alla | Epidemiology of acute heart failure syndromes[END_REF][START_REF] Braunwald | The war against heart failure: the Lancet lecture[END_REF].

Despite advances in HF therapy and management, the absolute number of hospital admissions for HF is expected to increase by about 50% over the next 25 years, as the result of a growing and aging population [START_REF]Chronic heart failure in adults: diagnosis and management[END_REF]. Approximately half of patients will be admitted at least once within 1 year after diagnosis, 20% will be readmitted within that same year and > 80% will be readmitted within 5 years [START_REF] Alla | Epidemiology of acute heart failure syndromes[END_REF][START_REF] Lawson | 20-year trends in cause-specific heart failure outcomes by sex, socioeconomic status, and place of diagnosis: a population-based study[END_REF][START_REF] Shah | Heart failure with preserved, borderline, and reduced ejection fraction: 5-yearoutcomes[END_REF].

Advances in remote monitoring (RM) allow caregivers to better monitor patients with HF, by providing access to pathophysiological data on these patients. RM solutions use everything from simple and non-invasive connected devices (such as scales or blood pressure cuffs) to sophisticated implanted devices, such as implantable cardioverter defibrillators and implantable cardiopulmonary sensors (Fig. 1).

Despite conceptual advantages, the clinical evaluation of RM for HF has shown mixed results [START_REF] Asch | Remote monitoring and behavioral economics in managing heart failure in patients discharged from the hospital: a randomized clinical trial[END_REF][START_REF] Chaudhry | Telemonitoring in patients with heart failure[END_REF][START_REF] Galinier | Telemonitoring versus standard care in heart failure: a randomised multicentre trial[END_REF][START_REF] Koehler | Efficacy of tele-medical interventional management in patients with heart failure (TIM-HF2): a randomised, controlled, parallel-group, unmasked trial[END_REF][START_REF] Morgan | Remote management of heart failure using implantable electronic devices[END_REF][START_REF] Zakeri | Impact of remote monitoring on clinical outcomes for patients with heart failure and atrial fibrillation: results from the REM-HF trial[END_REF][START_REF] Zito | Device-based remote monitoring strategies for congestion-guided management of patients with heart failure: a systematic review and meta-analysis[END_REF]. Most studies have included patients recently admitted to the hospital for acute HF, and their primary objective was to reduce readmission rates and mortality. Clearly, the potential benefits of RM approaches in HF cannot be restricted to this specific and restrictive condition, but must be evaluated in the broad and comprehensive field of HF syndrome.

The aim of this collaborative work was to provide a comprehensive overview of the current state of knowledge, limitations and evidence gaps for RM in HF, in order to provide clinicians with practical guidance on RM modalities for their patients with HF, from initial diagnosis to advanced HF.2.

Methods

To establish this paper, a working group composed of 10 clinical cardiologists and researchers in the fields of HF and digital health was formed. First, a literature review was performed to assess the current evidence for the benefit (and non-benefit) of different RM modalities in patients with HF. Then, three remote working meetings were held to discuss and consider the place of the different RM modalities. In addition, a cardiologist practicing tele titration of drug therapy and a cardiologist specialized in advanced HF were consulted about questions specific to their area of expertise.

To best fit clinical practice and the different possible presentations of a patient, we divided the HF syndrome into its different stages according to the natural history of this disease: (1) discovery of HF; (2) acute decompensation of chronic HF; (3) HF in stable period; and (4) advanced HF (Fig. 1).

For each of these presentations, a discussion was conducted on:(1) the level of current evidence in the scientific literature; (2) the usefulness or uselessness of a remote management strategy; (3) the profile of eligible patients and possible contraindications; (4) the essential variables to be monitored and those that may be useful to monitor; and (5) the technologies that should then be used or that could be useful.

A final report was written by the first and last authors of this paper, and was approved by all the participants in this working group.

In order not to overload the main paper, an annotated review of original studies on RM in HF is provided in the Online material.

Clinical presentations

New-onset HF

Drug therapy is the cornerstone of treatment for HF with reduced ejection fraction (HFrEF), and is associated with: (1)reduced mortality; (2) prevention of recurrent hospitalizations resulting from worsening HF; and (3) improved clinical status, functional capacity and quality of life.

