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Votre personnalité vue par l'IA

Introduction : Une nouvelle voie pour comprendre la personnalité


Dans un monde où nous jugeons souvent la personnalité à travers les mots, une équipe de chercheurs a décidé de prendre une voie différente. Au lieu de se fier aux évaluations traditionnelles basées sur des sondages d'adjectifs, ils ont choisi d'explorer les innovations récentes dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). En utilisant des modèles de langage comme DeBERTa de Google, ils ont pu évaluer les associations entre les mots et d'autres aspects du langage de manière nouvelle et probablement éclairante pour la science psychologique. Leur objectif était d'évaluer rigoureusement si - et dans quelle mesure - la structure de la personnalité est cohérente entre les deux sources de données.



Les concepts clés


Avant de plonger dans le déroulement de l'étude, il est important de comprendre certains concepts clés utilisés dans cette recherche :

  • DeBERTa : Il s'agit d'un modèle de traitement du langage naturel qui a été affiné pour maximiser les performances sur la tâche d'inférence en langage naturel multi-genre.

  • Coefficients de congruence : Ils sont utilisés pour mesurer la similarité entre deux vecteurs.

  • Extraversion/Dynamisme : Il s'agit d'un trait de personnalité caractérisé par l'excitation, l'assertivité sociale, l'émotivité et la recherche de stimulation.

  • Agréabilité/Affiliation : C'est un trait de personnalité qui se caractérise par la compassion et la coopération envers les autres.

  • Conscience/Ordre : Il s'agit d'un trait de personnalité caractérisé par l'organisation, la prudence, et la discipline.

  • Névrosisme : Il s'agit d'un trait de personnalité caractérisé par l'instabilité émotionnelle, l'anxiété, l'humeur, l'irritabilité et la tristesse.

  • Intellect/Ouverture : Il s'agit d'un trait de personnalité caractérisé par l'imagination, la créativité.



La méthodologie : Un modèle, des requêtes et des termes


Pour mener à bien leur étude, les chercheurs ont eu besoin de trois éléments : un modèle, des requêtes et des termes. Le modèle utilisé était DeBERTa, un modèle qui a été affiné pour maximiser les performances sur la tâche d'inférence en langage naturel multi-genre. Les requêtes ont été écrites pour générer des représentations vectorielles contextualisées pour chaque terme. Les chercheurs ont pris soin de considérer de nombreux modèles et requêtes avant de se fixer sur les options rapportées dans l'étude actuelle.



Les résultats : Un alignement partiel avec les traits de personnalité


Les résultats de l'étude ont révélé que les trois premiers composants de la personnalité, à savoir l'agrément/affiliation, l'extraversion/dynamisme et la conscience/ordre, étaient bien représentés dans le modèle DeBERTa. Les coefficients de congruence étaient élevés pour ces trois composants, ce qui signifie que les termes associés à ces traits de personnalité étaient bien alignés avec les résultats du modèle DeBERTa.


Cependant, les deux derniers composants, à savoir la névrose et l'intellect/ouverture, n'étaient pas aussi bien récupérés. Les termes associés à ces traits de personnalité n'étaient pas aussi bien alignés avec les résultats du modèle DeBERTa, ce qui suggère que ces aspects de la personnalité peuvent être plus difficiles à capturer à travers le langage seul.



Les implications : Un pas en avant dans la compréhension de la personnalité


Ces résultats ont des implications importantes pour notre compréhension de la personnalité. Ils suggèrent que les modèles de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour évaluer la structure de la personnalité de manière plus nuancée et précise que les méthodes traditionnelles. Cependant, ils soulignent également que ces modèles ne sont pas parfaits et qu'il reste encore beaucoup à faire pour améliorer leur précision et leur utilité.



En conclusion : Un monde de possibilités


Cette étude ouvre un monde de possibilités pour la recherche future. Elle suggère que les modèles de traitement du langage naturel, comme DeBERTa, peuvent être des outils précieux pour évaluer et comprendre la personnalité. Cependant, elle souligne également que ces outils ne sont pas parfaits et que nous avons encore beaucoup à apprendre sur la manière dont ils peuvent être utilisés de manière optimale.






Sources :

Bordia, S., & Bowman, S. R. (2019). Identifying and reducing gender bias in word-level language models. arXiv. https://arxiv.rog/abs/1904.03035

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2005.14165v4.pdf

Burt, C. (1948). The factorial study of temperament traits. British Journal of Psychology, Statistical Section, 1, 178–203.

Cattell, R. B. (1943). The description of personality: Basic traits resolved into clusters. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 38(4):476-506. https://doi.org/10.1037/h0054116

Cutler, A., & Condon, D. M. (2023). Deep lexical hypothesis: Identifying personality structure in natural language. Journal of Personality and Social Psychology, 125(1), 173–197. https://doi.org/10.1037/pspp0000443

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