La disponibilité rapide des informations permet aux gouvernements de prendre des mesures efficaces et ciblées en cas de crise

Avec la crise pétrolière, l'éclatement de la bulle Internet, la crise financière et bancaire et la pandémie de COVID-19, les cinquante dernières années ont été marquées par plusieurs chocs économiques qui ont souvent eu de graves conséquences sur le paysage économique. Les gouvernements ne sont souvent en mesure de fournir un soutien ciblé et de réagir de manière appropriée à ces événements inattendus qu'avec un décalage important, car les données appropriées ne sont généralement pas disponibles au début d'une crise. L'analyse des sites web des entreprises basée sur l'IA peut remédier à cette situation en complétant les méthodes d'enquête traditionnelles et en fournissant des prévisions fiables en temps opportun. C'est ce que montrent les études menées par le ZEW de Mannheim en coopération avec l'université Justus Liebig de Giessen pendant la crise du coronavirus.

Afin de fournir une assistance rapide, comme cela a été nécessaire au début de la pandémie en cours, le gouvernement n'a pas vu d'autre option que d'utiliser le "bazooka" tant décrié, étant donné le manque de données qui auraient permis une réponse politique plus différenciée. Si l'aide est ainsi apportée, elle est loin d'être ciblée en ce qui concerne la répartition des ressources financières utilisées. "Afin de fournir aux décideurs politiques des informations pertinentes le plus tôt possible et de pouvoir canaliser efficacement les aides publiques, l'analyse basée sur le web s'avère être un instrument extrêmement utile", déclare le Dr. Georg Licht, directeur du département de recherche ZEW "Économie de l'innovation et dynamique industrielle".

Dans la période qui suit immédiatement un choc économique inattendu, il y a généralement un grand besoin d'informations, qui coïncide avec un manque important d'informations pertinentes. Sur la base de cette disponibilité insuffisante des données, une équipe de chercheurs du ZEW, en collaboration avec la start-up ISTARI.AI, a développé une méthodologie basée sur l'intelligence artificielle pour l'évaluation automatisée des sites web d'entreprises, qui est maintenant également utilisée par des institutions dans d'autres pays européens. À l'aide de l'algorithme développé par ISTARI.AI, plus d'un million de sites web d'entreprises allemandes ont été scannés et évalués chaque semaine pendant la crise du COVID-19 afin d'y trouver des références à la pandémie de coronavirus. L'algorithme peut distinguer de manière fiable si les entreprises signalent des problèmes (fermetures, annulations d'événements, etc.) ou annoncent des mesures d'adaptation (adaptation des heures d'ouverture, du service de livraison, etc. Il est ainsi possible de déterminer à un stade précoce quelles entreprises et quels secteurs économiques sont principalement touchés. L'analyse réalisée de mars à mai 2020 a permis d'obtenir un premier aperçu des effets économiques résultant du choc économique inattendu. L'avantage d'une source de données dynamique telle que l'analyse du site web est qu'elle permet de déterminer les impacts d'un choc économique presque en temps réel.