Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments applique le traitement du langage naturel (NLP), la linguistique informatique et le Machine Learning pour identifier le ton émotionnel d'un texte numérique. Elle permet aux entreprises d'identifier un sentiment positif, neutre ou négatif envers leur marque, leurs produits, leurs services ou leurs idées. En fin de compte, elle leur donne des informations exploitables en leur permettant de mieux comprendre leurs clients.

Une plateforme de streaming pouvant identifier la popularité d'une série grâce à l'analyse textuelle des publications sur les réseaux sociaux, est un exemple d'analyse des sentiments. Dans ce cas, l'analyse des sentiments permet au diffuseur de comprendre si le public a un sentiment positif, neutre ou négatif envers le contenu. Les résultats d'une analyse des sentiments fournissent à la plateforme des informations exploitables : annuler la série, la renouveler ou prendre des décisions différentes de casting et/ou d'embauche de créateurs.

Analyse des sentiments et traitement du langage naturel (NLP)
L'analyse des sentiments est une sous-catégorie du traitement du langage naturel, ce qui signifie qu'elle n'est que l'une des nombreuses tâches effectuées par le NLP. Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain écrit ou parlé. Les tâches du NLP incluent la reconnaissance d'entités nommées, la réponse aux questions, la synthèse de texte, la détection de la langue et la génération du langage naturel.

Analyse des sentiments et Machine Learning (ML)
L'analyse des sentiments utilise le Machine Learning pour effectuer l'analyse d'un texte donné. Le Machine Learning utilise des algorithmes qui "apprennent" lorsqu'ils reçoivent des données d'entraînement. Grâce au Machine Learning, l'analyse des sentiments évolue constamment pour mieux interpréter le langage qu'elle analyse.

Analyse des sentiments et intelligence artificielle (IA)
Il ne faut pas confondre analyse des sentiments et intelligence artificielle. L'IA fait plus largement référence à la capacité d'une machine à imiter les capacités humaines d'apprentissage et de résolution des problèmes. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA, l'analyse des sentiments du Machine Learning est donc également un sous-ensemble de l'IA. Bien que les trois soient liés, ils sont différents.

Analyse des sentiments et exploration des données
L'analyse des sentiments est une forme d'exploration des données qui explore spécifiquement des données textuelles à des fins d'analyse. L'exploration des données désigne simplement le processus d'extraction et d'analyse de grands ensembles de données pour découvrir divers types d'informations et de schémas.

Pour effectuer une analyse des sentiments, vous devez :

1. Prétraiter votre texte, notamment en convertissant des phrases en tokens, en lemmatisant à la forme racine et en supprimant les mots non significatifs.
2. Extraire des caractéristiques, qui peuvent inclure la conversion des tokens lemmatisés en une représentation numérique ou la génération de plongements.
3. Appliquer le classificateur de sentiment à vos données.

L'analyse des sentiments peut être abordée de trois manières différentes :

• Basée sur des règles
• Machine Learning
• Hybride

L'analyse des sentiments basée sur des règles utilise des algorithmes écrits manuellement, ou règles, pour évaluer le langage. Ces règles utilisent des méthodes de linguistique informatique, telles que la conversion en tokens, la lemmatisation, la racinisation et l'étiquetage morpho-syntaxique. Elles peuvent également utiliser des lexiques (banques de mots).

Ce type d'analyse analysera des mots spécifiques dans les phrases, puis évalue leur polarité et leur subjectivité pour déterminer le sentiment et l'intention. Une fois qu'une polarité (positive, négative) est attribuée à un mot, une approche basée sur des règles compte le nombre de mots positifs ou négatifs apparaissant dans un texte donné pour déterminer son sentiment général.

L'inconvénient évident est que ce type de système nécessite des efforts considérables pour créer toutes les règles. De plus, ces règles ne tiennent pas compte de la façon dont les mots sont utilisés dans une phrase (leur contexte). Même si de nouvelles règles peuvent être écrites pour tenir compte de la complexité, cela affecte la complexité générale de l'analyse. Une évaluation et un ajustement réguliers sont également nécessaires pour maintenir la précision de cette approche.

