L’intelligence artificielle, un atout pour la veille stratégique 

Dans un contexte global de massification des données et des sources d’informations disponibles, l’enjeu pour les organisations n’est plus tant de garantir l’exhaustivité des données dont elles disposent, mais de faire en sorte que leurs décideurs aient connaissance de la bonne information au bon moment. 

La plupart des grandes entreprises ont mis en place un système de veille pour être informées de l’évolution de leur marché. Cela prend généralement la forme de revues de presse quotidiennes sur leur secteur, leurs concurrents, prospects, clients et partenaires. 

Ces revues sont précieuses car elles apportent une information ciblée aux collaborateurs. Mais il reste ardu pour un humain d’absorber la quantité d’informations cumulées revue après revue, et d’organiser toute cette connaissance en vue d’une prise de décision stratégique. En effet, comment se souvenir, plusieurs années plus tard, que tel nom (telle société, association, projet ou personne) mentionné dans la presse du jour était précédemment cité dans tel autre contexte ? Comment faire le lien entre des informations provenant de sources distinctes, sans pour autant passer des heures à parcourir des publications diverses et variées ? 

On peut même se poser la question : avons-nous besoin de tout connaitre ? Et inversement, ne pouvons-nous pas nous appuyer sur des technologies qui élargiraient notre champ de connaissance ?  

Les technologies d’intelligence artificielle et de Traitement Automatique du Langage (TAL ou NLP en anglais) peuvent justement contribuer à analyser et organiser la masse de données entrantes pour en tirer les informations importantes, celles qui permettront aux dirigeants d’orienter la stratégie d’entreprise.

Prenons le cas d’un groupe international de l’industrie de la défense qui souhaite affiner son système de veille stratégique. L’objectif pour cette entreprise est de suivre précisément la situation de ses prospects, clients et concurrents dans les différents pays, de comprendre en un coup d’œil les éléments-clés ou tendances qui se dégagent de son marché, ceci afin de décider d’actions stratégiques à mettre en place. 

Cet industriel disposait déjà d’abonnements auprès de fournisseurs d’articles de presse spécialisée et d’études économiques sur son secteur, mais avait besoin d’une solution complémentaire afin de gérer les milliers de documents reçus chaque jour, en faire ressortir les informations-clés, les organiser et faciliter la restitution aux décideurs.

La solution retenue a été l’IAM (Intelligence Analysis Mangement) d’OPPSCIENCE avec ses technologies de TAL et de moteur de recherche.  

La plateforme d’IAM intègre les différentes sources d’information dont dispose l’entreprise sur le sujet : sources externes en se pluguant sur les fournisseurs d’articles de presse, mais aussi des sources internes (comptes-rendus, outils opérationnels…). Le contenu de ces différentes sources est mis à jour en temps réel dans la plateforme. 

La plateforme applique alors du TAL pour comprendre ce contenu texte et identifier des éléments-clés (par exemple, décisionnaires, concurrents, catégories de produits, etc.). L’analyse sémantique permet en outre de qualifier les relations entre différentes entités reconnues, par exemple en indiquant que, la nature de la relation entre « prospect A » et « concurrent B » est « contrat d’acquisition », ou que celle entre telle organisation et tel pays est « rencontre à tel événement ».  

L’information extraite – les entités et les relations entre entités – est présentée sous forme d’un graph de relations : ce mapping des informations-clés donne en un coup d’œil un aperçu de la connaissance disponible sur un sujet ; il permet en outre à l’utilisateur d’aller creuser pour retrouver la source d’une information. 

Le TAL permet par ailleurs de mettre en évidence des expressions ou mots-clés identifiés comme étant pertinents par rapport au secteur concerné : ces expressions, appelées “concepts”, donnent à l’utilisateur une représentation des tendances et des signaux faibles se dégageant des publications à un instant donné. Un concept apparait automatiquement grâce à l’analyse sémantique des nouveaux textes, en dehors de tout paramétrage initial.

Ainsi des informations-clés sont poussées à l’utilisateur, dont certaines peuvent s’avérer stratégiques pour l’entreprise : tel nom de technologie, de projet ou d’organisation internationale nouvellement identifié peut être un signe d’une évolution significative. Sur cette base, l’utilisateur décide des éléments qu’il souhaite approfondir, il peut même utiliser la plateforme pour visualiser les informations disponibles relatives à ce concept.

En outre, la plateforme fournit une vision synthétique des informations-clés collectées par type d’objet : un tableau de bord présente des indicateurs (KPIs) et graphiques par client ou zone géographique.

Ce type de représentation n’est possible qu’en combinant les données structurées (tabulaires) et non structurées (textes).

En conclusion, l’IAM constitue un avantage compétitif pour les entreprises ; dans un monde où l’information disponible s’accroit de façon exponentielle dans des formats divers, elle aide à appréhender plus facilement et rapidement les éléments essentiels issus d’une veille sectorielle ou stratégique.

L’intelligence apportée par l’IAM d’OPPSCIENCE aux équipes dirigeantes permet d’améliorer la qualité des données utilisées pour prendre les bonnes décisions.