Comment Credit Suisse puise dans l’IA pour prévoir le succès de ses contenus éditoriaux

Credit Suisse a introduit voici environ deux ans un système d'analyse prédictive du succès des contenus éditoriaux publiés sur son site web. Résultat: la performance des articles a augmenté de 20%, selon les informations du Pr Andreas Dietrich de la Haute Ecole de Lucerne. Sur son blog, l’expert en innovation digitale dévoile les rouages et fonctionnalités de cet outil prédictif carburant à l’IA, mis au point par la grande banque helvétique. Laquelle propose déjà plusieurs outils d’analytics dopés au machine learning, notamment dans le domaine du trading et du conseil en investissements.

Avec la solution interne d’analytics dédiée aux contenus éditoriaux, les rédacteurs de Credit Suisse peuvent avoir un aperçu complet du succès de leurs articles une fois publiés (analyse descriptive). Outre le nombre de lectures, leur durée et l'engagement du lecteur (visionnage d’une vidéo, clic vers un autre article...), le tableau de bord fournit un score qui pondère ces différentes KPI (indicateurs de performance clés). Et cette solution s'agrémente donc d’un outil prédictif, le «Content Success Prediction Model», qui anticipe la performance que pourrait obtenir un article avant sa publication.

Prédictions et suggestions d'amélioration

Concrètement, les producteurs de contenus de Credit Suisse copient leur texte dans un champ dédié et indiquent combien d'images ou de vidéos vont l’illustrer, explique Andreas Dietrich. Il convient aussi de préciser la thématique du texte, ainsi que le jour de la semaine et l’heure de publication prévus. Ces informations sont combinées à d’autres, telles que la longueur du texte et des phrases. Le projet d’article est aussi comparé à des textes déjà publiés. Le système va alors attribuer au contenu une probabilité de succès (volume de trafic, engagement) faible, moyen ou élevé. Le système ne se contente pas de générer ces prédictions mais fournit aussi des suggestions pour améliorer la probabilité de succès, par exemple en conseillant d’ajouter une vidéo ou de raccourcir le texte. Quand l’article est mis en ligne, l'équipe Analytics du Credit Suisse vérifie le degré de concordance entre les prévisions et les chiffres réels, des données qui permettent de nourrir les algorithmes et d’affiner les prédictions.

Cet outil de prédiction du succès d’un article ne fonctionne pour l'heure qu’avec des textes en anglais, précise encore Andreas Dietrich dans son billet de blog. Credit Suisse prévoit de l’étendre à l’allemand et compte aussi améliorer l’outil avec notamment une analyse de la pertinence des titres des articles.