IA Archives - Marketing is Dead
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Intelligence artificielle ou intelligence de passionné ?

Vous connaissez sans doute (ou peut-être pas) la « fan translation », ou traduction bénévole d’une œuvre littéraire par des passionnés, sans l’accord de l’auteur ou de son éditeur.

Prenez un des derniers ouvrages de James Ellroy : Les enchanteurs – je sais, le style d’Ellroy est plutôt particulier !

Comparons le texte original :

« We ran Code 3 to the Valley. Sheriff’s black-and-whites blew past us. We two-car caravanned. I rode with Max and Red. Harry and Eddie took the pole slot.

« We dumped Buzzy Stein with the DB guys at Highland Park station. Buzzy saw the drop show and finked a hostage pad in Encino. Gwen Perloff was stashed in a vacant bachelor crib off Woodman. The Fidel Castro dimwits hid her in a broom closet. Max called the lead Sheriff’s IO. He ran the command out of the West Hollywood substation ».

Le traduction « officielle » :

« On a foncé en mode code 3 jusque dans la Valley. Les voitures de patrouille du shérif nous ont doublés. On les a suivies en file indienne avec nos deux bagnoles. J’étais avec Max et Red. Harry et Eddie étaient en pole position.

« On a laissé Buzzy Stein au Bureau des inspecteurs du commissariat de Highland Park. Buzzy a assisté à la chute et balancé une piaule à otages à Encino. Gwen Perloff était gardée au chaud dans une garçonnière vide non loin de Woodman. Ces crétins de Fidel Castro la planquaient dans un placard à balais. Max a appelé le principal enquêteur du shérif. Il a géré l’opération depuis le poste de West Hollywood ».

La fan translation – attention, accrochez-vous au siège :

« Nous avons envoyé le code 3 dans la vallée. Les images en noir et blanc du shérif sont passées devant nous. Nous avons fait une caravane de deux voitures. J’ai roulé avec Max et Red. Harry et Eddie prirent la place pour les poteaux.

« Nous avons déposé Buzzy Stein avec les gars de la DB à la gare de Highland Park. Buzzy a vu le show et a trouvé une zone d’otage à Encino. Gwen Perloff était planquée dans un berceau vacant près de Woodman. Les imbéciles de Fidel Castro l’ont cachée dans un placard à balais. Max a appelé l’OI du shérif en chef. Il dirigeait le poste de commande de la sous-station de West Hollywood ».

Je ne sais pas si le passionné de service a utilisé une IA, mais c’est à se tenir les côtes !

Pour le fun, j’ai demandé à une IA – DeepL en l’occurrence – sa traduction des mêmes lignes :

« On a filé en alerte Code 3 vers la Vallée. Les voitures de police du shérif nous ont dépassés à toute vitesse. On a roulé en convoi de deux voitures. J’étais avec Max et Red. Harry et Eddie étaient en tête.

« On a déposé Buzzy Stein avec les gars de la brigade criminelle au commissariat de Highland Park. Buzzy a vu le spectacle et a balancé l’emplacement d’un otage à Encino. Gwen Perloff était cachée dans un appartement de célibataire inoccupé près de Woodman. Ces crétins de Fidel Castro l’avaient cachée dans un placard à balais. Max a appelé l’officier de liaison du shérif. Il dirigeait les opérations depuis le poste de police de West Hollywood ».

Moralité : même si le style de l’IA est un peu plat, ça colle quand même mieux au texte original.

Fan translater : encore un job qui va disparaître… mais bon, vu que c’était totalement bénévole et illégal, on ne va pas pleurer !

Après le Grand Débat, reste la data

L’analyse des données non structurées était au cœur des débats de la Journée des Etudes de l’Adetem : rencontre avec un des intervenants, Christian Langevin.

MarketingIsDead : Christian Langevin, tu diriges QWAM , une société spécialisée, notamment, dans l’analyse des données non structurées en grand nombre : c’est même ce savoir-faire qui t’a amené à dépouiller les résultats du Grand Débat National, en collaboration avec OpinionWay, nous y reviendrons ; mais avant tout, en quoi les données non structurées en grand nombre posent-elles des problèmes spécifiques quant à leur traitement ?

