Ce ne sera qu'une demie surprise pour quiconque s'est penché sur le sujet, mais une majorité des grandes entreprises clientes de Gartner semblent désormais confirmer – par l'intermédiaire de leurs équipes d'études marketing – que les (trop ?) belles promesses de l'analyse de sentiment sur les médias sociaux ne sont pas tenues.
Le concept était pourtant attractif, consistant à capitaliser sur l'immense popularité des plates-formes Facebook, Twitter et consorts pour tenter d'extraire, en temps réel, une indication de l'opinion des consommateurs sur un sujet donné. En dehors des départements marketing, il a été décliné dans une multitude de domaine, de la détection de fraude à la mesure de satisfaction des collaborateurs, en passant par les prédictions boursières, dont la vogue éphémère a déjà fourni son lot de déconvenues…
L'avertissement n'avait pas suffi à refroidir les ardeurs. Nombre d'organisations ont, au fil du temps, expérimenté les solutions proposées par une poignée d'éditeurs convaincus (et convaincants !) de détenir la clé de la satisfaction des clients. Le mouvement est maintenant largement stoppé et les pionniers tendent à décourager l'utilisation (exclusive, en tous cas) de l'analyse de sentiments pour évaluer un succès ou un échec, faute d'avoir jamais obtenu des résultats décisifs dans leurs propres mises en œuvre.
Pour l'auteur qui livre ces conclusions, la raison de cet échec est probablement à rechercher du côté de la technologie, qui serait, à ce stade, insuffisamment raffinée pour appréhender efficacement l'extrême complexité du langage, de ses nuances et de ses innombrables spécialisations sectorielles. Avant de trancher, il faudrait peut-être également s'assurer que les questions « posées » à ces outils sont bien adaptées à leurs spécificités et au contexte visé. Mais, surtout, est-il certain que les internautes expriment des « sentiments » réels sur les réseaux sociaux ?
Si la première hypothèse s'avère correcte, il ne faudra certainement pas attendre longtemps pour en avoir le cœur net, à la vitesse à laquelle les algorithmes de traitement de l'information (et, bientôt, l'intelligence artificielle) progressent aujourd'hui. À moins que, entre temps, il ne devienne évident que l'analyse de sentiment telle qu'envisagée n'a plus grande utilité, dans un univers « digital » hyper personnalisé où ce qui compte est l'avis de chaque individu et la manière dont l'entreprise peut y répondre de manière ciblée…
Le concept était pourtant attractif, consistant à capitaliser sur l'immense popularité des plates-formes Facebook, Twitter et consorts pour tenter d'extraire, en temps réel, une indication de l'opinion des consommateurs sur un sujet donné. En dehors des départements marketing, il a été décliné dans une multitude de domaine, de la détection de fraude à la mesure de satisfaction des collaborateurs, en passant par les prédictions boursières, dont la vogue éphémère a déjà fourni son lot de déconvenues…
L'avertissement n'avait pas suffi à refroidir les ardeurs. Nombre d'organisations ont, au fil du temps, expérimenté les solutions proposées par une poignée d'éditeurs convaincus (et convaincants !) de détenir la clé de la satisfaction des clients. Le mouvement est maintenant largement stoppé et les pionniers tendent à décourager l'utilisation (exclusive, en tous cas) de l'analyse de sentiments pour évaluer un succès ou un échec, faute d'avoir jamais obtenu des résultats décisifs dans leurs propres mises en œuvre.
Pour l'auteur qui livre ces conclusions, la raison de cet échec est probablement à rechercher du côté de la technologie, qui serait, à ce stade, insuffisamment raffinée pour appréhender efficacement l'extrême complexité du langage, de ses nuances et de ses innombrables spécialisations sectorielles. Avant de trancher, il faudrait peut-être également s'assurer que les questions « posées » à ces outils sont bien adaptées à leurs spécificités et au contexte visé. Mais, surtout, est-il certain que les internautes expriment des « sentiments » réels sur les réseaux sociaux ?
Si la première hypothèse s'avère correcte, il ne faudra certainement pas attendre longtemps pour en avoir le cœur net, à la vitesse à laquelle les algorithmes de traitement de l'information (et, bientôt, l'intelligence artificielle) progressent aujourd'hui. À moins que, entre temps, il ne devienne évident que l'analyse de sentiment telle qu'envisagée n'a plus grande utilité, dans un univers « digital » hyper personnalisé où ce qui compte est l'avis de chaque individu et la manière dont l'entreprise peut y répondre de manière ciblée…
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| Illustration via Pixabay |
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