Stephane Gauvin

Blogs en entreprise

Stephane Guérin est un étudiant du cours de eMarketing. Il me pose une question simple d'apparence mais qui s'avère, à l'examen, être une colle intéressante.

En bref -- Stéphane écrit un billet dans lequel il parle de l'utilisation des blogs corporatifs dans le contexte des activités de marketing. Un de ses lecteurs, Marc Snyder, consultant en relations publiques, écrit ici que:

Premièrement, si le titre du billet parle de marketing, le texte parle de toutes sortes de choses mais surtout d'objectifs de relations publiques.

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Donc quand Stéphane parle de «créer des liens», «solidifier une communauté», «des nouvelles commentées de l’industrie», «un article expliquant une nouvelle technologie", «crée(r) de l’excellent contenu pour les outils de recherche», «apporte(r) une dimension humaine à l’entreprise», on voit bien que l'on est dans le domaine des relations plutôt que dans le domaine du marketing

Ma première réaction est de dire que les activités couvertes par les relations publiques sont habituellement considérées comme étant un sous-ensemble des activités marketing. L'activité marketing consiste à créer de la valeur auprès d'une cible, pour le bénéfice des parties (cible et parties prenantes de l'organisation), et ces objectifs sont réalisés en articulant au mieux les variables du mix, dont fait partie la communication.

Les activités de communication étaient avant l'internet, simplement catégorisées approximativement comme suit: (1) publicité (communication commerciale de masse), (2) vente (communication commerciale un-sur-un), (3) relations publiques.

La question intéressante est de savoir si un blog corporatif est assimilable à une activité de relation publique, à une activité publicitaire, ou les deux à la fois, selon les circonstances.

La distinction entre relations publiques et publicité n'est pas uniquement sémantique et destinée à générer des questions d'examen. Les activités publicitaires sont nettement plus réglementées que les communications de relations publiques. La raison est bien simple. En général, avant Internet, les activités de relations publiques étaient destinées aux journalistes, au personnel politique, aux actionnaires ou à d'autres publics institutionnels, i.e. des publics présumés compétents pour interpréter le contenu des communications. Ces communications font parfois l'objet de règles spécifiques (elles peuvent être obligatoires comme les rapports annuels aux actionnaires, ou soumises à des codes de déontologie dans le cas des relations avec les pouvoirs publics), mais de manière générale, les activités de relations publiques sont considérées comme l'exercice du droit à la libre expression (free speech) corporative.

Dans le cas de la publicité, les lois visant à protéger le consommateur font que l'annonceur est tenu de s'identifier, que les faits ne doivent pas être trompeurs (et le fardeau de la preuve n'est pas factuel -- un message factuellement vrai mais donnant lieu à des interprétations fausses pourrait contrevenir à la loi). Dans certains cas, toute forme de publicité est interdite (par exemple, celle visant les enfants. Ou celle faite pour un membre d'une corporation professionnelle comme un médecin, avocat, etc.)

Bref -- pour le moment je ne saurais pas dire si un blog sera considéré comme de la publicité ou comme l'exercice du droit de s'exprimer. Je serais prudent avant de faire un blog destiné aux enfants. Je serais prudent si je devais conseiller un membre de corporation professionnelle sur la contenu d'un blog (ex: un avocat québécois qui publie un blog devrait éviter les billets du genre -- un spécial cette semaine sur la rédaction des mises en demeure). Je serais également prudent en tout ce qui concerne la récupération par une entreprise d'un outil de communication qui est perçu comme étant hors de son contrôle.

Si un lecteur informé avait de l'expertise à contribuer, je le remercie d'avance.

Votre réponse pourrait avoir cette allure

Tel que promis, un chiffrier et les résultats que j'obtiens à la première question.

1) Il fallait calculer les ventes en gros de l'industrie (420M)
2) J'ai eu quelques difficultés à estimer les paramètres. Une valeur initiale de delta de 1 et de gamma de 40 (présumant que les efforts de l'industrie sont comparables à ceux d'ABC. ABC investit $10M pour une part de 20%, on peut supposer que l'industrie investit qqchose de voisin de $40M). 
3) j'ai dit à plusieurs reprises que gamma représentait l'effort de l'industrie. Dans cet examen, je vous ouvre la porte à l'idée de manipuler un paramètre. Si on pense que l'industrie va réduire ses efforts dans la proportion de réduction de la demande, le gamma original passera de 20+ à 14+. Nous sommes en territoire fragile, mais l'idée est de tester votre compréhension du modèle.

