Clara est une plateforme d'analyse de perception qui utilise l'intelligence artificielle pour analyser l'opinion publique sur n'importe quel sujet, marque ou personnalité. Notre système collecte et traite des millions de conversations en ligne pour identifier les tendances, les sentiments et les points de vue dominants.
Contrairement aux sondages traditionnels qui interrogent quelques centaines de personnes, Clara analyse des centaines de milliers de messages réels exprimés spontanément par les internautes sur les réseaux sociaux, les forums, la presse et les plateformes vidéo.
Collecte Multi-Sources
Nous collectons des données publiques sur X (ex : Twitter), YouTube, TikTok, Reddit, forums spécialisés, articles de presse et commentaires. Chaque source est pondérée selon sa pertinence et sa crédibilité.
Filtrage des Bots et Spam
Notre système détecte et exclut automatiquement les comptes suspects (bots, fermes à trolls, spam) en analysant les patterns de publication, la cohérence du langage, l'ancienneté des comptes et les comportements anormaux. Environ 15 à 25% des messages sont filtrés selon les sujets.
Analyse Sémantique par IA
Un modèle de langage avancé (LLM) analyse chaque message pour identifier le sentiment (positif, négatif, neutre), les arguments clés, les émotions dominantes et les thématiques récurrentes. L'IA comprend le contexte, l'ironie et les nuances du langage.
Regroupement en Points de Vue
Les opinions similaires sont regroupées en "points de vue" cohérents. Chaque point de vue représente un groupe d'individus partageant des arguments, des valeurs et des sentiments communs. Cela permet de cartographier la diversité des opinions au-delà du simple "pour ou contre".
Quantification et Visualisation
Chaque point de vue est quantifié en pourcentage de l'opinion totale. Les données sont ensuite visualisées sous forme de graphiques d'évolution temporelle, de répartition des sentiments et de synthèses textuelles pour faciliter la compréhension.
Les bots et les comptes automatisés représentent un défi majeur dans l'analyse de l'opinion en ligne. Ils peuvent artificiellement amplifier certains messages ou créer une fausse impression de consensus. Clara utilise plusieurs techniques pour les détecter et les exclure :
Analyse des Patterns de Publication
Les bots publient souvent à des intervalles réguliers ou avec une fréquence anormalement élevée. Nous détectons ces patterns suspects.
Vérification de la Cohérence Linguistique
Les messages générés automatiquement manquent souvent de nuances, de fautes de frappe naturelles ou de variations stylistiques. Notre IA détecte ces anomalies.
Ancienneté et Historique du Compte
Les comptes récents sans historique ou avec un profil incomplet sont traités avec prudence. Nous privilégions les comptes établis avec une activité diversifiée.
Détection de Contenus Dupliqués
Les messages identiques ou quasi-identiques publiés par plusieurs comptes sont considérés comme suspects et ne sont comptabilisés qu'une seule fois.
Analyse du Réseau Social
Les bots suivent souvent des patterns d'interaction spécifiques (suivre/être suivi par d'autres bots). Nous analysons ces réseaux pour identifier les clusters suspects.
Taux de Filtrage Moyen
En moyenne, 15 à 25% des messages collectés sont filtrés comme suspects selon le sujet. Les sujets politiques ou controversés ont généralement un taux de filtrage plus élevé.
La fiabilité d'une analyse de perception dépend directement de la quantité et de la diversité des données collectées. Clara traite des volumes massifs pour garantir une représentativité maximale.
X (ex : Twitter)
Source PrincipaleEntre 500 000 et 2 000 000 de tweets selon le sujet
Réactions en temps réel, débats politiques, opinions spontanées
Forums et Reddit
Discussions ApprofondiesEntre 50 000 et 200 000 messages
Arguments détaillés, échanges nuancés, communautés spécialisées
YouTube & TikTok
Commentaires VidéoEntre 50 000 et 150 000 commentaires
Réactions émotionnelles, opinions du grand public, jeunes générations
Presse et Médias
Contexte ExpertEntre 1 000 et 10 000 articles
Analyses journalistiques, éditoriaux, enquêtes approfondies
Sondages d'Opinion
Données QuantitativesEntre 20 et 100 études selon le sujet
Tendances chiffrées, évolution dans le temps, validation statistique
Volume Total Moyen
Une analyse Clara typique traite entre 500 000 et 2 500 000 documents textuels, soit l'équivalent de plusieurs centaines de milliers d'heures de lecture humaine.
Bien que Clara utilise des technologies avancées, il est important de comprendre les limites de toute analyse de perception en ligne :
- •Biais de représentativité : Les utilisateurs actifs sur les réseaux sociaux ne représentent pas parfaitement l'ensemble de la population. Les jeunes et les urbains sont surreprésentés.
- •Majorité silencieuse : Les personnes qui s'expriment en ligne sont souvent celles qui ont des opinions tranchées. Les avis modérés ou neutres sont sous-représentés.
- •Évolution rapide : L'opinion en ligne peut changer très rapidement suite à un événement. Une analyse représente un instantané à un moment donné.
- •Contexte culturel : L'IA peut parfois manquer des nuances culturelles, de l'humour local ou des références spécifiques à une communauté.
Recommandation : Utilisez Clara comme un outil d'aide à la décision et de compréhension des tendances, mais croisez toujours ces insights avec d'autres sources d'information (sondages traditionnels, études qualitatives, données de vente, etc.).