Vous vous êtes déjà demandé si l’amour de Garfield pour les lasagnes pouvait dire quelque chose sur la Bourse ? Aussi absurde que ça puisse paraître, il existe une corrélation de 0,88 entre le nombre de fois où Garfield mange des lasagnes dans sa bande dessinée… et le cours de l’action Barclays. Ce chiffre représente une relation statistique très forte entre les deux. Ça signifie que plus Garfield mange de lasagnes, plus l’action Barclays monte. Toutefois, ça ne veut pas dire que l’un cause l’autre.

Ce genre d’exemple est typique d’un piège mental dans lequel beaucoup d’investisseurs tombent. En tant qu’humains, on aime les motifs et les répétitions : ça nous aide à donner du sens à un monde compliqué. Le problème, c’est que tous les motifs ne veulent pas dire quelque chose. Certains sont juste corrélés : deux choses évoluent dans le même sens, sans forcément avoir de lien entre elles. D’autres sont carrément fallacieux : la relation n’existe que par hasard, sans aucune logique réelle. Et ces fausses corrélations peuvent vraiment vous induire en erreur dans vos décisions d’investissement.

Vous allez donc comprendre ici ce qu’est une corrélation fallacieuse, pourquoi elle peut mettre en danger votre portefeuille, et comment éviter de tomber dans le panneau.

C’est quoi une corrélation en investissement ?

Une corrélation en investissement, c’est quand deux variables bougent ensemble. Si elles montent ou baissent en même temps, on parle de corrélation positive. Si l’une monte quand l’autre baisse, c’est une corrélation négative. Mais ce qu’il faut bien comprendre, c’est qu’une corrélation, c’est juste un motif dans les mouvements. Elle ne veut pas forcément dire qu’il y a un lien de cause à effet entre les deux. Une corrélation peut être causale… ou complètement trompeuse.

C’est quoi une relation causale dans un investissement ?

Une relation causale, c’est quand une variable a vraiment un impact direct sur une autre. Il y a une logique de cause à effet entre les deux.

Prenez cet exemple : quand une banque centrale augmente ses taux d’intérêt, les achats immobiliers ont tendance à baisser. Pourquoi ? Parce que les taux plus hauts rendent les crédits plus chers, pour les banques comme pour les particuliers. Ici, c’est clair : la hausse des taux provoque une baisse des achats immobiliers. C’est une vraie relation causale. L’un agit directement sur l’autre.

C’est quoi une corrélation fallacieuse dans l’investissement ?

Une corrélation fallacieuse, c’est quand deux choses semblent bouge ensemble… mais sans qu’il y ait de lien réel entre elles.

Par exemple, les ventes de glaces et les attaques de requins augmentent souvent en même temps. Mais ça ne veut pas dire que les glaces attirent les requins ou que les requins mangent des glaces. La vraie explication ? c’est la chaleur. Quand il fait beau, plus de gens mangent des glaces… et plus de gens vont se baigner. Ce n’est pas une cause, juste une coïncidence liée à un troisième facteur oublié : la météo.

Bref, même si les chiffres vont dans le même sens, ça ne veut pas dire qu’il y a un lien réel entre eux. Croire le contraire, c’est se laisser piéger par une illusion.

On tombe souvent dans des corrélations fallacieuses en finance à cause de plusieurs choses : des variables cachées, des erreurs dans les échantillons, des effets de chaîne ou encore des biais de confirmation. Comprendre d’où ça vient permet d’éviter les pièges et de mieux analyser les données qu’on vous sert.

Comment un lien peut-être créé entre deux éléments ?

Une variable cachée peut influencer deux autres éléments et créer une fausse impression de lien entre eux.

Par exemple, quand le nombre de gens qui portent un parapluie augmente, les accidents de voiture augmentent aussi. Est-ce que les parapluies causent des accidents ? Bien sûr que non. Le vrai responsable, c’est la pluie. Quand il pleut, les gens sortent les parapluies, et les routes deviennent plus glissantes. Ce n’est ni l’un ni l’autre, c’est un facteur extérieur qui agit sur les deux.

Repérer cette variable cachée vous aide à éviter les erreurs d’interprétation et à chercher des vrais signaux dans vos analyses.

Comment une variable intermédiaire donne l’illusion d’un lien ?

Une variable intermédiaire crée une sorte d’effet domino : A influence B, puis B influence C. Si vous regardez seulement A et C, vous croyez à un lien direct, alors qu’il est indirect.

Prenons un exemple : plus on est éduqué (A), plus on développe sa culture financière (B), ce qui nous pousse à investir en Bourse (C). Si on regarde juste éducation et investissement, on peut penser que l’école suffit à expliquer pourquoi quelqu’un investit. Mais c’est en fait la culture financière, entre les deux, qui fait la vraie différence.