Although optimal pharmacological treatment is carefully defined by clinical practice guidelines [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF], in practice, many eligible patients with HFrEF are not treated according to guideline-directed medical therapy (GDMT) [START_REF] Zito | Device-based remote monitoring strategies for congestion-guided management of patients with heart failure: a systematic review and meta-analysis[END_REF]. The timing of such GDMT (clinicians should strive to implement optimal GDMT within 3-6 months of the initial diagnosis of HF) may be challenging for some patients when it has been shown that an intensive treatment strategy of rapid up titration of GDMT and close follow-up after an acute heart failure (AHF) admission reduced the risk of 180-day all-cause death or HF readmission compared with usual care [START_REF] Mebazaa | Safety, tolerability and efficacy of up-titration of guideline-directed medical therapies for acute heart failure (STRONG-HF): a multinational, open-label, randomised, trial[END_REF].

There are multiple reasons for the delay in initiating and optimizing medical treatment for patients when their HF is discovered. The difficulty of establishing frequent encounters between health-care providers and patients is a real barrier to the realization of the GDMT, whether because of time constraints, limitations in transportation or availability of infrastructure for frequent visits to the practitioner. The use of resources, such as RM and remote follow-ups, can help patients in whom maintaining sustained face-to-face follow-ups to achieve GDMT proves difficult.

A recently published randomized controlled trial showed that a remote titration intervention facilitated by telemonitoring had the potential to increase the proportion of patients who achieve optimal GDMT doses, to decrease time to dose optimization and to reduce the number of clinic visits, compared with standard care [START_REF] Artanian | Impact of remote titration combined with telemonitoring on the optimization of guideline-directed medical therapy for patients with heart failure: internal pilot of a randomized controlled trial[END_REF]. Moreover, patients and clinicians indicated that the remote titration intervention was easy to use and integrated well into their routines, and also removed practical barriers to titration [START_REF] Artanian | Experiences and perceptions of patients and providers participating in remote titration of heart failure medication facilitated by telemonitoring: qualitative study[END_REF].

The 2021 Update to the 2017 Expert Consensus Decision Path-way for Optimization of Heart Failure Treatment suggests that "options such as virtual care [. . .] may aid in remote optimization of GDMT" [START_REF] Maddox | update to the 2017 ACC expert consensus decision pathway for optimization of heart failure treatment: answers to 10 pivotal issues about heart failure with reduced ejection fraction: a report of the American College of Cardiology Solution Set Oversight Committee[END_REF].

Based on emerging data [START_REF] Artanian | Impact of remote titration combined with telemonitoring on the optimization of guideline-directed medical therapy for patients with heart failure: internal pilot of a randomized controlled trial[END_REF][START_REF] Artanian | Experiences and perceptions of patients and providers participating in remote titration of heart failure medication facilitated by telemonitoring: qualitative study[END_REF][START_REF] Desai | Remote optimization of guideline-directed medical therapy in patients with heart failure with reduced ejection fraction[END_REF][START_REF] Fera | Navigator-driven remote optimization of guideline-directed medical therapy in patients with heart failure with reduced ejection fraction: program design and initial feasibility[END_REF], we suggest that remote optimization of GDMT in patients newly diagnosed with HF could be offered to all patients with reduced ejection fraction(< 40%), except those for whom a significant risk of an adverse event related to titration can be predicted, according to the following criteria: severe (New York Heart Association [NYHA]class IV) HF; current exacerbation of HF; hypotension (systolic blood pressure < 90 mmHg); heart block or heart rate < 50beats/minute; significant renal dysfunction (estimated glomerular filtration rate < 30 mL/min/1.73 m2; with caution if estimated glomerular filtration rate < 45 mL/min/1.73 m2).

This remote optimization of GDMT can be performed via non-invasive connected devices and tele consultation.

The essential variables to monitor for this remote optimization strategy are heart rate, blood pressure, weight, symptoms and blood chemistry (urea, creatinine, potassium). Variables that maybe useful are transcutaneous arterial oxygen saturation, temperature and pulmonary artery pressure.

