Les jumeaux numériques dans le marketing et les études de marché

Comment les jumeaux numériques grand public redéfinissent l’analyse des données, et pourquoi la validation des biocapteurs est essentielle à leur succès

Les jumeaux numériques des consommateurs, ces modèles virtuels qui simulent le comportement, l’attention et les émotions des acheteurs, transforment de plus en plus les études de marché. Cet article examine la méthodologie, le débat sur la validité des répondants synthétiques, ainsi que le rôle des plateformes de biocapteurs telles qu’iMotions pour ancrer les jumeaux numériques des consommateurs dans les réactions humaines réelles.

Le concept de jumeau numérique a fait son apparition dans le domaine du marketing par une voie différente de celle qu’il a empruntée dans l’ingénierie, où ce terme est peut-être plus courant. Les jumeaux numériques industriels ont vu le jour grâce à des capteurs installés sur des équipements physiques ; quant aux jumeaux numériques du marketing, ils sont nés de la prise de conscience que les consommateurs, tout comme les turbines ou les chaînes d’approvisionnement, pouvaient être modélisés comme des systèmes comportant des entrées mesurables et des sorties prévisibles.

Au cours des deux dernières années, la convergence entre les grands modèles linguistiques, les infrastructures de données comportementales et les neurosciences appliquées à la consommation a permis à cette idée de passer du stade de concept spéculatif à celui de méthodologie opérationnelle – avec toutes les questions de validité que cette adoption rapide soulève.

Pour les professionnels des études de marché, les spécialistes de l’analyse des comportements des consommateurs et les chercheurs universitaires qui étudient le comportement des consommateurs, le « jumeau numérique du consommateur » constitue désormais une option méthodologique sérieuse.

Cet article examine ce que sont réellement les « jumeaux de consommateurs », quelle place ils occupent dans le paysage plus large des méthodes de sondage synthétiques, ce que la recherche actuelle révèle quant à leur validité, et pourquoi la validation par biocapteurs, telle que celle rendue possible par des plateformes comme iMotions, devient essentielle à la crédibilité des conclusions tirées à partir de ces jumeaux.

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique grand public ?

La terminologie dans ce domaine n’est pas encore bien établie, et il est important de clarifier les choses avant d’aller plus loin. Le secteur des études de marché s’accorde de plus en plus sur trois catégories plus ou moins vagues de méthodologies synthétiques, qui se distinguent principalement par leur degré d’ancrage dans les données issues de personnes réelles.

Les répondants purement synthétiques sont des personas générés par l’IA à partir de données de recensement, de modélisations comportementales et de priorités issues de grands modèles linguistiques. Ils ne correspondent à aucune personne réelle en particulier. Ils sont utiles pour les simulations à l’échelle de la population, l’enrichissement des enquêtes et les travaux exploratoires dont l’objectif est d’estimer les tendances globales des réponses plutôt que de prédire le comportement individuel.

Les consommateurs synthétiques constituent une catégorie spécifique de répondants synthétiques spécialement conçus pour les études de marché. Ils sont conçus pour reproduire la manière dont les acheteurs réels réfléchissent et agissent lorsqu’ils évaluent des concepts de produits, des tarifications et des messages, et sont généralement utilisés pour tester des concepts, évaluer des messages et mener des études exploratoires à un stade précoce.

Les jumeaux numériques grand public se situent à l’extrémité la plus concrète du spectre. Un jumeau numérique grand public est une représentation virtuelle d’une personne spécifique ou d’un segment de consommateurs bien défini, construite à partir de données réelles au niveau individuel issues de réponses à des enquêtes, d’observations comportementales, d’historiques de transactions, de transcriptions d’entretiens et/ou de préférences déclarées, et conçue pour évoluer au fil du temps à mesure que de nouvelles données s’accumulent. Alors qu’un consommateur synthétique est un profil généralisé, un jumeau numérique est un modèle dynamique et calibré d’un individu ou d’un microsegment connu.

