Basée à Grenoble, la start-up française Comongo a mis au point un outil d’analysesémantique en ligne capable de réaliser des audits d’image et de communication àpartir des ressentis du public sondé. Une technique de travail inédite, qui ne se base pas sur du Big Data et de l’analyse massive des données, mais sur de la donnée qualitative. Comonimage, ce nouvel outil d’étude des ressentis et attentes, offre aux entreprises une solution abordable, simple d’utilisation, qui permet aux commanditaires de l’analyse d’initier un changement rapide et efficace au cœur de leur entreprise.
Comongo : la Beautiful Data au cœur de Comonimage
Pour mieux comprendre le fonctionnement de Comonimage, il faut remettre à plat toutes les idées reçues sur la collecte de données. Ici, avec l’outil de Comongo, il n’y a pas de Big Data, il n’y a pas de volumes infinis de données à exploiter ni de questionnaires composés de dizaines de questions fermées, qui limitent les formes d’expression du public sondé.
Avec Comonimage, les équipes de Comongo ont décidé de prendre le problème autrement et ont essayé de proposer une méthode de travail alternative. À ce sujet, Stéphane Labartino, le fondateur de Comongo, à l’initiative du projet, a déclaré qu’ils « n’abordaient pas la problématique de l’analyse sémantique la même manière que les approches de Big Data », simplement parce qu’ils « ne résolvaient pas la même chose ». Une approche qui se veut donc en rupture par rapport à celle centrée sur le Big Data. Baptisée « Beautiful Data » par Comongo, cette nouvelle forme de la donnée veut redonner la parole à l’humain et prioriser le ressenti en questionnant qualitativement et en distanciel des panels identifiés d’un ou plusieurs publics cibles, sans passer par l’agrégation de données de masse à travers le web ou de couteux achats de fichiers.
Afin de récolter cette « Beautiful Data », les équipes de Comongo ont développé une intelligence artificielle capable de donner de la profondeur et du sens à du texte. Le logiciel se base uniquement sur des réponses à des questions ouvertes, qui permettent d’assurer la liberté d’expression de chaque sondé. Ainsi, les réponses aux questions sont plus riches et l’étude en est d’autant plus intéressante et constructive.
En effet, Stéphane Labartino explique regretter le mode de fonctionnement de nombreux questionnaires basés sur des approches quantitatives et difficilement utilisables par des non-experts. À cause de l’omniprésence de questions fermées de types QCM ou de systèmes de notation d’échelle allant de 1 à 10 par exemple, les répondants aux études sont enfermés dans des questionnaires qui ne leur permettent pas de s’exprimer en totale liberté. D’un autre côté, les commanditaires de ces études se retrouvent face à des jauges de satisfaction, sans possibilité d’analyse profonde, car les champs de questions ouvertes ne sont pas remplis la plupart du temps, et s’ils le sont, les données restent trop complexes à analyser. Or, avec Comonimage, il est désormais possible pour chaque individu interrogé de répondre, sans barrière, aux questions qui lui sont posées, avant que l’algorithme ne traite les réponses avec rapidité et précision, sans biais d’interprétation.
Ce type d’approche permet aux entreprises commanditaires d’obtenir des résultats probants, qui sont au plus proche du ressenti réel du ou des publics sondés. Enfin, le gain de temps par rapport à une étude qualitative classique est considérable, en moyenne avec Comonimage, les résultats sont disponibles sous deux à quatre semaines, contre six mois en moyenne pour les études basées sur des études classiques …
