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La révolution algorithmique a déjà commencé

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La révolution algorithmique a déjà commencé

Déjà déployées au sein des rédactions et adoptées par les plus grands acteurs du monde financier, les technologies de natural language generation permettent d'envisager la création de contenus automatisés à forte valeur ajoutée. Pour le plus grand bénéfice des marques.

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Certains des contenus que vous lisez chaque jour sont produits par des machines. Depuis le début de la décennie, les articles les plus simples - tels que les bulletins météo, certains compte-rendus sportifs ou les rapports de marchés boursiers - sont de plus en plus souvent confiés à des algorithmes d'écriture.

Le Monde, Forbes ou l'AFP (dont le projet de R&D a récemment été sélectionné par le fond Google Digital News Initiative) ont embrassé les technologies de NLG (natural language generation) pour alléger leur desk et fournir des informations, en quasi temps réel.

Mais le phénomène ne se limite pas à la presse. Dans le secteur de la finance, par exemple, des groupes comme Crédit Suisse ou Master Card ont aussi recours à la production de contenus automatisés pour générer des rapports de performance ou des rapports d'audits en quelques secondes... contre plusieurs heures pour un analyste de chair et d'os.

De la data au contenu

Alors que de nombreuses organisations peinent encore à mesurer l'ampleur du tsunami data au sein même de leur écosystème de données, d'autres ont su en tirer parti pour optimiser leurs performances, réduire leurs coûts et industrialiser une production de contenu de plus en plus stratégique.

les solutions de NLG permettent de produire des contenus automatisés à un rythme industriel.

En reliant différentes sources de données (propriétaires et/ou open source) et en articulant des data points (des données ancres) grâce au langage naturel automatisé, les solutions de NLG permettent aux acteurs les plus innovants de produire des contenus automatisés à un rythme industriel.

Et les progrès continuent: les outils les plus avancés sont maintenant capables de transformer des centaines de data points en prose en quelques secondes et - au moyen de quelques calculs savamment paramétrés - de mettre en emphase les insights les plus significatifs, noir sur blanc.

Sans parler d'intelligence artificielle, la faculté croissante des algorithmes à élaborer un récit cohérent promet un saut créatif imminent qui pourrait les mener bien au-delà des rapports d'audit ou des bulletins météo: en s'appuyant sur les données structurées, les machines seront bientôt capables d'élaborer des histoires, de fabriquer des récits et parler au plus profond de l'âme humaine, l'émotion.

Marketing de contenu

En attendant, les marques, de plus en plus friandes de contenus, commencent à percevoir les avantages bien tangibles de la production algorithmique dans leur stratégie de contenu.

Présence et visibilité dans les moteurs de recherche - canal d'acquisition stratégique - peuvent en effet bénéficier de contenus automatisés grâce à une voilure sémantique sans précédent. Moyennant une phase d'étude préliminaire (identification des données, structuration et nettoyage, définition de modèles de contenus suivant un angle, un ton, un format spécifique), la rédaction fastidieuse de milliers de fiches produits peut désormais être traitée en quelques jours.

La gouvernance des contenus et les processus de production sont aussi affectés: les technologies de NLG permettent de rationaliser la production des plus grands groupes gérant parfois des milliers de références, au travers de multiples marques, dans des dizaines de pays et de langues. En réduisant le nombre d'acteurs et d'intermédiaires, les directions marketing ont enfin la possibilité d'homogénéiser à grande échelle des contenus souvent hétéroclites, parfois incohérents.

Cependant, le fait que cet article n'ait pas (encore) été rédigé par un robot illustre bien les limites auxquelles se confronte encore la technologie: d'une part, le volume requis pour amortir les investissements consentis est conséquent. Il ne devient rentable d'automatiser la production de contenus qu'à grande échelle et pour une typologie de contenu relativement homogène. D'autre part, les contenus produits sont encore dénués d'humour, d'empathie ou de génie créatif. Ces attributs qui constituent pourtant les ingrédients du succès des contenus les plus engageants. Mais ce n'est qu'une question de temps.

À propos de l'auteur

Diplômé de l'université de Provence, Grégory Dominé a commencé sa carrière digitale au sein du groupe Figaro. Pendant sept ans, comme chef de projet digital puis chef de groupe (studio web), il est en charge des produits éditoriaux du figaro.fr où il forge son expertise éditoriale. En 2008, il fonde Mediastroika, son agence de développement web, et contribue à de nombreux projets digitaux pour SFR, l'Équipe, Le Figaro, l'Architecture d'Aujourd'hui ou la Coalition Contre la Peine de Mort. En 2013, il rejoint Agence Publics comme consultant digital où il peut mettre sa vision stratégique et son expertise technique au service d'organisations non gouvernementales et du monde politique. En 2015, Grégory choisit NetBooster et rejoint le pure player digital en tant que responsable content marketing.

Expert SEO et content marketing, Grégory accompagne et conseille les clients multisectoriels de l'agence dans la mise en place de stratégies de contenu data-driven. Il développe l'offre content marketing de l'agence en s'appuyant sur son expérience éditoriale ainsi que sur le savoir-faire data de NetBooster.

Grégory Dominé, responsable content marketing chez Netbooster

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