Qu'est-ce que l'analyse de texte ?

L'analyse de texte est un processus qui consiste à utiliser des systèmes informatiques pour lire et comprendre du texte écrit par un humain pour en extraire des informations commerciales. Un logiciel d'analyse de texte peut, de façon indépendante, classer, trier et extraire des informations d'un texte pour identifier des tendances, des relations, des sentiments et autres connaissances exploitables. Vous pouvez utiliser l'analyse de texte pour traiter avec efficacité et précision plusieurs sources textuelles – e-mails, documents, contenus de réseaux sociaux et avis sur des produits – comme le ferait un humain.

Pourquoi l'analyse de texte est-elle importante ?

Les entreprises utilisent l'analyse de texte pour extraire des informations exploitables de diverses sources de données non structurées. Ils dépendent du retour d'information provenant de sources telles que les e-mails, les médias sociaux et les réponses aux enquêtes sur les clients pour faciliter la prise de décision. Cependant, l'immense volume de texte provenant de ces sources s'avère écrasant sans logiciel d'analytique de texte.

Grâce à l'analyse de texte, vous pouvez obtenir plus rapidement des informations précises à partir des sources. Le processus est entièrement automatisé et cohérent, et il affiche des données sur lesquelles vous pouvez agir. Par exemple, l'utilisation d'un logiciel d'analyse de texte vous permet de détecter immédiatement les sentiments négatifs sur les messages des médias sociaux afin de pouvoir travailler à la résolution du problème

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments ou l'exploration d'opinion utilise des méthodes d'analyse de texte pour comprendre l'opinion véhiculée dans un texte. Vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments des critiques, blogs, forums et autres médias en ligne pour déterminer si vos clients sont satisfaits de leurs achats. L'analyse des sentiments vous permet de repérer les nouvelles tendances, de suivre l'évolution des sentiments et de vous attaquer aux problèmes de relations publiques. En utilisant l'analyse des sentiments et en identifiant des mots-clés spécifiques, vous pouvez suivre les changements d'opinion des clients et identifier la cause profonde du problème. 

Gestion des registres

L'analyse de texte permet de gérer, de catégoriser et de rechercher efficacement des documents. Cela comprend l'automatisation de la gestion des dossiers des patients, la surveillance des mentions de marque et la détection des fraudes à l'assurance. Par exemple, LexisNexis Legal & Professional utilise l'extraction de texte pour identifier des enregistrements spécifiques parmi 200 millions de documents.

Personnalisation de l'expérience client

Vous pouvez utiliser un logiciel d'analyse de texte pour traiter les e-mails, les commentaires, les chats et toute autre correspondance textuelle. Grâce aux informations sur les préférences des clients, leurs habitudes d'achat et la perception globale de la marque, vous pouvez adapter les expériences personnalisées aux différents segments de clientèle. 

Comment fonctionne l'analyse de texte ?

Le cœur de l'analyse de texte consiste à entraîner les logiciels informatiques à associer des mots à des significations spécifiques et à comprendre le contexte sémantique des données non structurées. Cela ressemble à la façon dont les humains apprennent une nouvelle langue en associant les mots à des objets, des actions et des émotions. 

Les logiciels d'analyse de texte fonctionnent sur les principes du deep learning et du traitement du langage naturel.

Deep learning

L'intelligence artificielle est le domaine de la science des données qui apprend aux ordinateurs à penser comme des humains. Le machine learning est une technique d'intelligence artificielle qui utilise des méthodes spécifiques pour enseigner ou entraîner des ordinateurs. Le deep learning est une méthode de machine learning hautement spécialisée qui utilise des réseaux neuronaux ou des structures logicielles qui imitent le cerveau humain. La technologie de deep learning alimente les logiciels d'analyse de texte, de sorte que ces réseaux peuvent lire le texte d'une manière similaire à celle du cerveau humain.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité de déduire automatiquement le sens d'un texte naturel, créé par l'homme. Il utilise des modèles linguistiques et des statistiques pour entraîner la technologie de deep learning à traiter et à analyser les données textuelles, y compris les images de textes manuscrits. Les méthodes NLP telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) convertissent les images de texte en documents textuels en trouvant et en comprenant les mots dans les images. 

Quels sont les types de techniques d'analyse de texte ?

Le logiciel d'analyse de texte utilise ces techniques courantes.