Bon été

Offre d'emploi

Un ex-étudiant du cours Comprendre l'entrepriseDigitale m'a fait parvenir l'offre d'emploi suivante (belle opportunité)

Je suis responsable de la pratique de gestion de la relation client (CRM) à CGI et nous sommes présentement à la recherche d'architectes et analystes d'affaires dans ce domaine et ainsi qu'en intelligence d'affaires. Si vous êtes passionné(e) par un de ces domaines, contactez-moi à christian.gosselin@cgi.com.

Virage stratégique des départements TI

Info intéressante. Un des VPs de Gartner, une des boîtes qui dominent le secteur de la recherche appliquée en TI, suggère aux entreprises de supporter plutôt que d'interdire les applications collaboratives. Voir citation ci-dessous et lire l'article si le sujet vous semble pertinent.

Au-delà des impacts sur les pratiques en matière de gestion des infrastructures TI, cette information est un autre exemple de la transformation du concept d'entreprise. La vision implicite d'Austin est qu'une organisation est une collection d'individus qui travaillent de la manière qu'ils estiment la plus appropriée. Relativement voisin de ce que Malone décrit dans Future of Work.

Il serait illusoire de penser que cette forme se généralisera d'elle-même. Vous pourrez facilement trouver des exemples où les TIs sont utilisées pour centraliser davantage le pouvoir détenu par quelques administrateurs. Soit via l'argument de productivité, soit via l'argument de sécurité.

Link: Should IT Embrace Consumer Technology?.

Austin started by noting most companies have clear policies that restrict employees from using company equipment for personal use. But he said the difference between "work and non-work" is actively disappearing in the work place.

Why Not Tax the Tall? - New York Times

Lire les sources quand j'aurai 2 minutes. En bref, un argument qui attaque le principe distributif du système de taxation.

(Si vous tombez sur ce billet accidentellement): Welfare economics est une discipline où on considère les effets globaux d'une réglementation, mais pas les effets distributifs, lesquels sont en principe mieux servis par un système de redistribution via impôts et taxes. Cet argument est utilisé, par exemple, pour défendre le principe de services de santé privés (socialement + efficients que des services publics, réglementés, en disposant de l'argument de bien essentiel qui ne serait pas disponible aux moins fortunés, lesquels devraient recevoir juste redistribution via crédits d'impôts ou autrement.

Link: Why Not Tax the Tall? - New York Times.

“This result has two possible interpretations,” the men write with tongue-bulged cheeks. “One interpretation is that individual attributes correlated with wages, such as height, should be considered more widely for determining tax liabilities. “Alternatively, if policies such as a tax on height are rejected, then the standard utilitarian framework must in some way fail to capture our intuitive notions of distributive justice.”

Code volontaire de conduite dans le domaine de l'alimentation des enfants

Le Toronto Star fait état d'un code de conduite publicitaire adopté par 15 entreprises qui contrôlent majeure partie des dépenses publicitaires visant les jeunes, et qui vise à promouvoir un style de vie santé.

Au-delà du contenu du code que je ne connais pas, et des effets qui restent à vérifier, il n'en demeure pas moins que ce genre de comportements devient plus fréquent -- les intérêts commerciaux menacés par un changement significatif de l'opinion publique se regroupent pour demander l'intervention de tiers indépendants dont la tâche est de vérifier que les concurrents respectent les règles d'un jeu socialement acceptable.

Une entreprise agissant seule éprouverait des difficultés, parce que le comportement concurrentiel  "optimal" ne coïncide pas avec l'intérêt du public. (Par exemple, le marché des enfants répond favorablement aux produits avec une forte teneur en sucre, de sorte que les entreprises ont un incitatif à répondre à cette demande). D'autre part, si les entreprises attendent que l'opinion publique se mobilise au point de motiver une réglementation formelle, on craint (à tort ou à raison) que le réglementation soit contraignante au-delà de ce qui est nécessaire (parce que les lois ont une portée universelle et s'accommodent mal des considérations d'intérêts particuliers, lesquels font précisément l'objet des efforts de segmentation et de développement de réponses appropriées de la part des entreprises.

Link: TheStar.com - Business - Marketers vow to help make kids healthier.

In the wake of growing concerns about childhood obesity, marketers of sugary delights and deep-fried foods have agreed to create their own guidelines, and submit them to Advertising Standards Canada. It will act as a third-party auditor, issuing reports as to whether the companies comply with their own guidelines. The companies have also agreed to extend many of the guidelines imposed in the TV-specific broadcast code for children to online, print and radio advertising.

