Sentiment analysis : qu’est-ce que la méthode d’analyse des sentiments ?

L’analyse des sentiments est une méthode de traitement automatique du langage naturel qui vise à identifier la tonalité ou l’attitude exprimée dans un texte. Elle est utilisée pour évaluer automatiquement les opinions exprimées sur les réseaux sociaux, des avis clients ou des enquêtes.

Sentiment analysis : pourquoi en a-t-on besoin ?

Le succès ou l’échec d’une marque ne dépend pas uniquement des ventes directes, qui peuvent fluctuer à court terme, mais aussi de l’opinion des clients. Ce qui compte avant tout, c’est la manière dont les clients potentiels parlent de la marque, qu’ils aient déjà acheté le produit ou non.

• La marque est-elle dans l’air du temps ?
• Le public cible perçoit-il la marque de façon positive, ou au contraire négative ?
• Est-elle au contraire totalement ignorée ?
• La marque est-elle appréciée des influenceurs ?

Autant de questions essentielles auxquelles une entreprise doit répondre en s’appuyant sur un suivi régulier et ciblé des réseaux sociaux. Les analyses de sentiments sont également utilisées par les experts de la bourse, afin d’anticiper l’évolution du cours des actions à partir du comportement d’achat et du climat général parmi les investisseurs.

Sentiment analysis : comment cela fonctionne ?

L’analyse des sentiments, également appelée opinion mining ou sentiment analysis en anglais, repose sur l’évaluation automatisée de commentaires d’utilisateurs afin de déterminer si un texte exprime plutôt une opinion positive ou négative. Elle s’appuie sur des méthodes de text mining (voir aussi data mining), c’est-à-dire l’analyse automatique de textes rédigés en langage naturel.

Parmi les principaux défis de cette discipline, on peut citer :

• Le langage naturel ne se réduit pas à des listes de mots positifs et négatifs : son sens varie selon le contexte.
• Les méthodes d’analyse qui se basent sur un dictionnaire thématique de mots positifs ou négatifs ne fournissent qu’une vision très approximative.
• La fréquence d’apparition de certains mots associés à une évaluation positive ou négative d’un produit n’est pas nécessairement représentative.
• Sur les réseaux sociaux, les opinions ne sont pas toujours exprimées selon les règles grammaticales.
• Selon la cible, on observe des variations dans l’usage du langage, par exemple avec l’argot ou le langage des jeunes.

Ces difficultés peuvent être illustrées à travers deux exemples de commentaires clients :

Pour réaliser une analyse des sentiments efficace, on a donc de plus en plus recours à des outils basés sur l’intelligence artificielle. Les méthodes de machine learning permettent d’entraîner des outils capables de prendre en compte le groupe cible et le contexte du produit analysé. À long terme, cela améliore la qualité des résultats.

Sentiment analysis : quel est le but ?

Sa fonction principale est de dresser un tableau du sentiment général à l’égard d’un produit ou d’une marque au sein d’un public cible donné. Pour cela, on peut par exemple collecter toutes les critiques de produits sur les sites des grandes boutiques en ligne ou bien fouiller les publications sur le sujet sur Facebook, Twitter et les autres réseaux sociaux.

Ce type d’analyse doit tenir compte des émotions qui imprègnent le texte et comprendre ce que l’auteur veut vraiment dire.

Il ne s’agit toutefois pas d’un outil destiné à répondre individuellement aux avis ou aux évaluations de produits. Dans de tels cas, il est préférable qu’une personne rédige une réponse personnalisée.

Sentiment analysis : quels sont les avantages ?

L’analyse des sentiments offre aux entreprises de nombreux avantages dans les domaines du marketing, du service client et de la perception de la marque. L’évaluation automatisée de grandes quantités de textes permet d’analyser et d’exploiter de manière ciblée les opinions, attitudes et émotions des clients.

✓ Détection précoce des avis négatifs : des analyses de texte professionnelles permettent de saisir rapidement les tendances au sein d’une cible. Les entreprises peuvent ainsi réagir à temps avec des mesures adaptées, par exemple via une communication ajustée ou des campagnes ciblées.

✓ Marketing plus ciblé : grâce à l’analyse des commentaires clients, il est possible d’identifier les expériences positives. Ces informations peuvent servir à proposer de la publicité personnalisée ou des offres promotionnelles, idéalement là où la cible est la plus active.

✓ Renforcement de la fidélisation : mieux comprendre sa clientèle permet de créer des offres plus adaptées et de répondre à ses besoins. Cela renforce la fidélisation et augmente durablement la satisfaction.

✓ Gestion de la réputation : l’opinion mining aide à suivre la perception publique de la marque. Les crises potentielles peuvent ainsi être détectées rapidement et les risques de réputation réduits.

Sentiment analysis : quand utiliser la méthode ?