Cette distinction est importante car les stratégies de validation, les cas d’utilisation et les risques varient selon ces catégories. Un répondant purement synthétique est généralement validé par rapport à des statistiques démographiques agrégées. Un « jumeau de consommateur » est quant à lui validé par rapport aux réponses réelles de la personne ou du segment qu’il représente, ce qui lui permet de générer des prévisions spécifiques à cet individu ou à ce groupe.

Comment sont réellement conçus les jumeaux de consommateurs

La plupart des implémentations en production des jumeaux de consommateurs combinent trois niveaux d’entrée.

Les données comportementales et transactionnelles constituent le fondement empirique. L’historique des achats, les interactions sur le Web et dans les applications, les données des programmes de fidélité, les habitudes de consommation médiatique et les dossiers CRM décrivent ce que le consommateur a réellement fait. Ces données ont l’avantage d’être issues d’observations plutôt que de déclarations personnelles, et elles fournissent les schémas temporels qui confèrent au jumeau un caractère dynamique plutôt que statique.

Les données sur les préférences déclarées et les attitudes décrivent ce que le consommateur dit de lui-même. Les réponses aux enquêtes, les transcriptions d’entretiens, les résultats des groupes de discussion et les données de panel permettent de mettre en lumière les motivations et le raisonnement que les données comportementales ne peuvent à elles seules saisir. Les techniques de génération augmentée par la recherche ont rendu de plus en plus possible l’ancrage de jumeaux basés sur des modèles de langage de grande échelle (LLM) dans des transcriptions de conversations réelles avec les personnes représentées.

Les données démographiques et contextuelles permettent d’ancrer le jumeau virtuel dans une population bien définie — âge, revenus, situation géographique, composition du foyer, étape de la vie. Des études ont démontré que les répondants synthétiques générés par des modèles de langage de grande capacité (LLM) obtiennent de bien meilleurs résultats lorsqu’on leur demande de tenir compte des caractéristiques démographiques de la personne qu’ils incarnent, l’âge et le niveau de revenus étant des variables particulièrement importantes pour reproduire fidèlement les distributions de réponses observées dans la réalité.

Le « jumeau » est généralement mis en œuvre sous la forme d’un modèle de langage de grande envergure (LLM) offrant un accès structuré à ces données, enrichi par la consultation des transcriptions et des enregistrements comportementaux de l’individu, et contraint par des invites ou un ajustement fin à répondre à la manière de la personne représentée. Des implémentations plus sophistiquées superposent des modèles comportementaux supplémentaires, des modèles d’intention d’achat, des modèles d’attention et des modèles émotionnels au substrat LLM afin de générer des prédictions spécifiques pour des stimuli spécifiques.

Dans quels domaines les jumeaux de consommateurs sont-ils utilisés ?

Les applications marketing des jumeaux numériques s’articulent autour de cinq cas d’utilisation qui se recoupent.

Évaluation de concepts et de produits. Il s’agit de l’application la plus courante. Une marque évalue un nouveau concept de produit, un design d’emballage ou une formulation en soumettant un jumeau (ou un groupe de jumeaux correspondant au public cible) au stimulus et en recueillant les réactions attendues sur des aspects tels que l’attrait, l’originalité, l’intention d’achat et l’adéquation avec la catégorie.

Des recherches récentes ont démontré que les méthodes d’évaluation de la similarité sémantique appliquées à des consommateurs synthétiques basés sur des modèles de langage de grande envergure (LLM) ont atteint un taux de fiabilité de 90 % par rapport aux tests répétés effectués par des humains, sur la base de 57 enquêtes portant sur des produits de soins personnels et de 9 300 réponses humaines. Ces résultats constituent la preuve la plus solide publiée à ce jour que les consommateurs synthétiques sont capables de reproduire l’évaluation globale des concepts par les humains, sous réserve de conditions méthodologiques appropriées.