In the absence of clinical evidence, titration of these therapies is not justified in HF with preserved ejection fraction.

Acute decompensation of chronic HF

AHF refers to rapid or gradual onset of symptoms and/or signs of HF, and may lead to an unplanned hospital admission, which is a serious adverse event. Indeed, in-hospital mortality for patients with AHF ranges from 4% to 10% [START_REF] Chioncel | Acute heart failure congestion and perfusion statusimpact of the clinical classification on inhospital and long-term outcomes; insights from the ESC-EORP-HFA heart failure long-term registry[END_REF]. Moreover, the post discharge period is a well-recognized phase during which patients are at high risk of readmission and mortality.

The value of RM could be, on the one hand, to avoid hospitalizations for AHF and, on the other hand, to allow early discharge in case of unavoidable hospitalization.

Prevention of hospitalization for AHF

As a serious adverse event, hospitalization for AHF deserves to be prevented. RM can contribute to the detection of decompensating factors in HF, with the aim of early management to avoid decompensation. RM can also allow early detection of AHF, leading to early initiation of treatment before it becomes serious.

The incidence of hospitalization for AHF is particularly high in patients with previous hospitalization for AHF. The postdischarge1-year mortality can be 25-30%, with death or readmission rates of up to > 45%. This is why most clinical studies in the field of RM of HF have been conducted in the context of the recently (< 12 months) hospitalized patient with HF, with an RM strategy aimed at reducing the risk of rehospitalization and mortality. A descriptive and critical analysis of these trials is provided in the online material.

The first point when considering an RM solution is the necessity of patient adherence. Active transmission of weight, symptoms and other data requires good adherence/education in order to benefit from the RM strategy.

In the OSICAT study [START_REF] Galinier | Telemonitoring versus standard care in heart failure: a randomised multicentre trial[END_REF], which evaluated the benefit of an RM solution combining weight measurement and symptom questionnaires, a significant clinical benefit was found in patients with > 70% compliance with weight measurement, whereas the overall study result was not significant. In the TIM-HF2 study [START_REF] Koehler | Efficacy of tele-medical interventional management in patients with heart failure (TIM-HF2): a randomised, controlled, parallel-group, unmasked trial[END_REF], which showed a benefit for RM compared with usual monitor-ing, 97% of patients were compliant > 70% of the time with regard to daily transmissions. In this study, patients with an ongoing depressive syndrome (Patient Health Questionnaire for Depression [PHQ-9D] score < 10) were excluded. Other well-conducted studies have failed to demonstrate a benefit for RM compared with usual follow-up, possibly because of a lack of adherence by patients included in and randomized to the RM group [START_REF] Chaudhry | Telemonitoring in patients with heart failure[END_REF][START_REF] Ong | Effectiveness of remote patient monitoring after discharge of hospitalized patients with heart failure: the Better Effectiveness After Transition -Heart Failure (BEAT-HF) randomized clinical trial[END_REF]. This compliance issue is particularly relevant for non-invasive connected devices, and also for some of the more complex connected devices, such as those that provide pulmonary pressure data, because for all of these devices a daily data transmission must be performed by the patient. Most cardiac implantable electronic devices (CIEDs) perform automatic transmissions, usually during the night, as long as the patient is close to the transmitter.

Finally, it appears that early appropriate specialized interventions are essential to figure out the benefits of telemonitoring inpatients with HF [START_REF] Koehler | Efficacy of tele-medical interventional management in patients with heart failure (TIM-HF2): a randomised, controlled, parallel-group, unmasked trial[END_REF][START_REF] Galinier | Benefitsof interventional telemonitoring on survival and unplanned hospitalization in patients with chronic heart failure[END_REF].

Non-invasive connected devices.

We suggest that RM maybe considered for all patients with HF (irrespective of LVEF) recently hospitalized (< 12 months) for AHF, except those with a predicted low adherence to the RM solution (such as patients with depressive syndrome).

The essential variables to monitor are weight and signs/symptoms of congestion. The variables that may be useful are heart rate, blood pressure, transcutaneous arterial oxygen saturation and temperature.

CIEDs. We suggest that RM should be consider for all patients with HF and a CIED in order to reduce cardiovascular events.

