Interne: tendances et outils pour l’intelligence d’affaires

Dans le cadre de la Journée de l’intelligence d’affaires 2013 qui s’est tenue au Carrefour de l’information, le vendredi 14 juin dernier, j’ai pu assisté à deux excellentes présentations:

D’abord, celle de Philippe Nieuwbourg, consultant, formateur, journaliste techno, créateur et dirigeant de Decideo.ca/Decideo.fr, une publication (blogue) sur l’intelligence d’affaires. M. Nieuwbourg a présenté diverses tendances en intelligences d’affaires. Pour lui, si les modèles d’affaires ont changé, c’est que les analystes peuvent désormais utiliser la volonté des consommateurs de partager de l’information sur eux-mêmes en échanges de services. Il a brossé un bref portrait des nouvelles sources de données: internet des objets, internet des corps (liens à faire avec l’informatique vestimentaire), automobiles comme plateforme de Big Data (Volt de Chevrolet avec OnStar), maison qui tweet. Cela pourrait changer la donne dans des domaines comme les transports, la relation gouvernement-citoyen, les assurances (boitier Ajusto), etc. Il nous a donné l’exemple d’appareils qui vibrent pour signaler qu’il est temps de prendre un médicament en fonction de nos signes vitaux et de la nouvelle XBox dont la manette détecterait notre rythme cardiaque et ajusterait le jeu en conséquence.

Il a évoqué la profession émergente de Data Storyteller (avec un premier poste offert chez Nike récemment). Pour lui, analyser les données ne suffit pas, encore faut-il savoir les communiquer. Les données sont vivantes, il faut les faire parler. Plus que des représentations graphiques et dynamiques, il faut qu’elles racontent des histoires. Il nous a donné les exemples du professeur Hans Rosling, expliquant le rapport entre le pouvoir d’achat et l’espérance de vie et de cette impressionnante vidéo illustrant l’augmentation du CO2 à New York.

Ensuite, la présentation (en anglais) de Rami Nuseir, directeur marketing et de Oleg Rogynskyy PDG de Semantria sur l’exploration de texte (text mining) et l’analyse de sentiment (sentiment analysis). Semantria, une jeune compagnie basée à Montréal, a développé un plugiciel pour Excel permettant à qui le veut de traiter des grandes quantités d’information textuelle dans le nuage (serveurs de Semantria en Virginie). Il existe aussi un API pour les clients commerciaux basé sur la plateforme Salience de Lexalytics, une firme de Boston. M. Rogynskyy a fait une démonstration impressionnante de l’outil.

En gros, l’exploration de texte permet de traverser de grandes quantités de contenus pour transformer des données qualitatives en métriques (données quantitatives; « structured, actionable data »). Le logiciel assigne des valeurs à diverses expressions (« cette nourriture est infecte » recueillera davantage de points négatifs que « ce n’est pas bon », etc.) Pour qui voudrait comprendre davantage comment fonctionne cette technologie, les pages (en anglais) de la section « Technology » chez Lexalytics sont très bien vulgarisées.

Au-delà de l’analyse par une chaîne d’hôtels des commentaires laissés par ses clients, M. Nuseir nous a présenté diverses utilisations créatives de l’analyse de texte:

Microsoft qui doit faire du tri lorsqu’elle cherche à savoir ce qui se dit sur les réseaux sociaux à propos de logiciels aux noms usuels comme Windows ou Office;
Une compagnie australienne de promotion sportive qui repère de jeunes talents lorsqu’ils sont décrits par certains mots-clés associés aux athlètes de hauts niveaux;
La compagnie Yankee Candles qui suit à la trace toute mention d’odeurs sur les réseaux sociaux, dans l’espoir de développer de nouvelles fragrances associées à des émotions positives (ex: odeur de la mer = liberté)
De l’analyse de rêves…
LinkedIn qui traquent les intérêts de ses membres, etc.

M. Nuseir nous a notamment présenté des projets Open Source développés lors d’un concours à Toronto pour leur produit. J’ai été particulièrement impressionné par “Blue Monkey”, une application qui permet de découvrir les biais d’un journaliste alors même qu’on lit un de ses textes (le logiciel va chercher sur le Web tous les autres textes qu’a jamais écrit cet auteur et assigne des valeurs). Ou “House Crunch”, une représentation graphique de l’état du marché immobilier à partir de plusieurs sources textuelles…

Même si Business Intelligence n’égale pas pédagogie, cela m’apparaît comme des réflexions intéressantes pour la veille…