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WikiTrends, l’application Big Data "French Touch"

publié le mardi 29/04/2014

WikiTrends,
l’application Big Data "French Touch", ou comment la concurrence s’organise en
France pour rivaliser avec le géant américain Google.

 

Tout le monde connait
l’application d’analyse de tendances Google Trends. Celle-ci permet de
connaître la fréquence à laquelle un terme a été saisi par les internautes dans
le moteur de recherche Google et de comparer par ailleurs la fréquence de
recherche de plusieurs termes au travers de représentations graphiques. Cette application
gratuite donne ainsi des informations agrégées par tranche annuelle, mensuelle
ou quotidienne des tendances (ou des termes de recherches), les plus requêtées
par les internautes.

 

De cette observation,
le pôle Ingensi (rattaché au Groupe Cyrès) spécialisé dans les technologies Big
Data s’est penché sur le sujet en créant WikiTrends,
une application similaire mais qui, à mon sens, va plus loin que Google Trends
en termes de précision de par sa capacité à restituer des données en temps
réel.

 

Connectée au socle
technique CloudKeeper,
l’application WikiTrends stock, analyse et ré-exploite les logs fournis
gratuitement par Wikipédia. Elle permet ainsi de dégager des tendances sur la
manière dont les internautes recherchent une information en lien avec leurs
centres d’intérêts au sein de Wikipédia.

 

Plus de 500 millions de visiteurs uniques par mois

L’encyclopédie
communautaire en ligne, classée Top 5 des sites les plus visités dans le monde
et accueillant plus de 500 millions de visiteurs uniques par mois,
présente ainsi un terrain d’analyse du comportement des internautes plutôt
remarquable. Au-delà des
fonctionnalités proposées par Google Trends, l’application WikiTrends permet
également l’affichage de résultats heure par heure. Ainsi, il aurait été
envisageable de réaliser des prédictions sur la composition du nouveau
gouvernement 2014 en suivant l’évolution des pages Wikipédia les plus visitées
grâce à la fonctionnalité TOP 50 de
WikiTrends, avant même l’officialisation du nouveau gouvernement.

 

Dans un autre domaine
d’application, WikiTrends pourrait bien révolutionner la façon de calculer
l’audimat d’une chaine de télévision. En effet, de plus en plus de personnes naviguent
sur Internet via leurs tablettes ou leurs smartphones en même temps qu’ils
regardent un programme. Avec WikiTrends, nous
pourrions éventuellement chercher à savoir quel programme a le plus fortement
suscité l’intérêt des téléspectateurs. Quelle
serait la surprise d’observer un pic de recherche lié à une maladie rare, citée
au même moment lors de la diffusion d’un épisode d’une série américaine bien
connue mettant en scène des médecins !


L’audimat est mort,
vive l’« interêt-mat » !

Ou l’art de savoir comment
le contenu d’un programme télévisuel suscite l’intérêt de téléspectateurs actifs
et non plus passifs. On sait que 25 % des foyers sont équipés de tablettes. Imaginons un taux d’équipement
proche de 90 %, sans même tenir compte de la télévision connectée qui sans
doute, prendra massivement place dans les foyers d’ici 1 à 3 ans. Les chaînes de
télévisions ne chercheront plus à savoir combien de personnes ont regardés leurs
programmes, mais plutôt si le contenu proposé créé un véritable engouement, afin
d’affiner ou réévaluer ensuite la stratégie de programmation de la chaîne par
exemple. Les contenus
d’émissions pourraient ainsi évoluer vers un modèle adapté à ce comportement
proactif. Il ne suffira plus d’occuper les plages de diffusion, mais de fournir
des contenus incitant les téléspectateurs à aller au-delà de ce qu’on leur
propose.

 

D’autres applications
sont envisageables avec WikiTrends, comme la détection de centres d’intérêts
connexes ou l’identification des heures de la journée pendant lesquelles les utilisateurs
sont en recherche active d’une information précise.


Christophe Cerqueira, directeur du pôle Ingensi - Groupe Cyrès

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