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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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