Tests publicitaires et créatifs. La technologie des jumeaux virtuels permet de prédire quelles variantes publicitaires sont susceptibles d’obtenir les meilleurs résultats en termes d’engagement, de mémorisation et de persuasion avant même que la marque ne s’engage dans des dépenses publicitaires. Les avantages économiques sont indéniables : les tests préliminaires traditionnels d’un spot publicitaire unique de 30 secondes nécessitent généralement plusieurs centaines de participants et des semaines de travail sur le terrain ; les tests préliminaires basés sur la technologie des jumeaux virtuels permettent d’évaluer des centaines de variantes en quelques heures.

Simulation du parcours client et optimisation de l’expérience client. Des jumeaux représentant des segments de clientèle spécifiques peuvent être soumis à différentes variantes du parcours — divers processus d’intégration, mesures de fidélisation, interactions de service — afin d’identifier les parcours qui donnent les meilleurs résultats. Cela permet de faire évoluer la conception du parcours client d’une simple analyse d’attribution rétrospective vers une simulation prospective.

Études sur les prix et les gammes de produits. Les études de disposition à payer de type « conjoint » ont commencé à s’orienter vers des méthodologies basées sur des jumeaux, dans lesquelles ces derniers évaluent les compromis entre les différentes combinaisons de prix, de caractéristiques et de marques à une échelle bien plus grande que ne le permettent les études traditionnelles menées sur des sujets humains.

Personnalisation et affinement de la segmentation. À un niveau plus analytique, les « jumeaux » des clients individuels (lorsque les données le permettent) peuvent être utilisés pour tester des recommandations personnalisées, des variantes de contenu ou des offres, ce qui permet au moteur de personnalisation d’apprendre plus rapidement qu’il ne le ferait uniquement à partir de tests A/B en conditions réelles.

Le problème de validité (?)

L’engouement méthodologique suscité par les « jumeaux de consommateurs » s’accompagne d’une abondante littérature sur la validité qui, à la fin de l’année 2025 et au début de l’année 2026, présente des résultats résolument mitigés.

Ces résultats encourageants sont bien réels. Au-delà de l’étude sur les produits de soins personnels mentionnée plus haut, des travaux de recherche évalués par des pairs et des documents de travail ont démontré que les répondants synthétiques générés par des modèles de langage de grande envergure (LLM) sont capables de reproduire certaines tendances globales en matière d’opinion politique, de préférences des consommateurs et de réponses qualitatives.

Des travaux menés par la Harvard Business School, le MIT Sloan et plusieurs départements universitaires de marketing ont examiné ces méthodes de manière approfondie. L’International Journal of Research in Marketing, en collaboration avec le Marketing Science Institute, a lancé un appel à contributions pour un numéro spécial consacré spécifiquement à l’IA générative, aux données synthétiques et aux répondants synthétiques dans les études de marché, ce qui montre que la communauté universitaire estime que ce sujet mérite une attention particulière.

Les résultats décourageants sont tout aussi réels. Une évaluation exhaustive de neuf grands modèles linguistiques (LLM) ouverts et commerciaux, menée par Tjuatja et ses collègues, a révélé que ces modèles ne parviennent généralement pas à reproduire un comportement similaire à celui des humains en ce qui concerne les biais de réponse liés au format des questions, que les humains manifestent de manière constante. Dans la revue *Political Analysis*, Bisbee et ses collègues ont mis en évidence ce qu’ils ont qualifié de « dangers des grands modèles linguistiques » lorsqu’ils sont utilisés comme répondants synthétiques à des enquêtes, notamment une sensibilité marquée à la formulation des invites et aux stratégies de ciblage démographique. Yu et ses collègues, en comparant GPT-4 et Llama3 aux réponses humaines sur des questionnaires d’empathie standardisés, ont constaté que GPT-4 reproduisait la structure factorielle attendue des questionnaires mais pas l’ampleur des scores humains, tandis que Llama3 échouait même sur la structure factorielle.

