Le neuromining combine les neurosciences, l’intelligence artificielle et l’analyse comportementale pour décrypter les processus décisionnels humains. En analysant les données cérébrales, les émotions et les schémas cognitifs, les entreprises peuvent améliorer leurs stratégies marketing, optimiser l’expérience utilisateur et prédire les comportements. Toutefois, des questions éthiques subsistent concernant la vie privée, le consentement et la manipulation. Découvrez la science, les applications et l’avenir du neuromining.
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Pour mieux comprendre les travaux de recherche fondamentaux qui sous-tendent ces capacités prédictives et ces considérations éthiques, il est essentiel de se pencher sur les travaux pionniers. Pour obtenir un excellent résumé des principales conclusions, vous pouvez consulter les meilleurs articles de recherche publiés en 2016 dans le domaine du comportement humain.
Qu’est-ce que le neuromining ?
Qu’est-ce que le neuromining ? La plupart des personnes qui s’intéressent à un ou plusieurs aspects du trio formé par l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le comportement humain connaissent sans doute le terme « neuromining » ; en effet, pour le dire simplement, ce terme désigne l’application simultanée de ces trois domaines dans le but de prédire le comportement des utilisateurs en ligne.
Il devient de plus en plus difficile de collecter des données pertinentes sur les utilisateurs en ligne via les canaux traditionnels, tels que les cookies et autres logiciels de suivi basés sur le consentement. Cela signifie que pour se faire une idée du comportement des internautes, il faut élaborer des modèles comportementaux à très grande échelle, ce qui nécessite des données – et en grande quantité.
C’est en substance ce qu’est le « neuromining ». Il s’agit d’un processus consistant à analyser des données utilisateur anonymisées à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle afin de construire des modèles prédictifs du comportement futur des internautes. L’objectif est de prédire ce comportement avec la plus grande certitude possible, sans pour autant enfreindre les lois sur la protection de la vie privée sur le Web ni engager des coûts colossaux pour collecter des données comportementales détaillées.
Selon ses partisans, lorsqu’ils sont bien utilisés, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent générer des données synthétiques tout aussi précieuses et tout aussi riches en informations que les données organiques. Cependant, le neuromining présente une particularité supplémentaire. L’algorithme peut potentiellement former une boucle de données autonome, qui peut ensuite être réinjectée dans l’algorithme pour générer davantage de données extrapolées. Cette création de données supplémentaires peut, d’une certaine manière, conduire à une plus grande stabilité, mais elle risque également de s’emballer et d’exagérer des différences mineures pour en faire des éléments centraux des conclusions – sans que ces conclusions soient nécessairement justes.
Le principe du « neuromining », qui consiste à élaborer des modèles comportementaux prédictifs à partir de petits échantillons « réels », est assez courant en statistique. Il est souvent utilisé pour valider des méthodes, dans le cadre desquelles des algorithmes peuvent servir, par exemple, à formuler des estimations sur les données manquantes. Les données et les modèles générés par ce type de bootstrapping doivent être clairement identifiés comme utilisant des données synthétiques, car il s’agit bien de données synthétiques et non de données issues d’une collecte réelle.