Améliorer les contenus de marques grâce aux données émotionnelles de Datakalab : « promesse communicationnelle », discours et imaginaires - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2019

Améliorer les contenus de marques grâce aux données émotionnelles de Datakalab : « promesse communicationnelle », discours et imaginaires

Résumé

Datakalab lance en 2016 la « feel data© » et la présente comme une évidence qui va s’imposer dans la boîte à outil des professionnels. Celle-ci peut être considérée comme issue d’au moins deux tendances, le « big data » et le recours systématique des marques à l’émotion. La start-up doit alors montrer qu’il est possible de « mesurer les émotions » typiquement humaines grâce à la machine. La tâche s’avère d’autant plus difficile que le cœur du métier de Datakalab repose justement sur le procédé de construction de cette donnée pour lui donner un sens aux yeux des annonceurs. Pour alors convaincre que l’on peut lier deux domaines qui semblent a priori inconciliables, Datakalab se construit un « ethos neuroscientifique ». Datakalab cherche bien à convaincre qu’il est possible de ramener la captation de l’émotion à un traitement computationnel.
La création de technologie d’analyse des expressions faciales de Datakalab a amorcé la « bascule », d’une expertise « conseil » à une expertise « technologique ». Je suppose alors que la promesse a été conservée malgré la suppression de l’outil « bracelet connecté ». Si Datakalab jouait sur les imaginaires autour des savoirs neuroscientifiques lors de son lancement, en se repositionnant, elle utilise désormais ses nouveaux atouts : sa plateforme et ses algorithmes propriétaires, cherchant à développer son expertise « technologique » en se construisant un « ethos algorithmique ». La seconde hypothèse n’est qu’en partie validée dans la mesure où les « discours d’escorte » font varier cette promesse, passant de la mesure des différentes émotions à celle des réactions. Datakalab se concentre désormais de manière plus large sur l’ensemble des signes captés sur le visage.
Je me demande enfin si les discours modulés en fonction des besoins des nouveaux clients permettent d’accroître « l’opérativité » sociale des données émotionnelles. Datakalab entre en résonnance avec les nouveaux impératifs du marché, à savoir, l’innovation, la performance, le chiffre et le calcul algorithmique, inventant de nouvelles applications à sa donnée émotionnelle. Elle adapte ses méthodologies et personnalise ses présentations et ses métriques pour différents secteurs. De fait, elle tente bien de répondre aux besoins de sa nouvelle cible, ce qui valide ma troisième intuition. Les « feel data© » promettent même de nouvelles utilisations, par exemple autour de la santé et de l’éducation. En ce sens, Datakalab a bien réussi à les instituer en tant « qu’indice » de la réception face aux contenus et opéré une véritable révolution en liant émotionnel et traitement computationnel.
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Citer

Claire Latourre. Améliorer les contenus de marques grâce aux données émotionnelles de Datakalab : « promesse communicationnelle », discours et imaginaires. Sciences de l'information et de la communication. 2019. ⟨dumas-02559455⟩
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