L’intelligence artificielle peut-elle prédire nos vies ?

Est-il possible que l’intelligence artificielle puisse prédire les faits les plus importants de nos vies ? Les études, le mariage, les enfants et même notre mort, comme s’ils faisaient partie d’une séquence linéaire ? Évidemment non, pourrait-on répondre, pourtant un projet de recherche mené par l’Université de Copenhague et la Northeastern University aux États-Unis démontrerait exactement le contraire. Autrement dit, si vous utilisez de grandes quantités de données sur la vie des gens et formez des « modèles de transformation », qui – comme le célèbre ChatGPT, sont utilisés pour traiter le langage – ceux-ci peuvent organiser systématiquement les données, prédisant ainsi ce qui se passera dans un avenir proche. la vie de la personne. Et encore plus angoissant, même l’estimation de l’heure de notre mort.

Le projet scientifique, intitulé avec éloquence « Utilisation de séquences d’événements de la vie pour prédire la vie humaine », publié dans Nature Computational Science, est basé sur les données du marché du travail et les données du registre national des patients et de l’Office statistique danois. La base de données comprend les 6 millions de Danois sur une période de 2008 à 2020 et contient des informations sur les revenus, le salaire, le type d’emploi, le secteur d’activité, les avantages sociaux, tandis que l’ensemble de données sur les soins de santé comprend des enregistrements de visites chez des prestataires de soins de santé ou des hôpitaux, des diagnostics, des types de soins. patient et degré d’urgence. Des chercheurs danois et américains ont analysé toutes ces données pour former un modèle d’intelligence artificielle, appelé life2vec.

“Nous avons utilisé le modèle pour répondre à la question fondamentale : dans quelle mesure pouvons-nous prédire des événements dans votre avenir en fonction des conditions et des événements de votre passé ? Scientifiquement, ce qui nous intéresse n’est pas tant la prédiction elle-même, mais les aspects de la situation. des données qui permettent au modèle de fournir des réponses aussi précises », explique Sune Lehmann, professeur à l’Université danoise et premier auteur de l’article.

Une des questions posées au modèle Life2vec est : « Décès dans les quatre ans » ? Et le modèle a apporté des réponses cohérentes avec ce qui est déjà connu dans le domaine des sciences sociales au niveau statistique. Pour mieux comprendre. Si nous prenons comme exemple les individus occupant une position de leadership ou ayant un revenu élevé, ils ont statistiquement plus de chances de survivre, tandis qu’être un homme, qualifié ou avoir un diagnostic de problème de santé mentale est associé à un risque de décès plus élevé.

Life2vec code les données dans un vaste système de vecteurs, dans lequel le modèle décide où placer les données liées à l’heure de naissance, à l’éducation, au salaire, au logement et à la santé. “Ce qui est passionnant, c’est de considérer la vie humaine comme une longue séquence d’événements, de la même manière qu’une phrase dans une langue est composée d’une série de mots. C’est généralement le genre de tâche pour laquelle les modèles de transformation de la vie sont utilisés par l’intelligence artificielle, mais Dans nos expériences, nous les utilisons pour analyser ce que nous appelons des séquences de vie, c’est-à-dire des événements survenus dans la vie humaine», explique Sune Lehmann.

Selon les chercheurs, la prochaine étape consiste à incorporer d’autres types d’informations, comme des textes et des images ou des informations sur nos liens sociaux, mais ces nouvelles connaissances doivent être comprises plus en profondeur, avant que le modèle puisse être utilisé, par exemple, pour évaluer le risque qu’un individu présente de contracter une maladie ou un autre événement de la vie.