Les médias sociaux et leur masse immense de données hétérogènes sont une véritable mine d’information que les entreprises, les marques, mais aussi les politiques et les pouvoirs publics tentent de maîtriser à l’aide des outils analytiques. IBM, l’un des leaders dans ce domaine, nous a dévoilé les grands principes et le potentiel de ces technologies.
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L’analyse informatique d’IBM sur des milliards de conversations se déroulant sur les médias sociaux prédit une baisse de la hauteur de talon des chaussures féminines. Sur le graphique, une comparaison de la hauteur des talons de 2008 à 2011. La hauteur étant indiquée en pouces (inches), donc de 2,5 cm (1 pouce) à 20,3 cm (8 pouces). IBM prévoit pour 2011 une tendance des talons à 5 cm. © IBM
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Tout est parti d'un communiqué de presse dans lequel IBM annonçait... une baisse de la hauteur des talons des chaussures féminines (sic). Il ne s'agissait ni d'un canularcanular ni d'une reconversion surprise du géant de l'informatique mais du résultat d'une étude très sérieuse réalisée à l'aide d'outils d'analyse des médias sociaux (social media analytics en anglais).
Ces outils logiciels basés sur de puissants moteurs de recherche et des algorithmes très élaborés sont capables de collecter des millions d'informations qui circulent sur les réseaux sociaux, les blogs, les forums de discussions à propos d'un sujet donné puis de les analyser pour dégager une tendance ou même prédire l'avenir. Une sorte de boule de cristal grâce à laquelle les entreprises ou les marques peuvent évaluer le succès d'un produit, adapter leur production mais qui peut aussi servir à des fins politiques, médicales ou policières.
Pour en savoir plus et saisir toute l'importance de ces outils, Isabelle Carcassonne, directrice marketing des solutions de Business Analytics and Optimization et Eric Martin, Customer InsightInsight Analytics Leader, IBMIBM Europe ont répondu aux questions de Futura-Sciences.
Futura-Sciences : Pouvez-vous nous expliquer ce que sont les outils analytiques des médias sociaux ?
Isabelle Carcassonne : Ce que nous appelons dans notre jargon les social media analytics sont en fait une partie des solutions de Business Analytics and Optimization (ou BAO) que propose IBM. Le BAO est une activité qui consiste à transformer un déluge d'informations en un outil d'aide à la prise de décision. C'est le phénomène du big data où l'information n'est plus un stock mais un flux en temps réel dont le volumevolume ne cesse de croître, notamment sous l'influence des réseaux sociauxréseaux sociaux. Quatre-vingt pour cent de cette information n'est pas structurée, d'où la nécessité de recourir à l'analyse. Pour les acteurs économiques, la crise actuelle rend la prise de décision encore plus cruciale. L'étude sur l'évolution de la hauteur des talons est un exemple parmi beaucoup de la puissance des outils analytiques appliqués aux médias sociaux...
Futura-Sciences : Pouvez-vous nous décrire le fonctionnement technique de ces outils ?
Éric Martin : Il y a pour schématiser 3 étapes. Cela commence par la collecte de l'information brute à l'aide d'un moteur de recherche spécialisé que l'on paramètre avec des mots clés. Vingt-quatre heures sur 24, il va scanner les réseaux sociaux, les blogs, les forums de discussions, les commentaires pour récolter des données publiques (les informations publiées sous forme privée ne sont pas prises en compte, NDLRNDLR). Selon le type d'étude menée, cela peut représenter des milliers ou des millions de documents écrits.
Futura-Sciences : Et ensuite ?
Éric Martin : Une fois les informations stockées, nous procédons ensuite à une analyse fine de ces verbatim. Il existe deux types de technologies dans ce domaine : la technologie statistique et la technologie linguistique. Nous employons la seconde qui repose sur une analyse grammaticale. Notre moteur linguistique est capable de saisir les nuances dans diverses langues et de dégager un sentiment positif ou négatif à propos du sujet évoqué dans les conversations. La dernière étape consiste à restituer ces résultats aux clients sous la forme de réponses précises aux questions de départ. Ils peuvent ensuite intégrer ces éléments dans leur stratégie marketing ou industrielle.
