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À quel point votre vie est-elle complexe ? Des informaticiens ont trouvé un moyen de le mesurer

À quel point votre vie est-elle complexe ?  Des informaticiens ont trouvé un moyen de le mesurer

L’économiste lauréat du prix Nobel Richard Thaler a déclaré:

Les gens ne sont pas stupides, le monde est difficile.

En fait, nous sommes régulièrement confrontés à des problèmes dans notre vie quotidienne qui semblent complexes – du choix du meilleur plan d’électricité à la décision de dépenser notre argent efficacement.

Les Australiens paient des centaines de millions de dollars chaque année pour comparer des sites Web et des groupes axés sur les consommateurs comme CHOICE pour les aider à prendre des décisions sur les produits et services.

Mais comment mesurer objectivement la “complexité” de nos décisions ? Notre recherche récemment publiée offre un moyen potentiel d’y parvenir, en s’appuyant sur des concepts de l’informatique et de la science des systèmes.

Pourquoi s’embêter à mesurer la complexité ?

Il existe plusieurs facteurs lorsqu’il s’agit de mesurer la complexité dans n’importe quel scénario. Par exemple, il peut y avoir un certain nombre d’options parmi lesquelles choisir, et chaque option peut avoir plusieurs caractéristiques différentes à prendre en compte.

Imaginez que vous vouliez acheter de la confiture. Ce sera facile s’il n’y a que deux saveurs disponibles, mais difficile s’il y en a des dizaines. Pourtant, choisir un plan d’alimentation même avec seulement deux options serait beaucoup plus difficile.

En d’autres termes, vous ne pouvez pas isoler un facteur particulier lorsque vous essayez de déterminer la complexité de quelque chose. Vous devez considérer le problème dans son ensemble – et cela nécessite beaucoup plus de travail.

La capacité à mesurer avec précision la complexité peut avoir un large éventail d’applications pratiques, notamment pour éclairer la conception de :

  • réglementations sur la complexité des produits

  • systèmes numériques faciles à naviguer, y compris les sites Web, les applications et les applications pour appareils intelligents

  • des produits faciles à comprendre. Il peut s’agir de produits financiers (régimes de retraite et d’assurance, systèmes de cartes de crédit), de produits physiques (appareils) ou de produits virtuels (logiciels)

  • intelligence artificielle (IA) qui conseille lorsque les problèmes sont trop complexes pour les humains. Par exemple, une IA de planification peut vous permettre de réserver vous-même des réunions, avant d’intervenir pour suggérer des heures et des lieux de réunion optimaux en fonction de votre historique.

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Comment nous étudions la prise de décision humaine

La science des données peut nous aider à résoudre des problèmes : des informations entrent et une (ou plusieurs) solution(s) en ressortent. Cependant, la quantité de calcul nécessaire pour cela peut varier considérablement, en fonction du problème.

Nos collègues et nous avons utilisé un cadre mathématique précis, appelé “théorie de la complexité computationnelle”, qui quantifie la quantité de calculs nécessaires pour résoudre un problème donné.

L’idée sous-jacente est de mesurer la quantité de ressources de calcul (telles que le temps ou la mémoire) dont un algorithme informatique a besoin pour résoudre un problème. Plus il faut de temps ou de mémoire, plus le problème est complexe.

Une fois cela établi, les problèmes peuvent être classés en “classes” en fonction de leur complexité.

Dans notre travail, nous nous sommes particulièrement intéressés à la façon dont la complexité (telle que déterminée par la théorie de la complexité computationnelle) correspond à la quantité réelle d’efforts que les gens doivent déployer pour résoudre certains problèmes.

Nous voulions savoir si la théorie de la complexité computationnelle pouvait prédire avec précision combien de personnes se débattraient dans une situation particulière et quelle serait la précision de leur résolution de problèmes.

Tester notre hypothèse

Nous nous sommes concentrés sur trois types de tâches expérimentales, dont vous pouvez voir des exemples ci-dessous. Tous ces types de problèmes appartiennent à une classe plus large de problèmes complexes appelés problèmes “NP-complets”.

Voici des exemples des trois tâches expérimentales, chacune nécessitant une réponse oui ou non de nos participants à la recherche.
Juan Pablo Franco Ulloa/Karlo Doroc/Nitin Yadav

Chaque type de tâche nécessite des capacités différentes pour bien performer. Plus précisément :

  • les “tâches de satisfaction” nécessitent une logique abstraite
  • les tâches de « commerçant itinérant » nécessitent des compétences en navigation spatiale et
  • Les tâches “Knapsack” nécessitent de l’arithmétique.
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Tous les trois sont omniprésents dans la vie réelle et reflètent des problèmes quotidiens tels que les tests de logiciels (satisfaction), la planification d’un voyage en voiture (vendeur voyageur) et les achats ou les investissements (sac d’argent).

Nous avons recruté 67 personnes, les avons réparties en trois groupes et avons demandé à chaque groupe de résoudre entre 64 et 72 variantes différentes de l’un des trois types de tâches.

Nous avons également utilisé la théorie de la complexité computationnelle et des algorithmes informatiques pour déterminer quelles tâches étaient de “haute complexité” pour un ordinateur, avant de les comparer aux résultats de nos résolveurs de problèmes humains.

Nous nous attendions – en supposant que la théorie de la complexité computationnelle corresponde à la façon dont les personnes réelles résolvent les problèmes – que nos participants passent plus de temps sur des tâches identifiées comme « hautement complexes » pour un ordinateur. Nous nous attendions également à une plus faible précision de résolution de problèmes sur ces tâches.

Dans les deux cas, c’est exactement ce que nous avons trouvé. En moyenne, les gens réussissaient deux fois mieux dans les cas les moins complexes que dans les cas les plus complexes.

L’informatique peut mesurer la “complexité” pour les humains

Nos résultats suggèrent que l’effort seul n’est pas suffisant pour s’assurer que quelqu’un réussit bien sur un problème complexe. Certains problèmes seront de toute façon difficiles – et ce sont les domaines où les aides à la décision avancées et l’IA peuvent briller.

Concrètement, être capable de mesurer la complexité d’un large éventail de tâches peut aider à donner aux gens le soutien nécessaire dont ils ont besoin pour faire face à ces tâches au quotidien.

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Le résultat le plus important était que nos prédictions basées sur la théorie de la complexité computationnelle concernant les tâches que les gens trouveraient plus difficiles étaient cohérentes pour les trois types de tâches, malgré le fait que chacune nécessite des capacités différentes à résoudre.

De plus, si nous pouvons prédire à quel point les gens trouveront des tâches difficiles dans ces trois problèmes, il devrait être possible de faire de même pour les plus de 3000 autres problèmes NP-complets.

Ceux-ci incluent des obstacles communs similaires tels que la planification des tâches, les achats, la conception de circuits et les jeux.

Maintenant, pour mettre la recherche en pratique

Bien que nos résultats soient passionnants, il reste encore un long chemin à parcourir. Premièrement, notre recherche a utilisé des tâches rapides et abstraites dans un environnement de laboratoire contrôlé. Ces tâches peuvent maquette choix dans la vie réelle, mais ils ne sont pas représentatifs de réel choix dans la vraie vie.

L’étape suivante consiste à appliquer des techniques similaires à des tâches qui ressemblent davantage à des choix réels. Par exemple, pouvons-nous utiliser la théorie de la complexité computationnelle pour mesurer la complexité du choix entre différentes cartes de crédit ?

Les progrès dans ce domaine peuvent nous aider à débloquer de nouvelles façons d’aider les gens à faire de meilleurs choix, chaque jour, dans les différentes facettes de la vie.



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