Les parties prenantes telles que les ONG, gouvernements, syndicats et medias décrivent le rôle des entreprises en termes positifs et négatifs, générant ainsi des approbations et des controverses. Depuis 2001, Covalence est devenue spécialisée dans l’analyse semi-automatisée de ce contenu narratif. Cette expertise s’est concrétisée dans l’indice de réputation EthicalQuote qui a été plusieurs fois primé.
Nous utilisons des outils de collecte et de classification de données s’appuyant sur des techniques d’intelligence artificielle (apprentissage automatique, traitement du langage naturel) pour analyser ce contenu narratif. Ce processus est enrichi par des interventions humaines classifiant le contenu en termes de critères et de polarité (positive/négative). Notre équipe d’analystes vérifie à double les entrées proposées par le programme, assurant ainsi des standards élevés de curation. Seules les sources identifiées, publiques et disponibles en ligne sont considérées.
Aujourd’hui, la base de données de Covalence comprend un million de documents provenant de 50’000 sources différentes sur 9000 entreprises, qui ont été classifiées par plus de 600 analystes en collaboration avec une trentaine d’universités.
Cette base de données permet de renforcer l’usage de techniques d’apprentissage automatique (machine learning) avec l’aide de notre conseiller scientifique Prof. Patrick Ruch, un spécialiste du domaine, professeur à la Haute école de gestion de Genève. Le recours à des algorithmes de classification nous permet d’automatiser entièrement l’extraction et la pré-classification de l’information, y compris sur des éléments complexes comme la polarité – ou sentiment – et des critères multiples.