Classification de texte

Dans la classification de texte, le logiciel d'analyse de texte apprend à associer certains mots-clés à des sujets spécifiques, aux intentions des utilisateurs ou à leurs sentiments. Pour ce faire, il utilise les méthodes suivantes : 

  • La classification basée sur des règles attribue des identifications au texte sur la base de règles prédéfinies pour les composants sémantiques ou les modèles syntaxiques.
  • Les systèmes basés sur le machine learning fonctionnent en entraînant le logiciel d'analyse de texte avec des exemples et en augmentant leur précision dans l'étiquetage du texte. Ils utilisent des modèles linguistiques comme Naive Bayes, Support Vector Machines et Deep Learning pour traiter des données structurées, catégoriser les mots et développer une compréhension sémantique entre eux.

Par exemple, une critique favorable contient souvent des mots comme bon, rapide et génial. Cependant, les critiques négatives peuvent contenir des mots comme malheureux, lent et mauvais. Les scientifiques des données entraînent le logiciel d'analyse de texte à rechercher ces termes spécifiques et à classer les commentaires comme positifs ou négatifs. De cette façon, l'équipe d'assistance à la clientèle peut facilement suivre les sentiments des clients à partir des commentaires.

Extraction de texte

L'extraction de texte scanne le texte et en extrait les informations clés. Il peut identifier des mots-clés, des attributs de produits, des noms de marques, des noms de lieux, et bien plus encore dans un texte. Le logiciel d'extraction applique les méthodes suivantes :

  • Expression régulière (REGEX, Regular expression) : il s'agit d'un tableau formaté de symboles qui sert de condition préalable à ce qui doit être extrait.
  • Champs aléatoires conditionnels (CRF, Conditional Random Fields) : il s'agit d'une méthode de machine learning qui extrait du texte en évaluant des modèles ou des phrases spécifiques. Il est plus raffiné et plus souple que REGEX. 

Par exemple, vous pouvez utiliser l'extraction de texte pour surveiller les mentions d'une marque sur les médias sociaux. Suivre manuellement chaque occurrence de votre marque sur les médias sociaux est impossible. L'extraction de texte vous alertera sur les mentions de votre marque en temps réel. 

Modélisation thématique

Les méthodes de modélisation thématique identifient et regroupent les mots-clés apparentés qui apparaissent dans un texte non structuré en un sujet ou un thème. Ces méthodes permettent de lire plusieurs documents textuels et de les classer en thèmes sur la base de la fréquence des différents mots du document. Les méthodes de modélisation thématique donnent un contexte pour une analyse plus approfondie des documents.

Par exemple, vous pouvez utiliser des méthodes de modélisation thématique pour lire vos archives de documents numérisés et classer les documents en factures, documents juridiques et contrats clients. Vous pouvez ensuite exécuter différentes méthodes d'analyse sur les factures pour obtenir des informations financières ou sur les contrats clients pour obtenir des informations sur les clients.

Rédaction de PII

La rédaction de PII détecte et prélève automatiquement d'un document les données d'identification personnelle (PII) telles que les noms, les adresses ou les numéros de compte. La rédaction de PII permet de protéger la vie privée et de se conformer aux lois et réglementations locales.

Par exemple, vous pouvez analyser les tickets de support et les articles de bases de connaissances pour détecter et rédiger les PII avant d'indexer les documents dans la solution de recherche. Après quoi, les solutions de recherche sont exemptes de PII dans les documents.

Quelles sont les étapes de l'analyse de texte ?

Pour mettre en œuvre l'analyse de texte, vous devez suivre un processus systématique qui passe par quatre étapes.

Étape 1 : collecte des données

À cette étape, vous recueillez des données textuelles à partir de sources internes ou externes.

Données internes

Les données internes sont des contenus textuels internes à votre entreprise et facilement accessibles, par exemple des e-mails, des chats, des factures et des enquêtes auprès des employés. 

Données externes

Vous pouvez trouver des données externes dans des sources telles que les messages sur les médias sociaux, les critiques en ligne, les articles d'actualité et les forums en ligne. Il est plus difficile d'acquérir des données externes, car elles échappent à votre contrôle. Vous devrez peut-être utiliser des outils de web scraping ou intégrer des solutions tierces pour extraire des données externes.

Étape 2 : préparation des données

La préparation des données est une partie essentielle de l'analyse de texte. Elle consiste à structurer les données textuelles brutes dans un format acceptable pour l'analyse. Le logiciel d'analyse de texte automatise le processus et fait appel aux méthodes courantes suivantes de traitement du langage naturel (NLP). 

