Analyse de sentiment et traitement du langage naturel : Guide du débutant

L’analyse de sentiment et la technologie NLP ont des implications importantes — notamment pour comprendre les besoins des clients. Les retours clients se produisent aujourd’hui dans plus d’endroits que jamais : réseaux sociaux, avis clients, chat en ligne, etc. L’analyse de sentiment, alimentée par le NLP, peut vous aider à donner du sens à tous ces retours afin de créer une meilleure expérience pour vos clients.

Dans ce guide débutant sur l’analyse de sentiment et le traitement du langage naturel, je vais vous présenter les bases de l’analyse de sentiment et du NLP. J’expliquerai ce que sont chacun de ces concepts, passerai en revue des cas d’usage concrets, et vous recommanderai des outils d’analyse de sentiment qui facilitent la vie des équipes en charge de la relation et de l’expérience client.

Qu’est-ce que l’analyse de sentiment ?

Voici la question à un million pour les équipes CX et service client :

Que pensent vos clients ?

Si vous pouvez répondre à cette question, vous pouvez éviter les retours négatifs, obtenir un avantage concurrentiel et adapter précisément votre produit aux besoins de vos clients.

C’est là qu’intervient l’analyse de sentiment.

L’analyse de sentiment utilise des modèles de NLP pour analyser de grandes quantités de données : avis clients, appels au support, tweets… Elle attribue ensuite un score à chaque commentaire client en fonction du sentiment ressenti : négatif, neutre ou positif.

Ce n’est pas un système parfait. Même les humains ne sont pas toujours d’accord lorsqu’il s’agit de classer une affirmation comme positive, négative ou neutre. Mais l’avantage des modèles NLP, c’est qu’ils peuvent appliquer un cadre de text analysis cohérent — en appliquant les mêmes critères à des quantités massives de données.

Utiliser l’analyse de sentiment peut vous aider à :

• Mesurer la satisfaction client à chaque étape du parcours client.
• Suivre le sentiment de la marque pour repérer immédiatement les clients mécontents.
• Comparer le sentiment dans le temps pour savoir s’il faut agir.
• Mener des études de marché et concevoir des campagnes marketing.

3 types d’analyse de sentiment

Sauf si vous êtes un data scientist, vous n’avez pas besoin de trop vous plonger dans les coulisses technologiques de vos outils d’analyse de sentiment.

Cependant, lorsque vous évaluez des outils, il peut être utile d’avoir une compréhension basique de la technologie qui les sous-tend.

Voici les trois grandes méthodes d’analyse de sentiment :

1. Basée sur la connaissance

Lorsque vous utilisez un système d’analyse de sentiment basé sur la connaissance (ou basé sur un lexique), vous analysez le texte selon un ensemble de règles prédéfinies.

Pensez à cela comme une approche « dictionnaire ».

Votre dictionnaire contiendra une longue liste de mots assortis de sentiments — par exemple, le mot « haïr » pourra être classé comme sentiment négatif, « aimer » comme positif, et « bof » comme neutre. Vous pouvez créer ces dictionnaires manuellement, mais ils sont plus souvent générés à l’aide d’algorithmes de machine learning.

L’approche basée sur la connaissance est utile dans les secteurs utilisant un langage spécialisé. Par exemple, on peut utiliser un jeu de données de termes médicaux pour mesurer la satisfaction en milieu hospitalier. Cette approche permet également de classer précisément des langages complexes comme les métaphores, l’argot ou l’ironie.

Néanmoins, cette méthode est généralement moins précise que l’analyse statistique car elle s’appuie sur un corpus sémantique beaucoup plus restreint.

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2. Statistique

Imaginez étiqueter manuellement des centaines ou des milliers de textes comme « positif », « négatif » ou « neutre », puis entraîner un modèle pour créer des classificateurs à partir de ces données.

C’est ainsi que fonctionne l’analyse de sentiment statistique.

L’approche statistique utilise des modèles de machine learning pour analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas et des relations. Une fois le modèle entraîné, il peut analyser n’importe quel texte — pas seulement ceux ressemblant à son jeu de données initial. Cela rend la méthode plus flexible et plus précise que la méthode basée sur la connaissance.

L’inconvénient de cette méthode est qu’elle nécessite un grand volume de données pour être entraînée. Les modèles statistiques peuvent aussi avoir du mal avec les langages comme l’ironie et le sarcasme.

