Qu'est-ce que le Text Mining et comment permet-il aux entreprises de bénéficier de données non structurées ?

Les données non structurées représentent 80 à 90 % de toutes les nouvelles données générées par les entreprises, et l'exploration de texte est la technique qui vous aidera à les utiliser.

De nombreuses entreprises peuvent déjà gérer leurs données structurées, mais qu'en est-il des informations cachées dans le texte au format libre ? Les données non structurées sont des données qui ne s'intègrent pas parfaitement dans une base de données ou une feuille de calcul, ce qui rend leur traitement impossible par les outils d'analyse traditionnels. C’est à ce moment-là que les entreprises se tournent vers les fournisseurs de solutions PNL et d’autres fournisseurs de technologies avancées pour capitaliser sur cette opportunité.

Alors, qu’est-ce que l’exploration de texte ? Et comment pouvez-vous le déployer dans les paramètres de votre entreprise ?

Définition du Text Mining et avantages commerciaux

Qu’est-ce que l’exploration de texte ?

L'exploration de texte est le processus d'extraction d'informations précieuses à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées. Cela équivaut à apprendre à un ordinateur à lire et à analyser des textes, tout comme les humains, mais beaucoup plus rapidement et à plus grande échelle.

L'exploration de texte vous permet d'exploiter un large éventail de données non structurées, notamment des publications sur les réseaux sociaux, des pages d'évaluation de produits, des rapports de recherche, des e-mails et d'autres textes, sans avoir besoin de réviser manuellement les textes originaux. En conséquence, vous serez au courant de toute préoccupation émergente avant leur escalade et reconnaîtrez les tendances à venir avant vos concurrents.

Exploration de texte, analyse de texte et analyse de texte

De nombreux professionnels utilisent les termes text mining et analyse de texte de manière interchangeable, et cela est correct dans de nombreux cas. Il existe cependant des différences subtiles entre les deux concepts.

Le principal problème est que l’exploration de texte se concentre sur la découverte automatisée de modèles et l’extraction de connaissances, tandis que l’analyse de texte utilise un éventail plus large de techniques pour interpréter et examiner les données textuelles. Il traite de la reconnaissance linguistique, du résumé, de la catégorisation, etc. On peut affirmer sans se tromper que l'exploration de texte est un sous-type d'analyse de texte, qui se concentre sur la découverte automatisée de modèles.

L'analyse de texte utilise à la fois des techniques d'exploration de texte et d'analyse pour traiter les données textuelles. L'exploration de texte est davantage de nature qualitative, tandis que l'analyse de texte se concentre sur la création de graphiques et d'autres visualisations de données, ce qui en fait davantage un outil quantitatif.

La portée des trois concepts se chevauche et ils s’appuient souvent sur les mêmes techniques pour atteindre des objectifs légèrement différents, brouillant ainsi la distinction entre eux.

Pour mieux comprendre les concepts malgré leur chevauchement, voyons ce que chacune des trois techniques peut faire dans le cadre de l’analyse des retours clients.

• L’exploration de texte peut extraire des modèles à partir d’un vaste ensemble de données contenant des milliers d’avis clients non structurés. Il peut déployer l'apprentissage automatique (ML) pour identifier les préoccupations fréquemment mentionnées et les thèmes communs de ces examens.
• L'analyse de texte peut également analyser de grands volumes d'avis. Il peut déployer des outils de ML et d'analyse des sentiments pour générer un rapport structuré sur le sentiment dominant et les risques potentiels auxquels votre entreprise doit faire face.
• L'analyse de texte permet d'effectuer une étude approfondie de plusieurs avis clients sélectionnés. Il peut analyser chaque avis en détail pour comprendre les préoccupations et suggestions. Cette technique peut rendre compte d’une expérience client détaillée.

Avantages de l'exploration de texte

• Améliore vos capacités de prise de décision. Les algorithmes d'exploration de texte transforment les textes en informations exploitables qui peuvent aider les dirigeants à résoudre des problèmes commerciaux urgents.
• Vous donne une veille concurrentielle. Vous pouvez analyser les tendances du marché, les actualités et les activités de vos concurrents, et voir ce que les clients pensent de leurs produits et campagnes marketing. Cela vous permet d'évaluer la dynamique du marché, de repérer les premières opportunités et d'en tirer parti avant vos concurrents.
• Repère les risques et vous aide à les gérer. Vous pouvez déployer ces techniques pour rechercher des anomalies, des fluctuations de la demande et d'autres problèmes susceptibles de menacer votre entreprise. L’exploration de texte peut également détecter les premiers signes de fraude, de cyberattaques et de violations de conformité.
• Analyse rapidement des textes ingérables. Pour vous donner une idée de la vitesse d’exploration de texte, il peut parcourir un livre de 400 pages en quelques minutes pour effectuer une tâche telle qu’une simple reconnaissance de formes – à condition que l’algorithme soit optimisé et que des ressources de calcul suffisantes soient allouées. Une analyse linguistique sophistiquée peut prendre des heures, ce qui reste bien plus rapide que le rythme humain.

