On le savait déjà : les réseaux sociaux et les moteurs de recherche peuvent se révéler d'excellents révélateurs des aspirations collectives. Qu'il s'agisse de statuts Facebook ou de requêtes sur le moteur de recherche de Google, la masse colossale d'informations recueillie permet l'élaboration de modèles prédictifs d'une efficacité redoutable.

Twitter fait parti de ces acteurs numériques permettant d'agréger des piles de témoignages sur des thématiques ultra variées. ioSquare, une jeune start-up française, l'a bien compris et s'emploie à structurer les données pour en tirer des tendances relatives aux marchés financiers.

ioSquare, dont le siège se trouve au coeur de Paris, consacre son activité à l'organisation de l'information dans un contexte où la quantité de données non structurées explose littéralement. Fondée en 2009, la start-up a connu une période préliminaire de deux ans au cours de laquelle elle s'est concentrée sur la recherche et le développement. Par là même, ioSquare témoigne de sa volonté de ne faire aucun compromis sur la qualité des résultats. Aujourd'hui, la société propose sa technologie fondée sur l'élaboration de puissants algorithmes prédictifs.

Saxo Banque souhaite simplifier la lisibilité de l'information boursière

Ainsi, depuis novembre 2011, c'est un des spécialistes de la bourse en ligne, Saxo Banque, qui s'offre les services de la start-up. Il s'auto-proclame "première banque capable de proposer une visualisation du sentiment général de la Twittosphère". Pour souligner l'aspect temps réel de l'outil, Saxo Banque n'hésite d'ailleurs pas à parler de "nowcasting" (dont la définition semble correspondre à une forme de prédiction du présent, du futur proche et du passé proche). Il convient donc de décrypter l'annonce et de comprendre plus précisément en quoi consiste l'outil.

Il s'agit en réalité d'une étude qualitative et quantitative de la twittosphère. Concrètement, tous les tweets relatifs aux marchés financiers (et en particulier CAC40, or, pétrole, euro, dollar) sont recueillis pour en tirer des tendances. Cette analyse, automatisée et programmée, repose sur un algorithme sémantique permettant une classification des messages en fonction d'un sentiment "haussier" ou "baissier", et en y attribuant un coefficient indicateur compris entre -1 et 1. Saxo Banque préfère parler de "coloration".

L'analyse sémantique et prédictive réalisée par ioSquare

Plus précisément, l'indicateur s'intéresse exclusivement aux tweets en langue française et anglaise, et dépend du nombre de followers, du volume de tweets et du ratio entre tweets "haussier" (un exemple) et tweets "baissier" (un exemple). Le tout est présenté en fonction du temps, toutes les heures. Nous ne sommes donc pas en présence d'un vrai modèle en temps réel ou semi-réel (qui serait analysé à quelques secondes ou minutes près). Mais dans un contexte boursier, ce niveau de précision semble suffire.

Aujourd'hui, les sources de données se diversifient transformant l'information boursière sur le Web en une sorte de bruit perpétuel dont il est, à priori, difficile d'extraire une information avérée et donc utile. Mais l'outil corrige ce défaut en rendant accessibles des données devenues intéressantes grâce à leur volume et aux investisseurs actifs toujours plus nombreux sur Twitter.

Une expansion fulgurante de la start-up prévue dans les mois à venir

Si l'outil a d'ores et déjà fait ses preuves (puisqu'il s'appuie sur un contenu sémantique concret et modélisable), il n'est en revanche pas encore évident d'en déterminer la réelle portée pratique. Pour autant, n'importe quel boursicoteur éclairé sait que la bourse n'est pas plus l'étude des tendances économiques que celle de la psychologie humaine. On peut donc imaginer le potentiel prédictif d'une série de tweets consolidés et évoquant un sentiment sur une thématique précise, d'autant que l'analyse des réseaux sociaux et des moteurs de recherche l'a déjà démontré.

L'outil conçu par ioSquare a de beaux jours devant lui puisqu'il est potentiellement applicable a bon nombre de contenus numériques (forums, blogs, sites, réseaux sociaux, moteurs de recherche) et a une quasi infinité de thématiques. On songera à évaluer l'e-reputation d'une personnalité par ce biais ou à automatiser la classification d'un flux d'information, par exemple. En tout cas, les business angels se sont déjà penchés sur le berceau de la petite start-up. Primée jeune entreprise innovante, la société espère déjà tripler ses effectifs d'ici à 2013.