The essential variables to monitor are: the technical data of the implantable device and its leads, in order to verify the absence of dysfunction; supraventricular rhythm disorders, as the occurrence of atrial fibrillation is a factor that can precipitate a decompensation of HF; ventricular rhythm disorders; in the case of cardiac resynchronization therapy, the percentage of biventricular pacing, as a decrease in this percentage may, on the one hand, favour a decompensation of HF and, on the other hand, may be a sign of insufficient optimization of drug treatment and/or of CIED settings; and multivariable indices. The variable that may be useful is periodic electrogram tracings (to detect clinical events that may not trigger RM alerts).

Implantable haemodynamic systems.

In accordance with the CHAMPION and MONITOR-HF trials, we suggest that pulmonary artery pressure-guided management, through a wireless implantable device, can be useful in patients in NYHA class III3 (irrespective of LVEF), in order to improve quality of life and reduce HF hospitalization [START_REF] Abraham | Wireless pulmonary artery haemodynamic monitoring in chronic heart failure: a randomised controlled trial[END_REF][START_REF] Brugts | Remote haemodynamic monitoring of pulmonary artery pressures in patients with chronic heart failure (MONITOR-HF): a randomised clinical trial[END_REF]. Whereas the NYHA classification is somewhat elusive, the INTERMACS (Interagency Registry for Mechanically Assisted Circulatory Support) classification could be useful in the context of advanced HF. In this case, profiles 4 and 5can be considered.

In patients with HFrEF on GDMT, a prespecified subgroup analysis of the CHAMPION trial showed that pulmonary artery pressure-guided HF management reduces morbidity and mortality [START_REF] Abraham | Wireless pulmonary artery haemodynamic monitoring in chronic heart failure: a randomised controlled trial[END_REF].

Early discharge and initial post discharge period

Given the emphasis on preventing readmissions, current strategies for the management of HF focus on establishing closeout patient follow-up during the high-risk period after hospital discharge, which is known as the vulnerable phase. It is therefore recommended that: [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF] patients hospitalized for AHF be carefully evaluated before discharge to exclude persistent signs of congestion; and (2) an early follow-up visit takes place 1-2 weeks after discharge to assess signs of congestion and drug tolerance, and to start and/or up titrate evidence-based therapy [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF].

Diuretics are the cornerstone of standard therapy for AHF. Intra-venous administration (by bolus or continuous infusion) of a loop diuretic is initially preferred because of potentially poor absorption of the oral form in the presence of bowel oedema. The transition to oral diuretic therapy occurs when the patient reaches a near euvolaemic state.

Weight, signs and symptoms, fluid balance, electrolyte levels and renal function are then generally monitored for 2-3 days before considering the patient's discharge.

An RM strategy may be useful to consider for early discharge after transition to oral therapy (24 hours or less after this transition).

We suggest that RM associated with an early discharge strategy may be offered to all patients with HF (irrespective of LVEF),except for those with a predicted high risk of early AHF readmission according to the following criteria: patients with previous AHF hospitalization (< 6 months); patients with persistent signs/symptoms of congestion and/or minimal or no weight loss; patients in NYHA class IV; patients with a high level of co-morbidities (anaemia, renal dysfunction, nutritional or metabolic disorder, lung disease, such as chronic obstructive pulmonary disease, depression, etc.).

The essential variables to monitor for an early discharge strategy are heart rate, blood pressure, weight, signs/symptoms of congestion and blood chemistry (urea, creatinine, potassium). Variables that may be useful are transcutaneous arterial oxygen saturation, temperature and pulmonary artery pressure. These variables could be monitored for 1-2 weeks after discharge, which would avoid the need to plan an in-office visit nearby.

As mentioned in the 2021 European Society of Cardiology guidelines, a supervised exercisebased cardiac rehabilitation programme should be considered in patients with more severe disease, frailty or co-morbidities [START_REF] Mcdonagh | ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure[END_REF]. Clinical trials and meta-analyses inpatients with HFrEF show that exercise rehabilitation improves exercise capacity and quality of life, and reduces all-cause and HF hospitalizations [START_REF] Flynn | Effects of exercise training on health status in patients with chronic heart failure: HF-ACTION randomized controlled trial[END_REF][START_REF] Taylor | Exercise-based rehabilitation for heart failure: cochrane systematic review, meta-analysis, and trial sequential analysis[END_REF][START_REF] Taylor | Impact of exercise-based cardiac rehabilitation in patients with heart failure (ExTraMATCH II) on mortality and hospitalisation: an individual patient data meta-analysis of randomised trials[END_REF].

