L’intelligence artificielle (IA) a franchi une nouvelle étape dans la modélisation du langage écrit, permettant de prédire les événements dans la vie des individus.
Un projet de recherche mené par DTU, l’Université de Copenhague, ITU et l’Université Northeastern aux États-Unis démontre que l’utilisation de grandes quantités de données sur la vie des gens et l’entraînement de modèles de type ‘transformer’ peuvent organiser systématiquement les données et prédire ce qui se passera dans la vie d’une personne, y compris estimer le moment de sa mort.
Un nouvel article scientifique, intitulé ‘Utilisation des séquences d’événements de vie pour prédire les vies humaines’ présente une analyse des données de santé et de l’attachement au marché du travail de 6 millions de Danois dans un modèle baptisé Life2vec.
Après une phase initiale d’apprentissage, où le modèle a appris les schémas dans les données, il a été démontré qu’il surpassait d’autres réseaux neuronaux avancés et prédisait des résultats tels que la personnalité et le moment de la mort avec une grande précision.
Prédictions du moment de la mort
Les prédictions de Life2vec sont des réponses à des questions générales telles que : « Décès dans les quatre ans » ? Lorsque les chercheurs analysent les réponses du modèle, les résultats sont cohérents avec les conclusions existantes dans le domaine des sciences sociales.
Par exemple, toutes choses égales par ailleurs, les personnes occupant une position de leader ou disposant d’un revenu élevé ont plus de chances de survivre, tandis que le fait d’être un homme, d’être qualifié ou de souffrir d’un diagnostic mental est associé à un risque plus élevé de mourir.
Life2vec encode les données dans un vaste système de vecteurs, une structure mathématique qui organise les différentes données. Le modèle décide où placer les données sur le moment de la naissance, la scolarité, l’éducation, le salaire, le logement et la santé.
« Ce qui est passionnant, c’est de considérer la vie humaine comme une longue séquence d’événements, un peu comme une phrase dans une langue se compose d’une série de mots. C’est généralement pour ce type de tâche que les modèles transformateurs sont utilisés en IA, mais dans nos expériences, nous les utilisons pour analyser ce que nous appelons des séquences de vie, c’est-à-dire des événements qui se sont produits dans la vie humaine« , précise Sune Lehmann.
Questions éthiques soulevées
Les chercheurs derrière l’article soulignent que des questions éthiques entourent le modèle Life2vec, telles que la protection des données sensibles, la vie privée et le rôle des biais dans les données. Ces défis doivent être compris plus profondément avant que le modèle puisse être utilisé, par exemple, pour évaluer le risque d’une personne de contracter une maladie ou d’autres événements de vie évitables.
« Le modèle ouvre des perspectives positives et négatives importantes à discuter et à aborder politiquement. Des technologies similaires permettant de prédire les événements de la vie et le comportement humain sont déjà utilisées aujourd’hui par des entreprises technologiques qui, par exemple, suivent notre comportement sur les réseaux sociaux, établissent notre profil de manière extrêmement précise et utilisent ces profils pour prédire notre comportement et nous influencer. Cette discussion doit faire partie du débat démocratique afin que nous examinions où la technologie nous mène et si c’est une évolution que nous souhaitons« , conclut Sune Lehmann.
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En synthèse
Le modèle Life2vec ouvre des perspectives positives et négatives importantes à discuter et à aborder politiquement. Des technologies similaires pour prédire les événements de la vie et le comportement humain sont déjà utilisées aujourd’hui à l’intérieur des entreprises technologiques qui, par exemple, suivent notre comportement sur les réseaux sociaux, nous profilent avec une grande précision, et utilisent ces profils pour prédire notre comportement et nous influencer.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que le modèle Life2vec ?
Life2vec est un modèle d’intelligence artificielle qui utilise des séquences d’événements de la vie pour prédire les vies humaines.
Quels types de données le modèle utilise-t-il ?
Le modèle utilise des données de santé et des données sur l’attachement au marché du travail.
Quelles sont les prédictions possibles avec ce modèle ?
Le modèle peut prédire des événements tels que la personnalité et le moment de la mort avec une grande précision.
Quels sont les défis éthiques liés à l’utilisation de ce modèle ?
Les défis éthiques comprennent la protection des données sensibles, la vie privée et le rôle des biais dans les données.
Quelles sont les perspectives futures pour ce modèle ?
Les chercheurs envisagent d’incorporer d’autres types d’informations, comme le texte et les images ou les informations sur nos connexions sociales.
Références
Article : « Using sequences of life-events to predict human lives » – DOI: https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5
Article scientifique ‘Utilisation des séquences d’événements de vie pour prédire les vies humaines’, publié dans Nature Computational Science.
