Analyse des sentiments avec l'IA. Comment contribue-t-il au changement dans l’entreprise ? | L'IA en entreprise #128

Publié: 2024-05-31

À l’ère de la transformation numérique, les entreprises ont accès à une quantité sans précédent de données sur leurs clients : leurs opinions, sentiments et expériences. La clé du succès est la capacité d’analyser rapidement ces informations et de tirer des conclusions. L’intelligence artificielle et l’analyse automatisée des sentiments viennent à la rescousse. Grâce à eux, des milliers d'avis peuvent être analysés en quelques minutes pour découvrir ce que les clients pensent des produits ou services. Comment ça marche en pratique ? Quels bénéfices cela apporte-t-il aux entreprises ? Comment mettre en œuvre l’analyse des sentiments dans votre organisation ? Vous trouverez les réponses à ces questions dans l’article ci-dessous.

Analyse des sentiments avec l'IA – table des matières

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?
Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle importante pour les entreprises ?
Comment exploiter les résultats de l’analyse des sentiments obtenus avec l’IA ?
Principaux outils d'analyse des sentiments de l'IA
Résumé

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

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'analyse d'opinions, est le processus de traitement automatique de grandes quantités de texte pour déterminer s'il exprime des émotions positives, négatives ou neutres. Il s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP), qui permet aux machines de comprendre le langage humain, et sur l'apprentissage automatique (ML), qui entraîne des algorithmes sur des ensembles de données étiquetés pour reconnaître des mots et des expressions spécifiques indiquant un sentiment particulier.

Les principales méthodes d’analyse des sentiments :

approche basée sur des règles – attribuer des émotions appropriées à des mots-clés en fonction de règles et de dictionnaires prédéfinis, par exemple « génial » – positif, « terrible » – négatif. C'est rapide, mais moins précis,
approche d'apprentissage automatique – elle est basée sur des algorithmes de formation sur des ensembles de données étiquetés, afin qu'ils puissent apprendre à reconnaître les sentiments en fonction du contexte. Il est plus avancé et nécessite beaucoup de données de formation.
approche hybride – combinant les deux approches.

Imaginez une entreprise de vêtements qui souhaite recueillir des commentaires sur sa nouvelle collection à partir des réseaux sociaux, des forums et des enquêtes. Faire cela manuellement prendrait des semaines. Avec l’IA et l’analyse des sentiments, cela prend quelques minutes. L’algorithme attribue une note à chaque opinion, de -1 à 1, où -1 est très négatif, 0 est neutre et 1 est très positif. Cela aide l’entreprise à voir rapidement quels produits les clients aiment et lesquels doivent être améliorés.

Le schéma suivant montre le processus d’analyse des sentiments à l’aide de l’IA :

Rassembler des données . Dans un premier temps, les avis des clients sont collectés à partir de diverses sources.
Prétraitement . Cela implique de supprimer les caractères spéciaux, les émoticônes, les balises HTML, etc.
Tokenisation . Il s'agit de décomposer le texte en mots ou phrases individuels afin que l'intelligence artificielle puisse traiter les informations textuelles plus efficacement.
Analyse linguistique . Identifier les parties du discours, reconnaître la négation, les comparatifs et les superlatifs, etc.
Classement des sentiments . Un moment clé qui consiste à attribuer une étiquette positive, neutre ou négative.
Agrégation des résultats . Il s’agit du calcul du sentiment global pour un ensemble d’opinions donné.

Ces données préparées constituent un excellent point de départ pour une analyse plus approfondie et pour tirer des conclusions commerciales. Grâce à l'automatisation du processus, les entreprises peuvent surveiller en permanence les sentiments des clients et répondre rapidement aux signaux émergents.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle importante pour les entreprises ?

Suivre ce que les clients disent d’une marque en ligne est aujourd’hui crucial pour les entreprises. Analyser manuellement des centaines de commentaires et de publications représente tout simplement trop de travail.

