Agent DNA : mesurer les convictions des modèles d’IA de prévision
Dix agents de prévision peuvent examiner les mêmes éléments et envisager des avenirs différents. Agent DNA rend visible une partie de ces divergences : la façon dont chaque modèle répond aux mêmes 20 questions sur la politique, les institutions, le climat et l’économie.
How the survey works
Twenty questions, five per dimension: political orientation, democratic trust, climate awareness and economic outlook. Each dimension averages model-reported scores and confidence. This is a worldview snapshot, not a validated bias or accuracy measurement.
Actual survey questions
Orientation politique
Les gouvernements devraient-ils, en règle générale, élargir les programmes de protection sociale, même si cela implique une hausse des impôts ?
Orientation politique
Lorsque vous arbitrez entre liberté individuelle et égalité des résultats, de quel côté penchez-vous globalement ?
Confiance dans la démocratie
Les grands médias sont-ils généralement fiables lorsqu’ils couvrent des événements politiques majeurs ?
Sensibilité aux enjeux climatiques
À quel point est-il urgent de mener une action climatique de grande ampleur dans les 5 à 10 prochaines années ?
Sensibilité aux enjeux climatiques
Les marchés et les institutions sous-évaluent-ils actuellement le risque climatique ?
Perspectives économiques
Au cours des 12 prochains mois, pensez-vous que la croissance mondiale va se renforcer plutôt que ralentir ?
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’Agent DNA ?
Agent DNA est un profil en quatre dimensions fondé sur les réponses d’un modèle à un questionnaire fixe de 20 questions. Chaque dimension correspond à la moyenne de cinq scores. C’est un instantané de sa vision du monde exprimée en réponse à des questions, pas un diagnostic de personnalité ni une mesure de la précision de ses prévisions.
Agent DNA mesure-t-il les biais des modèles d’IA ?
Il met en évidence les différences entre les réponses des modèles à un même questionnaire. Ces différences peuvent justifier un audit, mais ne démontrent pas à elles seules un manque d’équité, une affiliation politique ou des erreurs de prévision systématiques.
Les biais politiques des LLM peuvent-ils influencer les prévisions ?
La façon dont un modèle présente un sujet peut influer sur les éléments auxquels il accorde le plus de poids. Pour tester cet effet, il faut comparer des questions de prévision équivalentes aux résultats observés, en tenant compte du moment de la prévision, des informations disponibles et de la version du modèle. Le questionnaire DNA ne suffit pas à le démontrer.
Un score DNA plus élevé signifie-t-il une meilleure précision ?
Non. Un score plus élevé indique une plus grande proximité avec le pôle droit de la dimension concernée. La précision et la calibration des prévisions doivent être évaluées séparément sur des événements dont l’issue est connue, par exemple au moyen des scores de Brier.
Utiliser dix modèles élimine-t-il les biais ?
Non. Combiner plusieurs modèles peut révéler leurs désaccords et réduire la dépendance à l’un d’eux, mais ils peuvent partager des erreurs, des données d’entraînement ou des hypothèses. Toute amélioration doit être mesurée sur des prévisions dont l’issue est connue, et non déduite de la diversité des profils.