Examples of random walk

Below, three charts to show what a random walk process looks like. These graphs were generated in Excel by the cumulative addition of a random uniform value in the -1 to +1 interval. The graphs show three successive updates (I did not spend hours to cherry pick unusual charts). Each graph shows the resulting value over 32,000 completely random realizations. Trends and cycles are illusory.

 

Media sociaux et marketing

Article intéressant paru dans le magazine du NYT et relayé par plusieurs. En bref, l'auteur décrit une recherche qui démontre que les consommateurs sont influencés par des signes sociaux. Concrètement, la probabilité que je télécharge un fichier est proportionnelle au nombre de téléchargements précédents. Ce serait un peu comme du bouche-à-oreille nouvelle génération.

Ce qui est intéressant est que le résultat est imprévisible (i.e. dans différents mondes, les succès ne sont pas les mêmes). On assiste au déroulement du hasard: si "par hasard" je suis le premier et télécharge untel fichier, comme ce fichier est avantagé, les probabilités que les visiteurs subséquents le téléchargent sont plus fortes. L'avantage se renforce progressivement.

Il est clair que les recommandations de l'univers social ont un impact important sur le comportement des consommateurs. Que ces impacts soient imprévisibles et indépendants des caractéristiques objectives de l'objet soulève des questions intéressantes (est-ce qu'il est correct que le "gagnant" de telles courses empoche les revenus qui y sont associés?) et des problèmes stratégiques dont les solutions ne sont pas évidentes (intuitivement je dirais que l'on peut s'appuyer sur ce résultat pour justifier la création d'un grand portefeuille d'artistes (ou autres objets) de manière à augmenter les chances de remporter ces courses à la popularité. Et possiblement d'annoncer massivement afin de lancer le processus social. Deux conclusions qui confèrent un avantage déterminant aux grandes organisations -- paradoxal dans un monde qui s'alimenterait essentiellement au bouche-à-oreille.

En ce qui concerne la théorie et la pratique du marketing, ll faudra étudier la nature de l'influence des recommandations sociales (ex: probablement plus forte quand les caractéristiques objectives ne sont pas facilement observables) et réfléchir à l'évolution possible/probable de cet effet.

(finalement -- je m'apprêtais à mettre en ligne un exemple de modèle de marche aléatoire (random walk)). Une autre interprétation des résultats auxquels Watts fait référence pourrait être que la domination est un phénomène largement aléatoire.

Link: Justin Timberlake - Culture - Hollywood - Idea Lab - New York Times.

Introducing social influence into human decision making, in other words, didn’t just make the hits bigger; it also made them more unpredictable.

fitting a non-linear trend on first example

I've fitted a non-linear trend on the data described in the first example, to give a better idea of what I am doing. I've used a robust estimation procedure and a 4-parameter non linear trend function (the green line). The good news is that the trend line tracks the data very well and yields a "credible" conclusion (the series is stable, i.e. not trending up or downwards. A shift occured around period 7 which propelled the trend to a higher plateau by period 22 -- the hit storm is entirely discounted because it lies so far out of the "usual" data range.)

The bad news is that the estimation procedure is sensitive to seed values given to parameters (i.e. the loss function is not well behaved). While the essential conclusion (that the series has reached a plateau at 172 or so) remains unchanged across different solutions, the S that you can see between periods 7-22 can be replaced by a concave curve (i.e. an extremely brief S, too short to be seen) starting at the 157 level.

To summarize -- a robust non-linear trend line appears to be a viable solution to provide a compact analysis of a time series such as the one described above, compared to OLS (linear) and Robust linear estimates.

I'll provide similar charts for a few other prototypical series over the next few days.

(Click on the category - see link below - for an unbroken thread)

Tourner la page sur les blogs

Avec la session qui prend fin, ce qui sera un des derniers billets destiné principalement aux étudiants du cours de e-marketing.

J'ai beaucoup parlé des blogs parce que ce phénomène a un impact considérable dans plusieurs sphères de l'activité humaine. J'étais particulièrement curieux de voir l'effet que mes encouragements auraient sur votre groupe. Vous pouvez tirer vos conclusions personnelles.

J'aimerais que vous preniez tous conscience de l'évolution rapide des habitudes sociales qui affectent des proportions variables de la société, avec des impacts qui ne sont pas toujours faciles à anticiper ou à comprendre.

