Une équipe projet ne peut pas corriger sa propre estimation. Non par manque de rigueur : parce qu’elle la produit de l’intérieur.

Peu de notions ont connu une fortune aussi rapide que le biais d’optimisme. Née dans les travaux de psychologie cognitive des années 1970, la formule est aujourd’hui inscrite dans les guides d’évaluation publique, invoquée devant les commissions parlementaires et citée dans les rapports de chambres régionales des comptes.  

Sa diffusion s’est faite au prix d’un appauvrissement: de concept descriptif, le biais d’optimisme est devenu une explication causale, puis un coefficient correcteur. Cet article reprend le dossier depuis l’origine — les fondements cognitifs, le passage à l’économie des projets, la lecture qu’en fait le cost engineering, et l’état réel des preuves.  

Il conclut sur le seul dispositif dont l’efficacité soit aujourd’hui documentée à l’échelle d’un portefeuille: la production de l’estimation et de la provision par un Cost Manager structurellement indépendant du chef de projet. 

1. Aux origines: un concept de psychologie cognitive 

1.1 Le planning fallacy

La notion apparaît sous la plume de Daniel Kahneman et Amos Tversky à la fin des années 1970 [1]. 

Ils désignent par planning fallacy la tendance robuste des individus et des groupes à sous-estimer la durée, le coût et la difficulté d’une tâche, alors même qu’ils connaissent le sort de tâches comparables antérieures. 

La démonstration la plus souvent citée est autobiographique: une équipe universitaire chargée de rédiger un manuel estime collectivement en avoir pour dix-huit mois à deux ans et demi, alors que l’un de ses membres sait, pour avoir suivi d’autres équipes, qu’aucune n’a jamais mis moins de sept ans et que quatre sur dix ont abandonné. 

L’information est connue de tous; elle n’infléchit pas la prévision. L’ouvrage sera achevé huit ans plus tard [4]. 

L’expérience contient déjà tout le problème. Le biais ne provient pas d’un déficit d’information, ni d’une insuffisance de compétence, ni d’une intention de tromper. 

Il provient de la position d’où l’on regarde. 

1.2 Vue interne et vue externe

Kahneman et Lovallo formalisent cette opposition en 1993 [2]. La vue interne construit la prévision à partir des éléments propres au cas: le programme, les hypothèses techniques, le planning, les intentions de l’équipe.  

Elle est intuitive, engageante, et elle sous-estime systématiquement. La vue externe traite le cas comme un exemplaire d’une classe et interroge la distribution des résultats observés dans cette classe.  

Elle est contre-intuitive, désagréable, et elle est nettement plus prédictive.

2.4 Trois limites de l’engagement 

• Il arrive tard. Il porte sur le coût prévisionnel arrêté en phase d’études, non sur l’enveloppe fixée au stade du programme — c’est-à-dire au moment où le coût se détermine réellement. 

• Sa sanction est faible. La réduction de rémunération est plafonnée à 15 % des éléments de mission postérieurs à l’attribution des marchés de travaux, sans commune mesure avec un dépassement sur l’assiette travaux. 

• Il se réinitialise. Toute modification du programme arrête un nouveau coût prévisionnel et adapte l’engagement en conséquence. Sur les opérations complexes, où les évolutions sont la règle, le compteur se remet régulièrement à zéro. 

Le seuil de tolérance appelle enfin une remarque. Négocié au marché de maîtrise d’œuvre, il fixe l’amplitude admissible de la dérive avant toute analyse de risques propre à l’opération. 

C’est la fourchette de précision préinscrite décrite plus haut, sous une autre forme. 

2.5 La place du Cost Manager existe déjà 

Le même corpus prévoit l’assistance à maîtrise d’ouvrage, la conduite d’opération et le mandat: des fonctions rattachées au maître d’ouvrage et distinctes de la maîtrise d’œuvre. 

Rien n’interdit d’y loger une mission portant sur l’estimation et sur la provision. Rien ne l’impose non plus — et c’est là que le régime norvégien examiné plus loin fait l’inverse.

