Comment NTU veut tester les aides en espèces avant leur lancement

Un bon d’achat utilisé n’est pas forcément une dépense supplémentaire. Un ménage peut s’en servir pour régler un achat qu’il aurait fait de toute façon, puis conserver l’argent qu’il comptait y consacrer. C’est cette différence que des chercheurs de l’Université technologique de Nanyang (NTU), à Singapour, veulent aider les décideurs publics à anticiper avant de choisir les modalités d’une aide.25

Que comparerait le simulateur ?

L’équipe de la Nanyang Business School — Hyeokkoo Eric Kwon, Jaecheol Park, Mo Jiayun et Kayoung Shin — travaille sur des agents d’intelligence artificielle censés représenter différents comportements de consommation. Face à plusieurs dispositifs possibles, comme un bon d’achat de 100 dollars, le système chercherait à estimer si les bénéficiaires épargnent, dépensent davantage au total ou changent la nature de leurs achats. Le seul fait d’utiliser le bon ne suffirait donc pas à conclure à un surcroît d’activité économique.25

OpenAI répertorie le projet sous le nom « Privacy-Preserving LLM Agents for Auditable Government Policy Simulation ». Il s’agit du nom du projet de recherche : selon les articles disponibles, l’outil lui-même n’a pas encore de nom.85

Sur quelles données reposeraient les agents ?

Le projet s’appuie sur des historiques de transactions anonymisés provenant d’environ 1,5 million d’utilisateurs d’une application sud-coréenne de gestion de budget, non nommée, pour la période 2023-2025. Ces données doivent aider les agents à refléter des situations financières et des habitudes d’achat variées.23

Le processus décrit part d’informations de transaction recueillies au moyen de notifications bancaires. Les identifiants sont supprimés ; les montants des dépenses et des revenus, ainsi que des éléments comme l’heure des achats, sont regroupés en tranches. Selon la sensibilité du profil, ses caractéristiques doivent être communes à au moins trois, cinq ou dix utilisateurs. Ces précautions visent à limiter le risque de révéler l’historique financier d’une personne, sans garantir qu’aucune réidentification ne soit possible.2

L’intérêt envisagé des agents est de tenir compte de plusieurs caractéristiques à la fois : l’âge et le revenu, par exemple, pourraient conjointement influer sur la réaction à un bon d’achat. C’est une piste pour dépasser les simulations où chaque catégorie de ménages suit une règle fixe, pas encore la preuve que l’IA prévoit mieux les comportements que les modèles fondés sur des enquêtes ou des règles prédéfinies.23

Comment vérifier les prévisions ?

L’équipe prévoit de comparer ses simulations aux dépenses observées avant et après les aides distribuées en Corée du Sud en juillet et septembre 2025. Ces aides ne pouvaient être utilisées que chez certains commerçants et devaient l’être avant novembre 2025 : elles offrent donc un épisode réel auquel confronter les achats et les variations de dépenses prédits.2

Cette comparaison pourrait mettre en évidence des comportements d’agents peu plausibles ou des explications inventées. Pour établir un véritable avantage prédictif, il faudrait aussi prévoir des résultats que le système n’a pas déjà vus, faire mieux que des méthodes de référence pertinentes et tenir compte des autres facteurs susceptibles d’avoir modifié les dépenses. Les informations disponibles ne détaillent ni protocole complet d’évaluation ni taux d’erreur publié. Une précision supérieure reste donc un objectif de recherche, non un résultat acquis.23

Que financera la subvention ?

Le projet de NTU fait partie des 14 retenus par OpenAI parmi plus de 400 candidatures. Kwon indique une dotation de 100 000 dollars américains ; selon les articles disponibles, elle se partage à parts égales entre financement en espèces et crédits d’utilisation des modèles d’OpenAI, pour environ six mois de développement et d’essais.8104

L’équipe vise une publication en code ouvert d’ici février 2027 et souhaite adapter l’outil à différentes populations. Elle envisage aussi des profils d’agents plus détaillés, tenant compte des centres d’intérêt et des opinions politiques, ainsi que des explications accompagnant les prévisions.4 Ce sont des objectifs de développement : la capacité du simulateur à fonctionner au-delà des données sud-coréennes, comme la valeur de ses explications, devra être établie par des tests.