3. Hybride

Une approche hybride combine les forces des méthodes statistiques et basées sur la connaissance.

En partant de la méthode statistique, vous créez d’abord un modèle d’analyse de sentiment flexible, entraîné sur de grandes quantités de données. Ensuite, vous affinez et améliorez ce modèle grâce à la méthode basée sur la connaissance.

On bénéficie ainsi de la flexibilité et de la volumétrie du modèle statistique, ainsi que des réglages fins et de l’expertise métiers qu’apporte la méthode basée sur la connaissance.

À lire aussi : Meilleurs logiciels d’analyse d’enquêtes

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Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel est une forme d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain. Le NLP est à la base de l’analyse de sentiment. Vous connaissez sans doute aussi quelques-unes de ses applications pratiques, telles que :

• Détection des spams dans les e-mails
• Chatbots et IA conversationnelle
• Transcription vocale et logiciels de synthèse vocale
• Traduction automatique comme Google Translate
• Reconnaissance vocale, comme Siri, Alexa et autres assistants virtuels

Mais comment fonctionne le NLP ?

Le NLP commence avec des données textuelles à analyser. Le texte est ensuite nettoyé et formaté pour en faciliter l’analyse. Des algorithmes NLP sont alors utilisés pour trouver du sens dans ce texte. Ces algorithmes utilisent des modèles statistiques et des méthodes basées sur des règles afin d’identifier des schémas et des liens.

Les chatbots IA pour le service client et voicebots figurent parmi les applications les plus visibles du NLP pour l’expérience client. Ils alimentent une grande partie des interactions clients, utilisant les techniques NLP pour comprendre les demandes, répondre de façon appropriée et fournir une assistance.

Historiquement cependant, l’expérience offerte par ces bots était parfois frustrante.

Mais la situation évolue rapidement à mesure que le NLP progresse — notamment avec l’avènement des LLM.

Les grands modèles de langage (LLM) sont des réseaux neuronaux de deep learning entraînés sur d’immenses volumes de données. Par exemple, le modèle GPT-3 d’OpenAI est pré-entraîné sur des centaines de milliards de mots provenant de livres et de sources comme Wikipédia.

Ces immenses ensembles de données offrent aux LLM une base de connaissances colossale, la capacité à générer un texte sophistiqué et proche du langage humain, ainsi qu’un niveau de contexte et de nuance très utile lors de l’analyse de sentiment.

Comment fonctionne l’analyse de sentiment via NLP ?

L’analyse de sentiment NLP est une technique qui identifie l’émotion exprimée dans un texte en utilisant des modèles qui classifient les mots et phrases comme négatifs, positifs ou neutres.

Les outils d’analyse de sentiment examinent et classent de gros volumes de feedback client afin de fournir un score de sentiment global.

Voici comment cela fonctionne :

1. Entraînement : Un modèle NLP est entraîné sur un jeu de données existant pour apprendre à classer les sentiments.
2. Saisie : Une grande quantité de feedback client (commentaires, e-mails, avis produits…) est soumise au modèle pour opinion mining ou text mining.
3. Simplification : Le modèle enlève les mots outils et les informations non pertinentes, comme les salutations ou les formules de politesse. Il réduit encore la taille des données grâce à la racinisation, c’est-à-dire en supprimant les suffixes des mots.
4. Identification : Le modèle analyse le texte restant pour identifier les verbes, noms, et autres éléments importants du discours.
5. Classification : Le modèle attribue un score positif, négatif ou neutre à chaque mot ou phrase. Par exemple, le mot « excellent » obtiendra un score positif, tandis que le mot « terrible » recevra un score négatif.
6. Scorage : Enfin, l’outil combine ces scores pour produire un score de sentiment global. Cela aide les marques à identifier les feedbacks clients nécessitant une attention particulière ou une action, et permet également de mesurer l’évolution du sentiment global autour de la marque.

Voici un exemple simple de la façon dont cela fonctionne pour les marques.