L’analyse des sentiments trouve de nombreuses applications dès lors que les opinions, évaluations ou états d’esprit jouent un rôle. Les entreprises l’utilisent notamment pour mieux comprendre le comportement de leurs clients et réagir plus rapidement aux tendances. Voici quelques domaines d’utilisation courants :

• Campagnes publicitaires sur les réseaux sociaux : les clients potentiels réagissent ici directement aux messages de l’entreprise et communiquent parfois entre eux, souvent de manière plus honnête qu’ils ne le feraient avec la marque elle-même.
• Ajustement des campagnes : lorsqu’une tendance négative apparaît ou qu’un produit est perçu de manière erronée, les campagnes peuvent être adaptées rapidement puis réévaluées.
• Réactions aux évolutions de produits ou de marque : après le lancement d’une nouvelle version améliorée d’un produit ou à la suite de changements visuels dans l’identité de marque, les analyses de sentiments permettent d’évaluer l’impact sur la satisfaction client et sur le comportement d’éventuels nouveaux clients.
• Identification de contenus pertinents : outre le filtrage du spam, il s’agit aussi d’écarter de l’analyse les textes qui n’ont qu’un lien indirect avec le produit.
• Classement des retours clients : les commentaires pertinents concernant la marque peuvent être catégorisés, par exemple pour distinguer les véritables avis sur un produit des critiques visant plutôt le service client ou l’emballage, qui contiennent souvent plus de termes négatifs.
• Mesure du succès des campagnes : cette approche permet de mesurer le succès d’une campagne marketing, par exemple lorsque les mots-clés ou slogans publicitaires apparaissent fréquemment associés à des termes positifs dans les commentaires.

Exemple simple d’une analyse des sentiments

Google Natural Language est une interface de programmation (API) qui propose notamment des méthodes simples de sentiment analysis et peut être intégrée à des logiciels propriétaires. Google offre la possibilité à tout utilisateur (pas uniquement aux développeurs) de tester cette API. Il suffit de copier un texte dans le champ de saisie de l’API pour accéder à différentes options d’analyse textuelle, dont l’analyse des sentiments.

Chaque phrase est analysée séparément et se voit attribuer une note comprise entre -1 et +1 : la première correspond à un sentiment très négatif, la seconde à une impression très positive. Les notes des différentes phrases sont ensuite additionnées, et le score total est ensuite interprété à l’aide d’une grille de notation prédéfinie.

L’exemple suivant repose sur un avis fictif concernant une bouilloire. Le résultat met en évidence les limites de l’analyse textuelle automatique : la phrase la plus mal notée contient l’expression négative « Je n’imaginais même pas ». Pourtant, replacée dans son contexte, elle exprime en réalité un compliment.

Ce type de tournure restant relativement rare dans les avis (tout comme l’ironie), une analyse des sentiments, même basique, permet malgré tout de dégager une tendance générale dès lors que l’on dispose d’un volume important de textes.

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Sentiment analysis : quels outils existe-t-il ?

Outre l’API Natural Language de Google mentionnée ci-dessus, il existe d’autres outils d’analyse professionnels capables d’analyser de grandes quantités de texte. Au moment d’en choisir un, il faut veiller à ce que l’outil prenne en charge la langue française et contienne des listes de mots et des bases de données de tournures types compilées par des locuteurs natifs. Chaque langue, surtout dans son registre familier, a ses propres subtilités, qu’un traducteur automatique ne peut pas reproduire sans dénaturer le ton du texte.

Hootsuite

L’analyse des sentiments assistée par IA dans le tableau de bord de Hootsuite permet d’évaluer automatiquement les principaux réseaux sociaux, portails d’actualité, blogs et forums connus afin de déterminer la perception générale des internautes vis-à-vis d’une marque ou d’un produit. Les commentaires pris en compte pour l’analyse peuvent être filtrés selon différents mots-clés et groupes cibles.

L’outil ne se limite cependant pas à cela : il propose aussi d’autres fonctionnalités utiles aux entreprises. Il inclut par exemple une assistance par IA pour la création de contenus et recommande les meilleurs moments pour publier.

IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson Natural Language Understanding est un puissant outil d’analyse de texte basé sur l’IA, capable de détecter notamment les sentiments, les émotions, les mots-clés et les thématiques. Il permet une analyse détaillée de contenus dans plusieurs langues. L’API peut être intégrée de manière flexible à des systèmes existants et fournit des informations précises sur la tonalité et l’intention des textes. Une version d’essai gratuite est disponible pour tester l’outil d’IBM.

Clickworker

Clickworker adopte une approche différente. Ici, un vaste réseau d’utilisateurs travaille sur les textes via des micro-tâches. Au lieu d’une analyse automatique, on obtient ainsi une évaluation de la tonalité des contenus à partir de questions ciblées et simples.

L’avantage de cette méthode est évident : l’intelligence humaine permet d’interpréter les sentiments de manière globale sans se limiter à la connotation de mots isolés. Grâce à l’intervention de trois à cinq clickworkers par texte et à un système de décision basé sur la majorité, les résultats offrent un haut degré de fiabilité.