Stable HF

Limited data are provided in the setting of patients with chronic HF and no admission for AHF in the previous 12 months. There-fore, RM through invasive or non-invasive connected devices instable patients with chronic HF is not suggested for routine use. However, RM of CIEDs may be useful to identify decompensation factors such as the occurrence of atrial fibrillation or a decrease in the percentage of biventricular pacing.

Advanced HF

Many patients with HF progress into a phase of advanced HF, characterized by persistent symptoms despite maximal therapy. The prevalence of advanced HF is increasing as a result of the growing number of patients with HF, the ageing of the population and better treatment and survival.

Mechanical circulatory support can improve survival and symptoms of patients with advanced HF. Heart transplantation remains the gold standard for the treatment of advanced HF in the absence of contraindications.

Limited data are available on the value of RM in these specific conditions. However, the conceptual benefit of RM appears relevant in so far as the follow-up of the patients concerned must be nearby and the referred centre where they are followed up may be far from their home.

Mechanical circulatory support

RM can be initiated as soon as mechanical circulatory support is implemented, and is based on alerts and/or scheduled trans-missions. Alerts should be adaptable to individual patients (alerts according to machine parameters, symptoms, international normalized ratio targets, etc.).

RM can be supported by remote visits, with the possibility of sending messages and prescriptions to the patients. Tele-expertise can also support the patient's general practitioner, the nurse in charge of dressings and cardiologists in peripheral centres with less experience in the management of this type of patient, in order to reduce the number of face-to-face visits at the referral centre.

Heart transplantation

Patients on the waiting list.

All patients listed for trans-plantation should have RM. The main objectives combine early detection of worsening HF and regular updating of each patient's position on the national transplant priority list.

RM can be coupled with remote visits, especially in case of worsening of the disease (e.g. worsening of biological variables); it can also be used to update the heart score for positioning the patient on the transplant list.

Transplanted patients.

All newly transplanted patients are eligible for RM. Formerly transplanted patients may be considered for remedial RM on a case-by-case basis (difficulties in understand-ing treatment/social isolation/the need to be coached because of limited intellectual resources). Formerly transplanted patients who are stable and well educated do not represent a priority for the initiation of RM.

The modalities of the RM may be adjusted according to the post-transplant delay, and can be based on alerts and/or scheduled transmissions at calendar intervals. We suggest a scheduled transmission every 15 days for newly transplanted patients, and then to space out these transmissions for stable patients.

RM can be combined with remote visits if necessary, particularly in order to limit transportation.

General aspects

Therapeutic education

Several studies have demonstrated the benefits of therapeutic education for patients with chronic HF. Individualized one-on-one nurse-led HF education improves patients' knowledge, self-care maintenance, management and confidence [START_REF] Awoke | A quasiexperimental study examining a nurse-led education program to improve knowledge, selfcare, and reduce readmission for individuals with heart failure[END_REF][START_REF] Kommuri | Relationship between improvements in heart failure patient disease specific knowledge and clinical events as part of a randomized controlled trial[END_REF].

A randomized trial that included 201 patients admitted for AHF showed that the combination of specific discharge guidance and a telephone follow-up after 7 and 30 days resulted in greater therapeutic adherence, as well as a decrease in rehospitalization compared with the control group [START_REF] Oscalices | Discharge guidance and telephone follow-up in the therapeutic adherence of heart failure: randomized clinical trial[END_REF].

Another randomized trial showed that the addition of a 1-hournurse educator-delivered teaching session at the time of hospital discharge resulted in improved clinical outcomes, including death and rehospitalization, increased self-care measure adherence and reduced cost of care in patients with systolic HF [START_REF] Koelling | Discharge education improves clinical outcomes in patients with chronic heart failure[END_REF].