Imaginez que vous voyiez les avis suivants sur Yelp pour une pizzeria :

• « J’adore Luigi's — la meilleure pizza que j’aie jamais mangée. Ils me traitent comme un membre de la famille à chaque visite. »
• « La pizza ici est plutôt bonne. J'ai mangé de meilleures pizzas ailleurs, mais celle de Luigi est fiable. »
• « Ma pizza est arrivée froide, et la croûte avait un goût de carton. À éviter. »

Un outil d'analyse de sentiment classerait le premier avis comme positif, le deuxième comme neutre, et le troisième comme négatif. Ensuite, il fournirait une mesure globale du sentiment client.

Les modèles de NLP peuvent aussi détecter des émotions spécifiques comme la joie, la tristesse ou la colère, ajoutant ainsi du contexte à l'analyse de sentiment.

Quel modèle NLP est le meilleur pour l'analyse de sentiment ?

Les modèles Support Vector Machines (SVM), Random Forest et Naive Bayes peuvent tous être utilisés pour analyser un texte afin d’en déterminer le sentiment.

Support Vector Machine (SVM)

Une support vector machine (SVM) est un modèle qui aide à classer des données en groupes. Il fonctionne en créant une ligne ou une frontière qui sépare un groupe de données d’un autre. Une fois la frontière créée, le SVM peut l'utiliser pour prédire à quel groupe appartiennent de nouvelles données.

Voyons un exemple.

Supposons que vous ayez des milliers de photos de pommes et d’oranges et que vous vouliez les classer correctement. Vous commenceriez par fournir au SVM un ensemble de données étiquetées, comme ceci :

• Pommes : forme, couleur, taille
• Oranges : forme, couleur, taille

Au fur et à mesure que vous donnez de nouvelles images au SVM, il utilisera les données étiquetées pour prédire si chaque fruit est une pomme ou une orange.

Les support vector machines peuvent être utilisées en classification de texte, elles représentent donc une technique d’apprentissage automatique intéressante pour l’analyse de sentiment. Les SVM sont également utilisés pour des applications comme la reconnaissance d’image ou la détection de fraude.

Random Forest

L’algorithme Random Forest est utilisé pour les tâches de classification et de régression. Il fonctionne en combinant plusieurs arbres de décision afin d’obtenir des prédictions plus précises.

Mais qu’est-ce qu’un arbre de décision ?

Les arbres de décision sont des organigrammes qui aident à prendre des décisions et à faire des prédictions. À chaque étape de l’arbre, répondre à une question mène à d’autres questions plus spécifiques, ce qui finit par fournir une réponse avec un degré de certitude plus élevé.

Par exemple, supposons que vous vouliez prédire si quelqu’un va aimer un certain aliment en fonction de son âge, son genre et sa localisation. Un arbre de décision permettrait de découper les gens en groupes de plus en plus petits, jusqu’à prédire qu’un garçon de 5 ans des États-Unis adore les nuggets de poulet, tandis qu’une femme de 35 ans de France n’en voudrait pas.

Le random forest est un algorithme puissant car il combine les résultats de plusieurs arbres de décision différents. Cela réduit les risques d’erreur et rend les prédictions plus précises.

Naive Bayes

Naive Bayes est un algorithme simple, reconnu pour sa rapidité et son efficacité. Il est qualifié de « naïf » car il suppose que chaque mot apparaît de façon indépendante — ce qui n’est évidemment pas le cas dans la réalité.

Par exemple, si Naive Bayes était utilisé pour détecter des emails contenant des liens malveillants, il pourrait calculer la probabilité que des mots comme « vérification » ou « eFax » apparaissent dans l’objet d’un email malveillant. Mais il ne serait pas capable d’examiner le contexte global de l’email.

Pour l’analyse de sentiment, Naive Bayes est utile pour sa rapidité, ce qui en fait une option intéressante pour une analyse rapide de grands volumes de données. Mais comme il ne comprend pas le contexte, il est moins précis que des algorithmes plus sophistiqués.

Outils d’analyse de sentiment avec NLP

Les outils d’analyse de sentiment se divisent en quelques catégories :

1. Outils pour développeurs : Les kits NLP sont destinés aux développeurs et nécessitent généralement des compétences en programmation. Ils donnent accès à des modèles pré-entraînés via API, permettant d’analyser le texte sans entraîner votre propre modèle. Google et Amazon proposent par exemple des kits NLP sous forme de services cloud. Une autre option est la bibliothèque open-source Natural Language Toolkit (NLTK), un package Python. Bien que NLTK et d’autres outils open source soient efficaces pour l’analyse de sentiment, ils sont moins accessibles que les outils grand public.
2. Logiciels B2B : Les logiciels d’analyse de sentiment sont prévus pour un usage commercial, avec une attention particulière portée à l’interface utilisateur. Ils disposent de tableaux de bord complets, de puissantes fonctionnalités d’analyse du sentiment ainsi que la possibilité de suivre l’évolution du sentiment dans le temps.

