La moralité de l’étude de marché à l’ère de l’intelligence artificielle

Lorsque j’ai fait le grand saut dans le monde des études de marché, après avoir travaillé pendant dix ans dans le domaine de la physique numérique et de l’intelligence artificielle, la première chose qui m’a frappée, c’est l’énorme quantité de dépassement technologique. Je veux dire par-là que les solutions dominant le marché étaient chargées d’inefficacité que la technologie actuelle était déjà en mesure de résoudre. Donc, en me concentrant sur l’intelligence artificielle, je me suis lancé dans la décomposition des fonctions primaires de l’étude de marché et le tracé de la trajectoire que la perturbation alimentée par l’intelligence artificielle (IA) était susceptible de prendre.

L’AUTOMATISATION

Premièrement, les progrès dans le traitement automatique du langage naturel (TALN) et les modèles d’apprentissage automatique mèneront à l’automatisation de l’analyse des données (et elles le sont déjà !). Deuxièmement, les progrès dans la génération automatique de texte et d’autres techniques d’apprentissage profond seront le moteur de l’automatisation de la collecte des données via la conversation avec des humains et la digestion de données passives. Troisièmement, les données étant automatiquement collectées et analysées, l’IA apprendra la façon dont les humains transforment ces insights en rapports par exemple ; menant à l’automatisation de la génération de rapport. Enfin, s’appuyant sur les couches d’automatisation décrites ci-dessus, l’IA peut commencer à produire et comprendre le paysage des mesures possibles à prendre. Puis, en utilisant les insights tirés à partir des données disponibles, elle permettra de cartographier ces actions en fonction des résultats les plus probables. Après avoir évalué ces résultats par rapport au but recherché, l’IA recommandera la mesure, ou la ligne de conduite, qui donne la plus haute probabilité d’atteindre l’objectif souhaité. Sur cette voie, il est important de comprendre le rôle que joue un « objectif » – l’IA peut être considérée comme une machine qui optimise les variables pour atteindre un objectif spécifique. La puissance de l’IA est en pleine croissance et sa capacité à atteindre des objectifs plus parfaitement est en augmentation. Ainsi, nous pouvons utiliser ce paradigme comme un « filtre » pour examiner la moralité d’objectifs spécifiques, en tenant compte de ce qui se produirait si ces objectifs étaient atteints à la perfection.

Les objectifs en IA des études de marché

Pour les chercheurs d’étude de marché, trois grandes catégories d’objectifs ressortent : le premier est de mieux comprendre les besoins des consommateurs, de telle sorte qu’un produit puisse être mis au point pour mieux répondre à ces besoins ; le deuxième est de mieux comprendre comment communiquer avec précision aux consommateurs sur une offre de produit pour qu’ils sachent dans quelle mesure il répond à leurs besoins ; le troisième est de comprendre la psychologie des consommateurs afin qu’ils puissent être manipulés en achetant des produits dont ils n’ont pas nécessairement besoin. Si nous extrapolons ces deux premiers objectifs, nous arrivons à un monde où les entreprises fabriquent des produits qui répondent parfaitement aux besoins des consommateurs et où les consommateurs comprennent parfaitement les produits qui répondent le mieux à leurs besoins. Dans ce monde, les produits sont produits lorsqu’un besoin est identifié, et ces produits évoluent rapidement avec les besoins des consommateurs. En revanche, si nous extrapolons le troisième objectif, nous obtenons un monde où les convictions profondes des gens sur eux-mêmes et le monde dans lequel ils habitent sont systématiquement déformés afin de maximiser la quantité de produits qu’ils achètent (ou le candidat pour lequel ils votent). Dans ce monde, l’accent n’est pas mis sur les produits qui répondent aux besoins, mais plutôt sur la façon de manipuler la psychologie des personnes à croire qu’elles doivent acheter un produit qu’une entreprise produit déjà. Pour moi, il est clair que tenter d’atteindre l’un de ces mondes est moralement admissible mais que l’autre ne l’est pas. L’un fait mieux vivre les hommes, tandis que l’autre maximise les profits. C’est pourquoi je crois qu’il est important que nous, en tant que secteur de chercheurs d’étude de marché, devions être conscients des conséquences des objectifs que nous nous efforçons d’atteindre. Nous détenons un rôle clé en façonnant le monde futur dans lequel nos enfants et petits-enfants vivront et il est important pour nous de prendre cette responsabilité au sérieux. Andrew Konya, PDG de Remesh.ai Andrew Konya est le fondateur et PDG de Remesh.   Physicien numérique de formation, il a passé les 8 dernières années à élaborer et à appliquer l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique à des problèmes dans les domaines de la science des matériaux, de la biodétection, de la circulation, de l’analyse d’images et du langage.  Son intérêt le plus récent porte sur le développement de l’intelligence artificielle afin d’engager et de mieux comprendre les foules avec Remesh. Pour en savoir davantage, rendez-vous sur Remesh à Remesh.ai