C’est vendredi soir. Vous avez envie d’aller au cinéma. Alors, vous naviguez sur des sites de commentaires de spectateurs pour vous faire une idée des films à l’affiche. Pourquoi, finalement, irez-vous voir un film plutôt qu’un autre ? Contrairement à ce que l’on croyait jusqu’à maintenant, ce n’est pas la note globale du film, ni le nombre de commentaires, mais directement les opinions exprimées par les autres spectateurs qui vont influencer votre choix pour la soirée. Pour arriver à cette conclusion, Li Chen Cheng et Chi-Lun Huang, chercheurs de l’Université de Soochow à Taiwan, ont utilisé une intelligence artificielle qui associe, pour la première fois, l’analyse d’opinion et l’apprentissage automatique. Elle a ainsi pu déchiffrer les sentiments derrière les commentaires sur Internet et les associer aux variations du box-office.
Comprendre les sentiments derrière un commentaire est tout un défi pour une intelligence artificielle. Pour vous, c’est simple. Vous lisez « les effets spéciaux sont incroyables » et immédiatement, vous savez que la technique risque de vous impressionner. L’intelligence artificielle doit, elle, apprendre à distinguer ce qui relève de l’opinion (« incroyables »), de ce qui est le sujet de cette appréciation (« les effets spéciaux »). Elle doit ensuite classer le commentaire parmi les opinions positives sur les aspects techniques et l’associer au film. Ceci va lui permettre de développer un dictionnaire qui trie les sujets les plus fréquents et les associe à une opinion, positive ou négative, pour chacun des films.
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« Le meilleur moment du film, c’est lorsque je me suis levé pour aller rechercher du pop-corn »
Parfois, c’est plus compliqué pour la machine. Le commentaire « Le meilleur moment, c’est lorsque je me suis levé pour aller rechercher du pop-corn » signifie que le film est ennuyeux. Mais le mot « ennuyeux » n’est écrit nulle part. Pire encore. « Le meilleur moment » pourrait laisser croire que l’on parle d’une expérience agréable. C’est là que l’apprentissage automatique entre en action. L’intelligence artificielle doit utiliser les informations classées dans son dictionnaire pour déterminer la probabilité que cette phrase corresponde bien à un avis négatif.
Les chercheurs Cheng et Huang ont fait analyser 18 131 critiques de films du site Movie Database, par cette intelligence artificielle et ont comparé les résultats avec l’évolution du nombre d'entrées. Ils ont alors pu établir des liens de causalité entre les commentaires, leurs progressions dans le temps et l’évolution du film au box-office.
Maintenant
Imaginez comment les producteurs pourraient utiliser ces informations pour faire remonter un film qui n’atteint pas le nombre d’entrées espérées...
KM