L'analyse des sentiments de Machine Learning est une version automatisée de l'analyse des sentiments basée sur des règles qui s'appuie plutôt sur des capacités de Machine Learning (ML). Ce modèle nécessite que l'outil d'analyse des sentiments de ML soit alimenté avec des données d'entraînement afin qu'il puisse apprendre quels mots correspondent à quelles polarités. Voici quelques exemples courants : critiques de films, avis sur des produits Amazon ou établissements notés par Yelp. Hugging Face, une communauté d'IA, fournit des bibliothèques, des ensembles de données et des modèles open source pouvant aider à créer et à entraîner des outils d'analyse des sentiments.

Une fois l'entraînement de l'analyse des sentiments de Machine Learning terminé, le processus se résume à l'extraction et à la classification des caractéristiques. Pour produire des résultats, une méthode d'analyse des sentiments de Machine Learning s'appuie sur différents algorithmes de classification, tels que le Deep Learning, Naïve Bayes, les régressions linéaires ou les machines à vecteurs de support.

L'analyse des sentiments hybride combine des méthodes d'analyse des sentiments basée sur des règles et de Machine Learning. Lorsqu'elle est adaptée aux besoins spécifiques d'une entreprise ou d'un utilisateur, elle peut se révéler le plus précis des outils. Elle est particulièrement utile lorsque les sentiments sont plus subtils, comme dans la communication interentreprises (B2B) où les émotions négatives sont exprimées de manière plus professionnelle.

L'analyse des sentiments fournit à l'entreprise des informations exploitables en identifiant :

• la polarité du langage utilisé (est-il positif, neutre ou négatif ?) ;
• le ton émotionnel de la réponse du consommateur (est-il en colère, heureux ou triste ?) ;
• si le ton est urgent ou non ;
• l'intention ou le niveau d'intérêt du consommateur.

En tant qu'exploration d'opinion automatisée, l'analyse des sentiments peut servir à plusieurs fins commerciales.

Avis
À l'aide d'un outil d'analyse des sentiments, une entreprise peut collecter et analyser des commentaires, des avis et des mentions provenant de plateformes de réseaux sociaux, d'articles de blog et de divers forums de discussion ou d'avis. Il s'agit d'informations précieuses qui lui permettent d'évaluer la perception de sa marque.

Découvrir un sentiment positif peut aider à déterminer ce qu'une entreprise doit continuer à faire, tandis qu'un sentiment négatif peut aider à identifier ce qu'elle doit arrêter et commencer à faire. Dans ce cas d'utilisation, l'analyse des sentiments est un outil utile pour les équipes de marketing et de branding. En fonction des informations d'analyse, elles peuvent ajuster leur stratégie pour maintenir et améliorer la perception et la réputation de la marque.

Monitoring des réseaux sociaux
Les commentaires des clients sur les produits ou services peuvent apparaître à divers endroits sur Internet. Il est inefficace de collecter et d'analyser manuellement et individuellement ces commentaires.

Un outil d'analyse des sentiments peut détecter instantanément toutes les mentions et alerter immédiatement les équipes du service client. Cela permet aux entreprises de suivre l'attitude des clients et, par conséquent, de gérer plus efficacement leur expérience client. Un outil d'analyse des sentiments peut également être utilisé pour le monitoring. En tant qu'extension du monitoring de la perception de la marque, l'analyse des sentiments peut être un outil précieux de prévention des crises. Cela permet aux équipes de surveiller attentivement si les mises à niveau logicielles et les nouveaux lancements posent problème et de réduire les temps de réponse en cas de problème.

Tendances du marché
L'analyse des sentiments est un outil utile lors de la réalisation d'études de marché, car elle permet aux entreprises de procéder à un examen approfondi de marchés entiers, de niches et de produits et services spécifiques, en tirant des enseignements des attitudes pour mieux évaluer les besoins et les attentes des clients.

Le langage est un outil de communication humaine complexe, imparfait et en constante évolution. L'analyse des sentiments reposant sur l'interprétation du langage, elle est intrinsèquement difficile.

Avis interentreprises
Comprendre les avis des concurrents est l'un des défis de l'analyse des sentiments. Si une entreprise établit une règle pour qualifier de positif un certain langage décrivant un sentiment envers elle, le même langage utilisé pour décrire un concurrent sera également considéré comme positif. Par exemple :

J'aime la rapidité avec laquelle [votre entreprise] expédie ses produits.

