Un jumeau numérique est une copie d’une personne, d’un produit ou d’un processus créée à partir de données. Cela peut sembler de la science-fiction, mais certains affirment que nous aurons probablement un double numérique d’ici dix ans.
En tant que copie d’une personne, un jumeau numérique prendrait – idéalement – les mêmes décisions que vous prendriez si on vous présentait les mêmes documents.
Cela pourrait ressembler à une énième affirmation spéculative de futurologues. Mais c’est bien plus plausible qu’on ne le croit.
Même si nous avons tendance à penser que nous sommes spéciaux et uniques, avec une quantité suffisante d’informations, l’intelligence artificielle (IA) peut faire de nombreuses déductions sur nos personnalités, notre comportement social et nos décisions d’achat.
L’ère du big data signifie que de vastes quantités d’informations (appelées « lacs de données ») sont collectées sur vos attitudes et préférences manifestes ainsi que sur les traces comportementales que vous laissez derrière vous.
Tout aussi choquante est l’ampleur avec laquelle les organisations collectent nos données. En 2019, la Walt Disney Company a acquis Hulu, une entreprise dont les journalistes et les défenseurs ont souligné le bilan douteux en matière de collecte de données.
Des applications téléphoniques apparemment anodines – comme celles utilisées pour commander du café – peuvent collecter de grandes quantités de données auprès des utilisateurs toutes les quelques minutes.
Le scandale Cambridge Analytica illustre ces inquiétudes, les utilisateurs et les régulateurs s’inquiétant de la possibilité que quelqu’un puisse identifier, prédire et modifier leur comportement.
Mais dans quelle mesure devrions-nous nous en inquiéter ?
Haute fidélité vs. basse fidélité
Dans les études de simulation, la fidélité désigne le degré de correspondance entre une copie, ou un modèle, et sa cible. La fidélité du simulateur désigne le degré de réalisme d’une simulation par rapport aux références du monde réel. Par exemple, un jeu vidéo de course fournit une image dont la vitesse augmente et diminue lorsque l’on appuie sur les touches d’un clavier ou d’une manette.
Alors qu’un simulateur de conduite peut avoir un pare-brise, un châssis, un levier de vitesse et des pédales d’accélérateur et de frein, un jeu vidéo a un degré de fidélité inférieur à celui du simulateur de conduite.
Un jumeau numérique nécessite un haut degré de fidélité qui serait capable d’intégrer des informations en temps réel et du monde réel : s’il pleut dehors maintenant, il pleuvra dans le simulateur.
Dans l’industrie, les jumeaux numériques peuvent avoir des implications radicales. Si nous parvenons à modéliser un système d’interaction homme-machine, nous pourrons allouer des ressources, anticiper les pénuries et les pannes, et réaliser des projections.
Un jumeau numérique humain intégrerait une grande quantité de données sur les préférences, les préjugés et les comportements d’une personne, et serait capable d’avoir des informations sur l’environnement physique et social immédiat d’un utilisateur pour faire des prédictions.
Ces exigences rendent la réalisation d’un véritable jumeau numérique peu envisageable dans un avenir proche. Le nombre de capteurs nécessaires pour accumuler les données et la capacité de traitement nécessaires à la maintenance d’un modèle virtuel de l’utilisateur serait considérable. Actuellement, les développeurs se contentent d’un modèle basse fidélité.
Questions éthiques
La production d’un jumeau numérique soulève des questions sociales et éthiques concernant l’intégrité des données, la précision des prédictions d’un modèle, les capacités de surveillance nécessaires pour créer et mettre à jour un jumeau numérique, ainsi que la propriété et l’accès à un jumeau numérique.
Le Premier ministre britannique Benjamin Disraeli est souvent cité comme disant :
« Il existe trois types de mensonges : les mensonges, les mensonges éhontés et les statistiques », ce qui implique que l’on ne peut pas se fier aux chiffres.
Les données collectées à notre sujet reposent sur la collecte et l’analyse de statistiques sur nos comportements et nos habitudes pour faire des prédictions sur la manière dont nous nous comporterions dans des situations données.
Ce sentiment reflète une incompréhension quant à la manière dont les statisticiens collectent et interprètent les données, mais il soulève une préoccupation importante.
L’un des problèmes éthiques les plus importants liés aux jumeaux numériques est lié à l’erreur quantitative, qui suppose que les nombres ont une signification objective indépendante de leur contexte.
Lorsque nous observons des chiffres, nous oublions souvent qu’ils ont une signification spécifique, liée aux instruments de mesure utilisés pour les recueillir. Or, un instrument de mesure peut être efficace dans un contexte et non dans un autre.
Lors de la collecte et de l’utilisation des données, il est important de reconnaître que la sélection inclut certaines caractéristiques et pas d’autres. Souvent, cette sélection est effectuée par commodité ou en raison des limites pratiques de la technologie.
Nous devons être critiques envers toute affirmation fondée sur les données et l’intelligence artificielle, car les décisions de conception ne nous sont pas accessibles. Nous devons comprendre comment les données ont été collectées, traitées, utilisées et présentées.
Déséquilibres de pouvoir
Le déséquilibre des pouvoirs est un sujet de discussion croissant dans l’opinion publique, concernant les données, la vie privée et la surveillance.
À plus petite échelle, cela peut engendrer ou accroître la fracture numérique – l’écart entre ceux qui ont accès aux technologies numériques et ceux qui n’en ont pas. À plus grande échelle, cela menace un nouveau colonialisme fondé sur l’accès et le contrôle de l’information et des technologies.
Même la création de jumeaux numériques de faible fidélité offre la possibilité de surveiller les utilisateurs, de tirer des conclusions sur leur comportement, de tenter de les influencer et de les représenter auprès des autres.
Bien que cela puisse être utile dans les domaines de la santé ou de l’éducation, le fait de ne pas donner aux utilisateurs la possibilité d’accéder à leurs données et de les évaluer peut menacer l’autonomie individuelle et le bien collectif de la société.
Les personnes concernées n’ont pas accès aux mêmes ressources que les grandes entreprises et les gouvernements. Elles manquent de temps, de formation et peut-être de motivation. Une surveillance cohérente et indépendante est nécessaire pour garantir la préservation de nos droits numériques.
Jordan Richard Schoenherr, professeur adjoint, psychologie, Université Concordia pour The Conversation
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