3. La lecture du cost engineering 

3.1 Ce que l’AACE appelle un biais 

La terminologie de référence de l’AACE International définit le biais comme un défaut d’objectivité tenant à la position ou à la perspective d’un individu ou d’une organisation, et donne deux illustrations: la présentation stratégiquement déformée, qui est consciente, et l’excès de confiance, qui ne l’est pas. 

Le texte précise que les biais peuvent être intentionnels ou non, et qu’il existe des biais de système autant que des biais individuels.

Le biais cesse ainsi d’être une conjecture psychologique pour devenir une grandeur que l’on calibre. 

L’AACE ajoute qu’il n’est en général identifiable qu’a posteriori, mais qu’il peut être intégré aux budgets à partir de données empiriques ou historiques. 

Il figure explicitement, sous l’intitulé estimate bias, dans la liste des risques systémiques traités par voie paramétrique. 

3.2 Dérive de coût et dépassement 

La confusion la plus coûteuse du débat public tient à un vocabulaire imprécis. L’AACE distingue deux mesures. 

• Le dépassement (cost overrun): écart entre le coût final réel et le coût annoncé ou approuvé. C’est le point de vue de l’investisseur ou du contribuable, et la seule mesure accessible aux études fondées sur l’information publique. 

• La dérive de coût (cost growth): écart entre le coût final réel et l’estimation de base, provision pour aléas exclue. C’est ce que la provision cherche précisément à prédire. La dérive n’est ni bonne ni mauvaise: là où il y a du risque, il y a dérive. Correctement provisionnée, elle ne produit aucun dépassement. 

La conséquence méthodologique est décisive. 

Une recherche qui ne dispose que du montant annoncé et du montant final ne peut mesurer que le dépassement; elle est structurellement incapable de dire si la défaillance est dans l’estimation de base, dans le calibrage de la provision, ou dans l’annonce. 

C’est exactement la situation des études sur données publiques. 

3.3 Soixante ans de mesure de la dérive 

Une chaîne continue de travaux, engagée en 1958, a mesuré la relation entre le niveau de définition du programme au moment de l’estimation et la dérive constatée. 

Elle est remarquablement stable d’une étude à l’autre et d’un secteur à l’autre. 

Synthèse de la recherche empirique sur la dérive de coût, d’après la compilation de Hollmann, RISK-3751, 2021. 

Relation entre le niveau de définition du programme au moment de l’estimation et la dérive de coût constatée. Représentation schématique de la relation retrouvée par l’ensemble des études recensées. 

3.4 L’écart entre provision inscrite et provision nécessaire 

L’étude conduite entre 2014 et 2020 auprès d’opérateurs énergétiques nord-américains est la plus démonstrative, parce qu’elle donne accès à la provision réellement inscrite au budget. 

Provision allouée et provision nécessaire — 89 projets d’opérateurs énergétiques régulés d’Amérique du Nord, cité par. 

Provision pour aléas allouée et provision nécessaire par classe d’estimation — 89 projets d’opérateurs énergétiques régulés d’Amérique du Nord, cité par. 

L’autre enseignement, constant, tient à la queue haute de distribution: le P90 réel se situe couramment à deux ou trois fois le P90 anticipé. 

3.5 Le test de cohérence 

On peut alimenter un modèle paramétrique avec les seuls risques systémiques — définition de Classe 4, technologie non innovante, complexité moyenne — puis supposer que l’équipe a inscrit une provision de 11 %, valeur observée dans l’étude précédente, et comparer la distribution obtenue à celle mesurée sur les projets de transport. 

Comparaison de la prédiction d’un modèle paramétrique et de la distribution observée. Source: Hollmann, RISK-3751, 2021, d’après les données de Flyvbjerg et al., 2002 [5]. 

Prédiction d’un modèle paramétrique alimenté des seuls risques systémiques, comparée à la distribution de dépassement observée dans le transport, d’après. 