Comment fonctionne l'exploration de texte

L'exploration de texte s'appuie sur diverses techniques pour extraire des informations à partir de textes de forme libre et présenter les résultats dans un format structuré.

Le ML est la technologie fondamentale pour bon nombre de ces méthodes, car il peut apprendre automatiquement des modèles d'extraction, de classification et de regroupement de texte. En plus du ML, l'exploration de texte peut utiliser des approches statistiques, des méthodes basées sur des règles et une analyse linguistique.

Techniques d'exploration de texte

Voici quelques exemples de techniques d’exploration de texte, qui peuvent être basées sur le ML.

Récupération de l'information

Les outils d'exploration de texte reçoivent une requête, recherchent des informations spécifiques dans un tas de texte et récupèrent la donnée souhaitée. Par exemple, des méthodes de recherche d'informations sont déployées dans les moteurs de recherche, tels que Google, et dans les systèmes de catalogage des bibliothèques.

Voici les sous-tâches clés qui aident à la récupération d’informations.

• La tokenisation décompose les textes longs en unités individuelles – c'est-à-dire en jetons – qui peuvent être des mots, des phrases ou des expressions individuelles.
• La radicalisation réduit le mot à sa forme racine, en supprimant les suffixes et les préfixes.

Extraction d'informations

L'extraction d'informations (IE) consiste à récupérer des informations structurées à partir d'un texte de forme libre. Ces techniques peuvent extraire des entités d'intérêt, leurs relations et attributs et les organiser dans un format facile d'accès.

Une application d’IE est l’extraction des tendances du marché à partir d’articles de presse. Les modèles peuvent parcourir la section actualités et extraire les noms des concurrents, les informations financières, les mentions de produits, etc., et présenter ces données de manière structurée.

Voici les sous-tâches courantes d’IE :

• La sélection des fonctionnalités décrit les attributs importants
• L'extraction de fonctionnalités granule davantage la tâche en extrayant un sous-ensemble de chaque fonctionnalité pertinente
• La reconnaissance d'entités nommées identifie des entités, telles que les noms de personnes, les lieux, etc. dans le texte

Traitement du langage naturel

Il s’agit d’une technique avancée qui s’appuie, entre autres méthodes, sur l’intelligence artificielle, la linguistique et la science des données. L’exploration de texte par traitement du langage naturel (NLP) permet aux machines de « comprendre » le langage humain.

Par exemple, la PNL peut s'avérer utile si vous souhaitez savoir ce que les clients pensent du nouveau produit/service que vous avez récemment lancé. Vous aurez besoin d’un outil capable de parcourir de grands volumes de commentaires sur les produits/services publiés sur différentes plateformes.

Voici les sous-tâches d’exploration de texte les plus courantes liées au traitement du langage naturel :

• Récapitulation. Cette technique vous fournit un résumé concis de longues lectures, qu'il s'agisse d'articles volumineux ou même de livres.
• Catégorisation du texte. Également connue sous le nom de classification de texte, cette méthode attribue des étiquettes aux données non structurées. Par exemple, il peut classer les documents texte dans des catégories prédéfinies ou classer les avis clients en fonction des produits qu'ils mentionnent.
• Analyse des sentiments. En termes simples, l'analyse des sentiments et l'exploration de texte peuvent identifier les sentiments positifs, neutres et négatifs dans le texte. Il vous permet de suivre les attitudes des gens envers votre marque au fil du temps, comme dans l'exemple NLP ci-dessus. Vous pouvez trouver plus d’informations sur l’analyse des sentiments basée sur l’IA sur notre blog.

Applications d'exploration de texte dans le monde des affaires

En intégrant des solutions d'exploration de texte dans la pile technologique de votre entreprise, vous pouvez débloquer les éléments suivants.

Anticiper les besoins des clients et offrir un meilleur accompagnement

Vous pouvez utiliser des techniques d'exploration de texte pour analyser les commentaires des clients sur les réseaux sociaux, les enquêtes et d'autres sources, comprendre ce que les gens aiment à propos de votre produit ou service et rechercher des conseils qui peuvent vous aider à aligner votre offre sur les attentes des clients.

