Verrou 01
Représenter la sémantique de la viralité
Le défi
Capturer non pas le sens d'un contenu mais son potentiel de diffusion, en multimodal et cross-plateforme, là où les modèles généralistes (CLIP, embeddings publics) échouent — sans jeu de données de référence.
On le lève
Modèle d'embedding propriétaire entraîné sur des dizaines de millions de contenus sociaux, ré-entraîné en continu.
Preuve
Signaux faibles détectés avant leur apparition dans les mots-clés du marché.
Verrou 02
Prédire le reach d'un contenu publié
Le défi
Estimer, dès les premiers signaux d'un contenu déjà en ligne, son reach final et ses vues restantes. Diffusion pilotée par des algorithmes boîtes-noires et des effets de réseau non observables — cible stochastique, aucune donnée publique.
On le lève
18 mois de métriques d'engagement propriétaires → modèle de prédiction custom.
Preuve
Opérationnel en production. Deux usages : (1) repérer les discussions à fort potentiel où participer, (2) alimenter la détection de narratifs viraux.
Verrou 03
Anticiper la viralité d'un narratif
Le défi
Forecaster l'explosion d'un sujet entier, pas d'un post isolé — coupler représentation sémantique (clusters) et dynamique de diffusion.
On le lève
Somme des vues restantes prédites sur les topics d'un cluster → score de potentiel viral du narratif.
Preuve
Recommandation d'angles éditoriaux avant l'émergence grand public.