Digimind intégre l’IA de ChatGPT pour renforcer ses analyses et assister les professionnels.
Nous vous avons déjà présenté les innovations liés à l’intelligence artificielle qui permettent de perfectionner les outils de veille et de social listening et de simplifier le travail des professionnels.
"L’intelligence artificielle est, aux yeux des experts de la veille, du social listening et de la market intelligence, la technologie qui aura le plus d’impact, notamment dans un contexte de machine learning". C'était l'avis de ces professionnels dès 2019.
L’"IA" et plus précisément le machine learning et le deep learning permettent en effet d’automatiser davantage le traitement automatique du langage, l’écriture de requêtes et expressions, l'analyse de sentiment, la classification des messages, data et posts ou encore le visual listening
Nous poursuivons aujourd'hui avec d’autres innovations qui vont assister et simplifier le travail d’analyse des veilleurs, community managers, social media managers et autres professionnels du marketing digital et de la competitive intelligence. Le gain : gagner en temps et en précision pour leurs analyses de tendances, de buzz, de crise et de toutes évolution du marché et de l'environnement surveillé.
Oui, et avec la combinaison de AI Sense de Digimind et de ChatGPT d’OpenAI, cette assistance devient encore plus puissante en permettant notamment l’analyse des pics et tendances et la synthèse automatisée des explications .
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Intelligence Artificielle et Social Media Listening : Les exemples concrets
📃sommaire :
I. Les aurores boréales, l’intelligence artificielle et le social listening
1. L’analyse sans les intelligences artificielles Digimind + ChatGPT
2. L'assistance à l’analyse grâce aux IA Digimind et ChatGPT
3. Le rôle des 2 intelligences artificielles
II. Les applications de l’analyses de pics et tendances propulsées à l'IA
Vous connaissez les aurores boréales ?
Une aurore polaire, également appelée aurore boréale (northern lights) est un phénomène lumineux atmosphérique caractérisé par des voiles extrêmement colorés dans le ciel nocturne, le vert étant prédominant, mais la couleur violette est aussi présente.
Elles sont provoquées par l'interaction entre les particules chargées énergétiquement avec des atomes du vent solaire et la haute atmosphère, les aurores se produisant principalement dans les régions proches des pôles magnétiques. Elles peuvent se produire plus rarement dans les régions plus au sud comme cela a été le cas dans la nuit du 27 au 28 février…
Mais quel rapport avec l'IA et le social listening ?
Hé bien en analysant les pics de mentions liés aux compagnies aériennes, des analystes ont voulu comprendre la nature du pic de mentions du 28 février pour la compagnie européenne Easy Jet. Ils ont découvert en effet un volume de mentions 220% supérieur à la normale (soit x3). Les iA combinées AI Sense-AI Synthesis et ChatGPT ont “expliqué “ la raison : “Les passagers des vols easyJet EZY1806 et EZY35BM ont eu droit à une expérience extraordinaire des aurores boréales le 27.02.23, alors que le pilote a effectué un virage à 360° pour permettre aux deux côtés de l'avion de voir les aurores boréales. Les passagers ont exprimé leur gratitude pour l'expérience magique. #auroraborealis #easyjetrocks #northernlights #nightsky #islande”
Et aussi : “Hier soir, le vol EasyJet Reykjvik -Manchester a effectué une boucle afin que les passagers puissent admirer les aurores boréales. Le pilote a fait un demi-tour pour permettre à tous les passagers de profiter de ce spectacle exceptionnel”.
Dans le cadre des processus de veille ou de social media listening générant un volume de mentions assez conséquent sur le web, les sites d'actualités et les réseaux sociaux, vous allez souvent devoir comprendre le comportement de la courbe d’évolution des mentions dans le temps.
Lorsque vous faites face à des “pics” de mentions, l’analyse des causes d’un pic et des messages le provoquant peut être (très) chronophage, être la source d’erreurs d’interprétation et…amener à de mauvaises décisions. Il faut en effet appréhender le message d'origine, les hashtags et mots clés, les émetteurs du message, le nombre d’interactions, pour au final, pouvoir expliquer le ou les raisons du pic inhabituel.
Car certains pics ont de multiples causes avec plusieurs événements dont la superposition provoque ce volume inhabituel.
Bref, un travail d’analyse qui peut se révéler long et fastidieux. C’est dans cette phase que les iA de Digimind AI Sense combinées à l’IA ChatGPT d’Open AI vous assistent pour vous faciliter la vie.