Vous pouvez également augmenter l'efficacité de vos opérations de support client en analysant les tickets d'assistance, les discussions et même de longues transcriptions d'appels d'assistance. Cela permet à votre équipe de catégoriser les problèmes en suspens et d’identifier les questions urgentes afin de fournir un meilleur service client.

McKinsey rapporte que l'application d'analyses de texte avancées peut réduire le temps de traitement des appels de 40 % tout en augmentant les taux de conversion d'environ 50 %.

Exemple concret d'exploration de texte :

Le fabricant de technologies portables FitBit souhaitait comprendre les problèmes de ses clients et a déployé des outils d'exploration de texte pour analyser 33 000 tweets publiés sur une période de six mois. L'analyse a révélé plusieurs préoccupations. Par exemple, il a montré que le produit Fitbit Blaze présentait de graves problèmes avec son système d'exploitation.

Faciliter la recherche

Qu'il s'agisse du domaine médical, de l'éducation ou du secteur juridique, être capable de « lire » rapidement de nombreux articles de recherche est un avantage.

Par exemple, dans le secteur juridique, l’analyse de text mining peut parcourir des affaires judiciaires et des documents juridiques, aidant les praticiens à identifier des précédents et à rédiger des arguments percutants pour les comparutions devant le tribunal.

Dans le domaine pharmaceutique, cette technologie peut analyser la recherche biomédicale, étudier les relations entre les protéines, les gènes, les maladies, etc. Dans le domaine de la santé, elle peut consulter les DSE des patients et répondre aux questions des médecins.

Exemple concret d'exploration de texte :

Une équipe de chercheurs du Royaume-Uni et du Danemark a appliqué l'exploration de texte aux résumés des publications PubMed pour les regrouper et identifier de nouveaux médicaments candidats pour le diabète de type 2. L’équipe a rapporté que cette expérience les avait aidés à dresser une liste de cibles potentielles. Et il existe une étude similaire qui déploie des algorithmes d’exploration de texte pour extraire des médicaments candidats pour le traitement du cancer.

Recueillir des informations sur le marché et analyser la concurrence

Les méthodes d'exploration de texte vous permettent de comparer les performances de votre entreprise/produit à celles de la concurrence. Comme les gens comparent souvent des produits similaires de différents fabricants, vous pouvez analyser ces avis pour savoir où vous avez surpassé la concurrence et où votre produit n'est pas à la hauteur.

Une autre façon d'analyser la concurrence consiste à déployer des techniques d'exploration de texte pour « lire » des rapports industriels, des articles d'études de marché et des communiqués de presse, ce qui vous aidera à rester au courant de ce que font les concurrents.

Exemple concret d'exploration de texte :

Une équipe de recherche chinoise a développé une méthode d'exploration de texte qui permet aux entreprises d'analyser les données textuelles produites par la concurrence pour repérer différents événements commerciaux. Le modèle peut extraire et classer les événements, produisant ainsi la séquence d'activités de chaque concurrent. Cela permet d'évaluer le comportement de chaque entreprise sur le marché et de détecter toute relation nouée.

Aider à la gestion de la conformité et à l’atténuation des risques

Les outils d'exploration de texte peuvent analyser en continu les documents réglementaires et de conformité pour vous aider à maintenir vos opérations dans les limites de votre paysage juridique.

Une autre utilisation intéressante de l’exploration de texte consiste à examiner les contrats pour vérifier leur conformité aux normes juridiques et à identifier les risques contractuels.

Exemple concret d'exploration de texte :

Il existe plusieurs initiatives de recherche visant à détecter les risques et les violations de conformité à l'aide de techniques d'exploration de texte. Une équipe de recherche l'a déployé pour aider à calculer l'indice de risque de fraude d'un dirigeant du secteur financier. Et dans un autre exemple, des scientifiques ont collaboré avec l'Inspection des soins à la jeunesse pour repérer les prestataires de soins de santé qui présentent des risques pour la sécurité de leurs patients. L’équipe a utilisé différentes méthodes d’exploration de texte pour analyser plus de 22 000 plaintes de patients et détecter les cas de violations graves.

Soutenir l’innovation des produits et des services

L’exploration de texte peut fournir des idées intéressantes et parfois surprenantes sur la manière d’améliorer vos produits existants ou sur les nouvelles voies que votre entreprise peut explorer. En plus de l'analyse susmentionnée des tickets d'assistance client, qui peut vous aider à identifier les besoins non satisfaits, vous pouvez également utiliser des algorithmes d'exploration de texte pour analyser les données internes de l'entreprise, telles que les notes de réunion et les résumés de brainstorming, afin d'obtenir des idées de nouveaux produits.

