Avancées dans la prédiction des résultats de la vie humaine

Ces dernières années, l'apprentissage automatique a vraiment amélioré la façon dont les ordinateurs analysent le texte. L'un des modèles les plus efficaces pour ça, c'est l'architecture basée sur les transformers. Grâce à sa capacité à traiter des séquences complexes, il a été utilisé dans plein de domaines comme les structures protéiques, la musique, les dossiers de santé, et même les prévisions météo. On peut aussi utiliser des techniques similaires pour représenter et comprendre la vie humaine.

Les gens traversent plein d'événements dans leur vie : ils naissent, vont chez le médecin, commencent l'école, déménagent, et se marient. Tous ces événements peuvent être vus comme une séquence, un peu comme des mots dans une phrase. Notre objectif, c'est d'utiliser des modèles avancés de traitement du langage naturel pour étudier ces événements de vie et faire des prédictions sur la vie des gens.

Pour ça, on a rassemblé un énorme tas de données venant du Danemark, couvrant les événements de vie de plus de six millions de personnes sur plusieurs années. Ce jeu de données est super détaillé et inclut des infos sur la santé, l'éducation, les jobs, les revenus, et où les gens vivent, avec des enregistrements pris presque tous les jours.

Avec ces infos, on crée une seule représentation vectorielle de différents événements de vie. Cette représentation est cohérente et structurée, ce qui nous permet de Prédire plein de résultats différents, comme la probabilité qu'une personne meure tôt ou des aperçus sur sa personnalité. Notre modèle fonctionne beaucoup mieux que les méthodes existantes dans ces domaines.

On a développé notre cadre pour aider les chercheurs à découvrir de nouveaux facteurs qui impactent les résultats de vie. Ça pourrait mener à des interventions personnalisées pour améliorer la vie des individus.

#L'ère de la prédiction du comportement humain

Aujourd'hui, on vit dans un monde où les algorithmes peuvent prédire le comportement humain. Ces prédictions peuvent être à un niveau mondial, comme prévoir le changement climatique, ou à un niveau individuel, influençant nos actions sur les réseaux sociaux.

Quand il s'agit de prédire les résultats de vie individuels, la situation devient plus compliquée. Bien qu'on sache que des facteurs comme l'âge, le revenu et l'éducation comptent, beaucoup d'études ont montré que les prédictions peuvent souvent être inexactes à cause de limites dans les données ou les modèles utilisés.

Cependant, avec notre jeu de données complet, on peut y voir plus clair sur la prévisibilité des vies individuelles. En analysant des dossiers détaillés de six millions de Danois sur une période de dix ans, on a découvert qu'on peut effectivement faire des prédictions précises sur les résultats de vie des individus.

Notre jeu de données inclut divers indicateurs comme l'histoire de santé, le statut professionnel, le revenu, et l'éducation. La montée des big data et des outils puissants d'apprentissage automatique nous a permis d'atteindre ces résultats.

L'apprentissage automatique, surtout dans le domaine du traitement du langage, a connu des avancées rapides. Des modèles comme les transformers peuvent saisir des motifs complexes dans de grandes séquences non structurées. Bien que la plupart de ces modèles aient commencé par l'analyse de texte, ils peuvent aussi être appliqués à d'autres données ordonnées ayant des caractéristiques similaires.

#Créer des séquences de vie

Notre approche consiste à représenter la vie de chaque personne comme une séquence d'événements. Les données des registres nationaux danois nous permettent de créer une image complète des vies individuelles, capturant à la fois des infos sur le travail et la santé.

Chaque événement de vie est transformé en une séquence qui raconte une histoire sur cette personne. Par exemple, on peut représenter un événement précis comme "En septembre 2020, Francisco a reçu vingt mille couronnes danoises en tant que gardien dans un château à Elsinore" en termes de la séquence d'événements qui ont défini la vie de Francisco.

Notre méthode nous permet de garder tous les détails riches des événements de vie. On utilise ensuite un modèle puissant appelé life2vec pour encoder ces séquences en représentations efficaces.

Ce modèle est construit sur une architecture transformer, idéale pour gérer les séquences de vie car elle peut traiter et résumer efficacement l'information contextuelle.

#Life2vec : Le modèle

Le modèle life2vec utilise un design transformer pour créer des représentations compactes des vies individuelles. Le processus d'entraînement se compose de deux étapes : d'abord, il apprend la structure générale des données, puis il ajuste le modèle pour des prédictions spécifiques.

Pendant la phase de pré-entraînement, le modèle apprend les relations au sein des événements de vie en effectuant deux tâches. La première tâche se concentre sur la compréhension des mots (ou jetons) qui ont été masqués dans une séquence donnée. La deuxième tâche aide à entraîner le modèle à maintenir le bon ordre des événements dans une séquence.

Dans la phase suivante, life2vec est affiné pour des tâches spécifiques comme prédire la Mortalité précoce ou les Traits de personnalité. Cet entraînement orienté vers les tâches permet au modèle de s'ajuster à divers types de prédictions, assurant qu'il capte efficacement les informations nécessaires pour produire des résultats précis.

#Prédire la mortalité précoce

Une application significative de notre modèle est de prédire la probabilité qu'une personne meure dans un certain délai. Pour notre analyse, on s'est concentré sur la prédiction des individus âgés de 30 à 55 ans qui survivraient aux quatre années suivant le 31 décembre 2015.

Cette tâche de prédiction est particulièrement difficile parce que la mortalité précoce est souvent difficile à prévoir, surtout chez les plus jeunes. Notre modèle a montré qu'il surpasse les techniques existantes, atteignant des améliorations significatives en précision de prédiction.