Plusieurs types de défaillances spécifiques reviennent régulièrement dans la littérature :

• Fléchitesse et parti pris positif. Les grands modèles de langage (LLM), formés pour se montrer utiles et conciliants, fournissent souvent des commentaires d'un optimisme irréaliste ou dépourvus d'esprit critique lorsqu'ils sont utilisés comme répondants synthétiques, omettant ainsi de mettre en évidence les réactions négatives et les défauts des produits que des consommateurs réels auraient relevés.
• Variance insuffisante des réponses. Les répondants synthétiques produisent souvent des distributions de réponses trop homogènes et trop centrées, qui masquent les valeurs aberrantes et les cas marginaux qui caractérisent le comportement réel des consommateurs.
• Biais de désirabilité sociale. Des recherches récentes montrent que les grands modèles de langage (LLM) présentent, dans leurs réponses aux enquêtes, des biais de désirabilité sociale similaires à ceux des humains, ce qui peut sembler positif jusqu’à ce que l’on se rende compte que ce biais est précisément ce qu’une étude de marché bien conçue vise à contourner.
• Sensibilité aux questions. Les estimations issues de répondants synthétiques sont très sensibles à la formulation des questions, à la description des profils et à l'ordre des options, ce qui rend difficile l'obtention d'estimations stables sans contrôles méthodologiques rigoureux.
• Une validité au niveau de la population, mais pas au niveau individuel. De nombreuses études ont montré que les méthodes synthétiques permettent de reproduire assez fidèlement les tendances globales des réponses, mais ne parviennent pas à prédire les réponses de personnes spécifiques — une distinction qui revêt une importance capitale pour les applications de personnalisation.
• Une illusion. Les modèles génératifs produisent parfois des informations qui semblent plausibles mais qui sont en réalité erronées, ce qui peut conduire à des conclusions trompeuses si elles ne sont pas détectées lors de la validation.

En résumé, on peut dire que les jumeaux numériques grand public sont utiles, mais qu’ils ne sont pas encore fiables lorsqu’ils sont utilisés isolément. Ils permettent de formuler des hypothèses pertinentes, de reproduire de manière fiable certaines tendances globales et de produire des résultats qualitatifs réellement instructifs ; toutefois, ces résultats doivent être validés par rapport aux réactions humaines réelles avant d’être utilisés pour prendre des décisions commerciales importantes.

Pourquoi la validation des biocapteurs est-elle importante ?

C’est là que l’approche méthodologique prend une tournure particulièrement intéressante pour les chercheurs en marketing. La validation traditionnelle des répondants synthétiques s’est appuyée sur des données d’enquêtes menées auprès d’êtres humains comme référence absolue, en comparant la réponse prédite du jumeau sur l’échelle de Likert à ce que de vrais humains ont déclaré pour les mêmes items. Cette démarche est nécessaire mais insuffisante, pour une raison que les spécialistes du marketing connaissent depuis des décennies : ce que les consommateurs disent d’un stimulus et la façon dont ils y réagissent réellement sont deux choses différentes.

La neuroscience appliquée à la consommation a largement mis en évidence cette lacune. Le simple fait de réfléchir à une réponse peut la modifier, et les mesures basées sur l’auto-évaluation sont sujettes à la désirabilité sociale, aux biais de mémoire et à la rationalisation a posteriori. Un « jumeau » du consommateur formé pour prédire ce que les gens disent ne pourra, au mieux, que prédire avec précision ce que les gens disent.

Cela ne permettra pas nécessairement de prédire l’attention préconsciente, la valence émotionnelle, l’effort cognitif ou d’autres dimensions de la réponse qui déterminent le comportement d’achat réel — des dimensions qui, selon la littérature plus générale en neurosciences de la consommation, représenteraient la grande majorité du processus décisionnel.

