Interview – Thierry Hubert, Darwin Ecosystem : « Vers un dialogue communautaire étendu »

Depuis 1988, Thierry Hubert a œuvré à la création et au développement des premières solutions collaboratives de knowledge management, au sein d’organisations comme Price Waterhouse et Lotus Development Corporation. Directeur de la R&D EMEA d’IBM, il a notamment créé Intercommunity en 1996, le premier réseau de relations sociales pour communautés internet. Fort de ses convictions quant à l’émergence d’un nouveau modèle économique basé sur les technologies de l’information collaboratives, Thierry Hubert quitte alors IBM pour diriger des programmes de recherche mettant en œuvre des technologies de représentation et d’exploitation de l’information d’une nouvelle génération.

Thierry Hubert a fondé et préside la société Darwin Ecosystem, qui développe une nouvelle génération de technologie de l’information baptisée Darwin Awareness Engine.

CIE – Lorsque nous avons repris contact, 2 sujets ont immédiatement été évoqués : l’intérêt et l’intégration grandissants des bases de données Marketing pour les réseaux sociaux, et la transformation des règles BtoB en réflexes BtoC. En tant qu’acteur engagé et précurseur du Knowledge Management (il suffit de lire votre parcours), Thierry Hubert, vous qui êtes au cœur de ces évolutions, comment décryptez-vous cette tendance ?

TH – Ce sont effectivement 2 évolutions majeures qui appellent en réalité une profonde mutation de nos rapports à l’information. Dans un contexte de culture acceptée de l’information, avec une maîtrise croissante de l’usage des bases de données, l’email, tout d’abord, a accéléré la personnalisation des relations entre individus et notamment pour les entreprises : on ne s’adresse plus à Monsieur le Directeur Financier mais à un individu nommé, comme Jean Gomez par exemple. Par extension, à partir du moment où l’on touche précisément un individu, le propre du marketing est de cibler, de personnaliser le message adressé, ce qui suppose de réunir des informations aussi sur cet individu. Les réseaux sociaux, porteurs de ces informations sur des individus mais aussi sur des communautés, sont naturellement une source immédiate évidente.

CIE – Pour autant, vous évoquez une réelle transformation de nos rapports à l’information.

TH – Oui, car ces tendances sont porteuses de leurs propres limites. Je m’explique : généralement, le point de vue (une décision, une opération, etc…) d’une organisation n’est pas réellement perçu de la même manière par l’environnement de cette organisation. Prenez Enron : l’idée d’anticiper la comptabilisation des opérations commerciales pouvait paraître comme judicieuse d’un point de vue financier mais, une fois l’information découverte et révélée,  l’opinion a jugé différemment. L’intelligence supposée était en fait une naïveté au regard de la communauté.

Cet exemple, et nous en prendrons d’autres, montre la nécessité de confronter son analyse d’une situation, ses décisions, à la vision critique de la communauté ciblée. Exercer du near-real-time marketing, en sorte.

CIE – D’où le recours à des réseaux communautaires pour « tester » son discours ?

TH – Oui, cela a été la 1ere démarche des grandes organisations qui ont créé de tels réseaux, réunissant clients, utilisateurs, fans, adhérents… J’ai moi-même réalisé les 1ers de ces réseaux pour de grands groupes, anticipant ainsi largement le phénomène Facebook.

Très vite, le recours à de tels réseaux a amené 3 constats :

• L’idée de tester un discours est dépassée : il s’agit maintenant d’instaurer un dialogue permanent avec une communauté pour adapter toujours ses positions,
• d’instaurer ce dialogue avec une communauté virtuelle c’est-à-dire avec des individus qui n’ont pas conscience de la réelle composition du collectif auquel ils sont affiliés (quand vous recevez un mail publicitaire, connaissez-vous la communauté ciblée à l’origine de ce mail ?)
• enfin, ces réseaux sociaux sont limités et induisent des conclusions imparfaites voire biaisées : même les réseaux très larges comme Facebook, Linked In, … qui vivent essentiellement de promotion personnelle et de voyeurisme, offrent des communautés rapidement limitées et au final peu efficaces.

CIE – Donc, pour avoir une base critique performante, il faudrait aller au-delà de ces formes de réseaux communautaires ?

TH – Oui, et là encore il s’agit d’inventer de nouveaux réflexes dans sa façon de chercher, collecter, appréhender l’information. Aujourd’hui, le réflexe, c’est Google mais Google a construit son modèle de classification de ses recherches il y a plus de 10 ans. Aujourd’hui, le principe de classement par popularité (page ranking) ne correspond pas forcément aux critères de sélection de l’utilisateur, d’autant que des spécialistes du référencement sur ces moteurs faussent ce classement… On voit d’ailleurs que des moteurs comme Google ou Bling tentent maintenant d’intégrer des éléments de Twitter par exemple pour influencer et dynamiser leurs classements, mais ces éléments ont-ils une réelle valeur ?

