H) Pratique de la veille
informationnelle
Une fois que les équations de veille, le
paramétrage et les sources sont définis, on peut passer à
la pratique de la veille informationnelle. Le veilleur va donc faire sa
première veille, en sélectionnant les articles remontés
par le Crawler, et en les diffusant en interne. Lors de cette
première sélection, le veilleur va pouvoir se rendre compte de la
pertinence des articles et des informations collectées par le logiciel,
et il pourra ensuite changer ou modifier les sources ou les équations de
veilles. Cela peut se faire en associant des mots dans les équations de
veille, au lieu de prendre des mots clés trop génériques.
Par exemple, le mot clé
« Hélicoptère » (épelé de
plusieurs manières, avec ou sans majuscules, parfois même avec des
fautes d'orthographes, et également en anglais) peut se
révéler trop générique, et faire remonter des
articles non pertinents. Dans ce cas, nous pouvons essayer de l'associer avec
différents termes comme « accidents ; contrats ; ou
encore Sikorsky ». Cette méthode permettra d'affiner le
périmètre sémantique et d'obtenir de meilleurs
résultats.
Ensuite, obtenir un retour des destinataires de la newsletter
sur la qualité des articles permettra de cibler d'autant plus leurs
besoins et d'orienter la veille en fonction. Un feedback
régulier des collaborateurs permettrait de connaître les besoins
ponctuels et ainsi de mettre en place des alertes au cas où une
information particulière serait remontée par le logiciel de
veille. Cela permettrait de gagner du temps quand une information importante
paraît. On pourrait donc mettre en place un système de recueil de
besoins mensuel afin de suivre au mieux l'évolution des besoins.
I) L'intelligence
économique
Vient ensuite l'étape de l'intelligence
économique. Ici, nous allons tenter de rassembler toutes les
informations obtenues, et de les organiser afin de leur donner un sens. Nous
allons donc regrouper toutes les informations concernant les cadences de
production passées de tous les types d'hélicoptères
disponibles. En combinant ces cadences de production
d'hélicoptères aux prix, nous pouvons en déduire des
valeurs de marchés. Grâce à cela, nous pouvons donc
établir des courbes en volume et en valeur des parts de marchés
des fabricants d'hélicoptères, mais aussi des types
d'hélicoptères (léger, Moyen, Lourds, ultra-lourds...) et
des missions (Cf. page 6). Ainsi on peut s'apercevoir que certains fabricants
d'hélicoptères sont positionnés sur certains
créneaux. Grâce aux informations que nous avons pu recueillir,
nous pouvons remarquer si ces-dit créneaux sont porteurs ou pas. Nous
pouvons donc raisonnablement en déduire les prochains
« mouvements » ou changement de positionnement des
fabricants d'hélicoptères. Dans un second temps on peut affiner
notre connaissance du marché. Grâce aux informations
glanées par la veille mais également avec le réseau de
connaissance des commerciaux, nous sommes à même de
connaître le pourcentage d'avionique de chaque fabricant d'avionique, par
hélicoptères. Cela nous permet d'élaborer des courbes du
marché de l'avionique, ainsi que des parts de marché que chacun
détient. En agrégeant les informations obtenues grâce
à la veille informationnelle, aux études de marchés
achetées auprès d'organismes spécialisés, nous
pouvons également déduire les valeurs de marchés de
produits spécifiques. Nous serons donc en mesure de déduire le
potentiel d'absorption du marché vis-à-vis de nos produits ainsi
que du moment opportun pour développer et proposer nos produits. De la
même manière, nous pouvons étudier les positionnements des
concurrents et anticiper leurs développements de produits afin de rester
compétitif et surtout innovants tout en répondant au besoins
clients.
Pour aller plus loin, nous pourrions également tenter
de mettre en place une analyse statistique de la veille informationnelle.Il
conviendrait de mettre en place un algorithme capable de détecter les
signaux faibles, et ainsi de qualifier les informations et les ranger par
ordre d'importance. L'algorithme pourrait agir une fois que les articles
auraient été collectés par le logiciel de veille. Il
pourrait se baser sur le nombre de fois où le ou les mots clés
seraient retrouvés dans l'article, ou alors de l'association de certains
mots clés entre eux comme « Sikorsky ; Contracts ;
Avionics ; Rockwell Collins » par exemple. Il pourrait aussi
prendre en compte la date à laquelle l'article est sorti. En attribuant
un score à chaque article, l'algorithme calculerait des valeurs
statistiques afin d'attribuer une valeur chiffrées, un score aux
différents articles. Par exemple, un article qui présenterait un
nombre de terme (correspondant aux mots clés) qui correspondrait
à la moyenne se verrait attribuer un certain score, qui
reflèterait l'importance de l'article par rapport à la moyenne.
Et ainsi l'on pourrait arriver à détecter des signaux
d'importance variante. Cela pourrait nous aider à ne pas manquer une
information. Par ailleurs, il pourrait combiner ces données et tenter
de prévoir le moment ou le prochain article sur un contrat de production
d'hélicoptère Sikorksy pourrait sortir. Cela nous permettrait
d'anticiper le marché.Suivre l'évolution de l'occurrence de ces
mots clés nous permettrait alors d'établir une évolution
de l'environnement ; et nous pourrions mettre en place la stratégie
pertinente et cohérente. Cela signifie que les prochains logiciels de
veille devraient être capable de ne plus faire que de la veille
informationnelle « pure et simple », mais devraient pouvoir
faire du « Text-mining ». Le Text-mining
peut se définir comme « un ensemble de méthodes, de
techniques et d'outils pour exploiter les documents non structurés comme
les textes, les fichiers bureautiques » (Fernandez, 2011).
Grâce au text-mining, on peut appliquer une approche statistique et
chiffrée des informations crawlées.
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