Pour parvenir à expliquer le pic de mentions pour la compagnie EasyJet des 27 et 28 février, les Intelligences artificielles vous aident à comprendre via une assistance à l’analyse quantitative et qualitative. Mais comment cela fonctionne-t-il ?
1. L’IA, grâce au machine learning, détecte les pics inhabituels de mentions au sein de tous les messages, posts et articles collectés par votre outil de social listening ou de veille.
Dans le cadre de la veille sur la compagnie Easy Jet, un pic est détecté le 28 février avec plus de 6000 mentions.
L'analyse des pics avec l'IA Digimind
2. L’IA va ensuite travailler pour vous fournir l’explication ou les explications du pic. Elles sont en effet souvent multiples puisque, au-delà du message, certains mécanismes vont provoquer son partage, sa viralité. Le machine learning analyse donc les causes initiales du pic puis tous les mécanismes de propagation.
-Pour cela, elle vous fournit d'abord des indicateurs quantitatifs :
ex: 220% dans le cas de Easy Jet
-Puis d’autres informations plus qualitatives sur les émetteurs comme :
Vous avez donc en main tous les indicateurs qualitatifs et quantitatifs du mécanisme de pics. Il vous reste toutefois à connaître l'histoire…
3. La puissance combinée et les capacités des AI Digimind et ChatGPT vont vous fournir une synthèse explicative du pics : plus besoin de cliquer sur des messages ou articles pour comprendre la nature, les tenants et aboutissants de la tendance, du buzz ou de la crise potentielle naissante : un résumé vous est automatiquement fourni, pour vous expliquer en quelques phrases les causes du pics.
Digimind introduit une solution de Social Listening intégrant le Large Language Model de ChatGPT.
Nous avons fait travailler deux IA ensemble pour fournir une analyse unique sur n'importe quelle marque ou sujet :
Digimind AI Sense est en quelque sorte le data scientist qui détecte les pics et fournit les données
OpenAI ChatGPT est le business analyst qui fournit un bref résumé.
Chaque IA seule ne pourrait pas réaliser une telle performance :
ChatGPT n'a en effet pas accès aux informations les plus récentes ou aux détails spécifiques sur des événements, car il a été formé sur un grand ensemble de données jusqu'en septembre 2021 seuelement. Et il n'est pas en mesure de détecter les pics de mentions ou d'obtenir les données clés expliquant les pics.
C'est en unissant les forces de ces deux IA que Digimind est capable de lancer la solution de Social Listening la plus puissante du marché en analyse.
Digimind AI Sense a accès aux publications les plus récentes sur les médias sociaux, les blogs, les critiques, les podcasts, et il peut détecter les événements clés sur n'importe quelle marque ou sujet. Pour chaque événement, il détecte les indicateurs clés, comme le reach, l'impact sur la marque, les mentions clés et il transmet ensuite cette intelligence de data à ChatGPT qui peut l'analyser et la résumer en langage clair, un peu comme s'il avait été écrit par un analyste humain, en temps réel.
Plus besoin de faire défiler les messages ou les articles pour comprendre leur nature, les tenants et les aboutissants de la tendance, du buzz, ou de la potentielle crise émergente : un résumé est automatiquement fourni aux utilisateurs pour expliquer, en quelques phrases seulement, le "pourquoi" derrière les pics.
C'est en fait comme si chaque utilisateur de Digimind avait un accès complet à deux analystes dédiés : un data scientist et un buiness analyst.
Mais, bien sûr, l'analyse des tendances propulsée aux IA ne se limitent pas à ce seul type de cas...
L’analyse des évolutions et des tendances constituant l’une des bases à la fois de la Competitive Intelligence et du Social Media Listening, les applications potentielles sont nombreuses. Voici des exemples de cas d’utilisation de l’analyse automatique des pics de mentions et de leurs causes :
Par exemple, les IA combinées de AI Sense + ChatGPT vont expliquer et synthètiser automatiquement des pics chez vos concurrents.
Exemple : Sur 30 jours, 3 pics de mentions sont générés pour Deutsche Bank avec des drivers bien différents :
Investissement : prises de participation dans des sociétés de crypto-monnaie.
Sports : huitièmes de finale de l'UEFA Champions League au Deutsche Bank Park de Francfort.
Affaires : La Deutsche Bank a rompu ses liens avec un copropriétaire de Selfridges
N'attendez pas pour muscler et assister vos analyses avec l'apport des Intelligences artificielles !