Avec MatrAIx, des chercheurs ont constitué une population virtuelle de 8,3 milliards de profils. Des modèles d’IA peuvent les incarner pour tester un chatbot, un site ou une application comme le feraient de véritables utilisateurs
Imaginez pouvoir lancer un produit devant 8,3 milliards de personnes aux âges, régions, compétences et situations très variés. Chacune clique, hésite, abandonne ou accepte de payer. Quelques heures plus tard, le verdict tombe.
C’est, en substance, la promesse de MatrAIx. Présenté le 4 août 2026 dans un article de recherche déposé sur arXiv, le projet est signé par un vaste collectif de chercheurs affiliés notamment à Harvard et au MIT.
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Le papier annonce une population de 8,3 milliards de fiches, mais la base publiée et téléchargeable se limite à un échantillon filtré de 999 847 profils : 599 847 sont construits à partir de données humaines et 400 000 sont entièrement synthétiques.
Ce n’est que lorsqu’une fiche est associée à un grand modèle de langage, à une interface et à une mission qu’elle devient véritablement un « agent persona ». Autrement dit, MatrAIx n’allume pas vraiment une planète virtuelle entière : il pioche les habitants dont il a besoin.
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Ce résultat doit toutefois être manié avec précaution. Les 400 comportements ont été évalués par Claude Opus 4.8, et non par des humains. Les six évaluateurs humains mobilisés dans une autre partie de l’étude ont jugé la qualité de 100 fiches de personas, pas la capacité des agents à reproduire fidèlement une personne dans la durée.
Surtout, les réponses dépendent fortement du modèle placé derrière le masque. Face aux mêmes profils et aux mêmes offres de Notion, 75,8 % des agents animés par GPT-5.5 ont choisi une formule payante. Ce taux tombe à 23,2 % avec Claude Opus 4.8 et grimpe à 93,9 % avec Claude Haiku 4.5.
Sur un test de sensibilité au prix, l’écart est encore plus spectaculaire : 98,3 % des personas sous GPT-5.5 hésitent après l’augmentation, contre 27 % avec Claude Opus et 83,3 % avec Claude Haiku. Le faux consommateur ne reflète donc pas seulement le profil qu’on lui attribue : il conserve aussi une part importante des préférences, des biais et des stratégies de réponse du modèle qui l’incarne.