CIE – D’accord, pour résumer, il faut donc dépasser ces cadres pour aller consulter l’ensemble des sources possibles ? Comment faire ?

TH – Oui, c’est le principe. Pour l’illustrer, rappelons que 2009 aura vu plus d’informations créées sur le net que durant toute l’histoire de l’humanité. Vertigineux, non ?

Avec ma société, Darwin Ecosystem, nous avons développé une nouvelle technologie d’accès à l’information que j’aime surnommer un awareness engine (moteur de prise de conscience). Basés sur les principes de la théorie du chaos,  nos algorithmes sont capables d’identifier les schémas inhérents à des bases d’informations complexes, faites de données structurées ou non et de flots d’informations formelles ou non.  En fait, notre technologie agit comme un cortex virtuel : chaque information est gérée comme une unité indépendante, puis les corrélations entre ces unités génèrent des réseaux comme pour les neurones. Les schémas qui en ressortent, sont présentés à l’utilisateur sous forme de scan cloud ^TM : les éléments des schémas identifiés apparaissent sous forme de mots-clés liés entre eux, et la navigation dans ce nuage d’information, sorte de mise en évidence des corrélations entre les concepts émergents, permet de comprendre une situation voire de prédire un événement.

CIE – Là, un exemple d’utilisation serait le bienvenu.

TH – Prenons une expérience que j’ai faite il y a 6 semaines à peine. La fonction de veille de notre moteur m’avait signalé une accélération de corrélations autour d’un chroniqueur de CNN. En cherchant dans les informations issues du monde formel , rien n’apparaissait mais en regardant l’informel, un nuage montrait le ressentiment croissant de la communauté latino-américaine à l’égard de certains commentaires récurrents de ce chroniqueur. En naviguant dans ce nuage, via les concepts de latino-américain et CNN, j’ai découvert qu’un site visant ce chroniqueur était en préparation. 5 jours après, et sans qu’il y ait eu aucune information dans les médias, CNN a annoncé la démission de ce chroniqueur, craignant ces mouvements communautaires. Grâce à notre technologie, j’aurais pu le prédire.

CIE – En somme, et pour extrapoler la théorie, votre moteur se nourrit jusqu’à recréer son propre monde, sa propre vérité et finit par orienter les décisions via ses capacités prédictives.

TH – N’allons pas trop loin ! Je préfère dire que notre technologie est un accélérateur de lecture et de compréhension des événements.

CIE – Votre technologie est-elle immédiatement exploitable, comme un moteur classique, ou faut-il la configurer avec des ontologies par exemple ?

TH –Elle est exploitable telle quelle, mais on peut orienter les résultats présentés en lui ajoutant des dimensions : ontologies, dictionnaires de termes, taxonomies spécifiques… Il s’agira alors de personnaliser la restitution des résultats selon des attentes professionnelles d’une organisation par exemple. Une entreprise pourra par exemple ajouter des sources privilégiées, ou encore des groupes d’intérêt spécifiques comme attracteurs de préférence pour les concepts et corrélations.

Un autre élément à considérer est l’utilisateur lui-même : de par son expertise et son expérience cognitive, chacun aura une interprétation différente des résultats proposés.

CIE – Prenons le domaine de l’intelligence économique, confronté justement à ces problématiques de volumétrie et de profondeur d’informations. Avez-vous déjà investigué les applications possibles ?

TH – Effectivement, l’intelligence économique se prête bien à l’utilisation de notre technologie et c’est un sujet sur lequel nous travaillons avec de grands groupes. Un exemple : collecter l’ensemble des informations internes dans un groupe (en incluant les informations dynamiques comme les wiki) et s’assurer que les thèmes émergents qui en ressortent (soit les efforts et travaux menés en interne) sont bien en cohérence avec les actions externes, perçues et/ou déclarées de ce groupe, voilà un outil précieux !

CIE – Thierry Hubert, nous arrivons à la fin de cet interview. Pour conclure, quelle application voyez-vous à ce genre de technologie dans un futur proche ?

TH – Je pense, et cela a commencé, que les entreprises devront se réinventer sous forme d’extended entreprises, c’est-à-dire aller au-delà de réseaux propriétaires ou limités de communautés de users, passer du discours au dialogue, pour se confronter à l’extérieur. Pour cela, il faudra créer des agents chargés de gérer les relations entre ces mondes communautaires et l’entreprise, des chefs de produit en quelque sorte.

Par extension, une fois ces communautés développées, une nouvelle forme d’économie, communautaire et basée sur la notion de centres d’intérêts, verra le jour et pourra compenser le déclin de l’économie historique où la manufacture continuera d’échapper aux pays riches.

CIE – Thierry Hubert, merci.

Pour aller plus loin :
Le blog de Darwin Ecosystem
Le blog de Thierry Hubert : http://thierryhubert.blogspot.com

Retrouvez l’ensemble des best practices collectées dans la section Best Practices.

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