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Interview


Le monde de demain selon Haile Owusu


Chief Data Scientist à Mashable

Juin 2015, à Barcelone

Le monde de demain selon eux

« L’analyse de données n’a aucun sens sans apport humain. Tous ces efforts algorithmiques, la manière dont nous transformons les données en insights, ne sont que des instruments pour orienter nos décisions humaines.

À ses débuts, Mashable était un blog tenu par un jeune homme de 19 ans, Pete Cashmore. Après 18 mois, le blog comptait deux millions de visiteurs par mois. Aujourd’hui, Mashable est un média global et de premier plan, avec 45 millions de visiteurs par mois. Ce site redéfinit le journalisme en innovant dans ses formats, sa manière de traiter les sujets, mais aussi l’utilisation de technologies avancées pour analyser les données de ses lecteurs. Physicien spécialisé dans le big data, Haile Owusu est le directeur de l’analyse des données chez Mashable.

Selon vous, quelle est la tendance qui fait le monde de demain dans le monde des médias ?

Aujourd’hui, les journalistes ne peuvent ignorer la data. Ils doivent être conscients du fait qu’ils écrivent dans un environnement où il y a une compétition agressive pour capter l’attention du public, tout en prenant de la distance par rapport à la mêlée afin de conserver une mesure d’éthique journalistique.
Je pense qu’il est sensé, pour n’importe quel éditeur, d’explorer en profondeur la nature de son audience. Au-delà de statistiques agrégées sur l’engagement des utilisateurs (leur localisation, l’heure où ils sont sur le site, etc.), les médias doivent traiter leur lectorat comme un organisme dont ils s’efforcent de comprendre les différents membres : chaque organe est une métaphore élaborée d’un segment d’audience. Cependant, c’est un point de vue extérieur au métier, car je ne suis pas journaliste, mais scientifique...

Chez Mashable, comment faites-vous pour comprendre cet « organisme », votre lectorat ?

Comme la plupart des publications, nous essayons de trouver des solutions à deux équations : la baisse des revenus publicitaires et la croissance de la part digitale de ces revenus. Pour les résoudre, nous consacrons beaucoup de temps à essayer de comprendre notre lectorat pour en peindre un portrait le plus exact possible. En gardant bien en tête que ces données sont anonymes, nous disposons d’informations sur nos utilisateurs et leurs intérêts : nous voyons quel contenu ils partagent entre eux, nous pouvons lire leurs tweets qui sont publics, et nous avons aussi accès à un nombre très limité d’informations provenant de Facebook. À partir de ce que nous pouvons glaner, nous créons des stratégies promotionnelles afin que notre contenu corresponde le mieux possible à notre lectorat. Nous avons aussi créé un logiciel propriétaire appelé Philosophy, qui prédit l’engagement social que différents types de contenus peuvent générer. Cela permet à nos journalistes d’avoir un outil de curation afin de choisir des contenus qui seront populaires.

Vous dites donc que le contenu qui va être publié est influencé par le type de lecteur avant même qu’il le voie: c’est impressionnant et effrayant à la fois ! Quel est l’objectif de cette technologie ?

La technologie des données permet d’acquérir une compréhension de certains segments «niche» de lecteurs que nous souhaitons atteindre, et d’élaborer des stratégies pour aller vers eux (et les conquérir). L'année dernière par exemple, Mashable est passé d’une concentration principalement anglophone à une expansion globale. Un tel mouvement requiert une bonne compréhension des marchés dans lesquels on investit. Mais nous nous développons aussi au niveau de notre contenu ; au-delà de la technologie, nous couvrons maintenant des sujets d’actualité et des sujets "lifestyle".

La stratégie de Mashable est d’élargir son contenu et sa cible ; est-ce que cela va mener à une baisse de la qualité journalistique ou de « l’attention » de votre lectorat ?

Votre question met en opposition volume et qualité du contenu comme si on ne pouvait pas avoir les deux à la fois ; je pense que ce n’est pas forcément le cas. Les médias ont deux types de stratégie (horizontale et/ou verticale). Imaginez que vous êtes une « usine à contenu » : soit vous avez un seul produit que vous commercialisez en grande quantité, avec des variations mineures. C’est une stratégie qui a des retombées limitées. L'alternative est de proposer une grande variété de produits, que vous distribuez de manière différente en fonction du public auquel il est destiné. Pour moi, cela semble être la stratégie la plus intelligente. Certains médias que j’admire ont fait un très bon travail en augmentant le volume de contenu, tout en traitant ce contenu de manière plus précise. Je pense donc qu’il est possible d’augmenter simultanément la quantité et la qualité du contenu journalistique.

Invariablement, le plus grand challenge pour le journalisme aujourd’hui, c’est de rester compétitif tout en conservant une qualité élevée. La difficulté, c’est que le journalisme de qualité coûte cher, il faut donc une base large pour pouvoir "se l'offrir". C’est là, justement, que la data peut se révéler particulièrement utile. On ne peut pas se reposer sur l’intuition humaine ou les idées reçues pour faire du micro-ciblage, on a besoin d’une intuition dérivée de l’analyse d’algorithmes.

Alors, pensez-vous que le futur des médias repose uniquement sur l’analyse de données, ou est-il nécessaire de conserver une part de traitement « humain » ?

Incontestablement, l’analyse de données n’a aucun sens sans apport humain. Tous ces efforts algorithmiques, la manière dont nous transformons les données en insights, ne sont que des instruments pour orienter nos décisions humaines. L’objectif même des algorithmes est de faciliter la prise de décision, pour les journalistes comme pour les rédacteurs en chef.

Si vous ne connaissez pas encore Mashable, c'est par ici !
Traduit de l'anglais par Rachel Servoz





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