Si vous avez déjà utilisé Google Traduction ou laissé Gmail compléter automatiquement vos phrases, vous avez vu le traitement automatique du langage naturel (NLP) à l’œuvre. Les assistants intelligents, comme Alexa et Siri, dépendent également de la technologie NLP, tout comme l’analyse des sentiments — le processus que les marques utilisent pour analyser les réseaux sociaux et d’autres sources de données afin de mesurer ce que leurs clients ressentent à leur égard.
Les modèles d’analyse des sentiments et de traitement automatique du langage naturel progressent rapidement. Les modèles les plus récents ont été entraînés sur plus de 175 milliards de paramètres — soit dix fois plus que les modèles précédents — et sont capables de tenir des conversations interactives, de générer du texte à partir d’instructions, d’effectuer des traductions, de répondre à des questions et de réaliser une analyse avancée des sentiments.
Alors, qu’est-ce que cela signifie pour les équipes du service client et de l’expérience client (CX) ?
La technologie d’analyse des sentiments et de traitement automatique du langage naturel a d’importantes implications, notamment pour comprendre les besoins des clients. Aujourd’hui, les retours des clients proviennent de davantage de sources que jamais, des réseaux sociaux aux avis clients en passant par les conversations en ligne. L’analyse des sentiments, alimentée par le NLP, peut aider à donner du sens à toutes ces données afin que vous puissiez offrir une meilleure expérience à vos clients.
Dans ce guide de l’analyse des sentiments et du traitement automatique du langage naturel destiné aux débutants, je vous présenterai les bases de l’analyse des sentiments et du NLP. J’expliquerai ce que recouvre chacune de ces notions, je détaillerai des cas d’utilisation concrets et je recommanderai des outils d’analyse des sentiments qui facilitent le travail des équipes chargées de la réussite client et de l’expérience client.
Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?
Voici la question à un million de dollars pour les équipes CX et du service client :
Que pensent vos clients ?
Si vous pouvez répondre à cette question, vous pouvez éviter les retours négatifs, acquérir un avantage concurrentiel et adapter votre produit pour répondre précisément aux besoins des clients.
C’est là que l’analyse des sentiments intervient.
L’analyse des sentiments utilise des modèles NLP pour analyser d’immenses quantités de données, des avis clients aux appels au support en passant par les tweets. Elle attribue ensuite un score à chaque commentaire client selon que le sentiment est négatif, neutre ou positif.
Ce système n’est pas parfait. Même lorsque des humains classent des déclarations comme positives, négatives ou neutres, ils ne sont pas toujours d’accord. Mais l’avantage des modèles NLP est qu’ils peuvent utiliser un cadre cohérent d’analyse de texte, en appliquant les mêmes critères à d’immenses volumes de données.
L’utilisation de l’analyse des sentiments peut vous aider à :
- Mesurer la satisfaction client à chaque étape du parcours client.
- Suivre le sentiment à l’égard de la marque afin de repérer immédiatement les clients mécontents.
- Comparer les sentiments au fil du temps pour déterminer si vous devez agir.
- Réaliser des études de marché et concevoir des campagnes marketing.
3 types d’analyse des sentiments
À moins d’être spécialiste des données, vous n’avez pas besoin de connaître tous les détails de ce qui se passe en coulisses dans vos outils d’analyse des sentiments.
Mais lorsque vous évaluez des outils, il peut être utile d’avoir une compréhension de base de la technologie qui les sous-tend.
Voici trois types d’analyse des sentiments :
1. Fondée sur les connaissances
Lorsque vous utilisez un système d’analyse des sentiments fondé sur les connaissances (ou sur un lexique), vous analysez le texte en fonction d’un ensemble prédéfini de règles.
Imaginez qu’il s’agit de l’approche « dictionnaire ».