Lisez par exemple le texte duquel la citation ci-dessous est tirée. En essence, l'auteur estime que le phénomène des blogs ne deviendra probablement jamais mainstream. (Attention -- il parle de la production de contenu). Et je pense que l'on ne peut qu'être d'accord: les 70 millions de blogs pâlissent en relation avec le volume stupéfiant de contributions qui se font dans les espaces sociaux. Ce qui est moins clair est l'importance de l'impact des blogs sur les lecteurs, relativement à l'importance des interventions dans les espaces sociaux...

Les innovations sociales se bousculent. SecondLife qui comptait deux millions de résidents au début de l'année, en affiche maintenant 5 millions. Oh! évidemment, on peut remarquer que le nombre de résidents branchés est demeuré plus stable (aux environs de 25 000) et conclure que ce n'est pas demain que nous irons visiter grand-maman dans un environnement synthétique. Vous avez par ailleurs, peut-être, lu que le courriel est menacé. Les jeunes en particulier préfèrent la messagerie instantanée. Et vous avez possiblement lu/vu/entendu parler de twitter, un site de... blog social... où les utilisateurs disent ce qu'ils font... pour s'exhiber, ou pour partager avec leurs amis, ou pour ajouter un widget sur leur blog... un site en explosion (voyez-vous même dans l'actualité). Et vous avez vu les cartes personnalisables de google maps?

Bref... bonne fin de session. Bon été. Et gardez l'oeil ouvert sur les choses vraiment fascinantes que l'on voit apparaître sur l'Internet.

Link: Victor Keegan: To the average Joe, blogs aren't cutting it | Technology | Guardian Unlimited Technology.

If there is lesson here it is that blogging, for all its undoubted success in politics and the arts, hasn't taken off in a way that many people, myself included, thought it would.

First example

I posted a couple of days ago, in general terms, giving two examples. I've got some feedback. Just enough to say thanks to Stéphane Hamel and Philippe Reynet, and to realize that I need to flesh out the idea a bit more. So, here I go:

1) My goal is to model non linear trends for a special kind of time series generated from web data. To illustrate, imagine a blog for which I have daily statistics. I assume that readership can be modeled the usual way (i.e. time series are made out of trend, cycles and random errors). I want to test the idea that the trend component is not linear or concave/convex, as is generally assumed by time series models (we take differences until the data is stable before applying procedures such as Box and Jenkins or other). More specifically, I want to explore the feasibility/usefulness of extracting s-shaped trends. One immediate application would be the ability to forecast the plateau that a series approaches. (I'll expand on this in future posts).

2) Let me take you by the hand, step by step, to examine a "simple" example of such time series. Figure 1 below shows the raw data, where we can readily see several outliers occuring at periods 24 to 28. Imagine, for illustrative purposes, that each point represents the number of unique daily visitors to a blog and that a hit storm occured at periods 24-28 after a post made it to Digg or some other high traffic referrer. I've uploaded the raw data (and procedures to estimate trend lines) here.

Figure 1: raw data

 

For the moment I will simply try to fit a linear trend line. Visual inspection will lead us to think that the trend line should stay close to the 175-190 range, i.e. slicing through the (seemingly) flat baseline. However, the hit storm will complicate matters.

My question in the first post was: what would you suggest to automate the process of dealing with outliers? Let me explain a bit further.

Figure 2 shows three estimates of the trend line. The first one (in red) shows the regression line that you'll get with an OLS procedure. The slope is negative, which would be interpreted as as sign that the blog draws less and less visitors as time passes.

Figure 2: Three estimations: OLS (biased), M-reg and OLS with 2 intercepts (OK)

This result is suspect, but in this case, fairly obvious -- the OLS trend is created by the hit storm. Had the storm occured in period 60 or so, the trend would have been positive. (OLS is slicing through all data points. For those more technically inclined, OLS assumes that errors are randomly distributed, which is NOT the case here, very obviously. Simply put, OLS regression yields an inappropriate signal because the data is affected by a significant anomaly).

There are (at least) two ways in which one can deal with this situation: one can use robust regression (Huber 1981: Robust Statistics, Wiley) a general procedure where observations are weighted in proportion of their fit to the regression line. Or we can model the hit storm explicitly. Robust regression (M-regression) is general because we do not have to pre-specify which data points are outliers. The iterative weighting takes care of that, which permits automated cleaning, so to speak. A specified OLS regression requires that the analyst adds a dummy variable to indicate that an observation belongs to an outlying group. Feasible in this case, but impractical in others I will introduce in future posts.