En utilisant les systèmes analytiques sur des contenus de médias sociaux (Facebook, Twitter, blogs...), « Nous sommes dans le domaine de la vérité statistique ». Matt Hamm, Flickr CC by nc 2.0
Futura-Sciences : Quel degré de fiabilité peut-on accorder à ce système prédictif ?
Éric Martin : Nous utilisons une batterie d'algorithmes qui nous permettent d'obtenir un indice de confiance que nous exprimons en pourcentage. Nous sommes dans le domaine de la vérité statistique. Pour vous donner une idée concrète de l'efficacité des outils analytiques, je peux vous citer l'exemple du lancement produit d'une marque de lessive. En analysant le contenu des réseaux sociaux, elle s'est aperçue en seulement 48 heures que le parfum de son produit était très discuté et jugé non convaincant. Cela lui a permis de modifier immédiatement la formule de sa lessive et de relancer son produit avec succès. En temps normal, une enquête de satisfaction classique aurait pris des semaines, voire des mois avant d'aboutir à ce résultat.
Futura-Sciences : Quelles sont les garanties en matièrematière de confidentialité et de conservation des données collectées ?
Éric Martin : Précisons que nos outils ne collectent que des données qui sont rendues publiques et sont par ailleurs déjà indexées par les moteurs de recherche type GoogleGoogle. Nous n'empiétons pas sur la vie privée des internautes. En outre, nous avons consulté les plateformes de publication de blogs, les réseaux sociaux pour nous assurer que les informations que nous collectons sont bien en accord avec leurs conditions d'utilisation. Nous travaillons sur la globalité de l'information, pas au niveau individuel. Quant à la conservation des données, c'est le client qui gère leur suppression.
Futura-Sciences : Y a-t-il un risque de réutilisation de ces données ?
Éric Martin : Ce n'est pas l'objectif.
Futura-Sciences : Hormis les entreprises, quels sont les autres acteurs qui utilisent ces outils d'analyse des médias sociaux ?
Éric Martin : Les forces de police notamment. Dans certains pays européens et en particulier aux Pays-Bas, la police a recours à nos outils pour surveiller et détecter des activités terroristes ou pédophiles sur les médias sociaux.
Futura-Sciences : Verra-t-on les politiques français s'en servir lors de la prochaine campagne présidentielle ?
Isabelle Carcassonne : C'est tout à fait possible. Je rappellerais que Barack Obama avait eu recours à des outils analytiques lors de sa campagne de 2008.
Ci-dessus le logiciel IBM Cognos Customer Insight et son tableau de bord qui livre une vue synthétique d’une analyse effectuée sur différents médias sociaux à partir de mots clés. © IBM
Futura-Sciences : Hormis les réseaux sociaux, quels sont les autres domaines où ces outils prédictifs peuvent jouer un rôle inédit ?
Isabelle Carcassonne : Visa se sert de nos solutions pour faire de la détection de fraude en temps réel en analysant 10.000 transactions à la seconde. Cela lui a permis d'obtenir un retour sur investissement de 1 milliard de dollars. Aux États-Unis dans l'État de l'Illinois, les forces de police ont utilisé des outils analytiques pour identifier des lieux et des moments où il y avait des risques de criminalité. Cela leur a permis d'effectuer des actions préventives. En France, toutes les caisses maladie ainsi que Bercy [le ministère de l'Économie, NDLR] font de l'analyse prédictive pour détecter des cas de fraude aux prestations sociales ou aux impôts.
Éric Martin : Nous pouvons également citer l'actualité à propos du débat sur la récidiverécidive criminelle. À l'étranger, les technologies prédictives sont utilisées pour évaluer ce risque. En France, la justice songe à utiliser ces outils car nous maîtrisons mal la récidive. Il est notamment question d'établir un système d'évaluation collégial et d'employer des outils prédictifs.
Futura-Sciences : Pour finir, quelles sont les futures applicationsapplications BAO ?
Isabelle Carcassonne : On peut évoquer l'amélioration des traitements médicaux avec des outils décisionnels mis à disposition des médecins. Il y a également un gros potentiel du côté de la maintenance prédictive qui permet d'anticiper une panne. Cela s'applique notamment à l'aviation pour l'entretien des avions de ligne mais aussi aux infrastructures comme les réseaux d'eau potable ou d'électricité.