La validation par biocapteurs permet de combler cette lacune. Le principe de cette méthode est simple : appliquer le même stimulus que celui évalué par le jumeau à un petit échantillon représentatif de participants réels équipés de dispositifs d’oculométrie, d’analyse des expressions faciales, de galvanométrie cutanée (GSR) et, le cas échéant, d’électroencéphalographie (EEG).

Comparez les prévisions du jumeau concernant les paramètres que les biocapteurs peuvent mesurer — schémas d’attention visuelle, réponse émotionnelle, état d’éveil, charge cognitive — aux réponses physiologiques réelles enregistrées. Utilisez ces écarts pour calibrer le jumeau et déterminer dans quels cas ses prévisions sont fiables et dans quels cas elles s’avèrent erronées.

Ce cycle d’étalonnage et de validation présente plusieurs avantages. Les mesures issues des biocapteurs sont moins sujettes aux biais de réponse qui affectent tant les enquêtes auprès des humains que les répondants synthétiques, offrant ainsi une référence indépendante. Elles génèrent des données continues et résolues dans le temps plutôt que de simples scores récapitulatifs, ce qui signifie qu’une seule étude utilisant des biocapteurs peut valider les prédictions d’un jumeau à de nombreux moments au cours d’un même stimulus. De plus, ces données ne sont généralement pas comparables à ce qu’un jumeau basé sur un modèle de langage (LLM) pourrait générer, ce qui rend plus difficile leur fuite involontaire dans le processus d’entraînement.

iMotions fournit les données de référence

iMotions Lab étant une plateforme de recherche en biocapteurs multimodaux parfaitement adaptée aux applications en neurosciences grand public, qui intègre l’oculométrie, l’analyse des expressions faciales, la GSR/EDA, l’EEG, l’ECG et l’analyse vocale au sein d’un environnement synchronisé de collecte et d’analyse des données, la validation par jumeaux grand public, grâce à plusieurs fonctionnalités d’iMotions, revêt une importance particulière.

Tests de stimulation multimodaux. La plateforme iMotions Lab permet de reproduire des protocoles d’étude identiques, qu’il s’agisse d’études sur écran, d’environnements de réalité virtuelle, de contextes en magasin avec des lunettes d’oculométrie ou de situations réelles. Pour un « jumeau de consommateur » devant être validé dans le cadre de la publicité numérique, des emballages, des environnements de vente au détail et des expériences produit, cette cohérence entre les différents contextes réduit la variance méthodologique.

Couverture des méthodologies en neurosciences de la consommation. iMotions prend explicitement en charge les principales méthodologies du neuromarketing : l’attention visuelle via l’oculométrie sur écran, la réponse émotionnelle via l’analyse des expressions faciales d’Affectiva et l’analyse vocale, l’engagement physiologique via la galvanométrie de la peau (GSR), et la réponse neuronale via l’intégration de l’électroencéphalogramme (EEG). Chacune de ces dimensions correspond à un aspect de la réponse du consommateur qu’un jumeau chercherait à prédire.

Intégration des enquêtes. La plateforme intègre un outil d’enquête qui permet aux chercheurs de recouper les réponses déclarées des participants avec leurs réponses inconscientes mesurées par biocapteurs au sein d’une même étude. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour la validation par jumeaux : une équipe de recherche peut ainsi recueillir à la fois les notes explicites sur l’échelle de Likert (que le jumeau a été formé à prédire) et les réponses implicites mesurées par biocapteurs (qui fournissent une validation indépendante) dans un seul ensemble de données intégré.

Évolutivité tout au long du cycle de recherche. iMotions propose des configurations allant des études à distance par webcam, adaptées aux échantillons de grande taille et aux itérations rapides, jusqu’aux installations de laboratoire multimodales avancées pour une validation haute fidélité. Pour les programmes de recherche basés sur des jumeaux, cela s’avère utile car les stratégies de validation diffèrent selon les étapes : les travaux méthodologiques en phase initiale peuvent recourir à des instruments de laboratoire sur de petits échantillons, tandis que l’étalonnage continu d’un jumeau déployé peut s’appuyer sur des études à distance par webcam pour gagner en envergure.