The grey (OLS with 2 intercepts + 1 trend parameter) and green line (m-regression with one intercept and one trend parameter) are (1) pratically identical, (2) intuitively better fits than the OLS line as they follow nicely the baseline and (3) positive rather than negative.

Differences between OLS and OLS-2/robust regressions may seem trivial, but let me assure you that they are not. First, the essential conclusion is the opposite (the trend is negative if we rely on OLS, positive if we rely on robust regression). Second, the robust regression highlights the fact that the outliers are not meaningfully related to the bulk of the data (obviously!) which makes us focus on the relevant data range, displayed in figure 3. You may not believe it at first, but figure 3 shows the exact same data as figure 2, albeit it truncates outlying values. 

Figure 3: A closer look at the data

Looking at the data with a proper range shows how inadequate the OLS estimate really was. In figure 3, we display the hit counts in the 150-190 range, ignoring the hit storm (which pushed hits in the 750 range). The red line (OLS trend estimate) does not track the data at all. The M-reg and OLS-2 are still indistinguishably close and track the data "nicely". In other words, using an appropriate technique matters enormously. (arguably more so when I'll move to non-linear trends, were the impact of random shocks is more severe).

And notice what happens in the vicinity of the storm. What looked like a flat line in figure 1 or 2 shows a typical cycling pattern, with a steep climb prior to the storm, and a trough following the storm.

So, for now, my belief is that a robust non-linear regression model would do the job. My belief is fragile however, as I have not tested it against other artefacts that I know do occur in the time series I've examined. As of today I would bet that robust estimates will do well with random outliers, but am not so shure in the case of steps -- so I ask again: if you are familiar with smart procedures that can spot patterns in time series and that could be used in conjunction with non linear regression models, let me know.   

Blogs et polarisation

David Wessel est chef de pupitre à Washington pour le Wall Street Journal. Dans un podcast préparé par l'Université Yale, Wessel parle de l'évolution des média, en terme de leur façon de traiter l'information.

Il ouvre son allocution sur quelques commentaires humoristiques, incluant le fait qu'en 1984 le WSJ utilisait encore des machines à écrires parce que l'éditeur ne voulait pas faire le saut vers les ordinateurs de bureaux tant que la technologie ne se serait pas stabilisée...

Son allocution concerne principalement le traitement que les média font de l'information. Wessel observe (très justement) que les média se polarisent. Ce qui est intéressant est qu'il observe que les média étaient polarisés au début du 20ième siècle et que l'idéal d'un traitement équilibré et juste de l'information est apparu plus tard, vraisemblablement pour des raisons d'ordre économique. Et que ces mêmes forces agissent aujourd'hui, à nouveau, dans le sens de la polarisation. L'idée de base est que le lecteur est maintenant en position de lire les média qui reflètent ses convictions personnelles. Comme il est économiquement viable de produire plusieurs média, la fragmentation des auditoires ne s'opère pas seulement sur des variables d'intérêt général (ex: canal histoire, canal sci-fi, canal bricolage, canal enfants) mais aussi sur le spectre politique, ou plus généralement, sur le côté de la médaille qui colle à votre interprétation de la réalité.

Quelques chiffres intéressants sur l'économique du WSJ.

Un podcast que j'ai écouté avec plaisir plus d'une fois, en flux ou à télécharger.

Excellent article sur les blogs

Un article qui parle de l'histoire et de l'évolution de cette forme d'expression.

On y apprend des tas de choses. Par exemple, que blog ne provient pas de la contraction de weblog (version que je colporte dans mon cours) mais de l'insertion fortuite d'un espace que Merholhz a inséré en tapant le mot we blog. Ou que le japonais est la langue la plus bloggée. Que le premier blogger est un personnage bizarre qui voulait partager ses trouvailles sur le net, il y a plus de 10 ans. Que les commentaires sur la saturation du phénomène sont contestables. Que la forme recouvre plusieurs genres. Que les blogs défunts demeurent parfois utiles.

Et il y a ce mot extraordinaire: escribitioniste

Link: The blogs that ate cyberspace - In Depth - theage.com.au.

Every single day, all around the world, 1000 new blogs spring to life. "It continues to catch on, not just in terms of the number of new blogs but in terms of posting volume," Sifry says. Six months ago, the world created 1.1 million posts a day. Now it is 1.4 million. That's 58,000 posts an hour. It is true, though, that many blogs are dead or inactive. Of the 70 million Technorati identifies, just 55 per cent have been updated in the past three months. About 11 per cent are updated weekly or more often. But not all abandoned blogs are debris left by disenchanted confessionalists. Many were always intended to have fixed life spans — tied to conferences, academic courses or specific projects. Often, though static, they remain useful resources.

