Comment fonctionne la clusterisation d’information

La clusterisation d'information consiste à regrouper automatiquement les contenus qui parlent d'un même sujet ou d'un même événement, à partir de leur sens et de leur contexte plutôt que de mots-clés communs. La recherche sémantique et contextuelle amène ainsi un changement profond dans la manière de monitorer un sujet ou une marque.

À retenir

• Chaque information reçoit un score de pertinence et un « score review » qui résume sa concordance avec le contexte.
• Ces reviews relient les informations entre elles et forment des clusters.
• Chaque cluster porte une synthèse commune qui résume ses enseignements.

Du mot-clé au contexte

Au-delà de permettre une recherche plus complexe et plus exhaustive, la recherche sémantique nous a permis de scorer chaque information par rapport aux autres et autour d'un contexte commun. Cela n'a l'air de rien, mais cela change tout : nous pouvons relier les informations entre elles.

Ce n'est pas une question de mot-clé, ni de citation de marque. C'est une question de contexte, et de savoir si telle information est liée ou non, de près ou de loin, à ce contexte. C'est le prolongement naturel d'une veille informationnelle qui cherche à comprendre plutôt qu'à compter.

Le score de pertinence et le score review

Chaque information possède son propre score de pertinence et son « score review », qui résume sa concordance ou sa différence sémantique avec le contexte. Exemple de review produite sur une veille consacrée aux jeunes entreprises de l'IA :

« La mention présente une entreprise française utilisant l'IA pour la vidéosurveillance dans les magasins, illustrant l'innovation et les potentialités d'investissement. Elle ne mentionne pas explicitement les LLM ou agents IA, et le statut de jeune start-up n'est pas assuré. » Relevance score : 68/100.

La review ne se contente pas d'un chiffre : elle explique pourquoi l'information est retenue, et ce qui lui manque pour coller parfaitement au contexte.

Comment les clusters se forment

1. Chaque information collectée est scorée et reçoit sa review.
2. Les reviews servent de point de liaison entre les actualités : celles qui partagent un même contexte sont rapprochées.
3. Les informations rapprochées forment un cluster, qui identifie un sujet, ainsi que les concordances et dissonances de points de vue.
4. Toutes les informations d'un même cluster partagent la même synthèse de cluster, qui résume leurs enseignements.

Les clusters permettent de suivre des annonces, des crises, des tendances naissantes, et tout événement majeur ou mineur.

Ce que cela change pour une direction

Pour une cellule de crise, c'est la possibilité de suivre un événement qui évolue sans relire chaque reprise, comme nous le décrivons dans notre guide de la veille de crise. Pour une direction stratégique, c'est ce qui rend lisible un rapport de veille automatisé : un sujet par bloc, et non un empilement d'articles.

Au cœur de l'architecture NewsCore

Le scoring de pertinence, le clustering des actualités et les AI Tags font partie de la chaîne décrite sur notre page technologie NewsCore. Les équipes sûreté en trouveront les usages sur la page NewsCore pour la sécurité et les risques.