L’écart résiduel au P50 est de l’ordre de six points, soit à peu près l’apport des risques événementiels non couverts par le modèle. 

La seule sous-évaluation de la provision suffit donc à reproduire la statistique des dépassements: aucune hypothèse de tromperie n’est nécessaire pour expliquer les données qui ont servi à l’établir. 

Cela ne signifie pas que le biais soit absent. 

Une part d’écart subsiste entre le secteur public de transport et l’industrie de process, dont une fraction s’explique par les conventions de normalisation — les études industrielles neutralisent les changements majeurs de périmètre et les événements catastrophiques, ce que les données publiques ne permettent pas. 

Le biais résiduel imputable au secteur public est estimé, à titre d’appréciation d’auteur et non de résultat d’étude, dans une fourchette de cinq à dix points. 

3.6 La contre-épreuve de Hong Kong 

Une étude de 2019 portant sur 85 projets de transport à Hong Kong, pour lesquels le montant de la provision incluse au budget approuvé était connu, contredit frontalement l’hypothèse d’un optimisme généralisé: 47 % des projets ont été livrés en deçà de leur budget approuvé, et l’on observe un mélange d’optimisme et de conservatisme selon les cas. 

En 2020, Ika, Love et Pinto en tirent le principe dit de la cinquième main: les deux causes coexistent, et le biais peut être optimiste ou pessimiste selon la situation. 

4. Le biais est structurel avant d’être psychologique 

4.1 Le biais institutionnalisé 

Le constat le plus dérangeant porte sur une pratique quasi universelle: l’inscription, dans les procédures internes de jalonnement, de fourchettes de précision attendues pour chaque phase. 

L’exemple canonique est la précision de ± 10 %, ou + 15 % / − 10 %, prescrite pour une estimation de décision d’investir. 

Ces valeurs n’ont, dans l’immense majorité des cas, aucune base empirique, et elles sont presque toujours trop étroites.

Fourchette de précision prescrite par la procédure, superposée à la distribution réelle du dépassement. La provision étant approximativement l’écart-type de la fourchette, prescrire l’une revient à prescrire l’autre. 

Le mécanisme est ensuite classique. 

L’ancrage sur une valeur quasi-normative rend celle-ci difficile à déloger; le biais de confirmation prend le relais et infecte l’analyse subjective, dont le résultat finit par ressembler à ce que la procédure avait annoncé. 

L’analyste qui produirait une fourchette de + 54 % / − 16 % là où le manuel qualité prévoit + 30 % / − 15 % s’expose à une expérience professionnelle pénible. 

Les estimateurs, qui ont une carrière, s’en tiennent aux méthodes qui satisfont les attentes. 

C’est le retournement le plus utile du dossier. 

Le porteur de projet qui bénéficie d’un chiffre bas n’a pas besoin de mentir: il lui suffit d’annoncer tôt le montant qu’on lui a remis, avec la certitude raisonnable que le prix de la définition insuffisante n’y a pas été mis. 

Le biais n’est pas dans l’intention du décideur; il est câblé dans la procédure. 

4.2 Un problème d’agence, non de sincérité 

Reformulé en termes de gouvernance, le problème est un problème d’agence classique. 

Celui qui produit l’estimation est celui dont la performance sera mesurée à l’aune de cette estimation; celui qui quantifie la provision est celui qui devra justifier de sa consommation; celui qui annonce le chiffre est celui dont le projet vit ou meurt selon que ce chiffre passe ou non l’arbitrage budgétaire. 

Trois mécanismes documentés aggravent cette configuration au fil du projet. L’escalade de l’engagement conduit à surpondérer les dépenses déjà consenties dans la décision de poursuivre. 

La cohésion d’équipe, qui est une vertu opérationnelle, devient un obstacle à l’expression d’une réserve chiffrée. 

Enfin, la compétition interne pour les ressources sélectionne les prévisions les plus favorables, indépendamment de leur qualité [3]. 

