octobre 2017 | 2 minutes de lecture
L'IA au quotidien

Parlons d IE #1 J'en ai marre des nuages de mots clés

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Maurice Ndiaye
Partner

Qui n’a pas déjà froncé les sourcils en essayant de déchiffrer un nuage de mots-clés et de les intégrer aux processus de prise de décisions. En très gros, le mot « prix », à côté du mot « gaz », de « #cop22 » et de « mot de passe ». Faut-il conclure que les prix du gaz sont trop élevés pour les consommateurs ? Ou que les participants de la cop22 ont oublié leur mot de passe ?

En réalité derrière le fameux tag cloud se cache une série de difficultés méthodologiques et technologiques qui sont trop souvent sous-estimées. Ne jetons pas le bébé avec l’eau du bain, le nuage de mots clés peut s’avérer une datavisualisation vraiment utile et intuitive, mais si, et seulement si les précautions suivantes sont prises en amont de sa construction :



  1. Un dataset propre

On ne le répétera jamais assez, mais il est fondamental que les données extraites en entrée soient correctement nettoyées afin d’assurer la pertinence de l’analyse qu’on fera dessus. Cela implique de maîtriser les sources de données de façon spécifique par rapport à sa problématique de départ

  1. Un dataset homogène

Lorsque l’on restitue une tendance sur un ensemble de données, les métriques manipulées doivent être rigoureusement établies. Ecouter « le web » en général ne veut pas dire grand-chose. Concrètement, une mention dans un tweet, une conversation de forum et un article de blog n’ont pas la même valeur. On ne peut pas les additionner pour dire que la somme « vaut » 3…

DÉCOUVREZ COMMENT CHOISIR LES DONNÉES QUI SERONT OPÉRANTES ET ACTIVABLES
  1. Un outil d’analyse de données robuste

La malédiction du nuage de mots clés est souvent liée à la faiblesse technologique d’extraction. Prenons un exemple simple : « les prix du gaz sont en hausse », et « le prix de l’efficacité énergétique pour la catégorie gaz sera décerné vendredi prochain ». C’est un cas typique d’ambiguïté. Avec une technologie trop faible, on va convertir ces deux posts en prix (2) et gaz (2). On dégrade ainsi considérablement l’information, lui faisant perdre toute valeur interprétative. L’intelligence artificielle a ici toute sa place, en particulier si elle est mise en œuvre dans un dispositif plus général d’intelligence étendue dans l’organisation.

Attention donc la prochaine fois que vous serez tenté(e) de dégager un insight à partir d’un nuage : la route est semée d’embûches, et si vous ne prenez pas garde vous aurez au mieux une information inexploitable, au pire une information fausse…

 

Maurice Ndiaye, Partner Synomia, démarre une chronique "Parlons d'Intelligence Etendue (IE)" pour expliciter cette notion clé aujourd'hui pour les brainworkers. Les dirigeants et décideurs business d'aujourd'hui sont contraints de prendre des décisions stratégiques toujours plus précises et rapides. Pour accélérer leur processus de prise de décision, il est nécessaire d'être assisté par des outils d'intelligence artificielle et d'analyse de données. Quels sont les conditions à remplir pour s'assurer que ces outils seront opérants et permettront de fluidifier les process de décision ? Première salve d'éléments de réponse ici :

Vous pouvez également consulter les chroniques de Maurice Ndiaye parues sur Influencia.

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