Exportation et intégration des données. Les données brutes et les indicateurs dérivés peuvent être exportés dans des formats compatibles avec les analyses en aval dans R, Python, SPSS et d’autres environnements statistiques, ce qui permet d’intégrer les résultats des biocapteurs dans les mêmes flux de travail de modélisation que ceux utilisés pour l’apprentissage et l’évaluation du jumeau virtuel lui-même.

Dans un programme de recherche basé sur un jumeau numérique, iMotions ne remplace pas ce dernier, mais sert de couche de validation et d’étalonnage. Le jumeau numérique génère des prévisions à grande échelle ; iMotions fournit les données de référence issues des biocapteurs qui permettent de déterminer si ces prévisions sont fiables et, le cas échéant, où elles doivent être corrigées.

Un exemple de processus de validation

Une méthodologie représentative pour une étude de consommation validée par des jumeaux pourrait se dérouler comme suit.

L’équipe de recherche élabore ou acquiert sous licence un jumeau de consommateur représentant le segment cible, en s’appuyant sur les données individuelles disponibles : réponses à des enquêtes, transcriptions d’entretiens, données comportementales, contexte démographique. Des variantes de stimuli sont générées en fonction de la question de recherche posée : variantes de créations publicitaires, designs d’emballage, concepts de produits, parcours clients.

Le modèle évalue chaque variante, générant des scores prédictifs sur les dimensions de réponse pertinentes (attrait, attention, valence émotionnelle, intention d’achat) ainsi que des explications qualitatives de ces notes. Les variantes sont classées en fonction de leurs performances prédictives, et les meilleures candidates, ainsi qu’un petit ensemble de candidates contrastées, sont sélectionnées pour la validation par biocapteur.

Un échantillon restreint de participants réels, sélectionnés pour correspondre au segment cible, est recruté et soumis aux stimuli choisis dans le cadre d’une étude réalisée à l’aide de la plateforme iMotions ; les données d’oculométrie, d’analyse des expressions faciales, de galvanométrie cutanée (GSR) et les réponses au questionnaire sont collectées de manière synchrone. Les données issues des biocapteurs sont traitées pour obtenir les dimensions de réponse équivalentes prédites par le jumeau : l’attention à partir des schémas de regard, la valence émotionnelle à partir des expressions faciales, l’excitation à partir de la galvanométrie cutanée (GSR) et les évaluations explicites issues du questionnaire.

Les prévisions du jumeau sont comparées aux données issues du biocapteur et de l’enquête. Trois scénarios sont possibles à ce stade : les prédictions du jumeau correspondent bien à la réponse humaine (le jumeau est calibré pour ce type de stimulus et peut être utilisé en toute confiance pour l’évaluation d’autres variantes), les prédictions du jumeau présentent un biais systématique pouvant être corrigé (le calibrage est ajusté et le processus se poursuit), ou les prédictions du jumeau ne correspondent pas à la réponse humaine (le jumeau n’est pas adapté à cette catégorie de stimulus et des méthodes traditionnelles sont nécessaires).

Le modèle jumeau validé, dont l’étalonnage est documenté, peut alors être utilisé pour évaluer d’autres variantes avec une plus grande fiabilité que ne le permettrait un modèle jumeau non étalonné. Des études de revalidation périodiques garantissent que les prévisions du modèle jumeau continuent de refléter la réaction humaine à mesure que les produits, les marchés et le comportement des consommateurs évoluent.

Considérations méthodologiques

Il convient de garder à l’esprit plusieurs mises en garde pour toute équipe envisageant d’adopter des méthodologies basées sur des paires dans le domaine des études de consommation.

La généralisation à d’autres catégories n’est pas encore avérée. La plupart des résultats de validation positifs obtenus à ce jour concernent des catégories de produits relativement restreintes : produits de soins personnels, biens de consommation courante, publicité dans des catégories bien établies. Les performances dans le cadre de décisions d’achat B2B complexes, pour les produits de luxe, les produits spécifiques à une culture et les catégories véritablement novatrices restent à démontrer.

Affirmations portant sur l’ensemble de la population ou sur des individus. Les données publiées les plus solides plaident en faveur de l’utilisation de méthodes synthétiques pour les prévisions globales. Les affirmations concernant les prévisions individuelles — « tel client réagira de telle manière » — sont nettement moins étayées et doivent être considérées avec prudence, en particulier dans le cadre d’applications de personnalisation où la précision au niveau individuel est cruciale.

Qualité des données de référence. La qualité d’un jumeau de consommateur dépend entièrement de la qualité des données individuelles sur lesquelles il repose. Les jumeaux élaborés à partir de transcriptions détaillées de conversations avec de vrais consommateurs issus du segment cible obtiennent de meilleurs résultats que ceux basés uniquement sur des caractéristiques démographiques. Investir dans les données de référence constitue généralement le choix méthodologique le plus rentable.

Éthique et confidentialité. Les jumeaux numériques des consommateurs soulèvent des questions éthiques distinctes de celles liées aux jumeaux numériques opérationnels. Si un jumeau représente une personne physique identifiable, celle-ci dispose généralement de droits quant à l’utilisation de ses données et à la manière dont le jumeau agit en son nom. Les jumeaux de segments agrégés posent moins de problèmes éthiques, mais nécessitent néanmoins un consentement rigoureux et une transparence totale. Le RGPD, le CCPA et les nouvelles réglementations spécifiques à l’IA s’accordent sur le principe selon lequel les jumeaux numériques des consommateurs construits à partir de données à caractère personnel requièrent un consentement explicite et une transparence effective.

Le problème de la flagornerie et du biais de positivité est bien réel. Les équipes qui utilisent des jumeaux virtuels pour prendre des décisions de lancement ou d’abandon de produits doivent se montrer particulièrement prudentes face à la tendance avérée des méthodes basées sur les grands modèles de langage (LLM) à produire des prédictions excessivement positives. La validation par biocapteurs constitue l’un des moyens de protection les plus efficaces contre ce biais, car les réponses physiologiques sont moins sujettes à ce biais de positivité induit par l’apprentissage.

Vers quoi évolue le secteur

Trois évolutions devraient influencer la méthodologie des « jumeaux de consommation » au cours des prochaines années.

Tout d’abord, l’intégration des données comportementales et biométriques dans l’entraînement des jumeaux virtuels dépasse désormais le stade de la validation pour s’ancrer véritablement dans la réalité. Plutôt que de créer des jumeaux virtuels à partir de données textuelles et démographiques pour ensuite les valider à l’aide de capteurs biologiques, les principaux programmes de recherche commencent à intégrer directement ces données dans l’entraînement des jumeaux virtuels, ce qui permet d’obtenir des jumeaux capables, dès le départ, de prédire à la fois les dimensions des réponses exprimées et celles des réactions inconscientes.

D’autre part, les méthodes de rectification et d’étalonnage gagnent en sophistication. Des travaux universitaires récents ont mis au point des techniques d’inférence permettant d’ajuster les réponses des répondants synthétiques afin de mieux les aligner sur les distributions des réponses humaines, et ce malgré un volume limité de données humaines. Cela rend la recherche basée sur des jumeaux plus accessible aux équipes qui ne peuvent pas se permettre une validation humaine continue à grande échelle.

