Comongo : la start-up qui ouvre la porte à l’analyse de données qualitatives

Depuis l’invention du premier ordinateur, le volume de données produit chaque année sur Terre n’a cessé d’augmenter. Avec un total de 2 zettaoctets (1 zettaoctet équivaut à 1 milliard de téraoctets) de données stockées en 2010, contre 47 en 2020, le Big Data est en pleine expansion et concerne tous les secteurs d’activités. Cependant, pour la majorité des petites et moyennes entreprises, il est impensable de mettre en place une stratégie d’action basée sur le Big Data… En effet, cela serait bien trop coûteux. Pour tenter de répondre à ce problème, la start-up française Comongo, fondée en 2015, souhaite privilégier l’analyse sémantique et l’usage des données qualitatives. En novembre dernier, le projet voit officiellement le jour avec le lancement du premier outil d’études de micro-corpus ciblés, Comonimage…

Un peu plus de six mois après le déploiement de cet outil, nous avons pu échanger avec le fondateur de Comongo, Stéphane Labartino. Avec lui, nous avons pu nous pencher sur la technologie qui fait la force de son instrument d’étude de textes…

La vision du monde au travers de la donnée qualitative et des ressentis du public

Comongo propose un outil d’analyse sémantique qui permet aux entreprises commanditaires de dresser un aperçu complet de la perception d’une société dans un écosystème ciblé. Dès le départ, l’objectif était d’offrir une technologie utilisable par tous. En effet, réaliser une étude basée sur le Big Data n’est pas toujours optimale pour une entreprise de taille moyenne… De plus, le coût d’une analyse de ce type n’est pas non plus supportable.

Afin de répondre à une demande croissante de la part de toutes les entreprises, qui souhaitaient elles aussi se joindre à la folle course de la donnée, Stéphane Labartino suggère, dès 2015, de prendre le problème à l’envers. En effet, plutôt que se baser sur le Big Data, à savoir la donnée de masse, déstructurée et peu ciblée, il décide de s’intéresser à ce qu’il qualifiera plus tard comme de la Beautiful Data, à savoir, la donnée ciblée, très riche en information.

Comongo et la beautiful data, le pari de l’humain

Cette orientation inédite dans la méthode de collecte de la donnée va se traduire par la création d’un outil unique en son genre, capable d’analyser de manière sémantique le ressenti des personnes interrogées. Ainsi, avec son nouvel outil, Comongo offre une alternative beaucoup plus centrée sur l’humain et qui répond également à la problématique de la surabondance de données. Comme évoqué plus haut, la donnée produite chaque jour est de plus en plus abondante et trouver des solutions alternatives et responsables, beaucoup moins « datavores », devient plus que nécessaire.

Aujourd’hui, avec le lancement de Comonimage, le projet porté par Stéphane Labartino et toute son équipe peut se féliciter de répondre à des problématiques actuelles. De plus, ce nouvel angle d’approche d’analyse de la donnée offre également de nouvelles options pour réaliser une étude. Par exemple, Comonimage est aujourd’hui le seul système d’analyse sémantique à ne proposer que des questionnaires composés de questions ouvertes. Une avancée technologique et « démocratique » qui permet à chacun de s’exprimer librement sur les sujets qu’il souhaite. Le tout, sans voir ses opinions guidées par des QCM ou des barèmes de notation.

Une technologie complète fondée sur l’analyse sémantique de ressentis en plusieurs niveaux

Afin de proposer l’étude la plus précise possible, Comongo a développé une intelligence artificielle. Celle-ci se base sur une analyse de la donnée en trois niveaux distincts.

Tout d’abord, nous explique Stéphane Labartino, Comonimage commence par effectuer un repérage des mots identiques, mais également les racines et les lemmes. Les lemmes correspondent aux formes canoniques d’un mot. Cela signifie la forme la plus simple, comme l’infinitif d’un verbe par exemple.

Ensuite, une fois que l’Intelligence artificielle est « repérée dans l’espace de la donnée recueillie », elle va pouvoir commencer à donner du sens aux mots et les grouper entre eux. Ainsi, si Comonimage vient à trouver le groupe de mot « herbe verte » et « verdure », l’outil sera capable de leur donner un sens commun. Il pourra alors voir que l’on parle de la même chose à propos du sujet traité.

Enfin, maintenant que l’algorithme a été capable de repérer les mots et de les classer par sens ou concepts sémantiques, il ne lui reste plus qu’à donner une connotation aux mots. Comonimage va alors associer chaque terme et tenter de savoir s’il ressort, pour chaque apparition, avec une vision plutôt positive, négative ou neutre.

Faire émerger les signaux faibles avec Comongo et Comonimage

À travers Comonimage, nous l’avons vu, l’équipe de Comongo a décidé d’aborder le problème de l’analyse de donnée à l’envers. Stéphane Labartino s’est alors expliqué sur ce point, en précisant qu’ils ont décidé de « ne pas aborder le problème de la même façon » simplement parce qu’ils « ne résolvaient pas la même chose ». En effet, les analyses de Comongo permettent de mettre en avant la qualité des réponses. La quantité de réponses ne prime donc plus sur le résultat final. De ce fait, chaque réponse, même s’il s’avère qu’elle se sépare de l’avis global, peut avoir autant de valeur que toutes les autres, selon le contexte du commanditaire de l’étude Comonimage.

Pour aller encore plus loin dans l’explication, avec ce modèle, Comonimage est en mesure d’extraire les silences. Autrement dit, il s’agit des signaux faibles, qui sont peu ou pas représentatifs des résultats majoritaires de l’étude. Très souvent passés sous silence lors des études orientées sur le Big Data, puisqu’étant minimes aux yeux de la quantité de données, ces résultats sont pourtant d’une importance capitale. Stéphane Labartino explique que ces signaux faibles peuvent être d’excellents indicateurs. Par exemple, ils permettent très souvent de soulever des problèmes qui pourraient s’avérer importants ou apporter des solutions. Ainsi, de cette analyse peuvent naître des idées efficaces et innovantes, qui sauront être « différenciantes » à l’avenir.

Un outil en perpétuel apprentissage

Comme nous l’avons vu, Comongo propose un outil nouveau, adapté aux besoins d’un monde en pleine transition. Face aux évolutions du monde qui l’entoure, l’outil développé par Comongo se doit d’évoluer lui aussi… Et c’est au fil des différentes études que l’outil va progresser. En effet, chaque analyse permet aux développeurs de Comonimage de mettre à jour les bases de données. Cela permet à la machine de s’améliorer continuellement.

Le français est une langue qui évolue, au cœur d’un environnement mondialisé qui évolue en même temps. Ainsi, le poids de chaque mot change en fonction des époques, en fonction des événements, … Et l’intelligence artificielle développée pour Comonimage se doit de suivre ces évolutions aussi près que possible… Sans quoi, il se pourrait qu’elle vienne à perdre toutes ses capacités d’analyse.

Comongo a connu une seconde augmentation de capital en à peine un an. Malgré la crise du Covid-19, ils peuvent toujours compter sur la confiance de leurs investisseurs historiques ainsi que de nouveaux. La start-up et se tient prête à faire évoluer Comonimage au gré de la langue et des tendances. L’objectif étant de répondre au mieux aux besoins des entreprises dans un monde où la donnée règne sans partage. Enfin, Stéphane Labartino conclut expliquant que : « la donnée, comme le contexte, n’appartiennent qu’aux entreprises utilisatrices de Comonimage. La valorisation de notre technologie n’est pas dépendante du volume de données, mais de la valeur qu’apporte la précision des résultats d’analyse de Comonimage ».