Votre dictionnaire contiendra une longue liste de mots accompagnés de leurs sentiments — par exemple, le mot « détester » pourra être classé comme exprimant un sentiment négatif, « aimer » comme un sentiment positif et « d’accord » comme un sentiment neutre. Vous pouvez créer ces dictionnaires manuellement, mais ils sont plus couramment créés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique.
L’approche fondée sur les connaissances est utile pour les secteurs qui utilisent un langage spécialisé. Par exemple, vous pouvez utiliser un ensemble de données spécialisé contenant des termes médicaux pour mesurer la satisfaction client dans le domaine de la santé. Vous pouvez également utiliser cette approche pour classer soigneusement des formes de langage complexes comme les métaphores, l’argot et le sarcasme.
Cependant, l’utilisation d’une approche fondée sur les connaissances est généralement moins précise que l’analyse statistique des sentiments, car elle s’appuie sur un ensemble de données sémantiques beaucoup plus limité.
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2. Statistique
Imaginez étiqueter manuellement des centaines ou des milliers de textes comme étant « positifs », « négatifs » ou « neutres », puis entraîner un modèle à créer des classificateurs à partir de ces données.
C’est ainsi que fonctionne la méthode statistique d’analyse des sentiments.
L’approche statistique utilise des modèles d’apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas et des relations. Une fois entraîné, le modèle peut être utilisé pour analyser n’importe quel texte, et pas seulement les textes similaires à ceux de son jeu de données. Cela le rend plus flexible et plus précis que l’approche fondée sur les connaissances.
L’un des inconvénients de la méthode statistique est qu’elle nécessite une grande quantité de données pour l’entraînement. Les modèles statistiques peuvent également avoir des difficultés avec des phénomènes linguistiques comme le sarcasme et l’ironie.
3. Hybride
Une approche hybride combine les points forts des méthodes statistiques et fondées sur les connaissances.
En commençant par la méthode statistique, vous créez d’abord un modèle flexible d’analyse des sentiments entraîné sur de grandes quantités de données. Ensuite, vous affinez et améliorez le modèle à l’aide de la méthode fondée sur les connaissances.
Vous bénéficiez ainsi de la flexibilité et du vaste jeu de données de la méthode statistique, ainsi que du réglage fin et de l’expertise sectorielle de la méthode fondée sur les connaissances.
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Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?
Le traitement automatique du langage naturel est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain. Le NLP est à la base de l’analyse des sentiments. Vous connaissez probablement aussi certaines de ses applications pratiques plus larges, comme :
- Le classement des e-mails comme courriers indésirables
- Les chatbots et l’IA conversationnelle
- La conversion de la parole en texte et les logiciels de synthèse vocale
- La traduction automatique, comme Google Traduction
- La reconnaissance vocale, comme Siri, Alexa et les autres assistants virtuels
Mais comment fonctionne le NLP ?
Le NLP commence par des données textuelles qui doivent être analysées. Le texte est ensuite nettoyé et mis en forme afin de faciliter son analyse. Des algorithmes de NLP sont alors utilisés pour donner du sens au texte. Ces algorithmes utilisent des modèles statistiques et des méthodes fondées sur des règles pour identifier des schémas et des liens.
Les chatbots d’IA dédiés au service client et les agents vocaux figurent parmi les applications les plus visibles du NLP dans l’expérience client. Ils gèrent une part importante des interactions avec les clients, en utilisant des techniques de NLP pour comprendre ce que disent les clients, répondre de manière appropriée et fournir une assistance.
Historiquement, toutefois, l’expérience d’interaction avec ces agents s’est révélée quelque peu frustrante.
Cela évolue rapidement à mesure que le NLP progresse, notamment avec l’avènement des LLM.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des réseaux neuronaux d’apprentissage profond entraînés sur d’immenses quantités de données. Par exemple, le modèle GPT-3 d’OpenAI a été pré-entraîné sur des centaines de milliards de mots provenant de livres et de sources comme Wikipédia.
