Reconnaissance des émotions : ce n'est pas la joie pour l'IA

Analyse : Malgré les progrès réalisés dans l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel, la science tente toujours de progresser dans l’analyse de sentiments. Ajouter de l’IA et du big data ne suffit pas pour déterminer les sentiments des individus. Explications.

Reconnaissance des émotions : ce n'est pas la joie pour l'IA - 2017 - 2018 

Lorsque nous examinons la façon dont l’analyse des big data a amélioré la vision client à 360, l’une des premières disciplines qui nous vient à l’esprit est l’analyse de sentiments. Elle fournit les moyens d’élargir la vision du client permise par le CRM traditionnel avec les déclarations et les comportements exprimés sur les réseaux sociaux.

Et avec les progrès dans le traitement du langage naturel (NLP) et l’intelligence artificielle (IA)/apprentissage machine, on pourrait penser que ce domaine est assez mature : les spécialistes du marketing devraient pouvoir déchiffrer facilement ce que leurs clients pensent en activant leurs flux Facebook ou Twitter.

Ce serait un tort

Alors que l’analyse de sentiments est l’une des formes les plus établies des analyses big data, il reste une nette marge de progression. Le Sentiment Analytics Symposium de la semaine dernière à New York a été l’occasion de souligner l’existence de nombreux mythes sur la façon dont l’IA et le big data éclairent l’analyse de ce que les consommateurs pensent et ressentent.

Les analyses de sentiments découlent de l’analyse de texte, qui portait sur la détermination de l’incidence des mots-clés pour définir un indicateur d’humeur. Cela a engendré les nuages de mots, un temps assez omniprésents sur le Web.

Cependant, avec des langages comme l’anglais, où les mots ont des significations doubles et parfois triples, les mots-clés ne suffisaient pas pour cette tâche. Le mythe suggère que si nous rassemblons suffisamment de données, nous devrions être en mesure de mieux maîtriser ce que les individus pensent ou éprouvent. A ce titre, les progrès dans le NLP et l’IA devaient être la cerise sur le gâteau.

Pas si vite, a déclaré Troy Janisch, qui dirige l’équipe social insights pour US Bank. Le traitement du langage naturel ne différenciera pas nécessairement si les références à l’iPhone sont le fruit d’un buzz ou émanent de clients à la recherche de réparations. Vous pourriez penser que l’IA identifierait le contexte, mais aucun des intervenants n’a indiqué être à la hauteur de la tâche. Janisch a estimé que le besoin d’intuition humaine resterait nécessaire pour analyser le contexte en formulant les bonnes requêtes booléennes.

La contribution du big data consiste à libérer les analystes des contraintes d’avoir à échantillonner des données, et nous tenons ainsi pour acquis de pouvoir analyser l’intégralité du flux Twitter. Mais pour de nombreux spécialistes du marketing, les big data demeurent intimidantes.

Tom H.C. Anderson, fondateur de la firme d’analyse de texte OdinText, a observé que de nombreuses entreprises collectaient de façon aveugle des données et effectuaient des requêtes sans un objectif clair pour rendre les résultats exploitables. Il a souligné les lacunes des technologies et méthodologies analytiques des réseaux sociaux à fournir des retours fiables sur des événements réels ou des occurrences.

Pour cette raison, a jugé Anderson, les analyses des réseaux sociaux se sont avérées insuffisantes pour prédire les comportements futurs. Etablir des corrélations et des prédictions fiables s’appuie encore beaucoup sur l’intuition humaine plutôt que l’intelligence artificielle.

De nombreuses entreprises sont encore submergées par les big data et se montrent trop “réactives”, selon Kirsten Zapiec, cofondatrice du cabinet de conseil en recherche de marché bbb Mavens. Certes, les big data ont largement rendu obsolètes l’échantillonnage et les focus groupes, tout comme les enquêtes détaillées. Mais, a prévenu Zapiec, à mesure que la taille des jeux de données s’accroît, il devient très facile de perdre le contexte humain et l’histoire des données.

Zapiec a lancé plusieurs mises en garde qui semblent très familières. Tout d’abord, valider la source, puis vérifier la validité avec des sources supplémentaires. Par exemple, un fil Twitter seul ne racontera pas nécessairement l’histoire complète. Ensuite, il est nécessaire d’identifier les rôles des acteurs avec des graphiques sociaux pour déterminer si la voix émane d’un influenceur, d’un follower, ou d’un bot.

Zapiec a enfin défendu la qualité des données : les entreprises devraient passer d’un mode de collecte de données à un mode d’intégration des données. La même série de conseils aurait pu être faite dans les années 90 lors de conférences sur les entrepôts de données. Certaines choses ne changent jamais.

Reconnaissance des émotions : ce n'est pas la joie pour l'IA - 2017 - 2018

Bien sûr, il est préoccupant de se demander si les spécialistes du marketing social ne passent pas complètement à côté des signaux émanant de leurs clients. Par exemple, la “camera company” Snapchat ne fournit que des API pour la publicité, pas pour l’écoute. D’autres sources ou éléments de données ne pourraient-ils pas faire la différence? Keisuke Inoue, vice-président de la data science à Emogi, a fait valoir que les emojis se révèlent souvent beaucoup plus révélateurs d’un sentiment que les mots.

Mais cela dépend en premier lieu de la capacité à les comprendre.

Article traduit et adapté par Christophe Auffray, ZDNet.fr

Reconnaissance des émotions : ce n'est pas la joie pour l'IA

Source : L’article Reconnaissance des émotions : ce n'est pas la joie pour l'IA >> est extrait de ZDNet

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Par | 2017-09-18T18:29:14+00:00 juillet 6th, 2017|Actualité|0 commentaire

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