Une autre façon consiste à analyser les documents de recherche et les brevets à la recherche d’opportunités pour intégrer une technologie de pointe dans vos produits et services.

Exemple concret d'exploration de texte :

Avant de lancer un nouveau produit d'enceintes, Amazon visait à déterminer les caractéristiques les plus intéressantes des enceintes concurrentes dans la fourchette de prix de 150 $. Les data scientists de l'entreprise ont déployé du Text Mining pour analyser les avis des clients sur les produits cibles. Ils ont identifié des caractéristiques fortement corrélées aux notes élevées et faibles des locuteurs. Cela a non seulement aidé Amazon à créer un produit à succès, mais a également influencé la stratégie de lancement du produit.

Défis et limites associés à l’exploration de texte

Même si le text mining est un outil puissant, il existe des défis éthiques et des limites techniques dont les entreprises doivent être conscientes avant de procéder à la mise en œuvre :

• Qualité et variété des sources de données. Des estimations récentes montrent que 328,77 millions de téraoctets de données sont générés chaque jour. Cela inclut le bruit et les informations non pertinentes. Et même les données pertinentes ne sont pas standardisées, ce qui rend difficile la création de règles cohérentes pour le traitement de texte.
• Problèmes de langage et de sémantique. Le langage humain est vague et complexe. Il comprend le sarcasme, la polysémie, l'argot et les dialectes. Ajoutez également des fautes d’orthographe à ce mélange. Tout cela rend difficile pour les modèles de travailler avec des textes. Les entreprises devront composer un ensemble de données représentatif pour former des algorithmes d'exploration de texte afin de faire face à tous ces facteurs.
• Il faut un ensemble de données vaste et diversifié pour former des modèles d’exploration de texte. Et si ces données contiennent des biais, les algorithmes produiront un résultat discriminatoire. Recherchez un fournisseur de développement d'apprentissage automatique fiable qui peut vous aider à former et à personnaliser vos modèles. Vous pouvez également envisager une collecte automatisée de données pour créer l’ensemble de formation et collecter régulièrement des données à l’avenir.
• Contraintes techniques et de ressources. Certains algorithmes, tels que l’analyse de texte NLP, nécessitent une puissance de calcul importante, ce qui les rend coûteux à exécuter. Les grands volumes de données peuvent être difficiles à gérer sur site. Vous pouvez utiliser le cloud pour le stockage et le traitement des données, ce qui vous permettra également d'évoluer sans problème.

D'autres défis techniques incluent l'annotation des données de formation, l'intégration avec les systèmes existants, ainsi que l'audit et la maintenance des algorithmes.

• Préoccupations éthiques et de confidentialité. L’exploration de texte peut impliquer l’analyse d’informations personnelles et sensibles, telles que les dossiers de santé. Si tel est le cas, les entreprises doivent trouver un moyen d’obtenir le consentement en temps opportun. L’éthique influence également la manière dont vous utilisez les résultats. Si une entreprise tirait des enseignements de modèles biaisés et les déployait de manière nuisible, cela aurait des implications éthiques.

L'avenir de l'exploration de texte

Les algorithmes d’exploration de texte deviennent de plus en plus intelligents et complexes. Ils peuvent déjà vous donner accès aux dernières informations sur le marché et vous aider à innover dans votre production et vos opérations internes.

Grâce aux progrès réalisés dans les domaines de l’intelligence artificielle et de l’analyse, vous pouvez combiner l’exploration de texte avec d’autres technologies innovantes, telles que l’IA générative. Imaginez à quel point cette combinaison peut être puissante. Gen AI peut générer du contenu basé sur les informations fournies par les outils d’exploration de texte.

Prenons l'exemple d'un robot de support client. Les techniques d'exploration de texte peuvent extraire des informations pertinentes des requêtes des clients et les compléter avec des points clés des FAQ et des avis récents de ce client. La génération AI prend ces informations et produit des réponses personnalisées répondant aux problèmes du client, au lieu de proposer des déclarations générales qui frustreraient davantage la personne.

Donc, si vous utilisez déjà l'exploration de texte ou si vous envisagez simplement de mettre en œuvre cette technologie, cela vaut peut-être la peine de penser déjà à l'intégrer à Gen AI ou de trouver un fournisseur de services d'analyse de données réputé pour renforcer vos capacités analytiques et travailler avec des données en temps réel.

Vous cherchez à créer une solution d’exploration de texte ? Contactez-nous et nous vous aiderons à personnaliser et à recycler un modèle existant ou à en créer un nouveau, et nous vous mettrons en place avec une collecte de données automatisée.

Cet article a été initialement publié sur le site Web itrex .