Integrating behavioural insights and machine learning for smarter regulatory interventions

Description du projet

Former aux systèmes d’apprentissage automatique dans les sciences du comportement pour faciliter la gouvernance réglementaire

Les décisions réglementaires qui abordent des problèmes sociétaux complexes reposent souvent sur des solutions conventionnelles et des jugements intuitifs qui ne tiennent pas compte des facteurs comportementaux, culturels et contextuels. Pour y remédier, le projet BEHAVREG, financé par le CER, créera un nouvel outil d’apprentissage automatique intégré à des données comportementales afin de prédire les résultats de conformité des options réglementaires et de faciliter une prise de décision efficace. En exploitant de vastes ensembles de données sur les évaluations d’impact préliminaires et les examens post-mise en œuvre, il développera des modèles prédictifs qui évalueront l’efficacité des interventions réglementaires dans différents contextes. Concrètement, le système alertera les autorités de réglementation sur les conséquences négatives ou imprévues potentielles, leur permettant de reconsidérer une intervention avant d’aller plus loin. Globalement, ce système novateur devrait améliorer la conception des réglementations, proposant ainsi de meilleurs résultats en matière de conformité et renforçant la confiance du public.

Objectif

Effective regulatory decision-making is essential for addressing complex societal challenges, yet current approaches often rely on intuition and standardized solutions that fail to account for behavioral, cultural, and contextual factors. BEHAVREG will transform regulatory governance by developing an innovative decision aid tool that integrates machine learning with behavioral science to predict likely compliance outcomes of regulatory choices and enable more effective intervention design. This project leverages comprehensive datasets, including ex-ante impact assessments and post-implementation reviews, to develop sophisticated predictive models that assess intervention effectiveness across diverse contexts. The tool analyzes critical factors such as compliance costs, social control mechanisms, institutional trust, and cultural norms to provide nuanced recommendations that move
beyond binary regulatory choices.
BEHAVREG's machine learning algorithms, trained on structured historical data, will identify patterns to improve prediction accuracy and evaluate regulatory trade-offs. This will empower regulators to select appropriate interventions—whether mandates, incentives, nudges, or information campaigns—precisely tailored to specific regulatory environments. Importantly, the system can predict potential backfire effects and unintended consequences, enabling regulators to anticipate challenges before implementation. By bridging the gap between theoretical insights and practical implementation, BEHAVREG delivers evidence-based predictions and actionable recommendations. This innovation will optimize regulatory design across sectors and cultures and will improve compliance outcomes, reduce enforcement costs, and enhance public trust—representing a significant advancement in regulatory governance with global implications for policy development and implementation.