Identifier cette variable au milieu, c’est ce qui vous permet de comprendre comment un vrai lien fonctionne. Et donc de faire de meilleures prévisions.

Pourquoi un échantillon trop petit fausse les corrélations ?

Un échantillon trop petit peut vous faire croire à un lien qui n’existe pas dans la réalité. C’est un biais de taille d’échantillon.

Par exemple, si vous interrogez 5 Français et qu’ils ont tous les cheveux noirs, vous pourriez penser que tous les Français ont les cheveux noirs. C’est faux, évidemment. C’est juste que votre groupe n’est pas représentatif. Et si vous faites la même erreur en analysant un petit groupe d’entreprises, vous pouvez voir une corrélation qui disparaît dès qu’on agrandit l’échantillon.

Imaginez une étude sur 15 entreprises montrant que celles qui ont un logo rouge surperforment. Avec un si petit panel, c’est sûrement une coïncidence. Si on passe à 500 entreprises, cette “tendance” s’effondre. C’était une erreur statistique, pas un vrai lien entre la couleur du logo et les résultats. Donc si vous tombez sur une corrélation en investissant, demandez-vous toujours si l’échantillon est assez large pour qu’on puisse vraiment s’y fier.

Pourquoi notre cerveau nous pousse à croire aux corrélations qu’on veut voir ?

C’est ce qu’on appelle le biais de confirmation. C’est notre tendance naturelle à chercher uniquement ce qui confirme ce qu’on pense déjà, et à ignorer tout le reste.

En investissement, ce biais peut vous faire voir des corrélations qui n’existent pas. Si vous êtes persuadé que la pleine lune influence les marchés, vous allez sûrement trouver quelques cas où c’est vrai… et ignorer tous ceux où ça ne l’est pas. Vous verrez une logique là où il n’y a que du hasard.

Et ce biais est renforcé par les réseaux sociaux ou certains forums, où on peut faire coller presque n’importe quoi avec n’importe quelle action : la pluie à Paris avec le cours de Tesla, ou le nombre de stories Instagram avec les prix du pétrole. Ce genre de corrélation peut exister, mais elle n’a aucune valeur si elle n’est pas logique ou causale.

Posez-vous toujours cette question : Est-ce que je vois ce lien parce qu’il est réel… ou juste parce que j’ai envie d’y croire ?

Y a-t-il des exemples concrets où une corrélation mal interprétée a causé des pertes financières ?

Au début des années 2000, certains hedge funds et investisseurs particuliers ont remarqué une forte corrélation entre le prix du cuivre et la performance des ETF sur les marchés émergents.

Ils ont commencé à utiliser le cuivre comme un indicateur prédictif : lorsque le cours du cuivre montait, ils investissaient dans les actions des marchés émergents, pensant anticiper les hausses de ces derniers.

Au final, cette corrélation s’est révélée être trompeuse, causée par une variable confondante : la croissance économique mondiale. Quand l’économie mondiale s’accélérait, la demande de cuivre augmentait fortement, en raison de son rôle clé dans la construction, l’électronique, l’industrie et les énergies propres — ce qui faisait grimper son prix. En parallèle, cette même croissance renforçait l’appétit des investisseurs pour les marchés émergents, ce qui faisait grimper leurs indices boursiers. C’est ce que l’on appelle une variable médiatrice : le cuivre et les actions des marchés émergents semblaient liés, alors qu’ils réagissaient simplement tous deux au même facteur — la croissance mondiale.

Mais au milieu des années 2010, cette corrélation s’est effondrée. Le prix du cuivre a chuté à cause d’une surproduction et de changements dans la demande industrielle, tandis que les marchés émergents ont été portés par la tech, les services et la consommation. Les investisseurs qui continuaient de suivre le cuivre comme indicateur ont perdu de l’argent. Ils pensaient que la corrélation impliquait une causalité… mais ils se sont lourdement trompés.

Pourquoi les investisseurs se laissent-ils piéger par de fausses corrélations ?

Notre cerveau est programmé pour chercher à gagner, à battre le marché. Repérer des schémas et dénicher un avantage concurrentiel est souvent perçu comme la clé du succès. Par exemple, dans le football, les gardiens étudient les mouvements des attaquants pour anticiper leurs gestes et améliorer leur réactivité. Ils cherchent un avantage. En tant qu’investisseurs, nous faisons pareil. Nous voulons trouver un signal que les autres n’ont pas vu. Et parfois, nous nous persuadons d’avoir découvert une formule gagnante… même si elle ne repose sur rien de solide. Cette illusion peut être flatteuse — on a l’impression d’avoir un coup d’avance. Mais en bourse, confondre corrélation et causalité peut coûter très cher.

