Intelligence artificielle et études qualitatives en 2017 ?

Avec janvier reviennent, outre les vœux et les soldes, les prévisions pour l’année qui s’ouvre et les thèmes qui tournent en boucle dans notre écosystème marketing : blockchain, objets connectés et robots, big data et intelligence artificielle.
·         Le big data, le sujet n’est pas nouveau : d’ailleurs 2016 a vu l’embauche de nombreux data scientistes en entreprise – parfois en complémentarité, parfois en conflit avec les services études, essentiellement dans le champ des études quantitatives.
·         L’intelligence artificielle s’est plus récemment invitée dans le débat, pour apporter une dimension plus qualitative et explicative à des résultats surtout jusque là envisagés sous un angle purement quantitatif.

Prenons l’exemple des verbatim recueillis en masse sur les médias sociaux : l’automatisation de leur traitement sémantique aboutissait rapidement à des impasses, une partie du sens jaillissant de figures de style telles que la litote ou l’antiphrase : sans une analyse approfondi du contexte, impossible de savoir si « c’est génial » signifie réellement… « c’est génial », ou au contraire « quelle stupidité » !

Le regretté Umberto Eco, dans Lector in fabula, distingue pour tout récit quatre niveaux d’analyse : structures « discursive » (très proche du texte dans sa linéarité), « narrative », « actancielle » et enfin « idéologique[…] investie de jugements de valeurs » ; dans le Système de la Mode, Roland Barthes évoque quant à lui, la « phraséologie du journal (qui) constitue un message connotant, destinée à transmettre une certaine vision du monde ».

Une simple analyse sémantique n’abordera certainement que le niveau le plus élémentaire des messages : simple dénotation chez Barthes, structure discursive chez Eco, laissant de côté la majorité – et la profondeur – du sens : l’intelligence artificielle va s’intéresser à l’intégralité du discours dans sa complexité pour distinguer le simple constat de l’antiphrase : le « c’est génial » d’un électeur de gauche à une mesure prise par un politicien de droite revêtira une tout autre signification que le « c’est génial » d’un électeur de droite face à la même mesure.

Bref, un indéniable progrès dans le champ des études qualitatives et quantitatives… bien que ne constituant pas la réponse ultime à toutes les problématiques : au mieux, un nouvel outil d’analyse – certainement d’une indéniable puissance, et qu’il faudra apprendre à maîtriser.

Restera que, même très riche d’enseignement, l’expression spontanée sur les médias sociaux – même en écartant tous les risques de manipulation – ne reflètera jamais qu’une partie de ce que pensent les consommateurs ; resteront des parts importantes de non-dit qu’il conviendra d’aller recueillir par observation, entretien ou en réunion de groupe.
Au cours des années à venir, la palette des études qualitatives devrait donc s’enrichir significativement : bonne nouvelle pour mieux saisir un consommateur de plus en plus complexe.

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