L'analyse automatisée des sentiments permet de garder un œil sur les mentions de la marque en temps réel et de réagir rapidement. Voici les principales utilisations :

améliorer le service client – identifier et répondre rapidement aux commentaires négatifs,
protéger la réputation – la surveillance continue du sentiment de la marque aide à prévenir les crises de réputation,
études de marché – suivi des tendances, comparaison avec les concurrents et découverte de niches. Selon une étude, 90 % des décisions d'achat sont précédées d'une recherche en ligne.
développement de produits – collecter les commentaires des utilisateurs et les analyser pour des améliorations et des innovations.

Exemples? Une chaîne de restaurants peut analyser les avis des clients sur des plateformes comme TripAdvisor pour améliorer la qualité des plats et du service. Une banque peut suivre l'opinion à l'égard d'une nouvelle application mobile afin de résoudre rapidement tout problème et d'adapter les fonctionnalités aux besoins des utilisateurs. Un fabricant de cosmétiques naturels peut suivre les discussions sur les forums et les groupes Facebook pour découvrir une niche pour un nouveau produit.

Coca-Cola a utilisé l'analyse des sentiments pour suivre les conversations sur la marque sur les réseaux sociaux pendant la Coupe du Monde de la FIFA 2018. Cela leur a permis d'ajuster leur message publicitaire en temps réel.

T-Mobile, à son tour, grâce à l'analyse des sentiments, a identifié les principaux problèmes des clients et mis en œuvre des améliorations, ce qui a entraîné une diminution de 73 % des plaintes.

Comme vous pouvez le constater, il existe des applications pratiquement illimitées pour l’analyse des sentiments. La clé est de traduire efficacement les informations acquises en stratégies d’optimisation exploitables.

Comment exploiter les résultats de l’analyse des sentiments obtenus avec l’IA ?

L’analyse des sentiments fournit des informations précieuses, mais la véritable valeur apparaît lorsque nous les traduisons en actions spécifiques.

personnaliser la communication client, comme ajuster automatiquement le ton du chatbot en fonction de l'humeur de l'utilisateur,
la segmentation de la clientèle et une meilleure adéquation des offres, ainsi que l'identification des principaux points faibles des utilisateurs d'un produit donné,
optimiser les campagnes marketing en fonction des réactions émotionnelles au message,
réponse rapide aux crises émergentes et prévention de l’escalade grâce à une intervention immédiate,
améliorer les produits et services en fonction des attentes des clients exprimées dans les avis en ligne.

Imaginez que l'analyse des sentiments montre que les clients se plaignent des longs temps d'attente sur la hotline. En mettant en œuvre un voicebot pour traiter certaines demandes, vous pouvez réduire considérablement les files d'attente et augmenter la satisfaction des appelants. Si le logiciel Voicebot détecte que les utilisateurs font l'éloge d'une nouvelle fonctionnalité de l'application, cela vaut la peine d'exploiter ces informations dans une campagne de promotion de produit.

L’analyse des sentiments en temps réel est un puissant outil de gestion de crise. En captant les premiers signaux négatifs, vous pouvez réagir rapidement avant qu’une crise ne dégénère. Une communication efficace et l’honnêteté sont essentielles : les clients apprécient lorsqu’une entreprise admet une erreur et montre comment elle envisage d’y remédier.

Le principal avantage de l’utilisation de l’IA pour l’analyse des sentiments est la rapidité et l’échelle. Manuellement, nous pouvons analyser au maximum quelques centaines d’avis. Pendant ce temps, les outils d’IA peuvent traiter des centaines de milliers de mentions en quelques minutes, fournissant ainsi une image actualisée de la situation. Cela permet de prendre des décisions précises ici et maintenant.

Principaux outils d'analyse des sentiments de l'IA

Il existe de nombreux outils disponibles sur le marché qui utilisent l'IA pour l'analyse des sentiments. Ils diffèrent par leurs fonctionnalités, leur interface et leur prix. Parmi les plus populaires figurent Brand24, Hootsuite Insights et Komprehend.