Troisièmement, des normes réglementaires et méthodologiques commencent à voir le jour. Les organismes professionnels du secteur des études de marché, les revues universitaires et les principaux acheteurs du secteur s’accordent de plus en plus sur les attentes en matière de transparence, de validation et de communication des résultats pour les études basées sur des jumeaux. Les études qui ne présentent que les prédictions issues des jumeaux sans validation humaine sont de plus en plus considérées avec scepticisme, tandis que celles qui présentent à la fois les prédictions issues des jumeaux et la validation par biocapteur ou humaine sont considérées comme des contributions méthodologiques légitimes.

Pour commencer

Pour les équipes de recherche qui envisagent de travailler dans ce domaine, la démarche concrète comporte trois étapes.

Commencez par identifier les catégories et les décisions pour lesquelles les méthodes basées sur des jumeaux sont appropriées — il s’agit généralement de questions de recherche à grand volume et à faible enjeu, pour lesquelles la rapidité et l’échelle offrent un avantage évident par rapport aux méthodes traditionnelles, dans des catégories de produits pour lesquelles des preuves de validation existent.

Deuxièmement, mettre en place une capacité de validation des biocapteurs. C’est précisément pour ce type d’application que des plateformes telles qu’iMotions Lab ont été spécialement conçues, grâce à leur prise en charge des méthodologies de neurosciences grand public, à la synchronisation multimodale et à l’intégration d’enquêtes que requiert la validation par jumeaux. Le développement d’une telle capacité de validation fait toute la différence entre une recherche basée sur des jumeaux qui aboutit à des conclusions crédibles et une recherche de ce type qui aboutit à des affirmations spéculatives.

Troisièmement, il convient d’élaborer des normes méthodologiques internes permettant de déterminer dans quels cas on peut se fier directement aux prédictions issues d’études sur des jumeaux, dans quels cas celles-ci nécessitent une validation par des biocapteurs, et dans quels cas les méthodes traditionnelles de recherche sur l’être humain restent indispensables. Les programmes les plus aboutis considèrent les études sur les jumeaux, les biocapteurs et la recherche traditionnelle comme des méthodes complémentaires à associer en fonction de l’objet de la recherche, et non comme des alternatives concurrentes.

La technologie évolue si rapidement que toute position méthodologique adoptée aujourd’hui devra être révisée d’ici un an. Mais le principe sous-jacent — selon lequel les prédictions synthétiques doivent s’appuyer sur des réactions humaines réelles, et que ces réactions humaines réelles sont mesurées avec le plus de rigueur grâce à des méthodes de biosensorique multimodale — devrait rester inchangé, quelles que soient les évolutions méthodologiques à venir.

Bibliographie et lectures complémentaires

• Bisbee, J., et al. (2024). Des données synthétiques pour remplacer les données d'enquêtes auprès de la population ? Les dangers des grands modèles linguistiques. Political Analysis, 32(4), 401–416.
• Goli, A., & Singh, A. (2024). Les grands modèles linguistiques peuvent-ils refléter les préférences humaines ? Marketing Science.
• Argyle, L. P., et al. (2023). « Out of one, many : Utilisation de modèles linguistiques pour simuler des échantillons humains ». Political Analysis, 31(3), 337–351.
• Tjuatja, L., et al. (2024). Les modèles de langage à grande échelle (LLM) présentent-ils des biais de réponse similaires à ceux des humains ? Une étude de cas dans le domaine de la conception d'enquêtes. Transactions of the Association for Computational Linguistics.
• Les grands modèles de langage reproduisent l'intention d'achat humaine en exploitant la similarité sémantique des notes sur l'échelle de Likert (2025). arXiv:2510.08338.
• International Journal of Research in Marketing & Marketing Science Institute. (2025). Appel à contributions pour un numéro spécial : IA générative, données synthétiques et répondants synthétiques dans les études de marché.
• Almeida, G. F. C. F., et al. (2024). Étude de la psychologie du raisonnement moral et juridique des modèles de langage de grande envergure. Artificial Intelligence, 333.