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Prédire non seulement ce que les consommateurs vont faire, mais aussi pourquoi ils vont le faire, c’est l’ambition de Mirror Particle. La jeune société de San Francisco développe un modèle fondamental du comportement humain, avec l’objectif de dépasser les simulations de consommateurs reposant simplement sur des grands modèles de langage.
Pour Abhivyakti Ahuja, cofondatrice et dirigeante de Mirror Particle (passée auparavant par Amazon Robotics), demander à un LLM d’incarner artificiellement une catégorie démographique présente une limite structurelle. « Les LLM modélisent le langage écrit, alors que les humains sont faits de perception visuelle, de raisonnement spatial et d’intelligence sociale », déclare la dirigeante avant de citer Geoffrey Hinton et plusieurs pionniers des réseaux neuronaux.

La startup développe donc son propre « world model » du comportement humain. L’approche rappelle les travaux menés sur les modèles de monde défendus par Yann LeCun ou bien encore ceux utilisés pour permettre au robot NEO d’anticiper ses actions, mais appliqués ici aux décisions humaines.
Mirror Particle combine les données de ses clients avec les réseaux sociaux, l’actualité, la culture populaire et d’autres signaux afin de suivre l’évolution d’un groupe dans le temps. L’entreprise privilégie ainsi le « comportement révélé », c’est-à-dire les actions réellement observées dans le monde réel plutôt que les réponses déclaratives obtenues par sondage.
Le système doit également expliquer ses prédictions en identifiant motivations, contraintes et événements susceptibles de modifier un comportement. Pour une marque, il pourrait ainsi déterminer non seulement quelle publicité fonctionnera, mais aussi si le produit envisagé correspond réellement aux attentes de sa cible.
Mirror Particle cible d’abord le milieu pro, soit les études de marché et la stratégie produit. La startup, sélectionnée pour le Startup Battlefield 200 de TechCrunch, a déjà réalisé plusieurs pilotes avec des marques et prépare déjà son premier tour de financement.
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