Basée à Grenoble, Comongo est une start-up française spécialisée dans l’analyse sémantique de micro-corpus de données grâce à l’intelligence artificielle intégrée dans son outil Comonimage. La technologie de Comongo permet aux entreprises d’avoir une image précise et contextualisée du ressenti de leurs publics-cibles afin de prendre les bonnes décisions et d’optimiser leur stratégie de développement.

« L’intelligence artificielle doit être pensée pour augmenter les capacités des Hommes à prendre les bonnes décisions »

Fondée en 2015 par Stéphane Labartino, Comongo répond, selon lui, à un besoin spécifique du marché. Dans les années qui ont suivi la crise économique de 2008, l’ancien consultant en communication stratégique  estime en effet avoir été témoin d’une véritable déstructuration et d’une perte de sens au sein du monde de l’entreprise.

Selon le fondateur, les entreprises, et notamment les grands groupes, ont alors cherché à obtenir de l’analyse stratégique à moindre coût, en faisant appel à des prestataires délocalisés qui ne connaissaient rien de leurs marchés locaux et de leur situation propre. Une tendance au off-shoring et low-cost, reposant sur l’idée que le traitement de données en masse de manière quantitative répondrait à tous les maux d’une crise économique. Idée contre laquelle Stéphane Labartino s’oppose en insistant au contraire sur l’importance de la prise en compte des réalités contextuelles.

C’est pour donner une image précise et contextualisée du ressenti des publics-cibles des entreprises que Stéphane Labartino a fondé Comongo et développé, avec son équipe, l’outil Comonimage. Ce dernier s’appuie sur la Beautiful Data, de la donnée ciblée et contextualisée qu’analyse ensuite un logiciel d’intelligence artificielle.

« Le choix de la Beautiful Data est celui du qualitatif sur le quantitatif (…) C’est un point de différence fondamental, presque philosophique, qui m’oppose à certaines tendances actuelles du monde de la technologie et, au-delà, de la stratégie d’entreprise. Le parti-pris de dire que la technologie ne peut rien sans compétences et arbitrages humains. La Beautiful Data propose des données contextualisées et sélectionnées pour répondre aux besoins spécifiques de chaque structure à la manière des études et audits qualitatifs », explique Stéphane Labartino dans les colonnes du magazine Lyon Entreprise.

Aussi, pour le CEO de Comongo, « L’intelligence artificielle doit être pensée pour augmenter les capacités des Hommes à prendre les bonnes décisions. L’outil ne peut pas imposer une décision sans contexte. Cela n’est pas efficace et c’est même dangereux ».

Un travail en synergie avec le client

Concrètement, Comonimage permet de faire un diagnostic de l’image d’une entreprise, d’un produit, d’une conduite de changement, de gouvernance en partant du ressenti des personnes au cœur de son écosystème. En fonction des priorités et des objectifs des clients de Comongo, l’outil d’analyse sémantique génère un questionnaire ouvert envoyé aux publics-cibles de l’entreprise choisis par le client.

Des publics qui vont des collaborateurs aux clients, en passant par l’ensemble des partenaires. Leurs réponses, analysées par Comonimage, permettent de faire ressortir avec une extrême précision des informations hautement stratégiques pour l’entreprise, notamment pour comprendre quelles sont leurs propositions de valeur les plus pertinentes, ce qui les rend uniques, ce qui génère de l’adhésion, mais aussi ce qui provoque du rejet.

Dans une telle méthodologie, c’est le client qui donne le contexte et qui co-construit l’étude. « On réalise un vrai travail à ses côtés pour lui permettre de s’approprier les résultats et d’être plus efficace dans la mise en place du changement à opérer pour améliorer son positionnement, ses discours et/ou ses actions », note Stéphane Labartino.

Une réduction des coûts et de délais en plus

Avec Comonimage, les entreprises sont mieux armées pour des prises de décisions pertinentes, qui font sens aux yeux de tous. En faisant le choix de la Beautiful Data ces organisations bénéficient en outre d’une réduction des coûts et de délais. La solution permet de passer d’un délai moyen de 4 à 9 mois avec des solutions classiques à une dizaine de jours, tandis que le budget peut être réduit jusqu’à un niveau 4 fois inférieur.

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