Cet article s’inscrit dans la même logique de notre article publié hier et intitulé « Agents IA et doubles numériques : fusionner les données avec l’expérience humaine pour repenser l’avenir du travail ». Nous y abordions la capacité de créer de véritables doubles numériques des employés afin de permettre une collaboration productive
et en toute confiance.
Une étude menée par plusieurs universités, comprenant l’Université de Stanford, conjointement avec des équipes de Google DeepMind, a mis en évidence la capacité des modèles à adopter le comportement et les habitudes de plus de 1 000 personnes. Ces clones, créés à partir d’entretiens approfondis et combinés à de larges modèles de langage, ouvrent de nouvelles perspectives dans la collaboration humain-machine et transforment notre compréhension des processus de travail et de l’emploi à l’ère de l’IA.
La méthode reposait sur des entretiens qualitatifs d’une durée de deux heures menés avec des participants sélectionnés de manière représentative. Ces entretiens, menés par un intervieweur IA, permettent d’explorer des aspects variés de la vie des individus, de leur histoire personnelle à leurs valeurs et opinions sociales.
Des clones qui calquent les subtilités des personnalités humaines
L’objectif de cette étude était de concevoir des agents IA qui ne se contentent pas de stéréotypes démographiques, mais qui capturent les subtilités des personnalités humaines en s’appuyant sur des données riches et détaillées issues d’entretiens. Ces agents ont été testés sur leur capacité à prédire des réponses individuelles à des questions complexes, ainsi qu’à simuler des traits de personnalité et des comportements dans des scénarios expérimentaux. Les résultats sont impressionnants : les agents atteignent une précision prédictive normalisée de 85 %, rivalisant avec la capacité des participants à reproduire leurs propres réponses lors de tests répétés.Les réponses enregistrées, riches en nuances, ont servi de base pour construire des agents numériques qui imitent avec fidélité les personnes qu’ils représentent. Ces agents se distinguent par leur capacité à prédire les attitudes et comportements avec une précision suffisante pour des questions complexes, comme celles du General Social Survey, une performance équivalente à celle des participants eux-mêmes lorsqu’ils ont répété leurs réponses deux semaines plus tard.
Des assistants clonés, des formateurs ou des groupes cibles
Ces clones IA offrent des opportunités uniques pour révolutionner les interactionshumain-machine. Ils peuvent agir comme assistants ou comme collègues numériques, aidant à la prise de décision, testant des politiques ou simulant des comportements humains dans divers contextes. Outre le colonage individuel, cette recherche jette les bases de nouveaux outils permettant d'étudier les comportements collectifs. En créant des groupes de clones, ils peuvent également servir comme représentants d’une population cible. Par exemple, en permettant de tester des produits ou des campagnes publicitaires en simulant les réactions de ces groupes cibles, ou de servir d’instructeurs ou de pairs dans des environnements d’apprentissage immersifs.
Sur le front de l’emploi, ces agents numériques offrent des opportunités d’automatisation accrue dans des secteurs variés. Ils pourraient remplacer ou compléter des rôles nécessitant une analyse de données, des interactions répétitives ou une prise de décision fondée sur des modèles prévisibles. Par exemple, dans les services clients, des clones IA pourraient fournir un support personnalisé, imitant la capacité humaine d’interagir
avec empathie.
La substitution de certains emplois par l’IA
Cela pourrait conduire à une réduction des coûts opérationnels, mais aussi à une substitution de certains emplois, particulièrement ceux dans des tâches routinières ou standardisées. Cependant, cette évolution pourrait renforcer la demande pour des rôles nécessitant des compétences plus spécialisées, comme la supervision de systèmes IA ou leur intégration dans des processus métiers complexes.Sur le plan éthique et sociétal, la protection de la vie privée et la réduction des biais dans les simulations demeurent des défis majeurs. Bien que les entretiens approfondis aient permis de réduire les disparités de performance entre différents groupes démographiques, il subsiste une inquiétude sur la déshumanisation du travail et la perte de contrôle humain face à ces agents numériques. Comme souligné dans notre article « Agents IA
et employés », il est essentiel d’élaborer des cadres éthiques solides pour garantir une coexistence harmonieuse entre humains et clones numériques. Cela inclut des mécanismes pour garantir la transparence et maintenir un contrôle humain sur ces outils.