On a veillé à ce que notre modèle puisse gérer le problème des données manquantes, comme celles qui peuvent avoir émigré. Pour ça, on a développé un processus d'apprentissage robuste qui permet au modèle de continuer à faire des prédictions significatives avec des informations incomplètes.

En évaluant la performance de life2vec par rapport à divers modèles de référence, on a trouvé qu'il améliore significativement les prédictions et montre une robustesse à travers différents segments de population.

#Prédire les traits de personnalité

En plus de la mortalité, life2vec prédit aussi les traits de personnalité. Comprendre la personnalité est crucial car ça influence la façon dont les gens pensent, ressentent, et agissent. On s'est particulièrement concentré sur la dimension Extraversion-Introversion de la personnalité pour notre analyse.

En utilisant des données du Panel de personnalité et de comportement social danois (POSAP), on a sélectionné au hasard des éléments qui représentent différents aspects de l'extraversion dans des modèles de personnalité plus larges. Le modèle life2vec a réussi à prédire ces traits, avec des résultats indiquant qu'il est particulièrement efficace pour comprendre les nuances complexes de la personnalité individuelle.

Cette capacité met en lumière la polyvalence de life2vec, qui, même en prédisant quelque chose de plus interne comme la personnalité, continue à montrer une performance supérieure comparée aux modèles traditionnels.

#Explorer l'espace conceptuel

Un aspect innovant de life2vec est la façon dont il organise les événements des vies humaines dans un espace multidimensionnel. Chaque événement de vie devient un concept que le modèle comprend et peut relier à d'autres concepts.

En visualisant cet espace, on peut voir comment différents événements de vie se connectent entre eux. Par exemple, les événements liés aux diagnostics de santé ont tendance à se regrouper, tandis que les événements liés aux professions forment leurs propres groupes. Cette agrégation révèle des relations significatives entre les événements de vie, permettant de mieux comprendre les motifs sous-jacents dans les vies humaines.

Le modèle peut aussi identifier comment certains concepts, comme les niveaux de revenu ou les diagnostics, se relient les uns aux autres. Par exemple, le modèle reconnaît l'ordre des tranches de revenu et les organise logiquement, montrant qu'il capture la structure inhérente aux données.

#Résumer les vies individuelles

En plus de comprendre les événements, life2vec génère aussi des résumés pour les individus, consolidant leurs séquences de vie en une seule représentation vectorielle. Cette représentation est adaptée à des tâches spécifiques, ce qui signifie qu'elle peut s'ajuster selon qu'on veut prédire la mortalité ou les traits de personnalité.

Ces résumés de personnes fournissent un outil précieux pour les chercheurs cherchant à analyser les motifs dans les vies individuelles. Ils offrent des aperçus sur la façon dont divers événements de vie interagissent et affectent les résultats.

Les représentations visuelles des résumés de personnes révèlent en plus comment les individus sont organisés en fonction de leurs probabilités de mortalité prédites. Il devient clair comment le modèle distingue entre les groupes et identifie les individus à haut risque, fournissant aux chercheurs des aperçus exploitables.

#Importance de l'explicabilité

Comprendre comment le modèle génère ses prédictions est essentiel. Pour éclaircir les processus décisionnels de life2vec, on utilise divers outils d'interprétabilité.

En utilisant des méthodes comme les cartes de saillance, on peut analyser quelles caractéristiques dans la séquence d'événements de vie d'une personne ont le plus d'impact sur les prédictions. Cette analyse aide à valider les décisions du modèle et peut mettre en lumière des influences inattendues, comme le rôle du type de job dans les prédictions de mortalité.

#Considérations éthiques

L'utilisation de grands Jeux de données et de modèles prédictifs soulève des préoccupations éthiques importantes. Toutes les analyses de données sont menées dans le cadre de réglementations strictes pour assurer la protection des données et la vie privée des individus.

L'accès aux données est accordé uniquement sous des règles de sécurité et de confidentialité rigoureuses, garantissant que les informations personnelles ne sont jamais divulguées ou mal utilisées. De plus, le modèle est conçu pour la recherche et pas pour des applications de prise de décision dans le monde réel qui pourraient impacter des individus sans un contrôle approprié.

Avant toute utilisation pratique, des audits détaillés sont nécessaires pour évaluer l'équité et l'explicabilité des prédictions. Ceci est particulièrement crucial étant donné les implications potentielles de la prédiction de résultats sensibles comme la mortalité et les traits de personnalité.

#Limitations et directions futures

Bien que nos résultats soient prometteurs, le modèle est encore en phase de recherche. Il y a beaucoup de domaines à améliorer, comme tester le modèle sur d'autres populations en dehors du Danemark pour voir à quel point il se généralise bien.

De plus, les chercheurs devraient évaluer continuellement la performance du modèle au fil du temps, surtout à mesure que les comportements sociétaux et les résultats de santé évoluent. La dynamique de la vie humaine est complexe, et les futures études doivent suivre le rythme de ces changements.

Un autre domaine excitant pour l'exploration future réside dans l'établissement de relations causales au sein des données. En comprenant comment différents événements de vie impactent la santé et le bien-être, on peut identifier des interventions potentielles qui pourraient changer positivement les trajectoires de vie.

#Conclusion

Le modèle life2vec représente une avancée significative dans la prédiction de divers aspects des vies humaines. En transformant les événements de vie en représentations significatives, il offre des aperçus puissants qui peuvent mener à une meilleure compréhension et à des interventions dans les sciences de la santé et sociales.

Alors que l'apprentissage automatique continue d'évoluer, des projets comme life2vec ouvrent la voie à de nouvelles approches qui comblent le fossé entre la science des données et l'expérience humaine. Le riche jeu de données d'événements de vie combiné à des techniques de modélisation avancées présente une occasion unique d'approfondir notre compréhension du comportement humain et des résultats au fil du temps.