Des chercheurs de l’université d’État de Saint-Pétersbourg, en collaboration avec l’Institut de recherche en intelligence artificielle (AIRI) et l’Institut de psychologie de l’Académie des sciences de Russie, ont évalué à grande échelle des modèles numériques de personnalité, des systèmes d’IA qui construisent le profil d’une personne à partir d’entretiens. L’étude a été publiée dans la revue IEEE Access.
Au total, 645 personnes ont participé : elles ont été interrogées puis ont répondu à des tests psychométriques sur la personnalité, les valeurs et les attitudes, soit 38 indicateurs. Cinq modèles d’IA ont reçu les entretiens et ont tenté de prédire les réponses de chaque participant, ensuite comparées aux réponses réelles.
Les traits les plus visibles dans le discours, comme la religiosité et l’extraversion, ont été les mieux prédits, tandis que les motivations moins évidentes et l’anxiété latente se sont révélées plus difficiles. Les modèles ont eu tendance à surestimer la gentillesse et l’honnêteté et à sous-estimer des traits comme le narcissisme, ce qui, selon les auteurs, indique où ces outils doivent être calibrés.
L’équipe a aussi constaté qu’apporter davantage de contexte aux modèles n’améliore pas toujours la précision. La chercheuse Anastasia Panfilova souligne que ces modèles peuvent soutenir la recherche, l’apprentissage personnalisé et l’accompagnement psychologique, mais qu’ils produisent des prédictions probabilistes dont la fiabilité doit être vérifiée au cas par cas.