Christian Langevin : Le terme de données non structurées recouvre toutes les données contenant des textes libres rédigés par des « humains » (verbatim clients, questions ouvertes, réponses à des enquêtes, etc.) ainsi que des données de type documents rédigés (articles, études, rapports, etc.).

Les systèmes actuels d’analyse fonctionnent essentiellement par échantillonnage, d’où une bonne pertinence qualitative (= les principaux thèmes sont découverts) mais une absence totale de représentativité (= impossible donc de quantifier quoi que ce soit et donc d’accorder un poids quelconque à chacun des thèmes découverts.

Ajoutons enfin que si le volume de données se révèle important, le coût d’analyse devient rapidement prohibitif.

MarketingIsDead : Tu as commencé à t’intéresser, depuis maintenant 3 ans, au discours des collaborateurs dans les entreprises …

Christian Langevin : Le problème de nombreuses entreprises est de fidéliser leurs personnels, d’évaluer les retours de mission (dans les cas par exemple de consultants, interventions sur des chantiers, missions commerciales, etc.) et de diminuer les départs des compétences clés – finalement, c’est un peu comme la fidélisation clients en marketing !

D’où le développement d’enquêtes de satisfaction, avec non seulement des questions fermées, mais surtout où figurent de nombreuses questions ouvertes qui élargissent le champ d’expression et permettent de réellement prendre en compte les sentiments, aspirations et suggestions des répondants; dès qu’il y a du volume il devient compliqué de traiter par une intervention humaine les réponses aux questions ouvertes; nous avons mis au point un modèle d’analyse automatique des réponses afin de cartographier les attentes et sentiments des personnels – voir exemple ici.

Un des objectifs est souvent d’identifier les problèmes liés aux missions et les risques potentiels d’insatisfaction afin d’optimiser la gestion des ressources humaines dans son ensemble.

MarketingIsDead : Puis ensuite, il y a eu le Grand Débat National : c’était quoi, les enjeux, mis-à-part des délais très serrés et des tonnes de data ?

Christian Langevin : C’est vrai que traiter plus de 5 millions de réponses en moins d’un mois, ce fut un beau challenge – un pied dans ce que les marketers nomment Big Data.

J’en suis plutôt fier, car il s’agit d’une reconnaissance de la valeur de notre solution QWAM Text Analytics pour l’analyse de textes en masse : notre solution est basée sur les technologies sémantiques et l’intelligence artificielle pour lesquelles QWAM est un des pionniers.

C’est l’utilisation de ce type de technologie qui a permis de traiter ce volume de plus de 5,5 millions de réponses dans de tels délais : pour la première fois il a été possible réellement de prendre en compte à grande échelle les attentes et opinions des citoyens sans les cantonner à des questions fermées qui par définition limitent le champ d’expression. Pour un complément d’information en vidéo, voir ici.

MarketingIsDead : Aujourd’hui tu te penches sur l’expérience clients : tu as raison, c’est très tendance … mais en quoi ton expérience peut être utile dans ce nouveau domaine ?

Christian Langevin : Enquêtes RH, Grand Débat National, expérience clients : dans tous les cas, il s’agit de pouvoir se saisir de grandes quantités de données pour en tirer une analyse fine et opérationnelle ; aucune thématique ne doit être oubliée et leur traitement doit déboucher sur une quantification opérationnelle.

C’est pourquoi l’expérience clients constitue pour nous un domaine prometteur en terme d’analyse de données via la sémantique et l’intelligence artificielle : en effet l’analyse sémantique liée à l’IA, avec pilotage humain bien sûr, va permettre de mieux appréhender l’ensemble des messages et textes liés à l’expérience client et sans se limiter à des échantillons souvent peu représentatifs ; nos technologies permettent d’allier exhaustivité et coûts maitrisés tout en augmentant la qualité des insights

MarketingIsDead : Une des particularités du marketing, c’est d’être déjà fortement équipé d’outils de reporting, sans oublier les systèmes opérationnels comme les CRM …

Christian Langevin : … ce qui ne constitue pas un vrai problème : les indicateurs extraits des analyses faites par QWAM Text Analytics peuvent s’intégrer et se partager via la grande majorité des outils de reporting existants dans les entreprises ; il ne s’agit donc pas d’une solution technique de plus mais d’indicateurs nouveaux qui peuvent s’intégrer dans les outils existants via nos API et exports des indicateurs.