L'essor des jumeaux numériques permet aux entreprises de contourner les personnes réelles pour augmenter les profits

Les grandes entreprises s'éloignent des enquêtes traditionnelles et se tournent vers des répliques générées par l'IA de personnes réelles, un changement qui offre des informations plus rapides mais suscite également des préoccupations concernant l'emploi et la confidentialité des données.

Un TikTok viral peut rendre une marque célèbre en quelques heures, mais de nombreuses entreprises s'appuient toujours sur des cycles de recherche de douze semaines.

Dès que les résultats arrivent, les données sont souvent obsolètes.

Il y a souvent un délai entre l'obtention des commentaires et la compréhension de leur signification. En raison de cela, les grandes entreprises peuvent avoir du mal à réagir rapidement lorsque les tendances changent rapidement.

De nombreuses entreprises pensent que les jumeaux numériques sont la solution.

Il s'agit de copies numériques de choses réelles, de systèmes ou même de personnes. Les entreprises les utilisent pour tester des idées et voir ce qui pourrait se passer avant de le faire dans la vie réelle.

Les grandes banques et les entreprises pharmaceutiques utilisent déjà cette technologie pour prédire comment les gens réagiraient à des événements importants ou à des articles fraîchement lancés.

Les tests se déroulent en quelques secondes au lieu de semaines

La technologie gagne actuellement du momentum dans les entreprises de haute technologie.

Les chercheurs du University of Glasgow ont construit un jumeau numérique système qui utilise l'apprentissage automatique pour vérifier les réseaux informatiques.

Leur nouvelle méthode peut mesurer la performance d'un réseau en seulement 4,78 secondes. Les méthodes plus anciennes prenaient environ 33 heures pour accomplir la même tâche.

Parce qu'elle est beaucoup plus rapide, les ingénieurs peuvent tester beaucoup plus de situations, surtout à mesure que les réseaux deviennent plus complexes.

La même demande d'informations rapides modifie la recherche sur les consommateurs.

Une startup nommée Brox a généré 60 000 doubles numériques de personnes réelles.

Il ne s'agit pas simplement d'estimations, mais de profils hautement détaillés basés sur des entretiens approfondis, certains comprenant jusqu'à 300 pages de matériel sur une seule personne.

Au lieu de dépendre principalement de modèles statistiques traditionnels, les entreprises peuvent désormais exécuter plusieurs simulations en quelques heures au lieu de mois.

Hamish Brocklebank, qui dirige Brox, a expliqué la différence.

« Vous pouvez créer 10 000 vrais jumeaux numériques synthétiques [en utilisant des LLM], mais les réponses se normaliseront toujours dans une distribution très serrée, ce qui n'est pas réaliste lorsque vous posez réellement des questions à de vraies personnes », a-t-il déclaré.

Parce que Brox a déjà ces jumeaux prêts à l'emploi, une grande entreprise pharmaceutique peut poser des questions à la foule numérique et obtenir des résultats fiables en quelques heures, sautant ainsi toute l'étape de recherche de personnes réelles à interviewer.

L'automatisation cible les travailleurs mieux rémunérés

La poussée rapide vers l'automatisation a un inconvénient.

Selon l'économiste du MIT Daron Acemoglu, de nombreuses entreprises utilisent l'automatisation principalement pour économiser de l'argent plutôt que pour augmenter l'efficacité.

Selon ses recherches, les employeurs sont plus disposés à remplacer les personnes ayant une rémunération plus élevée.

L'étude a également démontré un impact significatif sur les inégalités de revenus.

L'automatisation a représenté 52 % de l'augmentation des disparités de revenus entre 1980 et 2016.

Acemoglu a noté que plus la rémunération d'un travailleur est élevée, plus les entreprises sont incitées à automatiser ce poste.

Il a également soutenu que cette focalisation sur la réduction des coûts de main-d'œuvre a réduit de nombreux avantages potentiels de l'automatisation.

Selon la recherche, les efforts visant à réduire les salaires ont effacé 60 % à 90 % des gains de productivité que l'automatisation était censée créer, résultant en ce qu'il a décrit comme une croissance de la productivité relativement faible.

La confidentialité devient également un problème important.

Une équipe de l'Institut IMDEA Networks a découvert que des systèmes d'IA prominents, y compris ChatGPT, Claude et Perplexity AI, utilisent des techniques de suivi développées par Google et TikTok.

Ces traceurs peuvent collecter des informations sur ce dont les utilisateurs parlent, tels que les titres de chat et les adresses web.

Les jumeaux numériques sont formés en utilisant des informations très personnelles, telles que les expériences d'enfance, les comportements et les relations.

Lorsqu'elles sont associées au suivi par des tiers, ces technologies peuvent rassembler et traiter d'énormes volumes de données sensibles.

L'industrie de la simulation IA et des jumeaux numériques devrait atteindre 21,33 milliards de dollars d'ici 2030.