Introduction:
La veille est une activité chronophage,difficile et bien souvent peu efficace car l’information parvient très souvent en même temps à toutes les entreprises. En effet dans un monde évoluant de plus en plus vite, l’important pour de nombreuses entreprises n’est plus d’avoir accès à l’information recherché mais de disposer de celle ci avant la concurrence pour pouvoir éventuellement l’exploiter au plus vite et prendre l’avantage sur ces dernières.
Des méthodes de veilles informatiques tels que l’analyse et le trie de flux RSS sont déjà mises en place mais nécessitent une analyse humaine et ne référencent que d’autres analyses humaines et publiques. Dans cet article nous analyserons des méthodes déjà mise en place ou émergentes concernant des algorithmes.
Le trading et l’impératif de la vitesse:
Nous sommes le 4 avril 2015, il est 15h32, un journaliste publie sur twitter une information sur le projet de rachat d’une entreprise cotée par Intel. Moins d’une minutes plus tard un trader pose une option d’achat pour la somme de 110 000 dollars et réalise un bénéfice de 2.8 millions en une demie heure. S’agit il d’un trader ultra chanceux et extrêmement réactif? A la vue des sommes impliqués et des procédures pour effectuer un tel placement cela est peu probable. Les journalistes commencent alors à interroger des traders de grandes banques américaines qui répondent alors qu’il s’agit probablement d’une action automatisée effectuée par un algorithme. Et ceux ci admettent rapidement que cela n’a rien d’exceptionnel. Une grande banque américaine met déjà en oeuvre un algorithme similaire qui en analysant des centaines de milliers de messages sur les réseaux sociaux et les mots clés employés permet de prédire l’orientation de la bourse. Ce n’est néanmoins pas la première fois que ces algorithmes sont mis sur le devant de la scène. Déjà en 2010 des algorithmes de trading ultra rapide provoquent un flash crash faisant perdre au NYSE américain près de 1000 milliard de dollar en à peine 10 minutes. Les algorithmes se surveillant les uns les autres ont massivement paniqués provoquant ainsi un crash boursier ultra rapide dû à la réactivité de ceux ci. Mais ce qui est réellement nouveau avec les événement de 2015 c’est que cette fois les algorithmes scrutent non plus des chiffres mais le langage humain. A partir d’une ou même de centaines de milliers de phrases ces logiciels peuvent déterminer une tendance et réagir bien plus rapidement qu’un humain. Si l’application de ces logiciel est alors uniquement boursière, certains commencent déjà à voir l’intérêt de ceux ci pour d’autres applications.
Flash crash de 2010
De l’impératif de la vitesse dans les tendances commerciales:
Dans le commerce l’effet de mode peut êtres extrêmement important. L’exemple récent le plus marquant est sans doute le hand spinner (toupie à main). Ce petit jouet apparaît soudainement dans les récréations en mars 2017 avant de connaitre un succès phénoménal en avril et juin. Mais dès septembre et la rentrée des classes la mode est passé et le jouet disparaît du marché. Entre avril et juillet 2017 la mode n’a en fait duré que trois mois. Dans les mois qui suivront des histoires de commerçant ayant commandés des milliers voir des dizaines de milliers de ces jouets en juin et ne les ayant reçu qu’en Août et se retrouvant incapable de les écouler apparaissent dans plusieurs journaux. La mode à été en effet si rapide que nombre de commerçant ont reçus le jouet bien trop tard pour écouler ceux ci. Les délais de fabrication et de livraison rendent en effet difficile pour ceux ci de pouvoir réagir dans un laps de temps si court. Et c’est là que les algorithmes peuvent justement aider les commerçants et fabricants. Là ou un humain peut ne percevoir la tendance qu’alors qu’elle à déjà émergé, un algorithme peut en analysant les réseaux sociaux et les recherches internet déduire une tendance émergente bien plus tôt. Les réseaux sociaux ne s’y trompent d’ailleurs pas et tentent d’exploiter de plus en plus cette manne en offrant leur propre système d’analyse et en limitant l’accès aux algorithmes des entreprises concurrençant leur propre service.
recherche de l’expression fidget spinner en 2017 sur le moteur de recherche google en pourcentage du maximum.
Plus que de la simple veille, de l’influence:
Mais cet outils permet également de suivre facilement et sur le long terme l’évolution en terme d’image d’une marque, d’un produit, d’une entreprise… Et d’analyser en temps réel le résultat d’une campagne marketing sans avoir à attendre le résultat de celle ci sur les ventes. Néanmoins les logiciels ont encore à évoluer, si une tendance d’orientation de l’humeur du consommateur est facile à établir, celle de l’effet réel de cette humeur sur les ventes est encore difficile à analyser.
Les limites de l’analyse par algorithme et conclusion:
Si les algorithmes sont très intéressant en terme d’analyse de grandes quantités d’informations et de réactivité, ils sont en revanche limités par plusieurs paramètres. En premier lieu les données auxquels ils ont accès sont incomplètes. En effet les utilisateurs des réseaux sociaux ne sont pas représentatif de la population dans son ensemble en excluant notamment les personnes âgées et un certain nombre de personnes opposés à ceux ci.
Mais surtout ces algorithmes ne permettent d’analyser que des données qui leur sont compréhensibles et accessibles. Et c’est pourquoi ils ne sont presque pas employés pour la veille technologique. En effet, nombre d’informations sur les nouvelles technologies ne sont publiées que tardivement sur internet (quand elles le sont, beaucoup d’articles ne sont pas forcément publiés numériquement et encore moins gratuitement) comparativement aux moment ou elles arrivent dans les universités. De plus il est presque impossible pour un logiciel d’évaluer leur crédibilité et leur intérêt réel. Une veille humaine semble donc beaucoup plus efficace et ironiquement plus réactives dans le domaine de la veille technologique. Il est assez peu probable qu’une percée majeur aie lieu dans ce domaine dans les années à venir. En revanche il est certain que l’utilisation de ces algorithmes pour la veille commerciale va continuer à se développer. Il est néanmoins bon de se demander si les résultats de celle ci valent réellement l’argent investit par certaines entreprises technologique qui atteint parfois plusieurs dizaines de milliards…
Sources:
