La récente pandémie du COVID-19 a montré que les systèmes d'intelligence artificielle et les modèles d’apprentissage automatique existants, performants en temps régulier, n'ont pas été capables de fournir des prévisions fiables de la demande fortement volatile. Un projet de recherche mené en collaboration avec Angie Ngyuen et Samir Lamouri des Arts et Métiers (Paristech) a permis de démontrer qu’une analyse de sentiments des médias d’information peut permettre de fournir des prévisions fiables de la demande en période de crise. Un cas d’application de la consommation de médicament en France pendant la crise du COVID-19 a été réalisé. Les résultats soulignent une forte corrélation positive entre les sentiments dans les actualités et la consommation.

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