Les cadres adaptent leur langage pour qu’il corresponde aux paramètres des algorithmes d’analyse de texte.

Une nouvelle ère de robots lisant les statuts financiers et de machines surveillant les appels de résultats signifie que les analystes n’ont plus besoin de scruter le moindre mot d’une entreprise. Pour les chefs d’entreprise, c’est tout le contraire, rapporte Bloomberg.

Les dirigeants d’entreprise ont commencé à adapter leurs états financiers et même leur présentation pour tenir compte des algorithmes qui analysent le texte et la parole pour les signaux commerciaux, ont constaté des chercheurs de l’université d’État de Géorgie et de l’université de Columbia.

Les dirigeants mettent l’accent sur la positivité et évitent les mots ou les phrases connus pour être perçus comme négatifs par les machines. Ainsi, les mots « demandeur » et « cesser » ne sont plus utilisés, alors que les mots « innovateur » et « améliorer » le sont.

« L’augmentation du nombre de lecteurs de l’IA incite les entreprises à préparer des dossiers plus faciles à analyser et à traiter par les machines », affirme une équipe d’universitaires dans un nouvel article. « Les progrès technologiques et le volume même de la divulgation rendent cette tendance inévitable ».

Adapter la communication d’entreprise au public investisseur est aussi vieux que Wall Street, bien sûr, et la pratique consistant à le faire pour un public humain est bien documentée. Mais la recherche prétend être la première à s’attaquer à l' »effet de retour » des entreprises qui adaptent leur façon de parler aux machines d’écoute.

Les chercheurs Sean Cao, Baozhong Yang et Alan L. Zhang, de l’État de Géorgie, et Wei Jiang, de la Colombie, pensent que la tendance a commencé en 2011, lorsque des travaux révolutionnaires pour mesurer le sentiment dans les contextes financiers ont été publiés. Les entreprises – en particulier celles dont les déclarations sont téléchargées par un grand nombre de machines – ont commencé à réduire l’utilisation de certains mots à ce moment-là.

Le traitement du langage naturel consiste à convertir un texte ou un discours en chiffres afin qu’ils puissent être introduits dans un programme informatique qui calcule des statistiques qui ne sont pas évidentes à première vue. Il peut détecter des corrélations entre le choix des mots et la rentabilité d’une entreprise, par exemple.

Cette technologie a été commercialisée comme un moyen de couper court aux platitudes des appels de gains à la recherche d’un avantage en matière d’investissement, et un certain nombre de fournisseurs de données alternatifs ont émergé ces dernières années en prétendant justement faire cela.

Pour le PDG de l’alerte, cependant, la prévisibilité des programmes offre un moyen potentiel de s’assurer que les déclarations des entreprises reçoivent un accueil chaleureux.

« Parce que ces règles sont transparentes, observables, ou peuvent faire l’objet d’une ingénierie inverse dans une certaine mesure, les agents qui sont touchés par les décisions sont incités à manipuler les données de l’apprentissage machine afin de jouer à un résultat plus souhaitable », indique le document.

Via Bloomberg

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