4.3 Le cas aggravant des montages intégrés 

La configuration devient critique lorsque conception, réalisation et estimation relèvent d’une même partie. 

Dans un contrat de conception-réalisation, un montage EPC ou un partenariat public-privé, la fonction de contre-expertise du coût disparaît de l’organigramme: le chiffre est produit par celui-là même qui exécutera l’ouvrage, à un stade où le maître d’ouvrage ne dispose d’aucune base indépendante de comparaison. 

Le montage a des mérites propres en délai et en interface; il supprime en revanche le contrôle croisé du coût, et ce point est rarement traité comme un risque à part entière. 

Il faut y ajouter une contrainte de calendrier. 

La part du coût final déterminée par les décisions de programme et d’esquisse est très supérieure à celle qui reste ouverte en phase d’exécution: le coût est déterminé en amont, alors même que les dépenses d’études, elles, sont encore faibles. 

C’est donc précisément à la phase où le contre-pouvoir est le plus faible que le biais produit ses effets les plus durables. 

5. Pourquoi les remèdes internes échouent 

Les dispositifs proposés pour traiter le biais d’optimisme sont nombreux. 

Ils partagent, à une exception près, une même caractéristique structurelle: ils sont mis en œuvre par l’équipe dont ils sont censés corriger la production. 

5.1 La sensibilisation et la formation 

C’est la réponse la plus fréquente et la moins efficace. 

La littérature cognitive est explicite: la connaissance d’un biais ne protège pas de ce biais, y compris chez ceux qui l’ont mis en évidence [1] [4]. 

Une équipe formée au biais d’optimisme produit des estimations optimistes en connaissance de cause. 

5.2 Les revues par les pairs et les listes de contrôle 

Elles améliorent l’exhaustivité de l’estimation — ce qui n’est pas rien — mais ne déplacent pas l’ancre. 

Les relecteurs partagent le référentiel de l’équipe, ses hypothèses de programme et, le plus souvent, sa hiérarchie. La revue confirme le cadrage au lieu de le contester. 

5.3 La simulation de Monte-Carlo sur registre de risques 

C’est le dispositif le plus valorisant en apparence et le plus trompeur en pratique. 

La simulation produit une distribution d’allure rigoureuse à partir d’entrées majoritairement subjectives, fournies par la même équipe. 

Surtout, appliquée au seul registre de risques, elle quantifie les événements identifiés et ignore les risques systémiques — dont le niveau de définition du programme, qui est le premier déterminant de la dérive. 

Elle donne une réponse précise à la mauvaise question. 

L’AACE recommande de traiter les risques systémiques par modélisation paramétrique empirique et de n’intégrer la simulation que dans une approche hybride. 

5.4 Le coefficient correcteur forfaitaire 

La majoration forfaitaire de type reference class forecasting a le mérite de sortir de la vue interne. Mais elle traite le symptôme et préserve la cause. 

La classe de référence est construite à partir de l’information publiquement disponible — nature de l’ouvrage, taille, localisation — et ne distingue ni la qualité de la définition du programme, ni la maturité de l’équipe, ni le niveau de contrôle de projet. 

Elle finance donc indistinctement les risques réels, les risques déjà couverts et les pratiques inefficaces. 

Ses critiques y voient une médiocrité institutionnalisée: un pessimisme prescrit substitué à un optimisme supposé, qui protège de la critique mais détruit de la valeur. 

5.5 Le dénominateur commun

6. La réponse structurelle: un Cost Manager indépendant de l’équipe projet 

Le Cost Manager peut être interne à l’organisation du maître d’ouvrage ou externe: ce n’est pas là que se joue l’indépendance. Ce qui la fonde, c’est qu’il soit extérieur à l’équipe projet — et a fortiori au chef de projet, dont il évalue la production. Un Cost Manager salarié du maître d’ouvrage mais rattaché à la direction financière ou au comité d’investissement remplit la condition; un Cost Manager externe placé sous l’autorité du chef de projet ne la remplit pas.

