L'essor des jumeaux numériques permet aux entreprises de contourner les personnes réelles pour augmenter leurs 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 insights 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 encore sur des cycles de recherche de douze semaines.

Au moment où les résultats arrivent, les données sont souvent obsolètes.

Il y a souvent un délai entre la réception des retours 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.

Beaucoup d’entreprises croient que les jumeaux numériques sont la solution.

Ce sont des 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 réalité.

Les grandes banques et les sociétés pharmaceutiques utilisent déjà cette technologie pour prévoir comment les gens réagiraient à des événements importants ou à des produits récemment lancés.

Les tests se font en secondes plutôt qu’en semaines

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

Des chercheurs de l’Université de Glasgow ont construit un système de jumeau numérique 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 anciennes méthodes prenaient environ 33 heures pour faire le même travail.

Parce que c’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 duplicatas numériques de personnes réelles.

Ce ne sont pas simplement des estimations, mais des profils très détaillés basés sur des interviews approfondies, certains comprenant jusqu’à 300 pages de matériel sur une seule personne.

Au lieu de dépendre principalement de modèles statistiques traditionnels, les entreprises peuvent maintenant lancer plusieurs simulations en quelques heures plutôt qu’en plusieurs mois.

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

« Vous pouvez créer 10 000 jumeaux numériques synthétiques véritables [avec des LLM], mais les réponses finiront par se normaliser dans une distribution très étroite, ce qui n’est pas réaliste lorsque vous posez réellement des questions à de vraies personnes », a-t-il dit.

Parce que Brox a déjà ces jumeaux prêts, une grande société pharmaceutique peut poser des questions à la foule numérique et obtenir des résultats fiables en quelques heures, en sautant toute l’étape de trouver de vraies personnes à interviewer.

L’automatisation cible les travailleurs mieux payés

La poussée rapide vers l’automatisation présente 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 des personnes avec une rémunération plus élevée.

L’étude a également montré un impact significatif sur les inégalités de revenus.

L’automatisation représentait 52 % de l’augmentation de la disparité des revenus entre 1980 et 2016.

Acemoglu a noté que plus un travailleur est payé, 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 bon nombre des bénéfices potentiels de l’automatisation.

Selon la recherche, les efforts pour réduire les salaires ont effacé entre 60 % et 90 % des gains de productivité que l’automatisation aurait dû créer, ce qui, selon lui, a entraîné 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 de renom, 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 parlent les utilisateurs, comme 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.

Associés à un suivi par des tiers, ces technologies peuvent recueillir 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.

Alors que les entreprises utilisent de plus en plus de versions virtuelles très réalistes au lieu de personnes réelles, les inquiétudes concernant la perte d’emplois et la vie privée grandissent.

Un autre problème est la véracité de l’apparence de ces systèmes.

Les jumeaux numériques et les outils d’IA peuvent sembler si réels que certains pourraient même penser qu’ils sont vraiment conscients ou « vivants ».

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