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Quand l’IA révolutionne le social listening

C’est le buzzword du moment : tout le monde parle d’intelligence artificielle, de machine learning et de l’impact de ces technologies sur le quotidien. Le secteur du social listening ne fait pas exception à cette règle.


Article rédigé par Albane Flamant, responsable marketing FR pour Talkwalker, un outil de veille et d’analyse du web et des réseaux sociaux.
Cet article s’inscrit dans notre rubrique “Paroles de Pros” dans laquelle des acteurs réputés du numérique prennent la parole sur des sujets liés à l’impact d’internet et des nouvelles technologies sur nos modes de vie.
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Au cours de sa relativement courte histoire, l’écoute et l’analyse du web et des réseaux sociaux a toujours posé de nombreux défis aux marques qui ont d’abord cherché à les résoudre à l’aide d’analystes parcourant et triant les données. Cependant, du fait du volume croissant de données publiées quotidiennement sur le web, de nombreuses tâches cognitives ne peuvent plus, par soucis de temps et d’efficience, être accomplies par des humains.

La réponse : développer un algorithme qui puisse accomplir ces tâches aussi bien que les humains et qui puisse être appliqué de manière constante à des millions de documents et d’images par jour. Concrètement,  ces algorithmes d’apprentissage profond sont appliqués à trois aspects de la veille du web.

Le traitement des images, premier domaine d’application

Le premier domaine d’application de ces algorithmes intelligents concerne le traitement des images publiées sur le web. L’avènement de Snapchat et d’Instagram traduit notre attachement croissant envers le contenu visuel – sur le web également, une image vaut mieux qu’un long discours, et est souvent bien plus partagée. Pour pouvoir analyser le contenu de ces images, on a créé une technologie de reconnaissance d’images qui permet d’identifier différents éléments présents dans une photo : le logo d’une marque, les objets présents, le type de paysage, etc. Et cela même quand aucun de ces éléments n’est mentionné dans le texte qui accompagne l’image !

Exemple d’utilisation de la reconnaissance d’images pour détecter
le logo de Starbucks sur l’outil de veille Talkwalker

L’analyse de sentiment est un autre domaine qui avait toujours posé de nombreux problèmes aux professionnels de la veille et du marketing, au point de même parfois l’écarter complètement de leurs rapports pour son manque de précision. Elle permettait en théorie d’identifier systématiquement l’avis exprimé dans un message (positif/neutre/négatif), mais les techniques utilisées (keyword scoring, ensembles de formation créés manuellement par l’utilisateur) ne permettaient pas d’obtenir des résultats assez précis.

L’analyse de sentiment boostée par l’intelligence artificielle fonctionne d’une toute autre façon. A l’aide de modèles d’apprentissage profond qui simulent le fonctionnement des fonctions cognitives du cerveau, cette technologie analyse le contexte de phrases entières plutôt que de simples mots clés et arrive par conséquent à comprendre des structures linguistiques complexes et même à traiter des formes basiques d’ironie et de sarcasme.

Ce qui permet à cette technique d’être plus précise que ses prédécesseurs, c’est la taille du « training set » de l’algorithme : plutôt que de se limiter à quelques dizaines ou centaines de milliers de résultats, ce type d’analyse de sentiment se base sur des dizaines de millions de messages identifiés correctement comme positif, neutres ou négatifs.

L’intelligence artificielle permet également d’identifier très rapidement des buzz émergents pour permettre aux marques et aux rédacteurs de contenu de tout poil d’identifier une tendance dans toute catégorie de sujet, ou pour n’importe quelle région, avant qu’elle ne soit mainstream. Le groupe Marie Claire utilise par exemple ce type d’outil basé sur l’IA  comme source d’inspiration pour trouver des sujets d’articles qui attireront des centaines milliers de visiteurs sur leur site.

Et ce n’est qu’un début ! L’IA est sur le point de permettre aux utilisateurs de solutions de veille de pouvoir évaluer en un clic la santé d’une marque, de suivre l’évolution de leur e-réputation ou de calculer en quelques secondes l’impact de chaque initiative marketing sur les objectifs commerciaux d’une entreprise.

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