À moins que vous ne vouliez développer votre propre modèle d’analyse, le plus efficace est d’utiliser des logiciels conçus pour aider les marques à analyser et suivre le sentiment.

Parmi les principaux outils d’analyse de sentiment :

• Brand24 : Brand24 est un outil de veille sur les réseaux sociaux qui aide les entreprises à suivre leurs mentions en ligne en temps réel. Il fournit des analyses de sentiment qui classent l’information en catégories positive, neutre et négative, et propose un graphique du volume de discussions pour suivre les conversations. Brand24 propose une interface utilisateur simple et fonctionnelle pour accéder facilement aux mentions de marque et aux mots-clés pertinents sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les blogs, les vidéos, les forums et les avis. Il offre un flux de mentions, un score d’influence, une analyse des sentiments, des alertes personnalisées et l’exportation de données.
• Diffbot : Diffbot est un outil d’extraction web basé sur l’IA qui extrait des données depuis des millions d’URL, les analyse via le NLP pour en déduire le sentiment, puis les convertit en informations exploitables. Il propose des fonctionnalités comme l’extraction automatique de contenu site web, la catégorisation, le NLP et la création de graphes de connaissances. L’outil permet de gagner du temps lors de la recherche d’informations sur le web et est hautement personnalisable. Quelques connaissances techniques sont nécessaires pour en tirer le meilleur parti.
• Qualaroo : Qualaroo est un logiciel de feedback qui permet aux entreprises de poser des questions directement sur leur site pour mieux comprendre leurs clients. Qualaroo propose des modèles de sondages, l’analyse de sentiment, l’identification de mots-clés et la détection de l’émotion. Les résultats des enquêtes NPS sont disponibles en temps réel avec notifications via Slack. Qualaroo est un bon outil pour capter le feedback client afin d’améliorer l’expérience utilisateur et augmenter les conversions.
• NICE : Pour les équipes CX à la recherche d’une plateforme CX cloud complète, NICE peut convenir. Il s’agit d’un logiciel d’expérience client qui utilise l’IA pour créer des modèles CX à partir des interactions client. Ses outils d’analyse de sentiment collectent des données structurées et non structurées, puis les transforment en informations business. L’outil analyse toutes les interactions afin de suivre en temps réel la réputation en ligne. NICE inclut des chatbots conversationnels et IA, de la RPA, du routage intelligent, de l’analytics de performance, et la réponse vocale interactive.
• Listen360 : Listen360 est un outil d’engagement client qui aide à surveiller les expériences client et les réactions sur divers canaux en ligne. Il suit le feedback positif et négatif sur les réseaux sociaux et le web et alerte rapidement les marques pour leur permettre de réagir. L’outil cible les détracteurs et les clients « à risque » afin de faciliter leur réengagement. Listen360 possède aussi des fonctions d’analytique textuelle, des tableaux de bord temps réel, l’analyse NPS et des alertes pour les détracteurs.

Une meilleure expérience client grâce à l’analyse de sentiment

Si vous avez lu jusqu’ici, bravo : vous disposez désormais d’une solide introduction à l’analyse de sentiment et au NLP. Avec des outils de plus en plus précis, c’est le moment idéal pour choisir un outil d’analyse de sentiment et vous lancer.

Lorsque vous le ferez, gardez à l’esprit la raison de vos efforts :

Créer une meilleure expérience client.

En collectant de manière exhaustive le feedback des clients et en l’analysant via le prisme du sentiment, vous obtenez un aperçu en temps réel de ce que vos clients pensent de votre marque et de votre produit. Vous comprendrez aussi mieux comment ajuster vos offres aux attentes de la clientèle.

Avec l’analyse de sentiment basée sur le NLP, vous disposez d’un accès direct aux pensées de vos clients — et il serait dommage de sous-estimer l’impact que cela peut avoir sur votre entreprise.

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