Le domaine des technologies convergentes connaît une progression fulgurante. En 2024, l'accès à des informations inédites pourrait révolutionner la modélisation sociale grâce à l'IA. Une convergence entre les modèles des sciences sociales et la capacité de l'IA à analyser et prédire le comportement humain se dessine.

Les jumeaux numériques améliorés par l'IA pourraient ainsi s'attaquer à des défis sociétaux majeurs comme la neutralité carbone et l'économie circulaire. L'hyperpersonnalisation, alimentée par des modèles comportementaux prédictifs basés sur des données réelles, remplacera les modèles théoriques potentiellement biaisés.

De la prédiction comportementale à la modélisation sociale : dépasser les limites des approches traditionnelles

L'idée d'une convergence entre ces deux domaines n'est pas nouvelle. Des technologies comme la reconnaissance d'images, l'analyse comportementale et la modélisation basée sur les sciences du comportement et la psychologie sont déjà utilisées.

L'accès à des données comportementales à grande échelle et à des analyses avancées permettra une meilleure compréhension des dynamiques collectives, des réseaux sociaux et des modèles sociaux complexes. Ceci permettra de découvrir les mécanismes précis du comportement grégaire (marchés financiers, diffusion de fausses informations, adoption de normes sociales). La représentation de ces mécanismes sous forme de jumeaux numériques permettra d'élaborer des interventions plus efficaces.

La modélisation et les sciences sociales computationnelles simuleront les sociétés avec un niveau de détail sans précédent. Il sera possible de tester plus finement les théories et les politiques. Par exemple, l'analyse de la dynamique urbaine et des besoins des habitants éclairera la planification du logement, de la mobilité et des loisirs. De nouveaux modèles pédagogiques personnalisés, améliorés par l'IA, optimiseront l'efficacité de l'enseignement.

L'ère de la répétition numérique : simuler le réel pour mieux le comprendre

Cette nouvelle ère, qui se profile, vise à fournir des simulations réalistes pour la planification. Cette technologie combine la "Prospect Theory" (économie comportementale) et l'IA pour déduire le comportement réel des individus. Elle reproduit les biais humains (surestimation des pertes, sous-estimation des gains) et les facteurs situationnels (conditions météorologiques).

Il sera ainsi possible d'étudier l'impact de différents modes de transport sur la circulation, les avantages financiers, l'environnement et, plus largement,
sur les politiques de transport.

Prédiction comportementale améliorée et modélisation sociale responsable

Des avancées rapides dans la prédiction comportementale sont attendues, améliorant la qualité de vie et contribuant à une société sûre et durable. La prévention de la criminalité est un domaine prometteur. Des essais au Japon utilisent l'analyse des données vitales pour aider les personnes à éviter les appels frauduleux,
en détectant les fluctuations d'anxiété.

Cette approche présente des risques : la protection de la vie privée et l'élimination des biais sont cruciales. Cependant, la modélisation sociale actuelle, limitée par les faibles échantillons et les biais des chercheurs, pourrait être significativement améliorée par l'IA, permettant des prévisions plus précises sur le comportement humain et social, et une meilleure rationalisation des services publics.

Par Fabien Fouissard, Head of Marketing, GenAI & AI advisory chez Fujitsu France