Découvrez ici comment repérer les vrais signaux en bourse.

Pourquoi est-ce un vrai problème en finance ?

Les corrélations trompeuses mettent votre stratégie en danger. Vous risquez de fonder vos décisions sur des données sans aucune valeur prédictive.

Une corrélation n’a de sens que si elle repose sur une relation causale. Par exemple, le cours de l’action LVMH est corrélé à ses résultats : quand ses bénéfices augmentent, son action monte — ce lien est logique. En revanche, la pluie à Paris n’a aucun lien avec les résultats de Tesla. Plus de pluie ne génère pas plus de chiffre d’affaires pour Tesla, n’améliore pas ses perspectives de croissance, ni ne change la perception des investisseurs. Donc, si la météo annonce de la pluie à Paris… prenez un parapluie, pas une position longue sur Tesla.

Ces exemples peuvent paraître extrêmes, mais ce genre d’erreurs est courant dans le monde de la finance.

Cliquez ici pour voir comment Warren Buffett et d’autres investisseurs aguerris se protègent des corrélations trompeuses.

Comment éviter les raisonnements trompeurs en investissement ?

Concentrez-vous sur les fondamentaux

Oubliez les coïncidences. Analysez les résultats, les niveaux d’endettement, les business models. L’analyse fondamentale est votre meilleur allié pour filtrer les faux signaux sur le long terme.

Utilisez des données à long terme

Un mois de données ne veut rien dire. Basez-vous sur des tendances sur plusieurs années et des échantillons larges pour tirer des conclusions fiables.

Corrélation ≠ Causalité

Le fait que A et B évoluent ensemble ne signifie pas que A provoque B. Demandez-vous : le lien est-il logique ?

Évitez les effets de mode à court terme

Surtout sur les réseaux sociaux. Ce n’est pas parce qu’un influenceur TikTok voit un “pattern” qu’il est réel.

FAQs

Une corrélation peut-elle être utile ?

Oui — mais seulement si elle repose sur une logique, des fondamentaux solides et des données robustes. Une corrélation seule ne prouve rien, mais bien utilisée, elle peut vous orienter dans la bonne direction.

Comment savoir si un signal est réel ?

Posez-vous les bonnes questions : Est-ce que cela a du sens économiquement ? Est-ce que c’est cohérent dans le temps ? Est-ce que je peux expliquer cette relation de manière logique ?

Si la réponse est non, c’est probablement du bruit.

L’IA ou le machine learning détectent-ils mieux les vrais signaux ?

Ils peuvent, surtout avec de très grands ensembles de données. Mais même les modèles d’IA peuvent être leurrés par le hasard ou trop s’adapter à des schémas qui ne tiennent pas dans le temps. Le jugement humain reste essentiel.

C’est quoi une corrélation trompeuse en termes simples ?

C’est quand deux choses semblent liées… alors qu’en réalité, elles ne le sont pas. Elles bougent ensemble, mais l’une ne cause pas l’autre. C’est juste une coïncidence ou le résultat d’un troisième facteur caché.

Une corrélation trompeuse peut-elle vraiment nuire à mon portefeuille ?

Oui. Si vous suivez de faux signaux, vous risquez de mal choisir vos moments d’entrée, de mal répartir vos actifs, ou de rater de vraies opportunités. Si vos décisions reposent sur du bruit au lieu de la logique ou des fondamentaux, vous jouez — vous n’investissez pas.

Comment savoir si une corrélation est trompeuse ?

Demandez-vous : Y a-t-il une raison logique, causale, pour expliquer ce lien ? Est-ce basé sur des données à long terme ? Un troisième facteur pourrait-il influencer les deux éléments ? Si vous doutez, la corrélation est peut-être trompeuse.

Pourquoi se laisse-t-on piéger par de fausses corrélations ?

Parce que notre cerveau adore les schémas — ça nous donne une impression de contrôle. En bourse, on aime croire qu’on a trouvé « l’avantage caché », même s’il n’est pas réel. Le biais de confirmation et l’excès de confiance alimentent ce phénomène.

Exemple de vraie vs fausse corrélation ?

Vraie : Les bénéfices de LVMH augmentent → le cours de LVMH grimpe.

Fausse : Il pleut à Paris → le cours de Tesla monte.

L’un a du sens économiquement. L’autre, pas du tout.

Comment éviter les raisonnements trompeurs en bourse ?

Analysez les fondamentaux des entreprises, basez-vous sur de grandes quantités de données, remettez vos hypothèses en question, et ne vous laissez pas emporter par les tendances passagères ou les effets de mode sur les réseaux sociaux. Demandez-vous toujours : est-ce que ce lien est logique d’un point de vue économique ?

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