6.1 L’analogie de l’audit 

Aucun système économique développé ne demande à une entreprise de certifier elle-même ses comptes. 

Ce n’est pas parce que les directeurs financiers seraient malhonnêtes: c’est parce qu’on ne fait pas reposer la fiabilité d’une information financière sur la vertu de celui qui l’établit. 

La certification par un tiers dont la responsabilité, la rémunération et le mandat sont séparés de la performance de l’entité auditée est un acquis, et personne ne propose sérieusement de le remplacer par une formation des comptables aux biais cognitifs. 

6.2 La démonstration norvégienne 

L’argument n’est pas seulement analogique: il est mesuré. 

La Norvège a institué à partir de l’an 2000, sous l’autorité du ministère des Finances, un régime d’assurance qualité externe obligatoire pour les grands investissements publics. 

Le dispositif comporte deux points de passage: une revue externe du choix de concept, puis une revue externe de la base de management et de l’estimation avant présentation au Parlement. 

Le seuil, fixé initialement autour de 500 MNOK, s’établit aujourd’hui à 1 Md NOK, avec un seuil abaissé pour les projets numériques. 

Trois caractéristiques méritent attention. 

D’abord, l’objet. 

Contrairement à la contre-expertise française, la seconde revue norvégienne porte directement sur l’estimation de coût et sur la base de management du projet, et non sur la seule opportunité de l’investissement. 

La première revue traite du choix de concept; la seconde traite du chiffre. 

Ensuite, l’auteur. La revue est confiée à des cabinets privés sous accord-cadre du ministère des Finances, et non à l’agence porteuse du projet. 

Enfin, la forme du résultat. 

L’estimation doit être stochastique et produire un P50 et un P85: le Parlement vote un cadre budgétaire proche du P85, tandis que l’agence d’exécution ne pilote qu’au niveau du P50, la différence étant conservée en réserve au niveau ministériel.

Les travaux portant spécifiquement sur le secteur routier norvégien concluent à une réduction significative de l’ampleur des dépassements après l’introduction du régime. 

Régime norvégien d’assurance qualité externe: situation avant réforme et performance constatée après. 

C’est, à notre connaissance, la seule intervention sur le biais d’optimisme dont l’effet ait été mesuré à l’échelle d’un portefeuille national sur deux décennies. 

Elle ne repose ni sur la formation, ni sur un coefficient, ni sur une méthode: elle repose sur l’intervention obligatoire d’un tiers extérieur au porteur de projet, et sur l’expression probabiliste du résultat. 

6.3 Ce que « indépendant » doit signifier 

L’indépendance revendiquée sans définition ne vaut rien. Six critères la rendent vérifiable. 

• Rattachement. le Cost Manager rend compte au maître d’ouvrage ou au comité d’investissement, jamais au chef de projet dont il évalue la production. C’est le critère premier: tous les autres en découlent. 

• Rémunération. les honoraires ne sont indexés ni sur le lancement de l’opération, ni sur le montant final des travaux. Une rémunération au pourcentage du coût réintroduit exactement le conflit que le dispositif prétend supprimer. 

• Aucune activité de conception ni de réalisation. Le Cost Manager n’exerce ni conception, ni maîtrise d’œuvre, ni réalisation — sur cette opération comme sur les autres. C’est le critère qui sépare une fonction de contrôle d’une fonction de production. Un mur interne au sein d’un groupe qui conçoit ou construit l’ouvrage n’y suffit pas: la maison mère vend des travaux. 

• Accès direct. droit d’alerte écrit auprès de l’organe de décision, sans filtrage par la direction de projet. Un avis qui ne circule que par le canal de l’entité évaluée n’est pas un avis indépendant. 

• Base de données autonome. le Cost Manager doit disposer d’une base de projets réalisés qui lui soit propre. C’est ce qui rend la vue externe possible et qui distingue l’expertise du simple contrôle arithmétique. 

