Grâce à l'analyse des tweets permettant de comprendre l'état général des utilisateurs sur un thème prédéfini, la startup propose un indicateur de tendances prédictif. Celui-ci fonctionne sur la base d'une analyse historique.
La fluctuation du prix des actions en Bourse d'une entreprise pourrait être corrélée au sentiment général des internautes sur cette même entreprise sur Twitter, rappelait récemment une thèse de la BI Norwagian Business School. Mais la recherche n'est pas la seule à s'emparer du sujet. Des startup comme WhaleStreet commencent à lancer des services autour. La jeune pousse française, qui vient d'intégrer la saison 3 du Camping, a en effet développé une plate-forme homonyme permettant de récupérer les tweets en temps réel et, leur appliquant des algorithmes statistiques et prédictifs, d'en tirer des indicateurs. Indicateur dont le résultat est "de prédire, pour le lendemain ou deux jours après, le mouvement du cours d'action sur la base de l'état général, émotionnel, des utilisateurs de Twitter et de le vérifier", explique Alexandre Hajjar, co-fondateur de WhaleStreet. Le tout, en français mais surtout en anglais, langue la plus utilisée sur le réseau social, afin de maximiser la précision de l'analyse des messages grâce à leur abondance.
La valeur des sentiments
Concrètement, donc, une personne souhaitant recourir aux services de WhaleStreet va pouvoir comprendre la corrélation entre le sentiment général sur Twitter à propos d'un thème - une entreprise, une gamme de produits, un événement - et le cours de Bourse. Filtrant les tweets par mots-clefs pour respecter ce thème, le "système permet de lire les phrases automatiquement grâce à une analyse sémantique, et donc d'en comprendre l'émotion, le sentiment positif ou négatif", ajoute le co-fondateur. Une donnée importante puisque, suite à une expérience de cinq mois, les deux co-fondateurs ont vu s'améliorer la précision de prédiction de 18%. Bien sûr, pour que cela fonctionne, "il faut appliquer à cette masse d'information un algorithme d'apprentissage basé sur l'historique capable de faire le lien avec ces corrélations dans le passé", poursuit-il.
Une question d'apprentissage historique
C'est-à-dire un algorithme permettant, par l'analyse de la corrélation dans le passé entre un sentiment sur Twitter et un cours d'action en Bourse, d'en tirer des conclusions sur ladite corrélation afin d'obtenir un indicateur en temps réel qui peut prendre la forme d'une alerte via newsletter ou directement sur l'écran d'un appareil. WhaleStreet est donc un système permettant de décider si, oui ou non, il est temps d'acheter ou de vendre une action. Néanmoins, précise Alexandre Hajjar, "la recommandation issue de l'algorithme garde sa part d'incertitude est qu'elle est une tranche d'information supplémentaire qui complète les autres sources". Et d'ajouter qu'à long terme, WhaleStreet "pourrait servir à détecter un événement à l'avance".
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