Création de jeton

La création de jeton consiste à séparer le texte brut en plusieurs parties qui ont un sens sémantique. Par exemple, l'expression l'analytique de texte profite aux entreprises crée des jetons sous forme des mots analytique , text, profite et entreprises.

Étiquetage de partie de discours

L'étiquetage de partie de discours attribue des identifications grammaticales au texte découpé en jetons. Par exemple, en appliquant cette étape aux jetons mentionnés précédemment, on obtient : analytique : nom ; texte : nom ; profite : verbe ; entreprises : nom.

Analyse syntaxique

L'analyse syntaxique établit des liens significatifs entre les mots jetés et la grammaire française. Il aide le logiciel d'analyse de texte à visualiser la relation entre les mots. 

Lemmatisation 

La lemmatisation est un processus linguistique qui simplifie les mots dans leur forme définie par le dictionnaire, ou lemme. Par exemple, la forme du dictionnaire de visualisation est visualiser.

Prélèvement des mots vides

Les mots vides sont des mots qui offrent peu ou pas de contexte sémantique à une phrase, tels que et, ou et pour. En fonction du cas d'utilisation, le logiciel peut les prélever du texte structuré. 

Étape 3 : analyse du texte

L'analyse de texte est la partie centrale du processus, dans laquelle le logiciel d'analyse de texte traite le texte en utilisant différentes méthodes. 

Classification de texte

La classification est le processus d'attribution d'identifications aux données textuelles qui sont basées sur des règles ou des systèmes basés sur le machine learning.

Extraction de texte

L'extraction consiste à identifier la présence de mots-clés spécifiques dans le texte et à les associer à des identifications. Pour ce faire, le logiciel utilise des méthodes telles que les expressions régulières (REGEX) et les champs aléatoires conditionnels (CRF).

Étape 4 : visualisation

La visualisation consiste à transformer les résultats de l'analyse de texte en un format facilement compréhensible. Vous trouverez les résultats de l'analytique de texte sous forme de graphiques, de diagrammes et de tableaux. Les résultats visualisés vous aident à identifier les modèles et les tendances et à créer des plans d'action. Par exemple, supposons que vous enregistrez un pic de retours de produits, mais que vous avez du mal à en trouver les causes. Avec la visualisation, vous recherchez des mots tels que défauts, mauvaise taille ou coupe inadaptée dans les commentaires et vous les regroupez dans un tableau. Vous saurez alors quel est le problème majeur qui a la priorité absolue. 

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

L'exploration de texte est le processus qui consiste à obtenir des informations qualitatives en analysant du texte non structuré. 

Analyse de texte versus exploration de texte

Il n'y a pas de différence entre l'analyse de texte et l'exploration de texte. Ces deux termes désignent le même processus permettant d'obtenir des informations précieuses à partir de sources telles que les e-mails, les réponses aux enquêtes et les flux de médias sociaux.

Qu'est-ce que l'analytique de texte ?

L'analytique de texte est la donnée quantitative que vous pouvez obtenir en analysant les modèles dans de multiples échantillons de texte. Elle est présentée sous forme de diagrammes, de tableaux ou de graphiques. 

Analyse de texte versus analytique de texte

L'analytique de texte vous aide à déterminer s'il existe une tendance ou un modèle particulier à partir des résultats de l'analyse de milliers de commentaires. Parallèlement, vous pouvez utiliser l'analyse de texte pour déterminer si les commentaires d'un client sont positifs ou négatifs.  

Comment Amazon Comprehend peut-il vous aider ?

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel qui utilise le machine learning pour découvrir des informations et des relations utiles dans un texte. Vous pouvez l'utiliser pour simplifier les flux de traitement des documents en les classant automatiquement et en extrayant des informations de ceux-ci. Par exemple, vous pouvez utiliser Amazon Comprehend pour effectuer les tâches suivantes :

  • Effectuer une analyse des sentiments sur les tickets d'assistance client, les critiques de produits, les flux de médias sociaux, et plus encore. 
  • Intégrer Amazon Comprehend à Amazon Lex pour développer un chatbot intelligent et conversationnel.
  • Extraire les termes médicaux des documents et identifier les relations entre eux avec Amazon Comprehend Medical.

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Analyse de texte : prochaines étapes

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