Intelligence Artificielle & Analyse de tendances

“People will forget what you said, people will forget what you did, but people will never forget how you made them feel.” — Maya Angelou, American poet

Analyse de tendances, de quoi parle-t-on ?

Une tendance, au sens strict, est une disposition particulière qui incline quelqu’un à avoir un type de comportement. Ainsi, l’analyse de tendances (ou trend analysis) est le travail qui consiste à étudier les phénomènes observés sur des groupes particuliers (segments de population par exemple), souvent dans l’objectif d’orienter la production de biens et services.

Prenons l’exemple de la blockchain. Le graphique suivant montre l’évolution de l’intérêt des internautes pour ce sujet, qui se matérialise, entre autres, par le nombre de recherches effectué à propos de la blockchain. Une analyse de tendances consisterait pour les acteurs concernés par une telle innovation (entreprises des secteurs financier ou logistique par exemple), à étudier l’évolution des comportements de certains segments de population, en lien avec cette rupture technologique, afin de proposer de nouveaux produits et services.

L’analyse des tendances, un moteur pour l’innovation

En analysant les entreprises qui ont connu une croissance fulgurante ces dernières années, telles que Uber, Amazon ou encore Coinbase – et en mettant de côté leur puissant effet de réseau dont la croissance est une des conséquences –, elles semblent toutes avoir un dénominateur commun : leur capacité à s’adapter aux tendances. En effet, cela se matérialise par un développement continu des produits et services proposés par ces marques, en prenant en compte les retours des utilisateurs, clients ou encore partenaires.

Le développement de produit peut comprendre plusieurs éléments dont :

• L’amélioration de l’expérience utilisateur
• Le développement de nouveaux produits ou services selon les besoins exprimés par les clients
• L’ajout de fonctionnalité sur des produits existants

L’analyse des tendances est ainsi devenue un élément crucial du développement de l’activité d’une entreprise. D’un point de vue métier, l’analyse de trends consiste à évaluer les changements qui interviennent sur toutes les composantes d’un marché : client (comportement, profil), produit (caractéristiques, fonctionnalités) ou encore secteur (compétiteurs, partenaires).

Or, ces changements sont de plus en plus documentés sur internet. En effet, ils font l’objet d’articles de presse, d’études ou encore de discussions au sein de communautés sur les plateformes dédiées (reddit, twitter). Ce sont autant de canaux de communications et de partage d’informations qui laissent une trace digitale exploitable par des algorithmes d’intelligence artificielle.

Comment l’intelligence artificielle permet d’exploiter les données de tendances afin de capturer l’information la plus pertinente et la transformer en indicateurs de tendances et potentiellement en levier de croissance pour l’entreprise ?

Comme vu dans certains articles précédemment publiés sur le blog, notamment à travers l’article Text Mining : l’analyse de sentiments (Anthony DEMOGUE, 2021), le machine learning sur les données textuelles ou plus communément appelé « NLP » (ou Natural Language Processing) peut s’avérer particulièrement utile dans la compréhension des préférences de consommateurs par exemple. En effet, cette catégorie de technique regroupant de nombreuses tâches telles que la classification automatique de texte ou encore l’analyse de sentiment permet de disséquer les retours des consommateurs à propos d’un produit ou un service.

L’intelligence artificielle appliquée à la compréhension des besoins clients

De nos jours, les clients partagent constamment leurs opinions et leurs sentiments envers les marques sur les réseaux sociaux, dans les avis en ligne ou encore à travers les interactions avec le service client. Or, écouter ses clients aide à comprendre comment ils perçoivent votre marque et offre un aperçu des tendances du marché et des opportunités d’amélioration. Ainsi, il permet non seulement d’avoir une orientation pour le court terme tout en préparant le moyen et long terme.

L’analyse des sentiments aide à identifier automatiquement le ton émotionnel des commentaires et à obtenir des informations rapides et en temps réel à partir de grands ensembles de données clients.

L’intelligence artificielle appliquée à l’analyse d’entreprise

L’analyse de tendances inclut également l’analyse de marché qui doit être réalisée pour observer l’état d’un marché et les facteurs contribuant à son changement. Cette analyse permet d’anticiper les évolutions à venir et d’agir en conséquence par rapport à son activité. Prenons l’exemple d’un fonds d’investissement qui aurait une entreprise cotée dans son portefeuille. Une analyse de sentiments appliquée sur les nouvelles financières en lien avec cette entreprise pourrait envoyer divers signaux de tendances. En effet, un sentiment négatif au sujet de la dette peut présager d’une baisse du niveau de notation de cette même entreprise, notation qui a un impact sur le coût des dettes futures. Autrement que par une intelligence artificielle, ces analyses nécessiteraient non seulement la réflexion d’une équipe d’analyste financier mais également un temps non négligeable pour interpréter toutes ces données.

L’IA transforme ainsi l’analyse de tendances dans la mesure où elle permet une analyse plus granulaire. Elle permet le traitement d’une quantité de données beaucoup plus importante que les méthodes traditionnelles d’analyse marketing, le tout en réduisant le temps et les coûts associés.

Solution disponible sur le marché

Pour répondre à la problématique de l’analyse de tendances surtout très prisée par les professionnels types : fonds d’investissement, banques, analystes financiers… HeadMind AI & Blockchain a développé le HeadMind Market Analyst (HMA). Ce logiciel d’analyse de données financières textuelles (articles de presse, analyses financières) et numériques (données comptables et boursières) fournies un rapport précis sur une entreprise cotée ou non cotée. HMA agrège, résume et présente l’information textuelle et numérique sous forme d’indicateurs et de tendances qui rendent l’interprétation plus intuitive et visuelle, réduisant ainsi le temps entre la publication de l’information et l’analyse de l’impact de cette dernière sur un choix stratégique particulier (investissement, vente, etc.) pour les acteurs financiers.

Sources

• https://www.headmind.com/fr/text-mining-classification-automatique-de-textes/
• https://www.headmind.com/fr/text-mining-analyse-de-sentiments/
• https://www.headmind.com/fr/text-mining/
• https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-concept-analysis-and-applications-6c94d6f58c17
• ALGHAMDI, Rubayyi et ALFALQI, Khalid. A survey of topic modeling in text mining. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl.(IJACSA), 2015, vol. 6, no 1.
• DANG, Nhan Cach, MORENO-GARCÍA, María N., et DE LA PRIETA, Fernando. Sentiment analysis based on deep learning: A comparative study. Electronics, 2020, vol. 9, no 3, p. 483.

Article rédigé par Azad Calgan