• Périmètre complet. le mandat couvre l’estimation de base et la provision pour aléas. Confier l’une sans l’autre déplace le biais au lieu de le traiter — c’est précisément l’erreur que révèlent les provisions inscrites au tiers du nécessaire. 

6.4 Cost Management et Project Management dans la même maison 

L’objection vient immédiatement, et elle est légitime: que vaut cette exigence lorsqu’un même cabinet exerce à la fois le Cost Management et le Project Management ? 

Elle appelle une réponse précise, car la ligne de partage n’est pas celle que l’on croit. 

Le conflit décrit dans cet article n’oppose pas le coût au pilotage: il oppose le coût à la production de l’ouvrage. 

Le maître d’œuvre, l’entreprise générale et le contractant EPC partagent une caractéristique que ni le Cost Manager ni le Project Manager de maîtrise d’ouvrage ne partagent: leur chiffre d’affaires est assis sur le montant des travaux, et leur production est ce que l’estimation évalue. 

C’est de là que naît le biais structurel. 

Un cabinet dont l’ensemble des métiers — Cost Management, Project Management, due diligence technique — s’exerce du côté du maître d’ouvrage se trouve dans une position différente: il ne conçoit pas, ne construit pas, ne vend pas de travaux, et sa rémunération n’est pas assise sur le montant de l’ouvrage. 

Le critère est ici l’absence de toute activité d’ingénierie. Ni études de conception, ni notes de calcul, ni maîtrise d’œuvre. 

La due diligence technique elle-même consiste à apprécier un actif ou un projet pour le compte d’un investisseur, non à produire les études que l’on apprécierait ensuite. 

Un cabinet qui vend par ailleurs de l’ingénierie se retrouve dans la situation inverse: son estimation porte sur un ouvrage que ses propres équipes ont vocation à concevoir, et le montant des travaux détermine une partie de son carnet de commandes. 

Cela ne dispense pas d’une règle interne lorsque les deux missions sont tenues sur une même opération, car le directeur de projet est alors jugé sur des indicateurs de délai et de budget que le Cost Manager alimente. 

Trois dispositions suffisent à traiter le point: deux mandats contractuellement distincts, un rattachement du Cost Manager au maître d’ouvrage et non au directeur de projet de l’opération, et un droit d’alerte écrit s’exerçant sans filtrage par la direction de projet. 

Ces règles sont vérifiables et opposables. C’est précisément ce qui distingue une indépendance organisée d’une indépendance revendiquée. 

6.5 Le contenu technique de la mission 

Un tel mandat n’est pas une relecture. 

Il mobilise un corpus professionnel constitué: documentation et validation de l’estimation et de sa base d’hypothèses, classement de l’estimation selon le niveau réel de définition du programme, quantification des risques systémiques par modèle paramétrique calibré sur données historiques, quantification séparée des risques spécifiques et intégration hybride, et expression du coût total sous forme de distribution de probabilité plutôt que de valeur unique. 

La fourchette de précision en est le résultat, jamais la donnée d’entrée. 

6.6 Les deux objections 

La première est le coût. 

Elle se traite par comparaison d’ordres de grandeur: les honoraires d’une mission de Cost Management indépendante se comptent en fractions de point du montant d’opération, quand l’écart documenté entre provision inscrite et provision nécessaire atteint seize points en phase d’avant-projet. 

L’arbitrage n’est pas serré. 

La seconde est le délai. Elle repose sur un malentendu: l’annonce prématurée n’est pas une conséquence regrettable de la lenteur des études, c’est la cause première des dépassements constatés. 

Un dispositif qui retarde de quelques semaines la publication d’un chiffre engageant, pour le rendre défendable, ne coûte pas du temps — il en économise, en évitant les reprises de programme et les arbitrages rendus sur une base fausse. 

Conclusion 

Le biais d’optimisme est réel, il est documenté depuis un demi-siècle, et il n’est ni un défaut de caractère ni une faute professionnelle. 