Cleaning up time series

Here's is chart depicting a time series. Imagine the number of hits on a webpage, the volume traded on the stock exchange for a given stock, or a metric of the kind.

My immediate goal is to isolate trend data for further analysis. In order to do this properly, I must take into account the "shock" (say, a hit storm) that occurs at periods 24-28. I can then interpolate or simply ignore the interval.

The funny thing is that I am not aware of tools or techniques that would do this automatically. I am not an expert in the field, but not uneducated either. (familiar with most procedures found in TSP).

The chart to which I refer above is the simplest example I found in a sample of about 10 I just examined. A little more involved case is found here. In this second example, there is evidence that the series moves from a first state (A), stable and low intensity, to a second state (B) trending upwards, perturbed by two impulses (starting at period 49 and 60), where an impulse differs from a shock in that a shock adds a constant to the trend, whereas the impulse shifts data (say, hits that would have occurred on period 54 are moved forward to period 50, as if a promotional event had displaced demand).

If anyone out there is aware of "smart" procedures that would hilight events in order to extract trend data, I would appreciate pointers. (just in case -- a regression will not do, because the resulting trend data would have spread disturbances on a prediction line, and the predicted data would become useless anyway precisely because I want to run a special form of non linear model on these inputs).

If anyone is interested is one way or another, please let me know as well. I'll put relevant posts under the "project: mapping time series" category.

(an example is detailed here. Click here for an index of all posts on this thread)

Tourisme académique

La session s'achève. J'ai besoin de vos commentaires pour me faire une idée sur la suite à donner à notre cours (pour les sessions qui suivent)

Vous le savez, j'ai beaucoup parlé des blogs. Fin mars, les premiers vrais fruits sont apparus. Dans le blog de Mel, deux étudiants du groupe ont commenté un billet. Preuve indirecte qu'ils sont abonnés et comprennent bien le processus. Un bel exemple du nouveau modèle de communication. Et Daniel tape précisément sur le clou en écrivant que l'impact de son commentaire aurait pu être tout autre s'il avait nommé les entreprises avec lesquelles il a eu de mauvaises expériences.

C'est le genre de phénomène qu'il est important que toute personne intéressée à l'impact de l'Internet sur le marketing, réalise pleinement.

Ma question est de savoir comment procéder -- les incitatifs externes (i.e. notes) ont un effet négatif à long terme sur la performance (Voir Benabou et Tirole 2003 -- Review of Economic Studies). Mais je ne sais pas comment on peut, ou comment on devrait, alimenter les incitatifs internes (l'utilité perçue) dans un environnement enLigne.

J'en suis à me demander si l'enseigment enLigne est approprié... (peut-être la neige en avril qui me donne le cafard :)

Nouvelles interfaces

Toujours dans la veine mobile, cette fois un article du NYT qui parle de l'utilisation du téléphone cellulaire en intéraction avec des codes barres. Un appareil doté d'une caméra (très fréquent) et du logiciel approprié (nettement plus rare) peut être pointé sur un code barre qui redirigera la communication vers le micro-site approprié.

Les utilisations pratiques sont évidentes. L'horaire autobus, l"initiation du protocole de paiement. Dans l'article on parle de cette technologie pour qu'un promeneur puisse avoir les information sur une maison à vendre devant laquelle il passerait. Ou de McDonald's Japon qui utilise cette approche pour donner des informations détaillées sur la valeur nutritive de leurs produits.

La phrase importante de l'article:  Quand vous avez essayé, vous ne voulez pas retourner à votre PC.

Mais bon, demain n'est probablement pas la veille. Il a fallu une dizaine d'années pour que les SMS décollent. Il faudra en compter autant sinon davantage pour que le matériel, les logiciels et les habitudes se mettent en place. Reste à voir comment la bataille Cingular / Sprint va évoluer en sol américain (pour la dominance en matière de connectivité mobile). Ou comment la bagarre Apple / Nokia / Samsung va se jouer (sur le créneau des appareils mobiles)

Link: New Bar Codes Can Talk With Your Cellphone - New York Times.

“You’ve picked up this product, and you don’t want to go back to your PC,” said Tim Kindberg, a senior research at the Bristol, England, lab of Hewlett-Packard.