Ces vastes jeux de données fournissent aux LLM une base de connaissances considérable, la capacité de générer un texte sophistiqué semblable à celui produit par un humain, ainsi qu’un niveau supplémentaire de contexte et de nuance lors de l’analyse des sentiments, ce qui rend l’IA appliquée à l’analyse des sentiments des clients très utile.
Comment fonctionne l’analyse des sentiments par NLP ?
L’analyse des sentiments par NLP est une technique qui identifie l’émotion exprimée dans un texte à l’aide de modèles qui classent les mots et les expressions comme négatifs, positifs ou neutres.
Les outils d’analyse des sentiments examinent et classent de grandes quantités de commentaires clients afin de fournir un score global de sentiment.
Voici comment cela fonctionne :
- Entraînement : Un modèle NLP est entraîné sur un ensemble de données existant afin d’apprendre à classer le sentiment.
- Saisie : Une grande quantité de commentaires de clients, comme des commentaires sur les réseaux sociaux, des e-mails ou des avis sur des produits, est fournie au modèle à des fins d’extraction d’opinions ou d’exploration de texte.
- Simplification : Le modèle supprime les mots vides et les informations non pertinentes, comme les salutations ou les formules de politesse finales. Il réduit davantage la taille des données grâce à la racinisation, un processus qui consiste à supprimer le suffixe d’un mot.
- Identification : Le modèle analyse le texte restant afin d’y rechercher les verbes, les noms et les autres catégories grammaticales importants.
- Classification : Le modèle attribue un score positif, négatif ou neutre à chaque mot ou expression. Par exemple, le mot "excellent" peut recevoir un score positif, tandis que le mot "terrible" peut recevoir un score négatif.
- Évaluation : Enfin, l’outil combine les scores afin de produire un score global de sentiment. Cela aide les marques à identifier les commentaires spécifiques de clients qui nécessitent une attention ou une action, et permet également de mesurer l’évolution globale du sentiment associé à la marque.
Voici un exemple simple de la manière dont cela fonctionne pour les marques.
Imaginez que vous voyiez les avis Yelp en ligne suivants concernant une pizzeria :
- "J’adore Luigi’s — c’est la meilleure pizza que j’aie jamais mangée. Chaque fois que je viens, on me traite comme un membre de la famille.”
- “La pizza est plutôt bonne ici. J’ai mangé de meilleures pizzas ailleurs, mais Luigi’s est une valeur sûre.”
- “Ma pizza est arrivée froide et la croûte avait le goût du carton. Je ne recommande pas.”
Un outil d’analyse des sentiments classerait le premier avis comme positif, le deuxième comme neutre et le troisième comme négatif. Il fournirait ensuite une mesure globale du sentiment des clients.
Les modèles NLP peuvent également détecter des émotions précises comme la joie, la tristesse ou la colère, ajoutant ainsi un contexte supplémentaire à l’analyse des sentiments.
Quel modèle NLP est le mieux adapté à l’analyse des sentiments ?
Les machines à vecteurs de support (SVM), les forêts aléatoires et le classifieur Naive Bayes sont tous des modèles qui peuvent être utilisés pour analyser le sentiment d’un texte.
Machine à vecteurs de support (SVM)
Une machine à vecteurs de support (SVM) est un modèle qui aide à classer les données en groupes. Elle fonctionne en créant une ligne, ou frontière, qui sépare un groupe de données d’un autre. Une fois la frontière créée, la SVM peut l’utiliser pour prédire à quel groupe appartiennent de nouveaux points de données.
Examinons un exemple.
Supposons que vous ayez des milliers de photos de pommes et d’oranges et que vous souhaitiez classer chacune d’elles correctement. Vous commenceriez par fournir à la SVM un ensemble de données étiquetées, comme celui-ci :
- Pommes : forme, couleur, taille
- Oranges : forme, couleur, taille
Lorsque vous commencerez à fournir de nouvelles images à la SVM, celle-ci utilisera les données étiquetées pour prédire si chaque fruit est une pomme ou une orange.