J'aime le fait de pouvoir définir ma plage de livraison avec [votre concurrent].

Ces deux déclarations sont positives, mais l'outil d'analyse des sentiments ne fera pas la distinction entre une entreprise et ses concurrents, sauf s'il est entraîné à reconnaître ce qui est positif concernant les concurrents comme négatif.

Ironie, sarcasme et contexte
La détection et la compréhension de l'ironie et du sarcasme constituent un autre défi de l'analyse des sentiments. Le sarcasme utilise des mots positifs pour décrire des sentiments négatifs mais il n'existe souvent aucun indice textuel permettant à une machine de distinguer le sérieux du sarcasme ou de l'ironie. Par exemple, en réponse à "Vous aimez la pulpe dans le jus d'orange ?", "Oh oui j'adore" pourrait être compris comme positif si l'auteur était sincère ou comme négatif s'il était sarcastique.

Le contexte peut également fausser le sentiment. Prenons les deux réponses suivantes :

"Juste un petit peu."

"Énormément !"

Si les commentaires sont en réponse à une question du type "Est-il probable que vous recommandiez ce produit ?", la première réponse est considérée comme négative, alors que la seconde est positive. Cependant, si la question est "Dans quelle mesure l'ajustement des prix vous a-t-il dérangé ?", les polarités sont inversées.

Différences culturelles
L'utilisation d'une langue en fonction de la culture représente l'un des principaux défis de l'analyse des sentiments. Voyez à quel point l'humour est différent d'une culture à l'autre. Même dans la langue française, les différences dialectiques rendent la distinction du sens complexe. Par exemple :

En français de France, un "dépanneur" est une personne qui dépanne des véhicules. Au Canada, un "dépanneur" est une épicerie de quartier.

De telles différences affectent la précision de l'analyse. Les expressions idiomatiques diffèrent également d'une culture à l'autre. Leur analyse présente un défi similaire.

Subjectivité
L'un des principaux défis de l'analyse des sentiments est que le langage est subjectif. Cela complique la classification en catégories, aspects ou polarités bien définis. Prenons l'exemple suivant :

"Ce téléphone est super" indique clairement un sentiment positif.

"Ce téléphone est petit" est plus difficile à classer. Selon les sentiments de l'auteur sur la taille, il peut s'agir d'une déclaration positive, neutre ou négative.

La signification d'un mot donné peut être subjective en raison du contexte, de l'utilisation de l'ironie ou du sarcasme, et d'autres particularités du discours.

L'analyse des sentiments donne à ses utilisateurs des informations exploitables. En tant qu'outil, ses avantages sont multiples :

Rendre les émotions des clients exploitables, en temps réel
Un outil d'analyse des sentiments peut aider à éviter le mécontentement et l'attrition, et même à trouver les clients qui défendront votre produit ou service. L'outil peut analyser des enquêtes ou des interactions avec le service client pour identifier quels clients sont des promoteurs ou des défenseurs. À l'inverse, l'analyse des sentiments peut également aider à identifier les clients mécontents, dont les réponses aux produits et services fournissent des informations précieuses sur les domaines à améliorer.

Explorer les émotions des clients dans les textes à grande échelle
Les outils d'analyse des sentiments fournissent une analyse en temps réel, indispensable à la prévention et à la gestion des crises. Recevez des alertes dès qu'un problème survient et anticipez une crise imminente. En tant qu'outil d'exploration d'opinions, l'analyse des sentiments fournit également à une équipe de relations publiques des informations précieuses pour façonner la stratégie et gérer une crise en cours.

Améliorer le service client
Les outils d'analyse des sentiments extraient simultanément un large ensemble de données de diverses sources : e-mails, tweets, commentaires, enquêtes, sondages et avis. Un outil d'analyse de texte peut aider à mieux gérer les opérations du service client, à hiérarchiser les requêtes et à automatiser le suivi des interactions médiocres en permettant aux responsables de former des défenseurs du service client qui traitent avec les clients difficiles.