Il est la conséquence prévisible d’une configuration: celle où l’évaluation du coût est produite à l’intérieur de l’entité qui porte le projet. 

C’est le fondement du positionnement de RLB France. 

Nos trois métiers — Cost Management, Project Management et due diligence technique — s’exercent exclusivement du côté du maître d’ouvrage et de l’investisseur. 

Nous n’exerçons aucune activité d’ingénierie. Nous ne concevons pas, nous ne réalisons pas, nous ne vendons pas de travaux, et notre rémunération n’est pas assise sur le montant de l’ouvrage. 

Il n’existe donc, dans notre modèle économique, aucune position à défendre sur le chiffre que nous produisons. 

L’indépendance que nous revendiquons n’est donc pas une qualité morale que nous nous attribuerions: c’est une position dans l’organigramme et dans le modèle économique, vérifiable aux six critères énoncés plus haut. 

Sur les programmes où la définition du périmètre reste partielle — datacenters, nucléaire, santé, grandes infrastructures — c’est en amont que le coût se détermine. 

C’est donc là que la séparation des fonctions vaut le plus cher à ne pas avoir. 

Sources et références 

A. Fondements en psychologie cognitive 

[1]  D. Kahneman, A. Tversky, « Intuitive Prediction : Biases and Corrective Procedures », TIMS Studies in Management Science, vol. 12, 1979, p. 313-327. 

[2]  D. Kahneman, D. Lovallo, « Timid Choices and Bold Forecasts : A Cognitive Perspective on Risk Taking », Management Science, vol. 39, n° 1, 1993, p. 17-31. 

[3]  D. Lovallo, D. Kahneman, « Delusions of Success : How Optimism Undermines Executives’ Decisions », Harvard Business Review, juillet 2003. 

[4]  D. Kahneman, Thinking, Fast and Slow, Farrar, Straus and Giroux, 2011 (trad. fr. Système 1 / Système 2, Flammarion, 2012) — chapitre consacré au planning fallacy et à la vue externe. 

B. Économie des projets et politiques publiques 

[5]  B. Flyvbjerg, M. Holm, S. Buhl, « Underestimating Costs in Public Works Projects : Error or Lie ? », Journal of the American Planning Association, vol. 68, n° 3, 2002. 

[6]  B. Flyvbjerg, « Curbing Optimism Bias and Strategic Misrepresentation in Planning : Reference Class Forecasting in Practice », European Planning Studies, vol. 16, n° 1, 2008, p. 3-21. 

[7]  Mott MacDonald, Review of Large Public Procurement in the UK, rapport établi pour HM Treasury, 2002. 

[8]  HM Treasury, Supplementary Green Book Guidance : Optimism Bias, 2003 — barème des majorations par catégorie d’ouvrage (tableau 1) et méthode de réduction par maîtrise des facteurs contributifs.  assets.publishing.service.gov.uk/media/5a74dae740f0b65f61322c72/Optimism_bias.pdf 

[9]  B. Flyvbjerg, « From Nobel Prize to Project Management : Getting Risks Right », Project Management Journal, vol. 37, n° 3, 2006 — exemples chiffrés d’application des majorations aux percentiles 50 et 80.  arxiv.org/pdf/1302.3642 

[10]  Code de la commande publique, livre IV de la deuxième partie (art. L. 2410-1 à L. 2432-2 ; partie réglementaire R. 2412-1 à R. 2432-7), issu de la codification de la loi n° 85-704 du 12 juillet 1985 relative à la maîtrise d’ouvrage publique par l’ordonnance n° 2018-1074 du 26 novembre 2018 et le décret n° 2018-1075 du 3 décembre 2018, modifié par le décret n° 2022-1683 du 28 décembre 2022. Engagements du maître d’œuvre sur le coût prévisionnel : art. R. 2432-2 à R. 2432-5.  legifrance.gouv.fr/codes/section_lc/LEGITEXT000037701019/LEGISCTA000037726601