Lorsque l'intelligence artificielle et la prédiction viennent en aide à l'édition

Prédire le succès d'un livre est un exercice périlleux pour les éditeurs. Des chercheurs grenadins ont mis au point un système qui permet d'estimer la vente des livres avant leur publication.

Le monde éditorial, bouleversé par les contraintes économiques des dernières années, connaît de nombreuses difficultés quant à estimer la rentabilité d'un livre. Les modèles du grand format et du format de poche, autrefois viables, sont en perte de vitesse sur le marché français et, pour les éditeurs, il peut être difficile d'estimer à combien d'exemplaires doit se tirer un livre. Si l'éditeur possède un ordre d'idée général quant à la réussite présupposée d'un livre, il s'agit toujours d'une opération à double-tranchant, et le titre peut passer à côté de son public. A l'université de Grenade, les membres du groupe de recherche GeNeura ont développé en partenariat avec le groupe Trevenque un modèle mathématique qui permet de prédire le nombre d'ouvrages qu'un éditeur pourrait vendre.

Des neurones artificiels pour prédire la vente des livres

Le système qu'ils ont mis au point considère un large ensemble de variables et les classe selon un réseau de neurones artificiels. Les cartes auto-adaptatives, nommées encore cartes de Teuvo Kohonen, reproduisent le principe neuronal en cartographiant l'espace réel grâce aux variables sus-nommées. Parmi ces données, on retrouve à la fois l'auteur, l'éditeur, le nombre d'invendus comme aussi le nombre de semaines durant lesquelles le livre est disponible à la vente, le prix ou encore le sujet du livre. « Bien sûr, note pour L'Atelier Pedro A. Castillo, l'un des chercheurs, il existe certaines données importantes comme le nom de l'auteur ou le mode en cours, mais nous ne les avons pas considérées pour construire ce modèle. » Une fois que ces données sont définies, un deuxième réseau de neurones artificiels, le Multi-Layer Perceptron, produit un résultat en considérant les informations produites par les autres neurones dans le réseau.

Un modèle évolutif

« Toutes ces méthodes fondées sur l'intelligence artificielle ont la capacité de s'adapter, indique Pedro A. Castillo, de sorte que de nouvelles données peuvent être ajoutées au modèle pour le mettre à jour. » L'exemple du département éditorial de Trevenque, fort d'une base de données de près de 6000 livres publiés, démontre ainsi qu'il serait possible de prédire la vente des livres. Ce modèle pourrait posséder une forte valeur pour les éditeurs aujourd'hui, alors que prédire le succès d'un livre repose, pour une part du moins, dans les mains du hasard. Les valeurs qui n'ont pas été considérées par les chercheurs au cours de leur étude, comme le nom de l'auteur ou la mode, « sont importantes, rappelle Pedro A. Castillo. Nous laissons l'éditeur prendre en compte ces variables dans les résultats obtenus par notre modèle prédictif. »