Les machines à vecteurs de support peuvent être utilisées pour la classification de textes. Elles constituent donc une technique d’apprentissage automatique utile pour l’analyse des sentiments. Les SVM sont également utilisées pour des applications comme la reconnaissance d’images et la détection des fraudes.
Forêt aléatoire
L’algorithme de forêt aléatoire est utilisé pour les tâches de classification et de régression. Il fonctionne en combinant plusieurs arbres de décision afin d’effectuer des prédictions plus précises.
Mais qu’est-ce qu’un arbre de décision, exactement ?
Les arbres de décision sont des organigrammes qui vous aident à prendre des décisions et à effectuer des prédictions. Répondre à une question à chaque étape de l’arbre vous conduit vers des questions plus précises, ce qui aboutit finalement à une réponse plus fiable.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez prédire si une personne appréciera un aliment donné en fonction de son âge, de son genre et de sa localisation. Un arbre de décision diviserait les personnes en groupes de plus en plus petits avant de prédire qu’un garçon de 5 ans originaire des États-Unis adorerait les nuggets de poulet, tandis qu’une femme de 35 ans originaire de France ne les apprécierait pas.
La forêt aléatoire est un algorithme puissant, car elle combine les résultats de nombreux arbres de décision différents. Cela réduit les risques d’erreur et permet d’obtenir des prédictions plus précises.
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Naive Bayes
Naive Bayes est un algorithme simple réputé pour sa rapidité et son efficacité. Il est qualifié de « naïf » parce qu’il suppose que chaque mot apparaît de manière indépendante — ce qui, bien entendu, ne correspond pas au fonctionnement du monde réel.
Par exemple, si le classificateur Naive Bayes était utilisé pour identifier les e-mails contenant des liens malveillants, il pourrait calculer la probabilité que des mots comme « vérification » ou « eFax » apparaissent dans l’objet d’un e-mail malveillant. Cependant, il ne serait pas capable d’examiner le contexte global de l’e-mail.
Dans le contexte de l’analyse des sentiments, Naive Bayes peut être utile pour sa rapidité et constitue donc une bonne option pour l’analyse préliminaire de grands ensembles de données. Cependant, comme Naive Bayes ne peut pas comprendre le contexte, il est moins précis que des algorithmes plus nuancés.
Outils d’analyse des sentiments avec le NLP
Les outils d’analyse des sentiments se répartissent en deux grandes catégories :
- Outils pour développeurs : les boîtes à outils de NLP sont utilisées par les développeurs et nécessitent généralement des compétences en programmation. Elles donnent accès à des modèles préentraînés via une API, ce qui permet d’analyser le texte sans entraîner son propre modèle. Google et Amazon proposent tous deux des boîtes à outils de NLP sous forme de services de cloud computing, par exemple. Une autre option est la bibliothèque Natural Language Toolkit (NLTK), un paquet Python open source. Bien que NLTK et d’autres outils open source soient efficaces pour l’analyse des sentiments, ils sont moins faciles à utiliser que les outils destinés aux consommateurs.
- Logiciels B2B : les logiciels d’analyse des sentiments sont conçus pour un usage professionnel, avec un accent particulier sur l’interface utilisateur. Ces outils sont dotés de tableaux de bord complets, de puissantes fonctionnalités d’analyse des sentiments et de la possibilité de suivre l’évolution des sentiments au fil du temps.
À moins que vous ne cherchiez à développer votre propre modèle d’analyse des sentiments, la solution la plus efficace consiste à utiliser un logiciel spécialement conçu pour aider les marques à analyser et à suivre les sentiments.
