Une étude novatrice menée par des scientifiques de l'Université technique du Danemark (DTU) a démontré qu'un système d'intelligence artificielle (IA) récemment développé, similaire à ChatGPT, possède une capacité sansdentà prédire l'espérance de vie et le risque de mortalité prématurée. Ce modèle d'IA, baptisé « life2vec », a été entraîné sur les données personnelles de plus d'un million de Danois et a surpassé les systèmes existants en matière de prédiction, notamment des traits de personnalité et de la date du décès, avec une précision remarquable. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans la revue Nature Computational Science.
Entraînement de l'IA avec des données personnelles
Pour développer le modèle d'IA life2vec, les chercheurs ont utilisé un vaste ensemble de données contenant des informations sur la santé et le marché du travail de six millions de Danois, collectées entre 2008 et 2020. Cet ensemble de données comprenait des détails sur le niveau d'éducation, les antécédents médicaux, les revenus et la profession des individus, entre autres facteurs. Les données ont été transformées en informations textuelles pour entraîner le modèle d'IA, selon une technologie similaire à celle utilisée par des applications d'IA populaires comme ChatGPT.
Précision prédictive sansdent
Une fois entraîné, le modèle d'IA life2vec a démontré des capacités prédictives exceptionnelles, surpassant les performances d'autres systèmes avancés. Les chercheurs se sont concentrés sur la prédiction de l'heure du décès. Ils ont évalué sa précision en la comparant à d'autres modèles d'IA existants et aux méthodes utilisées par les compagnies d'assurance-vie pour la tarification des polices. Les résultats ont révélé que les prédictions du modèle life2vec étaient 11 % plus précises que celles de tous les autres modèles, ce qui représente une avancée significative dans la prédiction de la mortalité.
Comprendre les séquences de la vie
Sune Lehman, premier auteur de l'étude, explique que la recherche visait à appréhender la vie humaine comme une succession d'événements, à l'instar d'une phrase dans une langue composée de mots. Si cette tâche est généralement dévolue aux modèles de type Transformer en intelligence artificielle, l'étude a adapté ces modèles pour analyser les « séquences de vie », c'est-à-dire les événements qui jalonnent l'existence d'une personne. Ce faisant, le modèle peut formuler des prédictions précises sur les événements futurs en se basant sur les expériences et les circonstances passées.
Facteurs affectant la mortalité
Les chercheurs ont également examiné des questions plus générales, comme la probabilité de décès d'une personne dans un laps de temps précis. Leurs conclusions concordent avec les recherches existantes, révélant que des facteurs tels que les postes de direction, un revenu élevé et le sexe influencent significativement les taux de survie. Par exemple, les personnes occupant des postes de direction ou disposant de revenus plus élevés ont plus de chances de vivre plus longtemps, tandis qu'être un homme, posséder des compétences techniques ou souffrir de troubles mentaux augmente le risque de mortalité prématurée.
Implications et considérations éthiques
Bien que l'étude démontre l'immense potentiel du modèle d'IA life2vec, les chercheurs soulignent la nécessité d'examiner attentivement les questions éthiques et de confidentialité. Ils mettent en garde contre l'utilisation de ce modèle dans le domaine de l'assurance-vie, car l'essence même de l'assurance repose sur le partage des risques entre les individus. Par ailleurs, la protection des données sensibles et la correction des biais dans les données constituent des considérations éthiques essentielles lors du déploiement de tels systèmes d'IA avancés.
Améliorer les interventions personnalisées
Les chercheurs estiment que le modèle d'intelligence artificielle life2vec peut fournir des informations précieuses sur les mécanismes qui influencent le cours de la vie, offrant ainsi des possibilités d'interventions personnalisées. Endentces mécanismes, les chercheurs et les décideurs politiques peuvent explorer des pistes pour améliorer le bien-être et la qualité de vie des individus.
Une étude menée par des scientifiques de l'Université technique du Danemark a révélé un modèle d'intelligence artificielle, life2vec, doté d'une remarquable capacité à prédire l'espérance de vie et le risque de mortalité prématurée. Si la précision prédictive du modèle est remarquable, les questions éthiques et de confidentialité des données doivent être examinées avec soin avant d'envisager ses applications concrètes. Cette recherche novatrice ouvre la voie à une nouvelle ère d'interventions personnalisées et à une meilleure compréhension des facteurs qui façonnent nos vies.