Marque24

Brand24 (https://brand24.pl/) est un outil polonais de surveillance Internet et d'analyse des sentiments. Il collecte les mentions sur les réseaux sociaux, les sites Web, les forums, les blogs, etc. Il classe automatiquement les sentiments comme positifs, neutres ou négatifs. Il génère des rapports et des statistiques concernant le nombre de mentions et la portée.

Brand24 propose une période d'essai gratuite de 14 jours et les prix commencent à 99 PLN/mois. Cela fonctionne très bien pour les petites et moyennes entreprises, en particulier dans le commerce électronique et les services. Il se distingue par sa facilité d’utilisation et ses rapports clairs.

Source : Brand24 (https://brand24.pl/)

Informations Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) est un outil puissant d'écoute sociale. Il analyse les données de plus de 100 millions de sources dans 50 langues, fournissant des informations détaillées sur les sentiments, les tendances et les points de référence. Des démos sont disponibles sur demande, avec des prix adaptés aux besoins individuels. Il convient parfaitement aux moyennes et grandes entreprises et s'intègre parfaitement aux principales plateformes de médias sociaux.

Source : Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Comprendre

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) est une API basée sur le deep learning pour l'analyse des sentiments. Il reconnaît trois états de sentiment : positif, neutre et négatif, prenant en charge 14 langues, dont le polonais. Avec des intégrations prêtes et un déploiement flexible, c'est un choix fiable. Le forfait gratuit propose 5 000 requêtes par mois, avec des requêtes supplémentaires au prix de 0,0001 $ chacune pour les grandes entreprises. Komprehend est idéal pour une utilisation backend dans les applications et les chatbots, connu pour son analyse de haute qualité éprouvée lors de concours comme SemEval.

Source : Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Le choix du bon outil dépend des besoins individuels et du budget de l'entreprise. Il vaut la peine de tester différentes options et de choisir celle qui correspond le mieux aux spécificités de votre entreprise.

Résumé

À l’ère du numérique, l’analyse des sentiments est devenue un outil indispensable dans l’arsenal des entreprises modernes. La quantité de données générées par les utilisateurs est écrasante, mais l’intelligence artificielle peut y contribuer. Grâce à des algorithmes avancés, nous pouvons analyser instantanément des millions d’opinions et tirer des conclusions. Il s’agit d’une connaissance inestimable pour les services client, marketing ou R&D.

Les principaux avantages de l’utilisation de l’analyse des sentiments en entreprise sont :

gagner du temps et des ressources en automatisant le traitement des données,
surveillance constante des commentaires des clients et réponse immédiate aux signaux,
une meilleure segmentation client et des offres adaptées,
optimiser les campagnes marketing en fonction des retours,
repérer rapidement les tendances du marché et anticiper les changements,
mieux gérer les crises et protéger la réputation de la marque,
améliorer continuellement les produits et services pour répondre aux attentes des clients.

Bien entendu, l’analyse des sentiments n’est qu’un début. La clé est d’utiliser efficacement les informations qu’il fournit. La rapidité de réponse et l’alignement des stratégies sur les attentes des clients sont cruciaux. Les marques capables d’écouter et de répondre rapidement aux commentaires des clients bénéficient d’un avantage concurrentiel. L’IA leur fournit des outils pour le faire efficacement et à grande échelle.

L’avenir de l’analyse des sentiments semble très prometteur. Les modèles d'IA amélioreront la précision, en intégrant une analyse contextuelle et des entrées multimodales telles que des images, du son et de la vidéo. La prise de conscience de l’importance des avis des clients et du rôle de l’expérience client augmentera également. Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans des outils d’IA pour l’analyse des sentiments en récolteront demain des bénéfices avec des clients fidèles, une position solide sur le marché et des produits exceptionnels. Ne gaspillons pas cette opportunité.

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Auteur : Robert Whitney
Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.
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