Les principaux outils d’analyse des sentiments comprennent :
- Brand24 : Brand24 est un outil de surveillance des réseaux sociaux qui aide les entreprises à suivre leurs mentions en ligne en temps réel. Il fournit des analyses des sentiments qui classent les informations dans les catégories positive, neutre et négative, et propose un graphique du volume des discussions pour surveiller les conversations sur les réseaux sociaux. Brand24 dispose d’une interface utilisateur simple et orientée vers l’action, offrant un accès facile aux mentions de la marque et aux mots-clés pertinents sur les sites de réseaux sociaux, les articles de presse, les blogs, les vidéos, les forums et les avis. Il propose un flux de mentions, un score d’influence, une analyse des sentiments, des alertes personnalisées et des exports de données.
- Diffbot : Diffbot est un outil d’extraction de données web fondé sur l’IA qui extrait des données à partir de millions d’URL, les analyse en fonction des sentiments à l’aide du traitement automatique du langage naturel et les transforme en informations exploitables. Il propose des fonctionnalités telles que l’extraction automatique du contenu des sites web, la catégorisation du contenu, le traitement automatique du langage naturel et les graphes de connaissances. L’outil permet de gagner du temps dans la recherche d’informations sur le web et est hautement personnalisable. Certaines connaissances techniques sont nécessaires pour tirer pleinement parti de l’outil.
- Qualaroo : Qualaroo est un logiciel de collecte de retours qui permet aux entreprises de poser des questions directement sur leur site web afin d’obtenir des informations auprès de leurs clients. Qualaroo propose des modèles d’enquête, une analyse des sentiments, l’identification de mots-clés et des informations émotionnelles. Le logiciel fournit des résultats en temps réel à partir du NPS ainsi que des notifications via Slack. Qualaroo est un outil efficace pour recueillir les retours des clients, améliorer l’expérience client et augmenter les conversions.
- NICE : pour les équipes CX à la recherche d’une plateforme CX cloud complète, NICE peut être la solution idéale. Il s’agit d’un logiciel d’expérience client qui utilise l’IA pour créer des modèles CX à partir des interactions avec les clients. Ses outils d’analyse des sentiments recueillent des informations structurées et non structurées et les transforment en informations commerciales. L’outil peut analyser et interpréter toutes les interactions avec les clients afin d’évaluer les évolutions en temps réel de votre réputation en ligne. NICE comprend des chatbots conversationnels et fondés sur l’IA, l’automatisation robotisée des processus, le routage par IA, l’analyse des performances et la réponse vocale interactive.
- Listen360 : Listen360 est un outil d’engagement client qui vous aide à surveiller les expériences et les réponses des clients sur différents canaux en ligne. Il suit les retours positifs et négatifs issus des réseaux sociaux et du web, et alerte rapidement les marques afin qu’elles puissent prendre des mesures correctives. L’outil se concentre sur les détracteurs et les clients « à risque », afin que vous puissiez apporter des améliorations rapidement et facilement. Les fonctionnalités de Listen360 comprennent l’analyse de texte, des tableaux de bord en temps réel, l’analyse du NPS et des alertes concernant les détracteurs.
Améliorer la CX grâce à l’analyse des sentiments
Si vous êtes arrivé jusqu’ici, félicitations : vous disposez désormais de solides connaissances introductives sur l’analyse des sentiments et le NLP. Comme la précision de ces outils s’améliore plus rapidement que jamais, le moment n’a jamais été aussi propice pour choisir un outil d’analyse des sentiments et commencer.
Lorsque vous le ferez, souvenez-vous de la raison d’être de vos efforts :
Créer une meilleure expérience client.
En recueillant de manière exhaustive les retours des clients et en les analysant sous l’angle des sentiments, vous pouvez obtenir une vision remarquablement précise, en temps réel, de ce que les clients pensent de votre marque et de votre produit. Vous comprendrez également mieux comment adapter votre produit aux besoins des clients.
Grâce à l’analyse des sentiments par le NLP, vous disposez d’un accès direct aux pensées de vos clients, et il est impossible de sous-estimer l’impact que cela peut avoir sur votre entreprise.
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