In elderly patients with chronic HF, a comprehensive and exclusive theory-based education programme showed a significant benefit in relieving depression symptoms, enhancing selfmonitoring and improving the quality of life [START_REF] Wang | Effectiveness of a PRECEDE-based education intervention on quality of life in elderly patients with chronic heart failure[END_REF].

On the basis of these data, it seems crucial to systematically integrate therapeutic education into the RM of patients with chronic HF.

Team of caregivers

Providing a systematic framework model specifying the appropriate structure of the RM team in patients with HF is challenging. There is a wide heterogeneity of situations (small local teams versus large teams centralizing active files of patients; externalized staff versus staff integrated into medical centres; availability of nurses with advanced knowledge of HF, etc.), leading to differing organizations between hospitals. Furthermore, few data are available on the superiority of one organization over another. In any case, it remains essential to structure and organize the department and the team of caregivers to respond to: (1) patients' expectations; (2) the requirements of standards of care; and (3) the satisfaction of customers.

Duration of RM

The duration of RM is not consensual. The TIM-HF2 and OSICAT studies included patients who had been admitted to hospital for HF within 12 months before randomization [START_REF] Galinier | Telemonitoring versus standard care in heart failure: a randomised multicentre trial[END_REF][START_REF] Koehler | Efficacy of tele-medical interventional management in patients with heart failure (TIM-HF2): a randomised, controlled, parallel-group, unmasked trial[END_REF]. We can therefore suggest a duration of 1 year of RM after hospitalization. On the other hand, it is conceivable that RM could be maintained for an indefinite period for patients with advanced HF.

Limitations and evidence gaps

RM of HF has been the focus of high-quality research literature, with mixed results in terms of reduction of critical criteria, such as mortality or rehospitalization for HF.

Although some studies, such as TIM-HF2 and IN-TIME, have associated an RM strategy with a reduction in all-cause mortality, the latter is achieved at the cost of a strict and complex monitoring method (daily transmission of body weight, systolic and diastolic blood pressure, heart rate, analysis of heart rhythm, peripheral capillary oxygen saturation and self-rated health status; physician-led medical support and management of patients 24 hours/day, 7days/week) that appears to be difficult to implement in clinical practice at this time.

Nevertheless, it seems important to specify that benefits of RM are also expected in terms of: (1) the quality of life of the patient (reassurance, autonomy, motivation and psychological sup-port, saving time by avoidance of transport); 2) the quality of work life of health professionals (strengthening of collaborative work, reactivity and capacity of early reaction); and (3) the health care system in general (facilitation of access to care, cost-utility and costeffectiveness performance, improvement of care pathways).

Each patient is unique. The method of monitoring should be a combination of remote and inperson follow-up, with a patient-specific proportion of each. Compliance with RM should be verified by the care team. The patients must be familiar with the care team that follows them remotely. RM brings the patient "closer" to the care team at the time of their need. Some of the proposals made are forward looking, and are not yet based on scientific evidence, which must continue to be obtained(especially to prove the safety of RM) in order to propose guidelines for a combination of face-to-face visits and RM for patients with HF.

Finally, we did not address the subject of tele-therapeutic edu-cation, which surely has an interesting place in the care of patients with HF. Another subject of interest relates to the ethical aspects of RM, and it is essential not to over empower patients.

Conclusions

RM of HF is an interesting and topical subject. The related scientific literature is already vast, but remains difficult to summarize because of the heterogeneity of the HF syndrome.

In this collaborative work, bringing together different experts in HF and telemedicine, we have carried out a literature review and then outlined the potential interests of RM at the different stages of this syndrome, from the initial diagnosis to advanced HF.

The objective of this work is to provide clinicians with some tools and advice to better comprehend the use of RM in HF (Central Illustration).

Acknowledgements

The authors wish to thank Marie Fertin and Céline Goemine, from the Department of Cardiovascular Medicine, CHU de Lille, Lille, France. Disclosure of interest The authors declare that they have no competing interest.

Appendix A. Supplementary dataSupplementary data associated with this article can be found, inthe online version, at https://doi.org/10.1016/j.acvd.2023.11.013.