Il existe plusieurs approches à l'analyse des sentiments. Vous pouvez en créer une vous-même, acheter un module complémentaire d'un fournisseur cloud ou investir dans un outil d'analyse des sentiments prêt à l'emploi. Divers outils d'analyse des sentiments SaaS (Software-as-a-Service) sont disponibles et des bibliothèques open source, telles que Python ou Java, peuvent être utilisées pour créer votre propre outil. Des fournisseurs cloud proposent également leurs propres suites d'IA.

Créer votre propre modèle de sentiment
Vous pouvez créer votre propre modèle de sentiment à l'aide d'une bibliothèque NLP, telle que spaCy ou NLTK. Pour les plus ambitieux, vous pouvez même le créer à partir de zéro ! L'analyse des sentiments avec Python ou Javascript vous donne plus de contrôle sur la personnalisation. Même si l'avantage de la personnalisation est important, vous devez prendre en compte le coût et le temps nécessaires pour créer votre propre outil avant de prendre votre décision.

Utiliser un produit d'analyse des sentiments clé en main
Vous pouvez également acheter une solution, comme un produit SaaS proposé par les fournisseurs cloud standard. On peut citer Amazon Comprehend, Google AI, des produits de Machine Learning ou Cognitive Services d'Azure. L'avantage d'un outil d'analyse des sentiments SaaS est qu'il peut être déployé rapidement et souvent à une fraction du coût d'un outil personnalisé. Le processus d'entraînement de l'outil est rationalisé et ne nécessite pas toute une équipe d'ingénieurs et de spécialistes pour la configuration.

Intégrer une analyse des sentiments tierce
Avec des solutions tierces, comme Elastic, vous pouvez charger votre propre modèle de sentiment ou un modèle de sentiment disponible publiquement sur la plateforme Elastic. Vous pouvez ensuite implémenter l'application qui analyse le sentiment des données textuelles stockées dans Elastic.

Suites d'IA de fournisseurs cloud
Les fournisseurs cloud incluent également des outils d'analyse des sentiments dans leurs suites d'IA. Les options disponibles sont Google AI, les produits de Machine Learning ou Cognitive Services d'Azure.

Au fur et à mesure que la technologie de l'IA apprend et s'améliore, les approches de l'analyse des sentiments continuent d'évoluer. Une approche de l'analyse des sentiments réussie nécessite des ajustements cohérents des modèles d'entraînement ou des mises à jour fréquentes des logiciels achetés.

Lancez votre outil d'analyse des sentiments avec Elastic pour pouvoir effectuer votre propre exploration des opinions et obtenir les informations exploitables dont vous avez besoin.

• Apprenez comment déployer l'analyse des sentiments NLP avec Elastic
• Observabilité et analyse des sentiments avec la Suite ELK

Algorithme : un processus ou un ensemble de règles que suit un ordinateur.

Intelligence artificielle : simulation de l'intelligence humaine par des machines et des systèmes informatiques.

Linguistique informatique : une branche de la linguistique qui utilise les théories de l'informatique pour analyser et synthétiser le langage et la parole.

Résolution de coréférence : processus d'identification de tous les mots qui appartiennent à une entité nommée dans un texte.

Lemmatisation : processus de regroupement de différentes déclinaisons du même mot.

Lexique : inventaire du vocabulaire d'une langue.

Machine Learning : un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui, grâce à l'utilisation de données et d'algorithmes, permet à un ordinateur d'apprendre spontanément.

Reconnaissance d'entités nommées : processus de reconnaissance des mots en tant que noms propres ou entités.

Traitement du langage naturel : une branche de l'informatique qui, en tant que sous-ensemble de l'intelligence artificielle, vise à aider les systèmes informatiques à comprendre le langage humain.

Étiquetage morpho-syntaxique : processus de marquage d'un mot dans un texte pour définir la catégorie grammaticale à laquelle il appartient (par exemple, pomme = nom ; lentement = adverbe ; fermé = adjectif).

Racinisation : processus de réduction des mots à leur forme racine.

Conversion en tokens : processus de séparation d'un morceau de texte en unités plus petites, appelées tokens.

Clarification du sens des mots : processus d'identification du sens d'un mot selon son utilisation dans le contexte.