UAB – INBENTA signent un partenariat de collaboration

Inbenta signe un partenariat avec l’Université Autonome de Barcelone (UAB) visant à promouvoir le développement commun de connaissances dans le domaine des technologies de l’information et le traitement automatique des langues naturelles.

Cette collaboration veut favoriser le débat et l’échange d’expériences ayant pour but la génération de sujets communs et de matériaux pour la création de projets R & D qui contribuent à améliorer la qualité et la compétitivité aussi bien d’un point de vue commercial que dans le camp de la recherche.
Cet accord établit également un programme d’accueil et de stages aux étudiants et aux  chercheurs de l’UAB et surtout aux étudiants du Master Officiel en Traitement de l’information et de la Communication Multilingue (TICOM) et de International Master in Natural Language Processing & Human Language Technology.

Ainsi, le partenariat UAB – INBENTA  est, donc, un autre pas pour consolider la capacité d’innovation et faire face à la rapide croissance et au développement des nouvelles technologies dans le marché de l’information.

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Inbenta participera au “Forum des industries de la langue” organisé par l’Université Louvain-la-Neuve

Inbenta participera au premier « Forum des industries de la langue » qui sera organisée dans le cadre de la Semaine de la langue française le 17 Mars à Louvain-la-Neuve, en Belgique.

Les objectifs principaux de cette journée sont :

– réunir les professionnels, chercheurs et industriels intéressés par les technologies du langage

– toucher le grand public et faire découvrir au plus grand nombre ces technologies souvent méconnues et pourtant présentes dans nombreux d’outils du quotidien.

Cette journée réunira les acteurs de la recherche et du développement dans le domaine de l’ingénierie linguistique pour devenir une occasion unique de faire parler de ce secteur de recherche et d’activités et de montrer son importance en Belgique, comme à l’étranger.

WebAnalytics: Tendances Social Media Monitoring

Le salon e-marketing Paris 2010 auquel inbenta a participé a accueilli cette année 200 exposants, 125 conférences et plus de 11 500 visiteurs.

Une des tendances qui a le plus retenu notre attention fut la tendance auprès des platformes de WebAnalytics a proposé des outils de « Social Media Monitoring » (SMM) ou encore de « Brand Monitoring ». Ces outils, principalement destinés aux entreprises, visent à mesurer et analyser ce qui se dit sur la marque de l’entreprise sur les principaux média sociaux tels que Twitter ou FaceBook et avoir ainsi une idée de la « e-reputation » de l’entreprise.

Si cette analyse est pertinente, elle permet de rendre compte des principales plaintes, louanges, problèmes, questions et besoins exprimés par la cible marketing de l’entreprise. En poussant l’analyse, il est également possible de connaitre les impacts positifs ou négatifs d’une nouvelle campagne marketing ou d’une situation de crise ou encore de l’influence de la concurrence. Ces informations sont très utiles pour aider à la prise de décision des différents acteurs d’une entreprise : Service clientèle, Service Communication et Marketing, Gestion d’une situation de crise, Service technique des produits ou services, …

Concrètement les outils de SMM proposés par les plateformes de Webanalytics permettent aujourd’hui de réaliser des analyses quantitatives/volumétriques sur ce qui se dit sur une marque sur internet. Cette analyse se fait en 4 étapes :

  1. lister par catégorie des mots clefs à surveiller (nom de la marque, nom d’un produit/service, nom du secteur d’activité, mots liés à une nouvelle campagne marketing)
  2. scanner les médias sociaux à la recherche de ces mots clefs
  3. faire des analyses quantitatives sur l’apparition de ces mots clefs en fonction du temps et des différents types de supports (Twitter, Facebook, Blogs influents, forums, sites spécialisés..).

Certaines solutions SMM proposent également de réaliser la même analyse pour les concurrents de la société client afin de permettre à la société client de connaitre son positionnement face à la concurrence.

4) Suite à l’analyse quantitative de ces données, les plateformes de Webanalytics créent des nuages de tag par catégorie mettant en avant pour une période donnée les mots clefs les plus populaires (Exemple, catégorie « Produits »:  Xbox, PSP3, Sony PSP, Wii).

Cette analyse est très intéressante et permet de suivre dans le temps la popularité des différents mots clefs sélectionnés. Certaines solutions SMM permettent également de faire correspondre à des pics de popularité la sortie d’un produit d’un concurrent ou de l’annonce d’un futur partenariat/OPA d’un acteur important du marché (ceci grâce à des outils tels que Google Trends/Insight)

Ceci dit, en terme qualitatif ces informations ne sont pas du tout pertinentes et ne nous renseignent en rien sur la valeur de la popularité : s’agit-il d’une bonne ou d’une mauvaise popularité ? Quelles mesures prendre pour améliorer/dissimuler cette bonne/mauvaise popularité ?

Afin de pouvoir fournir cette information qualitative, qui a beaucoup plus de valeur que l’information quantitative, il faudrait pouvoir analyser le contexte dans lequel chaque mots clefs a été mentionné. « Je suis très satisfait de ma Xbox » n’a pas la même valeur que « Je ne suis pas du tout satisfait par Xbox ». Le concept du Traitement du Langage Naturel (TLN) permet d’interpréter le sens des phrases et son contexte. Ce concept permettrait lors de l’analyse de l’information extraite des medias sociaux de pondérer chaque mot clef d’une valeur positive ou négative et de fournir ainsi deux nuages de tag, un nuage de tag illustrant les mots clefs ayant une popularité positive et un nuage de tag illustrant les mots clefs ayant une popularité négative. Chaque bonne/mauvaise popularité serait expliquée par les principales plaintes, louanges, problèmes, questions et besoins exprimés par la cible marketing de l’entreprise et tournant autour du mot clef sélectionné.
Cette qualification de l’information rendue possible par le Traitement du Langage Naturel permettrait d’apporter une forte valeur ajoutée aux outils de Social Media Monitoring : cette solution existe ici.