Avec Q, Attensity a peut-être trouvé une solution pour gagner de nouveaux clients. L'entreprise, présente depuis un certain temps dans le secteur du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) a mis au point un outil de visualisation qui peut permettre à des utilisateurs non experts comme les marketeurs à trouver des ressources utiles dans l'océan de données générées par les médias sociaux. « Tout utilisateur final peut ramasser des données et regarder », a déclaré Martin Onofrio, Chief Revenue Officer (CRO) de Attensity. « Q est un outil d'observation de haut niveau : vous le faites tourner et vous regardez ce qui se passe ».

La plate-forme sous-jacente d'Attensity fournit un accès en temps réel à Facebook, à plus de 150 millions de blogs et de forums, et au gigantesque et convoité gisement de données de Twitter appelé Firehose. Bien sûr, dans ces mines données, et en particulier celles de Twitter, « il y a une énorme quantité de déchets » que la technologie de Attensity peut nettoyer grâce à des filtres antispam, des méthodes heuristiques, taxonomiques, par la sélection des domaines et autres techniques », a déclaré Sean Timmins, directeur des solutions d'entreprise. Cependant, « le but de Q n'est pas de cibler des individus », a-t-il ajouté, précisant encore que Attensity Q « n'était pas un moteur d'annonces publicitaires ».

Les utilisateurs de Q peuvent simplement décrire le sujet qui les intéresse sous forme de phrases. Ensuite, le système va aller récolter les conversations qui semblent avoir un lien avec leur sujet, et présenter les données sous forme visuelle. « Si un utilisateur de Q remarque quelque chose d'intéressant - par exemple, une augmentation brutale de messages critiquant le produit d'une entreprise - l'ensemble de données peut être déplacé du média social vers un autre outil d'Attensity, Analyse, qui permet d'analyser plus en profondeur l'origine et les causes de ces messages. Selon Sean Timmins, le workflow créé par Attensity simplifie grandement le processus de migration des données.

Le marché du Traitement Automatique du Langage Naturel attise les convoitises

« Le moteur de traitement automatique du langage naturel d'Attensity comporte au moins une douzaine de composants qui ont pour fonction d'examiner les différentes parties d'un texte, de différencier les types de discours, les sociétés, les avis, les sujets et l'intention », a expliqué le directeur des solutions d'entreprise. « Le système peut aussi être modifié pour gérer correctement les noms des sociétés. Il est par exemple capable de faire la différence entre la chaîne de restaurant McDonald et une ferme locale appelée McDonald », a-t-il ajouté. Q sera disponible sous forme de service à la demande plus tard ce mois-ci.

Le marché du TALN est chargé, et tous les acteurs se bousculent pour développer les meilleurs algorithmes, les meilleurs filtres et les meilleurs outils de présentation pour donner de plus en plus de sens à l'océan de données générées par les médias sociaux. « Récemment, les vendeurs de TALN ont fait quelques progrès : ils ont appliqué leurs méthodes à l'identique à de nouveaux langages », a déclaré l'analyste Curt Monash de Monash Research. Ils se sont aussi améliorés dans l'analyse « des messages courts dont l'orthographe et la grammaire sont plus discutables, comme ceux de Twitter », a-t-il ajouté. « Cependant, les moteurs des spécialistes de l'analyse des réseaux sociaux n'ont pas fait beaucoup de progrès en terme d'approfondissement de la compréhension du langage », a estimé Curt Monash.

« Q devrait aussi être capable d'analyser les messages dans leur contexte », a-t-il dit. Et selon l'analyste, « l'accès au Firehose de Twitter suit la mode actuelle ». Enfin, « les gros distributeurs y trouveront certainement une valeur, mais, pour les autres, le gain est moins évident. Néanmoins, « la surveillance autonome des médias sociaux, comme ce que propose Attensity, vaut la peine », a-t-il ajouté. « Mais, comme pour n'importe quel outil de BI, s'il ne permet pas de mieux comprendre ce qui se passe à un moment donné, cela veut dire que vous ne vous y prenez comme il faut ».