- Cet outil, dénommé PreTEL, a été créé par des chercheurs grenadins et se base sur des réseaux neuronaux artificiels.
- Le système s’entraîne préalablement en tenant compte de données provenant de milliers de livres déjà publiés afin d’obtenir un modèle mathématique capable de réaliser des estimations de la probabilité des ventes.
Des chercheurs grenadins ont développé un nouveau système informatique qui permet de prédire les ventes d’un livre s’il arrive à être publié, une information très utile pour les maisons d’édition, qui pourraient ainsi ajuster le tirage du même. Ce nouvel outil, dénommé PreTEL, se base sur des réseaux neuronaux artificiels et permet également de réalises des simulacres de lancement et de tirage d’un point de vue statistique, ce qui peut aider à décider si un livre est publiable ou pas.
Ce projet a été développé par les chercheurs Pedro Ángel Castillo Valdivieso, Juan Julián Merelo Guervós et Antonio Miguel Mora García, membres du groupe de recherche GeNeura de l’Université de Grenade, ainsi que par l’entreprise grenadine PRM Consultores S.C.A., qui s’occupera de l’exploitation des résultats du même.
Tel que l’explique le professeur Castillo Valdivieso, « ce système s’entraîne préalablement en tenant compte de données provenant de milliers de livres déjà publiés afin d’obtenir un modèle mathématique capable de réaliser des estimations de la probabilité des ventes. » Pour cela, on part d’une base de connaissance de tirage éditorial constamment mise à jour et élargie. PreTEL fonctionne en générant un modèle d’estimation de données qui, une fois entraîné, est capable d’interpréter les valeurs d’un nouveau livre afin d’offrir des données sur le tirage et la vente estimés.
Intelligence artificielle
La génération de ces modèles peut se baser sur différentes méthodes, les plus utilisées actuellement étant les réseaux neuronaux artificiels, les modèles de régression logistique, les arbres de décision et les modèles du type ARIMA. « Toutes ces méthodes basées sur l’intelligence artificielle ont la capacité d’apprendre et de s’adapter, de sorte que si à l’avenir on dispose de nouvelles données, elles peuvent être nouvellement entraînées pour corriger et améliorer les résultats de prédiction », signale le chercheur.
Ainsi, plus la base de connaissance sera grande en ce qui concerne le nombre de livres contenus, et meilleurs seront le modèle réalisant la prédiction et la qualité des estimations.
Finalement, vu qu’il existe d’autres variables externes qui ne sont pas habituellement emmagasinées ou mesurées lors du processus de vente (telles que la conjoncture économique, les modes littéraires, l’intérêt thématique non fictionnel, la réputation de l’auteur, etc.), et ne font pas partie de la base de connaissance, celles-ci s’utilisent afin d’évaluer les résultats d’estimation obtenus du modèle prédictif en tant que valorisation de l’usager.
PHOTO : de gauche à droite, les chercheurs de l’Université de Grenade Pedro Ángel Castillo Valdivieso, Juan Julián Merelo Guervós et Antonio Miguel Mora García.
Pedro Ángel Castillo Valdivieso. Département d’Architecture et de Technologie Computationnelle de l’UGR. Tél. : 958 240589 ; courriel : pacv@ugr.es
