Au terme d’un an d’expérimentations et un investissement R&D de plus de 100 000 euros, nous sommes ravis d’annoncer le lancement de « RP Pulse ». Cet outil métier dopé à l’IA est désormais en production pour la centaine de consultants en communication d’influence de l’agence.
Développé en partenariat avec le spécialiste des technologies de veille Data Observer, RP Pulse permet désormais à la centaine de consultants de l’agence de monitorer l’actualité, d’identifier et d’évaluer les mécaniques d’influence.
« A l’heure de l’IA, cette démarche de R&D est existentielle pour accompagner l’évolution de nos métiers », commente Thomas Boullonnois, directeur du planning stratégique et de l’innovation au sein de l’agence Rumeur Publique. « L’accélération des logiques d’influence est telle que travailler l’opinion en 2024 implique clairement de nouveaux outils. Loin de remplacer l’humain, l’IA est une vraie opportunité de nourrir la réflexion et la dimension conseil de nos consultants ».
RP Pulse explore des zones du web mal couvertes par les moteurs de recherche standards et couvre plusieurs milliers de sources en quasi-temps réel. Au-delà des relais d’influence établis (médias, politiciens…), l’outil vise à identifier, tous les participants potentiels ou actifs dans les conversations sur les sujets et thèmes liés aux marchés et aux territoires de communication des clients de l’agence.
Porté par un investissement R&D de plus de 100 000 euros, cet outil est le fruit d’un ambitieux programme d’innovation. Développé et expérimenté depuis un an, il est le fruit d’une étroite collaboration et de notre partenariat de plusieurs années avec Data Observer. L’objectif ? Réaliser la surveillance la plus détaillée et exhaustive des conversations et interactions des parties prenantes des clients de l’agence, même au-delà de leur écosystème, sur tous les sujets pertinents qui le concernent.
« À la base, RP Pulse est un crawler et un moteur de recherche conçus pour l’usage des consultants de RUMEUR PUBLIQUE, basés sur les dernières technologies de recherche vectorielle ou neuronale, complétés par des algorithmes de traitement automatique des langues pour la détection, le traitement, la classification, l’enrichissement et l’extraction des données, » commente Damien Rose, directeur associé chez Data Observer. « Aujourd’hui nous avons développé un agent conversationnel en utilisant l’approche RAG (Retrieval Augmented Generation) pour interroger l’index du moteur de recherche en mode question/réponse… et demain nous allons adapter ces modèles à d’autres langues ».